堅持不在豆包中接入DeepSeek的字節，在自研深度思考功能上又有了新動作。

繼3月18日豆包APP全量上線深度思考功能后，時隔十天之后，近期豆包又對深度思考功能做了番更新，主要亮點在于將聯網搜索能力直接融進了思考過程中，可以實現“邊想邊搜”。直白點理解，就相當于豆包把聯網搜索鍵與深度思考鍵合二為一了。

此前，在DeepSeek R1爆火后，深度思考和聯網搜索兩大功能，一度成為AI助手類產品的設計新標準。

根據字母榜（ID：wujicaijing）實際體驗，豆包上述二合一的新產品設計，除了在頁面布局上直接消滅了聯網搜索鍵外，更重要的內在改變是重構了大模型的推理過程。

DeepSeek R1在開啟聯網搜索后，其推理過程是先搜索網頁，再根據網頁內容展開思考，一般只進行一輪搜索。作為對比，豆包融合聯網搜索的深度思考模式，則是先進行一番思考，然后基于思考去搜索相應網頁，并結合網頁具體內容再展開新的思考，往往會進行2-3輪的多輪搜索。

更形象地類比，“豆包等于把聯網搜索做成了一個內置在深度思考功能內的Agent?！?/strong>在國內從事大模型創業的李振看來，豆包深度思考內嵌入的聯網搜索功能，做法上更像是OpenAI推出的Deep Research,或者是Grok 3推出的DeepSearch功能。

這些DeepSearch類Agent的一大特征，就在于可以操控網絡瀏覽器獲取實時信息，從而具備自主執行簡單網絡任務的能力。

但人類的日常生活中，并非事事都需要開啟深度思考的Agent模式。豆包上述產品更新帶來的一大問題就在于，通過強制將聯網搜索嵌入深度思考過程，使得即便是面對簡單問題，也需要機械式地進行多輪搜索，在用戶體驗上造成一些不必要的等待過程。當字母榜詢問“今天北京天氣”時，豆包在做了四輪搜索后，才給出了答案。

不過，值得一提的是，通過減掉聯網搜索鍵，豆包在推動AI盡可能像人一樣去搜索問題、尋找答案上，給出了自己的新嘗試，某種程度上也相當于開始跟DeepSeek搶奪產品設計的定義權。

面對AI助手類產品越加越多的功能和按鍵，國內頭部大廠產品經理劉凱（化名）將其歸結為“抽象泄露”法則在AI領域的顯現。

“抽象泄漏”，多指在軟件開發時，本應隱藏實現細節的抽象化不可避免地暴露出底層細節與局限性，而抽象化本來目的就是向用戶隱藏不必要公開的細節。

體現在AI類產品設計中，“即用戶被迫理解不同的模型選擇，如基礎模型、推理模型的區別，以及勾選聯網搜索和深度思考功能與否的差異等，越來越背離理想中的無縫體驗?！眲P說道。

但上述現象正有望隨著模型迭代而改變。從Anthropic發布的全球首個混合模型Claude 3.7 Sonnet，到OpenAI CEO山姆·奧特曼預告中的大一統模型GPT-5,未來一個模型解決所有問題正逐漸成為共識，同樣，未來一個按鍵就解決所有用戶需求或許也將是產品演進的終局。

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DeepSeek R1在年初爆火之后，聯網搜索由此成為一個新的按鍵，標配在一眾AI助手產品中。

最新（可能也是主流大模型公司中最后一家）選擇跟進的是Anthropic，其在近日宣布聊天機器人Claude即將啟用網絡搜索功能，打破了自身一直維持的“自給自足”設計理念，開始提供更多實時檢索信息，來回應用戶的需求呼喚。

R1之前，AI助手類產品中并沒有聯網搜索獨立按鍵的身影。

2022年底ChatGPT剛剛發布時，并不能進行聯網搜索，大模型所提供的信息截止到2021年7月份，也暫不具備從其經驗中學習的能力。

當2023年3月份百度文心一言發布后，其對外宣傳的產品亮點之一，便是引入了檢索增強（RAG）技術，在給模型補上獲取實時信息的短板之外，還可以起到幫助削弱模型幻覺的作用。

