梁文鋒等來及時雨_風聞

被梁文鋒靠着DeepSeek搶走風頭近180天后，楊植麟正藉助Kimi更新試圖捲土重來。

近期，Kimi K2新模型發佈後，引來外部試用高潮。Perplexity CEO阿拉温德發文稱，內部將很快用K2進行後訓練，以對外提供服務。此前DeepSeek R1上市後，也被第一時間引入Perplexity。

試圖通過模型更新從DeepSeek手中搶回注意力的不止Kimi一家。據字母榜（ID：wujicaijing）獲悉，7月底，“AI六小龍”中的階躍星辰、智譜AI，都將發佈自研的新一代基礎大模型，科大訊飛也將趕在月底推出自家全新模型。

當一眾大模型玩家都在比拼模型更新和產品體驗之際，遲遲沒有大動作的DeepSeek，不出意外迎來了自身流量和產品使用率的下滑。

**DeepSeek自1月以來的爆發式增長，僅持續了2個月時間。**從4月份開始，DeepSeek月活躍用户數便掉頭向下。QuestMobile數據顯示，截至5月份，DeepSeek月活躍用户規模為1.69億，環比下滑5.1%。

隨着月活用户規模下降，DeepSeek的下載量排名也急速下墜。曾經一度在中美兩地的蘋果App Store 免費應用下載榜上奪冠的DeepSeek，如今已經被擠到了30名開外。

來自SemiAnalysis半導體研究機構的一份報告，更是直觀展現了DeepSeek在用户使用率方面的下降態勢——從年初7.5%的峯值，回落至5月底的3%，官網訪問量也同期下降了29%。

**梁文鋒並非沒有準備。**早在2月份，路透社就曾爆料，DeepSeek內部正在加速推出R2模型，該模型原計劃在5月初發布，但現在官方希望能儘早發佈。

但直到7月中旬，R2模型仍遲遲未見。The Information曾爆料稱，**阻擋R2模型上線的一大原因是，英偉達H20芯片的意外禁售，****使得DeepSeek在算力儲備上出現緊缺狀況。**梁文鋒擔心新模型一旦上線，會因為短時間內調用量過高而造成體驗不佳。

年初R1模型爆火後，梁文鋒的低成本大模型訓練方法，還意外帶火了H20芯片在國內的需求。

自2023年以來，H20芯片是英偉達可合法出口至中國的最強AI芯片。但在DeepSeek影響之下，4月份，美國對其實施新的出口管制許可，其被禁止賣入中國市場。

如今，上述禁令終於迎來轉機。7月15日，在黃仁勳年內第三次訪華之際，英偉達官方公告，公司正在提交重新銷售H20芯片的申請，且美國政府已向英偉達保證將授予許可證，接下來，公司將盡快啓動交付程序。

面對被同行搶跑的競爭格局，高端算力遇阻的梁文鋒，意外等來了黃仁勳送來的一場及時雨。

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R1發佈近半年來，動作寥寥的DeepSeek，不可避免陷入不進則退的現實困境之中。

**在國內其他大模型玩家卯足勁頭追平乃至超過DeepSeek模型性能之際，梁文鋒只是帶領團隊出着一些小招式，**如DeepSeek V3模型完成小版本升級，上線新版本DeepSeek-V3-0324，隨後又更新了以DeepSeek-V3為基礎模型微調而來的DeepSeek-Prover-V2——一款數學定理證明模型。

最近的一次動作還要數5月底完成的DeepSeek R1小版本升級。但值得注意的是，DeepSeek-R1-0528仍然使用的是2024年12月所發佈的DeepSeek V3 Base模型微調而來，並非基於新一代的V4模型。

官方介紹中，DeepSeek-R1-0528更多是在後訓練過程中投入了更多算力，以此來提升模型的思維深度與推理能力，其在數學、編程等方面的整體表現，逼近OpenAI o3與谷歌 Gemini-2.5-Pro等國際頂尖模型。

但缺乏大版本升級，只是在小版本上修修補補的DeepSeek，遭遇的直觀後果之一便是，外界給其貼上的性價比標籤，正在一點點被重新撕下。

一貫以性價比開道的DeepSeek，在過去近半年內，正在被阿里、字節、百度等科技大廠奪走自身的性價比標籤，科技大廠紛紛推出了API價格更低的同類模型。

百度創始人李彥宏更是貼臉開大，吐槽DeepSeek除了沒有多模態之外，使用起來還慢且貴，“中國市場上絕大多數的大模型API調用價格都比DeepSeek滿血版要低，而且速度也更快。”

現在，蓄足實力的“AI六小龍”們，通過新的模型更新，也開始在性能和價格上紛紛挑戰起DeepSeek的性價比。

7月份新上線的Kimi K2模型，同樣選擇了開源，併成為國內開源領域首個總參數量達到1萬億的MoE架構基礎模型。

官方介紹，在SWE Bench Verified、Tau2、AceBench等一系列基準性能測試中，Kimi K2 均取得開源模型中的SOTA成績，在DeepSeek擅長的代碼、數學推理任務上實現了反超。

