DeepSeek被曝正测试支持百万级上下文的新模型结构，预示着春节或有新动作。结合其最新发表的论文和过往产品的强劲表现，这家公司似乎正致力于解决大模型的记忆瓶颈，此举有望再次成为行业焦点。
智能速览
DeepSeek网页/APP正测试支持1M上下文的新模型结构。
新模型或于今年春节发布，复刻去年现象级热度。
核心论文提出“条件记忆”概念，旨在突破大模型记忆力短板。
现有模型V3.2在推理测试中已达到GPT-5水平。
“deepseek”成为网易有道词典2025年度词汇，彰显其影响力。
精华内容
从测试新模型到发表论文，再到现有产品的市场表现，DeepSeek的每一步都清晰指向一个目标：解决大语言模型的核心痛点。接下来，深入探讨其技术路径与市场布局。
春节新动向
最新消息显示，DeepSeek正在其网页版和App端测试一种新的长文本模型结构，其上下文支持长度高达1M tokens。这一数字远超当前通过API服务的V3.2版本所支持的128K上下文。考虑到去年春节期间，DeepSeek凭借模型发布引发了现象级关注，业界普遍预测，今年春节它或将再次“炸场”，推出新一代模型。
技术新突破
为此次更新提供理论支撑的是一篇发表于今年1月的论文。该论文由DeepSeek与北京大学合作完成，DeepSeek创始人梁文锋位列作者名单。论文核心直指当前大语言模型存在的记忆力“短板”，创新性地提出了“条件记忆”概念，试图通过可扩展查找来增强模型的记忆能力，这被认为是下一代模型V4的关键技术方向。
V3.2的根基
DeepSeek的底气源于其现有产品的强劲表现。去年12月发布的正式版模型DeepSeek-V3.2，旨在平衡推理能力与输出长度，适用于问答和通用智能体任务。在公开的推理类Benchmark测试中，V3.2的性能水平已达到GPT-5，仅略低于Gemini-3.0-Pro。与竞品Kimi-K2-Thinking相比，V3.2在保证性能的同时，大幅降低了输出长度，显著减少了用户等待时间与计算开销。
行业风向标
DeepSeek的影响力已超越技术圈，成为大众文化的一部分。网易有道词典发布的2025年度词汇中，“deepseek”以超过867万次的年度搜索量成功当选。其搜索曲线呈现出明显的爆发式特征，从年初因“低成本”突破算力封锁起，几乎每一次重要进展都带动了公众搜索量的激增，印证了其作为大模型领域风向标的地位。
DeepSeek通过技术创新和市场策略的结合，正稳步走在解决大模型核心难题的前沿。若新模型真能攻克记忆瓶颈，无疑将是对整个AI行业的重大贡献。它能否再次定义下一个技术范式，值得整个市场拭目以待。
