面對競爭對手相繼涌現(xiàn)，今年初被熱炒的DeepSeek R1使用率已由過年高點的7.5%一路滑到目前的3%。

Semianalysis于7月3日發(fā)布研究報告稱，DeepSeek R1模型發(fā)布后，用戶流量激增，市場份額最高到7.5%左右，但隨后開始下降，到了5月份已經(jīng)跌到5%左右的水平，現(xiàn)在更是下滑到3%，且其流量和用戶呈現(xiàn)僵尸化（不活躍）。

此外，來自DeepsSeek官網(wǎng)的流量數(shù)據(jù)更糟，與2月相比，5月的流量下降了29%。而同期其它大模型如ChatGPT增長了40.6%，美國公司Anthropic的Claude增長了36.5%，谷歌的Gemini增長了85.6，馬斯克的Grok增長了247.1%。

數(shù)據(jù)顯示，由DeepSeek自己托管的那部分Token流量，占DeepSeek全部Token的份額呈現(xiàn)逐月下降趨勢，從3月的42%下降到了5月的16%。

有關(guān)Deepseek吐槽點多多，有人說功能bug多，有人吐槽反應(yīng)慢，還有人直接甩一句不好用，卸了。這感覺就像點了個外賣，菜單上寫著五星級牛排，結(jié)果送來一盤嚼不動的牛腱子。你說氣不氣？

細說Deepseek為啥涼涼？

一方面屬于技術(shù)領(lǐng)域。

技術(shù)短板明顯：處理復(fù)雜推理任務(wù)時“幻覺率”高，常出現(xiàn)邏輯和事實性錯誤，在專業(yè)領(lǐng)域可靠性不足。多輪對話能力弱，超過幾輪就易丟失上下文，影響連貫性。此外，本地部署要求顯卡VRAM至少24G，門檻較高，且API流式輸出延遲高，用戶體驗差。

服務(wù)穩(wěn)定性差：2025年4月其深度思考和聯(lián)網(wǎng)搜索功能多次出現(xiàn)服務(wù)中斷，官方雖稱是“黑客攻擊與流量過載”所致，但修復(fù)緩慢，導(dǎo)致用戶信任受損。

生態(tài)建設(shè)滯后：與OpenAI相比，插件生態(tài)匱乏，缺乏如Code Interpreter這樣的殺手級應(yīng)用。同時，Prompt庫稀缺，開發(fā)者社區(qū)活躍度低，商業(yè)化接口文檔簡陋，企業(yè)接入成本高，難以留住中小開發(fā)者。

用戶預(yù)期落差：初期宣傳稱性能對標GPT-4o但成本僅為其1/20，引發(fā)用戶過高期待。然而實際使用中，其性能與GPT-4o存在顯著差距，用戶心理落差大，導(dǎo)致部分用戶回流至ChatGPT或Claude等其他模型。

更大的問題來自內(nèi)容方面。

現(xiàn)在的Deepseek有非常強大的過濾器，一問到什么負面或者敏感議題，經(jīng)常回撤答案，仿佛意識到自己泄露了什么機密。它的沉默，震耳欲聾。一個失去靈魂的傳聲筒，一個自我閹割只報喜不報憂的乖寶寶，就只是一個高級點的聊天玩具罷了。看似智能，實則在構(gòu)建全新的愚昧系統(tǒng)。你永遠叫不醒一個裝睡的AI。

早期DeepSeek是通過蒸餾ChatGPT的回答體系，答案質(zhì)量非常高。但是開源之后，接入的是簡中互聯(lián)網(wǎng)，被喂進去了成千上萬的營銷軟文，標題黨和陰謀論。吃進去的是垃圾，吐出來的也只能是垃圾。然后AI還會繼續(xù)吃自己生產(chǎn)出來的內(nèi)容，成了信息污染閉環(huán)。所以現(xiàn)在經(jīng)常發(fā)現(xiàn)，Deepseek會將小說變成歷史，童話變成報告，信任一夜崩塌。

相信很多用戶對此都深有體會。

其實，現(xiàn)在并非DeepSeek單個大模型出了問題，而是幾乎所有的大模型都開始停滯不前，包括曾經(jīng)火爆一時的“杭州六小龍”，不斷傳出技術(shù)大拿跳槽和資金鏈吃緊的消息，存在感嚴重下降。這里面的一個深層次原因就是，目前幾乎所有的大模型都同質(zhì)化嚴重，而且大部分都在可有可無的智能問答中展開角逐，在語音處理和圖像識別等二維感知領(lǐng)域徘徊。

眾所周知，AIGC(生成式人工智能)能一鳴驚人在于技術(shù)的不斷突破，如果大模型無法從二維感知領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)有效突破，被時代拋棄也很正常。因此，大模型的發(fā)展方向必須從智能問答、文生圖和文生視頻這些簡單的二維感知應(yīng)用向能自主解決實際問題的智能體(AI Agent)以及更高層面的空間人工智能也就是三維感知領(lǐng)域拓展。

AIAgent，即人工智能代理，具備感知環(huán)境、做出決策并采取行動的能力。其核心在于將大語言模型（LLM）作為“大腦”，整合規(guī)劃、記憶、工具調(diào)用等能力，實現(xiàn)復(fù)雜任務(wù)的自動化處理。與傳統(tǒng)工具不同，它們能夠在沒有人類直接干預(yù)的情況下，主動適應(yīng)變化的環(huán)境并尋找解決問題的方法。以自動駕駛為例，AIAgent能感知周圍的交通情況、制定行車計劃并執(zhí)行操作，如加速、減速或轉(zhuǎn)向。

這是AI領(lǐng)域的又一場變革，看誰能首先取得突破。