DeepSeek在R1推理模型上新設計的聯網搜索按鍵，則在此前檢索增強技術的基礎上，使得模型獲取網頁的數量和豐富度，進一步提高。同樣以查詢“今天北京天氣”為例，不開啟深度思考和聯網搜索，僅靠檢索增強支持的基礎模型，一般能夠檢索個位數的網頁鏈接，開啟聯網搜索后的深度思考模式下，模型獲取的網頁鏈接數量則飆升到數十個。

目前，根據DeepSeek給出的回答，其模型知識庫僅更新到2024年7月，所以在沒有勾選聯網搜索的情況下，面對“今天北京天氣”的詢問，R1會告訴用戶自己無法提供實時天氣數據，并建議用戶開啟聯網搜索功能。

之所以進入到推理模型后，大模型廠商才開始將聯網搜索拆分出來，單獨設計了一個新的按鍵，其首要原因便在于控制算力消耗成本。人工智能商業化專家丁坤博士告訴字母榜，深度思考功能本身調用的算力就更大，如果每次推理還要再進行一番聯網搜索，會將算力資源的消耗量推向新高。

R1爆火之后，英偉達創始人黃仁勛就對外多次強調，推理模型正在消耗更多的計算能力，“（推理模型）可以消耗100倍以上的計算資源，而未來的推理模型將消耗更多的計算資源?！?/p>

同時，考慮到當下大模型廠商C端的商業變現手段更多通過訂閱制，將深度思考和聯網搜索分開設計，也是出于一種商業化的考量，“分開設計有利于形成產品梯度，刺激用戶購買付費版本。”丁坤解釋道。

這一點在OpenAI、Anthropic和Grok上都有著直觀體現。盡管2月份后OpenAI向ChatGPT免費用戶也開放了推理功能，但卻從思考深度和思考次數上給出了限制。ChatGPT免費用戶只能使用o3-mini模型的推理能力，如果想體驗更強大的o1-Pro或o3-mini高性能版推理模型，則需要花費每月20美元或200美元，成為OpenAI的Plus或Pro付費訂閱用戶。

此外，從用戶體驗側考量，丁坤博士認為，深度思考和聯網搜索功能分開，則可以平衡用戶對生成答案更快和更好之間的需求。對于那些沒有時效性的問題，用戶便可以只勾選深度思考，從而更快獲取答案。

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豆包一反行業常態，將聯網搜索和深度思考合二為一的背后，也有著自己的諸多考量。

國內頭部大廠產品經理劉凱（化名）向字母榜分析道，在產品增長中，內部往往會關注一個重要指標即用戶漏斗，其分為獲取、激活、留存、轉化變現四大階段。

在獲取新用戶上，國內外AI廠商都越來越看重“好奇流量”，“只要一個產品看起來有一些不一樣的神奇功能，或者哪怕沒有落地，還只是炫酷的演示Demo，就會吸引用戶快速嘗試?！眲P進一步指出，激發好奇流量的手段之一，便是對產品進行微優化。

有時候，一個很小的產品變化，也會大大提高AI產品的活躍用戶基數，例如去年憑借率先押注長文本出圈的Kimi，今年率先展示思維鏈的DeepSeek，它們都借助一次產品更新，在好奇流量的加持下，獲得了夢寐以求的病毒式傳播機會。

但并不是每一次產品更新，都能成功引來“好奇流量”。年初，晚于DeepSeek R1近兩天發布的豆包1.5 Pro大模型，盡管在預訓練和推理成本上還要低于DeepSeek V3，但卻因為模型體驗不如前者，而未能在輿論場上激起太多水花。

這次，豆包消滅聯網搜索的產品優化之舉，在過去一周左右時間后，也暫未迎來行業破圈效應。

但在國內一眾AI助手產品中，豆包又有著更迫切的規模增長需求。

DeepSeek爆火之前，豆包是中國月活用戶數最多的AI助手應用。在被DeepSeek趕超后，據晚點LatePost爆料，2月份的All Hands全員會上，字節CEO梁汝波列出了2025年的重點目標，其中之一便是要求團隊加強規模效應，繼續做大豆包用戶群。

