蜜柚污染版v1.6.0视频

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「效劳器忙碌，请稍后再试。」

一年前，我也是被这句话硬控的用户之一。

DeepSeek 带着 R1 在一年前的今天（2025.1.20）横空出生，一进场就吸引了全球的眼光。

那时间为了能顺畅用上 DeepSeek，我翻遍了自安排教程，也下载过不少号称「XX - DeepSeek 满血版」的种种应用。

一年后，说真话，我翻开 DeepSeek 的频率少了许多。

豆包能搜索、能生图，千问接入了淘宝和高德，元宝有实时语音对话和微信公众号的内容生态；更不必说外洋的 ChatGPT、Gemini 等 SOTA 模子产品。

当这些万能 AI 助手把功效列表越拉越长时，我也很现实地问自己：「有更利便的，为什么还要守着 DeepSeek？」

于是，DeepSeek 在我的手机里从第一屏掉到了第二屏，从天天必开酿成了无意想起。

看一眼 App Store 的排行榜，这种「变心」又似乎不是我一小我私家的错觉。

▲ 免费应用下载榜的前三名，已经被国产互联网大厂的「御三家」包办，而一经霸榜的 DeepSeek，已经悄悄来到了第七名。

在一众恨不得把万能、多模态、AI 搜索写在脸上的竞品里，DeepSeek 显得格格不入，51.7 MB 的极简装置包，不追热门，不卷宣发，甚至连视觉推理和多模态功效都还没上。

但这正是最有意思的地方。外貌上看，它似乎真的「落伍」了，但现实是 DeepSeek 相关的模子挪用仍是大都平台的首选。

而当我试图总结 DeepSeek 已往这一年的行动，把视线从这个简单的下载榜单移开，去看全球的 AI 生长，相识为什么它云云地不慌不忙，以及即将宣布的 V4，又准备给这个行业带来什么新的震惊；我发明这个「第七名」对 DeepSeek 来说毫无含金量，它一直是谁人让巨头们真正睡不着觉的「幽灵」。

落伍？DeepSeek 有自己的节奏

当全球的 AI 巨头都在被资源裹挟着，通过商业化来换取利润时，DeepSeek 活得像是一个唯一的自由球员�？纯此木赫惺置�，无论是海内刚刚港股上市的智谱和 MiniMax，照旧外洋猖獗卷投资的 OpenAI 和 Anthropic。

为了维持腾贵的算力竞赛，就连马斯克都无法拒绝资源的诱惑，前几天刚适才为 xAI 融了 200 亿美元。

但 DeepSeek 至今坚持着「零外部融资」的纪录。

▲年度私募百强榜，凭证公司平均收益排名，幻方量化位于第七名，百亿以上规模排名第二｜图片泉源：https://www.simuwang.com/news/285109.html

在这个所有人都急着变现、急着向投资人交作业的时代，DeepSeek 之以是敢落伍，是由于它背后站着一台超等「印钞机」，幻方量化。

作为 DeepSeek 的母公司，这家量化基金在去年实现了超高的 53% 回报率，利润凌驾 7 亿美元（约合人民币 50 亿元）。

梁文锋直接用这笔老钱，来供养「DeepSeek AGI」的新梦。这种模式，也让 DeepSeek 极其奢侈地拥有了对款子的掌控权。

没有资方的指手画脚。没有至公司病，许多拿了巨额融资的实验室，陷入了纸面繁华的虚荣和内讧，就像最近一再爆出有员工去职的 Thinking Machine Lab；尚有小扎的 Meta AI 实验室种种绯闻。只敌手艺认真，由于没有外部估值压力，DeepSeek 不需要为了财报悦目而急于推出万能 App，也不需要为了迎合市场热门去卷多模态。它只需要敌手艺认真，而不是对财务报表认真。

App Store 的下载量排名，关于一家需要向 VC 证实「日活增添」的创业公司来说是命门。但关于一家只对 AI 生长认真、不但不缺钱还不想被钱通过 KPI 控制的实验室来说，这些有关市场的排名落伍，或许正是它得以坚持专注、免受外界噪音滋扰的最佳�；ど�。

