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梁文鋒等來及時雨

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梁文鋒等來及時雨

被梁文鋒靠著DeepSeek搶走風頭近180天后 ， 楊植麟正借助Kimi更新試圖卷土重來 。
近期 ， Kimi K2新模型發布后 ， 引來外部試用高潮 。 Perplexity CEO阿拉溫德發文稱 ， 內部將很快用K2進行后訓練 ， 以對外提供服務 。 此前DeepSeek R1上市后 ， 也被第一時間引入Perplexity 。
試圖通過模型更新從DeepSeek手中搶回注意力的不止Kimi一家 。 據字母榜（ID：wujicaijing）獲悉 ， 7月底 ， “AI六小龍”中的階躍星辰、智譜AI ， 都將發布自研的新一代基礎大模型 ， 科大訊飛也將趕在月底推出自家全新模型 。
當一眾大模型玩家都在比拼模型更新和產品體驗之際 ， 遲遲沒有大動作的DeepSeek ， 不出意外迎來了自身流量和產品使用率的下滑 。
DeepSeek自1月以來的爆發式增長 ， 僅持續了2個月時間 。 從4月份開始 ， DeepSeek月活躍用戶數便掉頭向下 。 QuestMobile數據顯示 ， 截至5月份 ， DeepSeek月活躍用戶規模為1.69億 ， 環比下滑5.1% 。
隨著月活用戶規模下降 ， DeepSeek的下載量排名也急速下墜 。 曾經一度在中美兩地的蘋果App Store 免費應用下載榜上奪冠的DeepSeek ， 如今已經被擠到了30名開外 。
來自SemiAnalysis半導體研究機構的一份報告 ， 更是直觀展現了DeepSeek在用戶使用率方面的下降態勢——從年初7.5%的峰值 ， 回落至5月底的3% ， 官網訪問量也同期下降了29% 。
梁文鋒并非沒有準備 。 早在2月份 ， 路透社就曾爆料 ， DeepSeek內部正在加速推出R2模型 ， 該模型原計劃在5月初發布 ， 但現在官方希望能盡早發布 。
但直到7月中旬 ， R2模型仍遲遲未見 。 The Information曾爆料稱 ， 阻擋R2模型上線的一大原因是 ， 英偉達H20芯片的意外禁售 ， 使得DeepSeek在算力儲備上出現緊缺狀況 。 梁文鋒擔心新模型一旦上線 ， 會因為短時間內調用量過高而造成體驗不佳 。
年初R1模型爆火后 ， 梁文鋒的低成本大模型訓練方法 ， 還意外帶火了H20芯片在國內的需求 。
自2023年以來 ， H20芯片是英偉達可合法出口至中國的最強AI芯片 。 但在DeepSeek影響之下 ， 4月份 ， 美國對其實施新的出口管制許可 ， 其被禁止賣入中國市場 。
如今 ， 上述禁令終于迎來轉機 。 7月15日 ， 在黃仁勛年內第三次訪華之際 ， 英偉達官方公告 ， 公司正在提交重新銷售H20芯片的申請 ， 且美國政府已向英偉達保證將授予許可證 ， 接下來 ， 公司將盡快啟動交付程序 。
面對被同行搶跑的競爭格局 ， 高端算力遇阻的梁文鋒 ， 意外等來了黃仁勛送來的一場及時雨 。

AR1發布近半年來 ， 動作寥寥的DeepSeek ， 不可避免陷入不進則退的現實困境之中 。
在國內其他大模型玩家卯足勁頭追平乃至超過DeepSeek模型性能之際 ， 梁文鋒只是帶領團隊出著一些小招式 ， 如DeepSeek V3模型完成小版本升級 ， 上線新版本DeepSeek-V3-0324 ， 隨后又更新了以DeepSeek-V3為基礎模型微調而來的DeepSeek-Prover-V2——一款數學定理證明模型 。
最近的一次動作還要數5月底完成的DeepSeek R1小版本升級 。 但值得注意的是 ， DeepSeek-R1-0528仍然使用的是2024年12月所發布的DeepSeek V3 Base模型微調而來 ， 并非基于新一代的V4模型 。
官方介紹中 ， DeepSeek-R1-0528更多是在后訓練過程中投入了更多算力 ， 以此來提升模型的思維深度與推理能力 ， 其在數學、編程等方面的整體表現 ， 逼近OpenAI o3與谷歌 Gemini-2.5-Pro等國際頂尖模型 。
但缺乏大版本升級 ， 只是在小版本上修修補補的DeepSeek ， 遭遇的直觀后果之一便是 ， 外界給其貼上的性價比標簽 ， 正在一點點被重新撕下 。
一貫以性價比開道的DeepSeek ， 在過去近半年內 ， 正在被阿里、字節、百度等科技大廠奪走自身的性價比標簽 ， 科技大廠紛紛推出了API價格更低的同類模型 。
百度創始人李彥宏更是貼臉開大 ， 吐槽DeepSeek除了沒有多模態之外 ， 使用起來還慢且貴 ， “中國市場上絕大多數的大模型API調用價格都比DeepSeek滿血版要低 ， 而且速度也更快 。 ”
現在 ， 蓄足實力的“AI六小龍”們 ， 通過新的模型更新 ， 也開始在性能和價格上紛紛挑戰起DeepSeek的性價比 。
7月份新上線的Kimi K2模型 ， 同樣選擇了開源 ， 并成為國內開源領域首個總參數量達到1萬億的MoE架構基礎模型 。
官方介紹 ， 在SWE Bench Verified、Tau2、AceBench等一系列基準性能測試中 ， Kimi K2 均取得開源模型中的SOTA成績 ， 在DeepSeek擅長的代碼、數學推理任務上實現了反超 。
價格上 ， Kimi K2每百萬輸入tokens收費4元 ， 每百萬輸出tokens收費16元 ， 對齊了DeepSeek在標準時段（8點半到夜間12點半）的API價格體系 。
Kimi之外 ， 6月中旬更新的MiniMax-M1模型 ， 號稱世界上第一個開源的大規?；旌霞軜嬐评砟Ｐ?， 其號稱整個強化學習階段只用到512塊H800三周的時間 ， 租賃成本只有53.47萬美金 。 對比DeepSeek ， 其V3模型訓練是在2048塊H800上實現的 ， 總花費約為557萬美元 。

