线下配资平台其性能与GPT-4o存在显著差距

面对竞争对手相继涌现，今年初被热炒的DeepSeek R1使用率已由过年高点的7.5%一路滑到目前的3%。

Semianalysis于7月3日发布研究报告称，DeepSeek R1模型发布后，用户流量激增，市场份额最高到7.5%左右，但随后开始下降，到了5月份已经跌到5%左右的水平，现在更是下滑到3%，且其流量和用户呈现僵尸化（不活跃）。

此外，来自DeepsSeek官网的流量数据更糟，与2月相比，5月的流量下降了29%。而同期其它大模型如ChatGPT增长了40.6%，美国公司Anthropic的Claude增长了36.5%，的Gemini增长了85.6，马斯克的Grok增长了247.1%。

数据显示，由DeepSeek自己托管的那部分Token流量，占DeepSeek全部Token的份额呈现逐月下降趋势，从3月的42%下降到了5月的16%。

有关Deepseek吐槽点多多，有人说功能bug多，有人吐槽反应慢，还有人直接甩一句不好用，卸了。这感觉就像点了个外卖，菜单上写着五星级牛排，结果送来一盘嚼不动的牛腱子。你说气不气？

细说Deepseek为啥凉凉？

一方面属于技术领域。

技术短板明显：处理复杂推理任务时“幻觉率”高，常出现逻辑和事实性错误，在专业领域可靠性不足。多轮对话能力弱，超过几轮就易丢失上下文，影响连贯性。此外，本地部署要求显卡VRAM至少24G，门槛较高，且API流式输出延迟高，用户体验差。

服务稳定性差：2025年4月其深度思考和联网搜索功能多次出现服务中断，官方虽称是“黑客攻击与流量过载”所致，但修复缓慢，导致用户信任受损。

生态建设滞后：与OpenAI相比，插件生态匮乏，缺乏如Code Interpreter这样的杀手级应用。同时，Prompt库稀缺，开发者社区活跃度低，商业化接口文档简陋，企业接入成本高，难以留住中小开发者。

用户预期落差：初期宣传称性能对标GPT-4o但成本仅为其1/20，引发用户过高期待。然而实际使用中，其性能与GPT-4o存在显著差距，用户心理落差大，导致部分用户回流至ChatGPT或Claude等其他模型。

更大的问题来自内容方面。

现在的Deepseek有非常强大的过滤器，一问到什么负面或者敏感议题，经常回撤答案，仿佛意识到自己泄露了什么机密。它的沉默，震耳欲聋。一个失去灵魂的传声筒，一个自我阉割只报喜不报忧的乖宝宝，就只是一个高级点的聊天玩具罢了。看似智能，实则在构建全新的愚昧系统。你永远叫不醒一个装睡的AI。

早期DeepSeek是通过蒸馏ChatGPT的回答体系，答案质量非常高。但是开源之后，接入的是简中互联网，被喂进去了成千上万的营销软文，标题党和阴谋论。吃进去的是垃圾，吐出来的也只能是垃圾。然后AI还会继续吃自己生产出来的内容，成了信息污染闭环。所以现在经常发现，Deepseek会将小说变成历史，童话变成报告，信任一夜崩塌。

相信很多用户对此都深有体会。

其实，现在并非DeepSeek单个大模型出了问题，而是几乎所有的大模型都开始停滞不前，包括曾经火爆一时的“杭州六小龙”，不断传出技术大拿跳槽和资金链吃紧的消息，存在感严重下降。这里面的一个深层次原因就是，目前几乎所有的大模型都同质化严重，而且大部分都在可有可无的智能问答中展开角逐，在语音处理和图像识别等二维感知领域徘徊。

众所周知，AIGC(生成式人工智能)能一鸣惊人在于技术的不断突破，如果大模型无法从二维感知领域实现有效突破，被时代抛弃也很正常。因此，大模型的发展方向必须从智能问答、文生图和文生视频这些简单的二维感知应用向能自主解决实际问题的智能体(AI Agent)以及更高层面的空间人工智能也就是三维感知领域拓展。

AIAgent，即人工智能代理，具备感知环境、做出决策并采取行动的能力。其核心在于将大语言模型（LLM）作为“大脑”，整合规划、记忆、工具调用等能力，实现复杂任务的自动化处理。与传统工具不同，它们能够在没有人类直接干预的情况下，主动适应变化的环境并寻找解决问题的方法。以自动驾驶为例，AIAgent能感知周围的交通情况、制定行车计划并执行操作，如加速、减速或转向。

这是AI领域的又一场变革，看谁能首先取得突破。

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