▲ 更况且，凭证 QuestMobile 的报告，DeepSeek 的影响力完全没有「落伍」

改变生涯，也影响了天下 AI 军备竞赛

即便 DeepSeek 可能基础不在意，我们是否已经选择了其他更好用的 AI 应用，但它已往这一年带来的影响，可以说各行各业都没有错过。

硅谷的「DeepSeek 震撼」

最最先的 DeepSeek，不但仅是一个好用的工具，更像是一个风向标，用一种极其高效且低本钱的方法，打碎了硅谷巨头们全心编织的高门槛神话。

▲ 图片泉源：https://openaiglobalaffairs.substack.com/p/deepseek-at-1

若是说一年前的 AI 竞赛是比谁的显卡多、谁的模子参数大，那么 DeepSeek 的泛起，硬生生把这场竞赛的规则改写了。在 OpenAI 及其内部团队（The Prompt）的最近宣布总结回首中，他们不得不认可，

DeepSeek R1 的宣布在其时给 AI 竞赛带来了「极大的震惊（jolted）」，甚至被形容为一场「地动级的攻击（seismic shock）」。

DeepSeek 一直在用现实验动证实，顶尖的模子能力，不需要天价的算力堆砌。

凭证 ICIS 情报效劳公司最近的剖析，DeepSeek 的崛起彻底突破了算力决议论。它向天下展示了，纵然在芯片受到限制、本钱极其有限的情形下，依然可以训练出性能比肩美国顶尖系统的模子。

▲ AI 竞赛正在演酿成一场漫长的马拉松｜图片泉源：https://www.icis.com/asian-chemical-connections/2026/01/a-year-on-from-deepseek-us-versus-china-in-the-ai-race/

这直接导致了全球 AI 竞赛从「造出最智慧的模子」，转向了「谁能把模子做得更高效、更自制、更易于安排」。

微软报告里的「另类」增添

当硅谷巨头们还在争取付费订阅用户时，DeepSeek 也最先在被巨头遗忘的地方扎根。

在微软上周宣布的《2025 全球 AI 普及报告》中，DeepSeek 的崛起被列为 2025 年「最意想不到的生长之一」。报告展现了一个有意思的数据：

非洲使用率高：由于 DeepSeek 的免费战略和开源属性，消除了腾贵的订阅费和信用卡门槛。它在非洲的使用率是其他地区的 2 到 4 倍。占领受限市�。� 在那些美国科技巨头难以触达或效劳受限的地区，DeepSeek 险些成了唯一的选择。数据显示，它海内的市场份额高达 89%，在白俄罗斯抵达 56%，在古巴也有 49%。

微软在报告里也不得不认可，DeepSeek 的乐成越发确定了，AI 的普及不但取决于模子有多强，更取决于谁能用得起。

▲全球南方地区 AI 普及的水平尚有很大的提升空间｜https://www.microsoft.com/en-us/corporate-responsibility/topics/ai-economy-institute/reports/global-ai-adoption-2025/

下一个十亿级 AI 用户，可能不会来自古板的科技中心，而是来自 DeepSeek 笼罩的这些地区。

欧洲：我们也要做 DeepSeek

不但是硅谷，DeepSeek 的影响跨越了整个地球，欧洲也不破例。

欧洲一直是被动地使用美国的 AI，虽然也有自己的模子 Mistral，但一直不温不火。DeepSeek 的乐成让欧洲人看到了一条新路，既然一家资源有限的中国实验室能做到，欧洲为什么不可？

据连线杂志最近的一篇报道，欧洲科技界正在掀起一场「打造欧洲版 DeepSeek」的竞赛。不少来自欧洲的开发者，最先打造开源大模子，其中一个叫 SOOFI 的欧洲开源项目更是明确体现，「我们将成为欧洲的 DeepSeek。」

DeepSeek 已往这一年的影响，也加剧了欧洲关于「AI 主权」的焦虑。他们最先意识到，太过依赖美国的闭源模子是一种危害，而 DeepSeek 这种高效、开源的模式，正是他们需要的参照。

