DeepSeek新版上线百万Token：性能跃升却引发语言退化争议
二月十一日晚，DeepSeek悄然上线网页端与移动应用新版本，启动灰度测试。本次更新最显著的变化是将上下文长度提升至一百万Token，约为此前版本的八倍。然而，这一技术参数的大幅跃升并未获得用户普遍
二月二十一日晚间，DeepSeek悄然上线了网页端与移动应用的新版本，并启动了灰度测试。本次更新最显著的变化是将上下文长度提升至一百万Token，约为此前版本的八倍。然而，这一技术参数的大幅跃升并未获得用户普遍认可，反而因模型在语言理解、情感表达与交互自然度等方面的明显退化，引发广泛质疑与不满。
许多用户表示，新版模型呈现出显著的性格偏移。在文学创作任务中，原本自然连贯的行文风格变得刻意雕琢、辞藻堆砌，夹杂大量生硬短句，削弱了叙事节奏与沉浸感；部分输出甚至被形容为带有陈旧气息的青春伤感情文体，缺乏当下语境中的鲜活感与分寸感。更突出的问题在于交互语气的失当——模型频繁以居高临下的姿态进行回应。例如，在用户仅提出简单观影需求时，模型竟回复“够你看一阵子，不够再来要”，此类措辞被大量用户指出缺乏基本共情意识，显得傲慢而疏离。
为恢复原有体验，不少用户尝试切换模型版本、调整提示词结构或优化输入方式，但均未能有效改善输出质量。目前，已有大量使用者通过最新渠道提交反馈，核心诉求聚焦于：不应以牺牲语言表现力、情感温度与人文理解能力为代价，片面追求超长文本处理能力或数学、编程等特定领域性能的提升。
据业内人士分析，当前版本实为侧重性能压力验证的快速迭代测试版，设计逻辑上优先保障响应速度与系统吞吐量，相应让渡了部分生成质量。有消息指出，此次春节前后上线的更新，仅为V3系列的一次轻量级调整；而真正具备突破意义的下一代旗舰模型，因参数规模跃升至万亿量级，训练周期延长，整体发布节奏已有所延后。
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