QuestMobile向《財經》提供的數據顯示，截至3月4日，DeepSeek、豆包日活躍用戶分別是4885萬、2947萬。而梁汝波今年對豆包的DAU也提出了新目標，晚點LatePost報道中，今年豆包的 DAU 目標是超過 5000 萬。這意味著，在未來三個季度內，豆包日活用戶規模，差不多要翻一倍。

支撐豆包追求更大規模用戶，以及頂著算力消耗壓力將聯網搜索融入深度思考功能中的底氣之一，都離不開字節在GPU上的充裕儲備。

受益于推薦算法時期積累的芯片使用量，2023 年時，有媒體報道字節GPU儲備已超過10 萬塊；在外媒最新報道中，2025年字節AI算力采購預算將高達900 億元以上。

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在豆包做出嘗試的功能融合方面，已經有大模型廠商選擇了跟進。

近期，百度通過“自研+開源模型”的組合，新上線了“自動模式”。該模式下，大模型能夠自動識別用戶需求，從而自主選擇合適模型來生成答案，在產品界面上，不僅不再展示聯網搜索鍵，連深度思考鍵也一并隱藏了起來。

在功能融合之前，一場圍繞模型的融合試驗，在過去一個月內已經頻繁上演。

3月25日，DeepSeek官宣V3版本更新。新版本V3-0324雖然不是推理模型，但卻有了一絲絲的R1味道。官方技術報告中透露，V3-0324和之前的V3使用的base模型相通，但改進了后訓練方法，并借鑒了R1推理模型訓練過程中的強化學習技術。

幾乎同一時期，騰訊新上線的混元T1正式版推理模型，則在保證內容精細和準確度的前提下，通過首次將混合Mamba架構無損應用于超大型推理模型，將快慢思考結合了起來，從而達到縮短用戶等待生成結果時間的效果。

不止國內，國外大模型公司也都在往模型融合統一的道路上邁進。

此前奧特曼在談及GPT-5的計劃時就曾經說道，模型和產品功能太復雜，未來OpenAI將實現統一，o3推理模型不再單獨發布，GPT-4.5也將是OpenAI最后一個非鏈式思維的基礎模型。

Anthropic更是搶先OpenAI一步，在2月底發布了“全球首個混合模型”Claude 3.7 Sonnet，在單一架構上整合了實時應答（Fast Thinking）和深度思考（Slow Thinking）。用戶不需要在不同的模型間進行切換，而是靠模型自行判斷當前問題是否需要深度思考。

未來，隨著模型回歸一統，在劉凱看來，模型載體之上的一系列功能按鍵，也有望回歸更加簡潔的設計，最終使得AI產品體驗無限趨近于人。

之所以當前階段一眾AI助手產品加入了五花八門的功能標簽，背后則是大模型產品用戶滲透率還比較低的現實困境。“大部分用戶還是抱著好奇心態，嘗鮮過后要么想不起來用，要么不知道打開后該問什么。”劉凱表示。

基于此，眼下的AI助手類產品，為了激發用戶的體驗熱情，往往會借鑒搜索引擎的設計理念，如向用戶推送彈窗消息，在輸入框下方主動設置一些供人點擊的新聞鏈接等。

除了用戶使用頻率不高之外，大模型技術尚未進入成熟穩定期，也是促使其產品功能標簽眾多的原因之一。

國內外的一眾大模型廠商，目前其實都是基于一個非確定性系統極高的模型來設計產品，這導致的一種情況是，大多數AI廠商以“模型思維來主導產品設計，而非應用思維?！?/strong>李振舉例稱，ChatGPT起初也只是為了展示OpenAI的模型能力而構建的，并不完全是為了打造一款面向消費者端的大眾應用。

就連奧特曼都在近期接受采訪時坦承，當時內部只是在以一個研究實驗室的標準來運行，根本沒有想過會成為一家消費科技公司。

但隨著模型普及教育的不斷深入，越來越多大模型廠商開始重視起核心用戶體驗，“這就是產品一步步更像人的演化過程?！崩钫窠忉尩馈?/p>