DeepSeek 更新后，部分用户感觉其响应变“冷”变“傻”。这并非单纯的主观感受，其背后可能涉及新模型架构、训练数据源以及参数规模等多重因素的共同作用，值得深入探讨。
智能速览
新 DeepSeek 模型与 V3 系列并非基于同一底座，导致文风差异明显。
新模型输出风格更接近 ChatGPT，或因训练数据受 AI 内容污染。
传言新模型参数量大幅减少，可能影响用户层面的智能表现。
当前版本或为小参数量的验证性版本，并非最终大模型。
精华内容
DeepSeek 新模型体验不佳的背后，并非简单的“变笨”，而是新架构、新数据与新策略共同作用的结果。
全新底座模型
本次更新的 DeepSeek 模型，其底座与之前的 V3 系列完全不同，属于从零开始预训练的全新模型。这种根本性的变化，直接导致了输出风格的差异。例如，在处理同一份技术报告时，新版本明显更偏爱使用特殊符号，并进行更具“个性化”的表达，这种风格上的转变是用户感知其变化的首要原因。
数据风格趋同
一个显著的变化是，新版 DeepSeek 的输出风格与 ChatGPT 非常相似。这引发了关于训练数据可能被“污染”的猜测。由于新模型的知识更新至 2025 年 5 月，而那时互联网上已充斥大量 AI 生成的内容，训练数据很可能混入了大量 ChatGPT 风格的文本，导致模型在模仿学习中形成了新的表达习惯。
参数规模锐减
有传言称，新版模型的参数量仅为 285B，相较于 V3 系列减少了一半以上。虽然参数量的降低不一定导致基准测试成绩显著下滑，但在处理复杂、需要深度推理的任务时，较小的模型可能在用户直观感受上显得“智商”下降，响应更“冷”，缺乏灵活性。这类似于部分用户在 OpenAI 升级后仍怀念旧版模型的情况。
验证版在路上
综合来看，当前版本很可能只是 DeepSeek-V4 Lite，一个参数量较小的验证性模型。其主要目的在于测试新架构、新数据策略的可行性，为后续真正的大参数量版本铺路。官方也暗示，更强大的 V4 正式版仍在开发中。因此，目前的体验变化或许只是技术迭代过程中的一个临时阶段。
