面对新发布的AI模型，舆论总容易两极分化。DeepSeek的新模型也不例外，有人称其“碾压GPT”，也有人斥其“一文不值”。抛开这些极端评价，经过三天的深度实测，从实际工作场景出发，审视其在代码编写、长文档处理等方面的真实表现，以及它在创意写作和响应速度上的短板，或许能给出一个更公允的判断。
智能速览
代码生成能力出色，能提供带逻辑注释的完整方案。
长上下文理解惊人，精准定位8万字文档中的历史修改意见。
对话连贯性强，能长时间记住细节并前后呼应。
创意写作是短板，生成的文本文采略显不足。
处理复杂问题时，响应速度有待提升。
精华内容
究竟这款新模型在实际应用中表现如何？是真正的效率神器还是噱头大于实用？通过几个具体的测试场景，可以更清晰地看到它的能力边界。
代码辅助能力
在Python爬虫开发中，反爬机制常常是瓶颈。测试中，面对之前十几种方法都未能解决的反爬难题，该模型不仅输出了完整可运行的代码，还清晰地标注了每一步的反爬逻辑。甚至进一步提示可以尝试更换代理IP的频率来规避封锁，其方案的详细程度和实用性甚至超过了一些付费教程。
超长上下文
据称其上下文窗口扩展至128k，实测中，一份超过8万字的项目需求文档被完整输入。模型不仅成功处理，还能精准定位到半年前提出的一个修改意见，并能依据最新的需求动态调整方案。此外，在长达三小时的对话中，它依然能记住开头提到的细节并在后续交流中予以呼应，这种连贯性有效避免了其他模型常见的“失忆”和跑题问题。
体验短板
该模型也并非完美。在创意写作方面，尝试让其生成一篇抒情散文，结果语言较为干涩，缺乏文采和情感表达，与专业作家或更侧重创意的模型相比存在明显差距。另外，当面对复杂问题时，模型的响应速度有时会变慢，需要等待数十秒，这在追求高效率的场景下是一个亟待改进的点。
综合来看，DeepSeek新模型在处理代码、长文本等逻辑性强的任务时表现出色，是一位高效的专业助手。尽管在创意和响应速度上尚有提升空间，但其精准的上下文理解能力已经足够改变许多工作流。未来的AI模型，是应该向全才发展，还是在特定领域做到极致？这或许是一个值得思考的问题。
关键评论
有用户分享了实用技巧，通过指令可以让模型回答更简洁。
部分网友认为DeepSeek实力看涨，不再是以往的卖萌风格。
也有读者对内容的真实性提出疑问，猜测是否由AI生成。