價格上，Kimi K2每百萬輸入tokens收費4元，每百萬輸出tokens收費16元，對齊了DeepSeek在標準時段（8點半到夜間12點半）的API價格體系。

Kimi之外，6月中旬更新的MiniMax-M1模型，號稱世界上第一個開源的大規模混合架構推理模型，其號稱整個強化學習階段只用到512塊H800三週的時間，租賃成本只有53.47萬美金。對比DeepSeek，其V3模型訓練是在2048塊H800上實現的，總花費約為557萬美元。

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摸着DeepSeek過河的一眾國產大模型玩家，紛紛在模型性價比上完成了搶跑。對比國外的OpenAI，儘管各家也都在推出各類平替模型，但OpenAI的總調用量依然保持穩定的秘訣，主要在於其在基礎模型能力上依然保持着行業頭部的水平，始終領先着競爭對手將近一代的差距。

相比之下，**DeepSeek爆火出圈的R1，也只是做到了比肩o1的水平，而非徹底超越OpenAI的存在。**所以，這也能部分解釋為什麼短短半年內，DeepSeek官方應用和管網流量就相繼迎來了下跌，而ChatGPT卻依然維持穩定增長。

不過，需要注意的是，**儘管DeepSeek自身流量在下滑，但在第三方平台，R1和V3模型的總使用量仍在持續快速增長。**SemiAnalysis給出的數據顯示，第三方平台託管的 R1 與 V3 使用量，自R1發佈以來已增長近 20 倍。

之所以會造成上述反差局面，SemiAnalysis認為DeepSeek更多是敗在了Token經濟學上。

雖然外界一般都以每百萬 tokens的價格來衡量各個模型的性價比，但這一方法並不總是有效或合理，“因為這忽略了具體工作負載和用户需求。”SemiAnalysis分析師指出。

包括延遲（模型生成首個 token 所需時間）、吞吐率（每個token的生成速度）、上下文窗口等因素的差異，都會對最終的token消耗成本產生直接影響。

典型如 DeepSeek 為了在推理資源有限的情況下提供便宜模型，其上下文窗口嚴格控制在了64K，是一眾主要模型提供商中最小的之一。

與之對比，近期更新的Kimi K2，支持最長128K上下文。更早之前更新的MiniMax-M1，更是支持業內最高的100萬上下文輸入，是DeepSeek R1的8倍。

當然，這更多是 DeepSeek主動選擇的結果。在一眾大模型玩家中，梁文鋒不僅主動選擇了開源，且還直接表現出了對C端應用毫不在意的商業考量。追求並實現AGI，才是梁文鋒視野中的頭等大事。

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但DeepSeek終究不是一家慈善機構，梁文鋒儘管追求模型開源，他最終想要的也是藉助開源生態實現預期的商業化。

基於此，維持開發者羣體的活躍，和自家產品的用户使用率，不僅必要，而且對大模型玩家來説更是多多益善。

如何重新激活外界對DeepSeek的興趣，最直接的解決辦法，無疑便是儘快推出新模型V4和R2。

這方面，奧特曼已經為梁文鋒做了最佳現身説法。在DeepSeek搶走行業熱度後，奧特曼幾乎以每週都有新產品的更新頻率，讓OpenAI牢牢定在了AI熱搜榜上：在模型側推出了GPT 4.5、o3-mini/o4、GPT 4.1；在產品側上線了Operator、Deep Research、Codex；在體驗側，學習DeepSeek開放思維鏈，並主導了吉卜力風格圖片的流行。

上述動作背後，都藏着奧特曼對OpenAI模型調用度規模的追求。全球最大的大模型整合應用平台Poe，在此前發佈的《2025年春季人工智能模型使用趨勢》報告中指出，OpenAI的GPT-4.1系列發佈後幾周內，份額迅速增加到了約10%，位列第一。對比DeepSeek，其R1模型使用率，已從2月中旬的峯值7%下降到了4月底的3%，整體使用率下降超過50%。

在通用Agent大爆發的當下，除了推出新模型之外，梁文鋒或許還該考慮如何補上模型調用工具的能力短板，以滿足更多AI開發者的新需求。

晚點LatePost 就曾爆料稱，字節釦子團隊開發釦子空間時，他們曾考慮優先使用DeepSeek-R1，但測試後發現其調用工具的能力不太理想，最終還是用了自家的豆包模型。

環比市面上主流的AI助手類應用，DeepSeek是唯一暫不支持多模態功能的產品。1月15日應用上線至今，6個月過去，如語音對話、圖片生成、音樂生成、視頻生成等，DeepSeek仍未提供支持服務。

作為通向AGI重要途徑的多模態，其重要性正隨着Agent生態的發展日益凸顯。如果梁文鋒再不向外界亮大招，其還將迎接更加現實的競爭挑戰，即可能會將更多模型調用需求推向對手。

畢竟，現實環境中，從MiniMax到Kimi，其在最新更新的模型中，無一例外都強調了調用工具來構建Agent的特性。

藉助R1開啓深度思考浪潮後，梁文鋒還能為Agent時代創造出新的驚喜嗎？

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