B摸著DeepSeek過河的一眾國產大模型玩家 ， 紛紛在模型性價比上完成了搶跑 。 對比國外的OpenAI ， 盡管各家也都在推出各類平替模型 ， 但OpenAI的總調用量依然保持穩定的秘訣 ， 主要在于其在基礎模型能力上依然保持著行業頭部的水平 ， 始終領先著競爭對手將近一代的差距 。
相比之下 ， DeepSeek爆火出圈的R1 ， 也只是做到了比肩o1的水平 ， 而非徹底超越OpenAI的存在 。 所以 ， 這也能部分解釋為什么短短半年內 ， DeepSeek官方應用和管網流量就相繼迎來了下跌 ， 而ChatGPT卻依然維持穩定增長 。
不過 ， 需要注意的是 ， 盡管DeepSeek自身流量在下滑 ， 但在第三方平臺 ， R1和V3模型的總使用量仍在持續快速增長 。 SemiAnalysis給出的數據顯示 ， 第三方平臺托管的 R1 與 V3 使用量 ， 自R1發布以來已增長近 20 倍 。
之所以會造成上述反差局面 ， SemiAnalysis認為DeepSeek更多是敗在了Token經濟學上 。
雖然外界一般都以每百萬 tokens的價格來衡量各個模型的性價比 ， 但這一方法并不總是有效或合理 ， “因為這忽略了具體工作負載和用戶需求 。 ”SemiAnalysis分析師指出 。
包括延遲（模型生成首個 token 所需時間）、吞吐率（每個token的生成速度）、上下文窗口等因素的差異 ， 都會對最終的token消耗成本產生直接影響 。
典型如 DeepSeek 為了在推理資源有限的情況下提供便宜模型 ， 其上下文窗口嚴格控制在了64K ， 是一眾主要模型提供商中最小的之一 。
與之對比 ， 近期更新的Kimi K2 ， 支持最長128K上下文 。 更早之前更新的MiniMax-M1 ， 更是支持業內最高的100萬上下文輸入 ， 是DeepSeek R1的8倍 。
當然 ， 這更多是 DeepSeek主動選擇的結果 。 在一眾大模型玩家中 ， 梁文鋒不僅主動選擇了開源 ， 且還直接表現出了對C端應用毫不在意的商業考量 。 追求并實現AGI ， 才是梁文鋒視野中的頭等大事 。

C但DeepSeek終究不是一家慈善機構 ， 梁文鋒盡管追求模型開源 ， 他最終想要的也是借助開源生態實現預期的商業化 。
【梁文鋒等來及時雨】基于此 ， 維持開發者群體的活躍 ， 和自家產品的用戶使用率 ， 不僅必要 ， 而且對大模型玩家來說更是多多益善 。
如何重新激活外界對DeepSeek的興趣 ， 最直接的解決辦法 ， 無疑便是盡快推出新模型V4和R2 。
這方面 ， 奧特曼已經為梁文鋒做了最佳現身說法 。 在DeepSeek搶走行業熱度后 ， 奧特曼幾乎以每周都有新產品的更新頻率 ， 讓OpenAI牢牢定在了AI熱搜榜上：在模型側推出了GPT 4.5、o3-mini/o4、GPT 4.1；在產品側上線了Operator、Deep Research、Codex；在體驗側 ， 學習DeepSeek開放思維鏈 ， 并主導了吉卜力風格圖片的流行 。
上述動作背后 ， 都藏著奧特曼對OpenAI模型調用度規模的追求 。 全球最大的大模型整合應用平臺Poe ， 在此前發布的《2025年春季人工智能模型使用趨勢》報告中指出 ， OpenAI的GPT-4.1系列發布后幾周內 ， 份額迅速增加到了約10% ， 位列第一 。 對比DeepSeek ， 其R1模型使用率 ， 已從2月中旬的峰值7%下降到了4月底的3% ， 整體使用率下降超過50% 。
在通用Agent大爆發的當下 ， 除了推出新模型之外 ， 梁文鋒或許還該考慮如何補上模型調用工具的能力短板 ， 以滿足更多AI開發者的新需求 。
晚點LatePost 就曾爆料稱 ， 字節扣子團隊開發扣子空間時 ， 他們曾考慮優先使用DeepSeek-R1 ， 但測試后發現其調用工具的能力不太理想 ， 最終還是用了自家的豆包模型 。
環比市面上主流的AI助手類應用 ， DeepSeek是唯一暫不支持多模態功能的產品 。 1月15日應用上線至今 ， 6個月過去 ， 如語音對話、圖片生成、音樂生成、視頻生成等 ， DeepSeek仍未提供支持服務 。
作為通向AGI重要途徑的多模態 ， 其重要性正隨著Agent生態的發展日益凸顯 。 如果梁文鋒再不向外界亮大招 ， 其還將迎接更加現實的競爭挑戰 ， 即可能會將更多模型調用需求推向對手 。
畢竟 ， 現實環境中 ， 從MiniMax到Kimi ， 其在最新更新的模型中 ， 無一例外都強調了調用工具來構建Agent的特性 。
借助R1開啟深度思考浪潮后 ， 梁文鋒還能為Agent時代創造出新的驚喜嗎？

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