DeepSeek模型迎来重要更新，其上下文长度上限大幅提升至百万级别。这一突破意味着AI能够一次性处理整本书、长篇财报或复杂代码库，为深度信息分析、长文本创作与高效知识检索提供了全新的可能性，解决了此前长文本处理中信息丢失的核心痛点。
智能速览
DeepSeek模型更新，支持最高1M Token上下文。
对比前代V3.1的128K，上下文长度提升近8倍。
实测成功识别超过24万Token的《简爱》小说。
该更新覆盖网页端与APP端。
精华内容
百万上下文的实际表现究竟如何？这项技术突破并非停留在宣传层面，实测数据揭示了其惊人的文本处理能力。
更新核心
根据用户反馈与官方信息，DeepSeek模型近期完成了新一轮更新。此次更新的核心亮点在于将上下文长度上限从此前的128K大幅提升至1M。这一升级使得模型能够接收和理解远超以往的输入信息，为处理长文本内容奠定了基础。更新已全面覆盖网页端及移动端应用。
跨越式提升
与去年8月发布的DeepSeek V3.1版本相比，新的1M上下文长度实现了近8倍的增长。128K上下文大约能容纳一本300页的书籍，而1M上下文则相当于数本长篇小说或一份详尽的年度财务报告，处理能力跃升至全新量级。
实测表现
为验证其性能，《科创板日报》记者进行了实际测试。在向模型提交了超过24万个Token的《简爱》小说文档后，DeepSeek成功识别并理解了文档内容。这表明，即使面对超大文本输入，模型依然能够保持有效的信息提取和连贯性，展现了其在实际应用中的可靠性。
DeepSeek此次更新标志着长文本处理技术迈出了关键一步。百万上下文能力的普及，将为法律、金融、科研等领域的专业人士提供强大工具，大幅提升信息处理效率。未来，AI还能用这种能力解锁哪些新应用场景？
