曾经显赫一时的deepseek大模型如今什么样的

寂静回声

曾被视为中国版 GPT的“国产奇迹”，DeepSeek如今却急速淡出全球舞台，从高光神话到现实重击，不过短短两季时间。这场从万众瞩目到集体失语的坠落，绝非偶然，而是战略短视与结构硬伤交织而成的必然结局。


AI的发展并不是靠单一环节推动，而是由三大核心支柱共同支撑：一是算法：包括 CNN、DNN、LSTM到近年的大型语言模型（LLM）如 GPT、Gemini、Claude等，决定模型的智能上限;二是算力：也就是 GPU与云端基础设施，构成 AI的“燃料引擎”;三是数据与客户：高品质资料来源与庞大真实用户规模，才让模型能从“会说”进化为“说得好、说得准”。
Google、Microsoft、OpenAI等巨头能持续领跑，靠的正是这三大支柱的完备整合：自研算法、有钱堆算力、拥有真实用户作数据反馈。

DeepSeek的问题是——这三者它都不具备强项。
原订于2025年5月推出的R2模型一再跳票，官方归咎于缺芯、缺云，但业界早已心知肚明：在Nvidia禁运之后，靠进口芯片堆砌起来的技术殿堂早已摇摇欲坠。
所谓自主可控在美国的芯片封锁面前成了空洞口号，曾因价格亲民吸引关注的R1模型，也只是技术拼贴与市场焦虑下的烟火式产物。一旦迭代链中断，神话随之蒸发。
正如天才华裔 AI专家 Alexandr Wang所直言：“中国在 AI软件领域或许能靠间谍方式取得突破，但硬件是偷不来的。”这一针见血的判断，正是 DeepSeek崩塌的根本写照。

在这个强调透明与信任的 AI时代，DeepSeek却将数据全面存放于中国本地服务器。对欧洲、台湾、澳洲与韩国而言，这不只是资安疑虑，而是一种赤裸的“数据投降”。
捷克政府率先出手，公开指出 DeepSeek存有“依附中共法规”的潜在风险。国际市场对政治模糊从不宽容，特别当“数字威权”被当作体制输出工具时，市场与道德惩罚往往同步降临。

DeepSeek并非第一家遭受 DDoS攻击或资料泄漏的 AI公司，却是少数在信任危机中选择“政治正确”凌驾“技术响应”的品牌。其模型内建审查机制，主动过滤敏感话题，导致用户体验严重劣化。
试问，一个无法谈论、“香港”、“新疆”的 AI，有何资格要求全球用户将资料交予它？这不是创新，而是数字极权的投影。

DeepSeek最大的战略错误，在于将“低价+题库蒸馏”当成长久之计。 R1模型初期虽占得话题红利，但随着 OpenAI、Google、Anthropic持续更新迭代，Meta、阿里、字节也全力追赶，中国的“千问”、字节的“豆包”等竞品纷纷崛起，DeepSeek所谓的“捷径”最终反成包袱。
这场 AI马拉松中，DeepSeek就像穿拖鞋上场的选手，刚起跑就被远远甩开，只能仰望其他真正跑完第一圈的对手。

即便 R2能如期交付，DeepSeek仍面临难以回避的现实：它缺乏全球级算力基础，也无法承受用户激增所带来的压力。云端扩展力贫弱，商业化节奏落后，使其在应对开发者与企业需求时屡屡失灵。
技术领先不等于生态成熟;产品热度无法掩盖基础建设的虚无。没有全球部署，便没有全球用户;没有信任根基，也就无从成为平台。

以DeepSeek为例，其幻觉率远超行业平均水平（如Gemini-2.0的0.7%），甚至在专业领域（如法律、医疗）频繁编造虚假信息。此前就有用户反馈显示，当被问及法律的具体条款时，模型甚至虚构了法律条文；在医疗咨询中，其推荐的“纳米机器人治疗癌症”方案被专家斥为伪科学。
这类错误不仅暴露了模型对事实的无意识扭曲能力，更直接威胁到用户对其输出的信任基础。
用户或许能容忍一篇风格流畅但内容失真的文章，却无法接受一份因幻觉导致的错误诊断报告或法律文书。
试问，在法律条文、医疗建议等关乎利益、权责乃至是生命安全的场景中，用户如何愿意为充满不确定性的结果支付费用？
当模型输出的可靠性无法保障时，用户自然倾向于选择免费版本，而非为潜在风险买单。即便部分企业尝试通过增值服务（如深度分析、定制化报告）吸引付费用户，但高幻觉率导致的输出质量不稳定，使得这些服务难以形成差异化竞争力。
国内大模型的高幻觉率不仅削弱了其在关键场景中的实用性，更动摇了用户对AI输出的信任根基。在这种情况下，强行推动付费模式无异于空中楼阁。
在找到能够跑通的商业模式之前，国内AI产业仍将困于“免费—不可靠—难付费”的艰难循环中。

DeepSeek的消退，并非遭遇打击，而是自己选错了赛道。它选择了一条死胡同：技术半吊子、政治包袱重、审查过头、云端缺位、商业策略苍白。
这场从“遥遥领先”到“边缘失语”的变形记，不只是 DeepSeek一家的危机，更揭示中国 AI产业在国际规范、开放治理与产业厚度上的结构性短板。再次印证：没有制度信任的创新，只能活在内循环的幻觉里，终究难逃泡沫破灭的宿命。

大色猫

完全丧失数据的流通能力

373527271

大色猫 发表于 2025-7-21 11:14
完全丧失数据的流通能力

語言的邊界就是説思維的邊界，思維的邊界決定了一切
創新和創意。
管制的結果就是網上充斥這垃圾，也沒有高質量的數據
產生和流動。
AI需要高質量的數據，這個比算法和算力還重要。