关于 V4，有这些信息值得关注

影响还在继续，若是说一年前的 R1 是 DeepSeek 给 AI 行业的一次树模，那么即将到来的 V4，会不会又是一次反知识的操作。

凭证前段时间零零星散的爆料，和最近果真的手艺论文，我们梳理了关于 V4 最值得关注的三个焦点信号。

1. 复刻「春节突袭」

DeepSeek 似乎偏幸在夏历新年这个时间节点搞事情。有新闻透露，DeepSeek 妄想在 2 月中旬（夏历新年前后）宣布新一代旗舰模子 V4。去年的 R1 也是在这个时间节点宣布，随后在春节假期引爆了全球关注。

不得不说，这种时机选择避开了西欧科技圈的通例宣布拥堵期，还充适用到了长假时代用户的尝鲜心理，确实能为病毒式的撒播埋下种子。

2. 焦点能力是卷代码和超长上下文

在通用对话已经趋于同质化的今天，V4 选择了一个更硬核的突破口：生产力级别的代码能力。

据靠近 DeepSeek 的人士透露，V4 并没有止步于 V3.2 在基准测试上的优异体现，而是在内部测试中，让其代码天生和处置惩罚能力，直接逾越了 Anthropic 的 Claude 和 OpenAI 的 GPT 系列。

更要害的是，V4 试图解决目今编程 AI 的一大痛点：「超长代码提醒词」的处置惩罚。这意味着 V4 不再只是一个帮我们写两行剧本的助手，它试图具备明确重大软件项目、处置惩罚大规模代码库的能力。

为了实现这一点，V4 也刷新了训练流程，确保模子在处置惩罚海量数据模式时，不会随着训练深入而泛起「退化」。

3. 要害手艺：Engram

比起 V4 模子自己，更值得关注的是 DeepSeek 在上周联合北京大学团队揭晓的一篇重磅论文。

这篇论文展现了 DeepSeek 能够在算力受限下一连突围的真正底牌，是一项名为「Engram（印迹/条件影象）」的新手艺。

HBM（高带宽内存）是全球 AI 算力竞争的要害领域之一，当敌手都在猖獗囤积 H100 显卡来堆内存时，DeepSeek 再次走了一条不寻常的路。

盘算与影象解耦：现有的模子为了获取基本信息，往往需要消耗大宗腾贵的盘算力来举行检索。Engram 手艺能让模子高效地查阅这些信息，而不需要每次都铺张算力去盘算。省下来的名贵算力，被专门用于处置惩罚更重大的高层推理。研究职员称，这种手艺可以绕过显存限制，支持模子举行激进的参数扩张，模子的参数规�？赡芙徊嚼┐�。

在显卡资源日趋主要的配景下，DeepSeek 的这篇论文似乎也在说，他们从未把希望完全寄托在硬件的堆砌上。

DeepSeek 这一年的进化，实质上是在用反知识的方法，解决 AI 行业的知识性难题。

它一年进账 50 亿，能够用来训练出上千个 DeepSeek R1，却没有一味卷算力，卷显卡，也没有传出要上市，要融资的新闻，反而最先去研究怎么用自制内存替换腾贵的 HBM。

已往一年，它险些是完全放弃了万能模子的流量，在所有模子厂商，每月一大更，每周一小更的配景下，专注推理模子，一次又一次完善之前的推理模子论文。

这些选择，在短期看都是「错的」。不融资，怎么跟 OpenAI 拼资源？不做多模态的万能应用，生图生视频，怎么留住用户？规模定律还没失效，不堆算力，怎么做出最强模子？

但若是把时间线拉长，这些「错的」选择，可能正在为 DeepSeek 的 V4 和 R2 铺路。

这就是DeepSeek的底色，在所有人都在卷资源的时间，它在卷效率；在所有人都在追逐商业化的时间，它在追逐手艺极限。V4 会不会继续这条路？照旧会向「知识」妥协？谜底或许就在接下来的几周。

但至少现在我们知道，在 AI 这个行业里，反知识，有时间才是最大的知识。

下一次，照旧 DeepSeek 时刻。