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      閃崩“掉鏈子”、新模型難產、月活掉至1.56億不及去年,DeepSeek怎么了?

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      出品|搜狐科技

      作者|鄭松毅

      編輯|楊 錦

      國內頭部AI大模型平臺DeepSeek,又崩了!

      從3月29日晚上開始, DeepSeek突發大規模服務中斷,網頁端和APP端同時無法正常使用,用戶反復刷新均出現報錯提示。網友在線催更:“到底什么時候修好?深夜聊人生突然掉線,誰懂這種崩潰感?!?/p>

      官方狀態頁顯示,故障始于北京時間3月29日21:35,平臺曾于23:23短暫恢復,但僅1小時后再次崩潰。30日00:20技術團隊開始深度調查,01:24再次實施修復方案,但未能解決問題,直至3月30日9:13才恢復正常,持續宕機時間約12小時。


      截至發稿,DeepSeek方面仍未發布正式公告說明宕機的具體原因、受影響用戶規模以及相關補償方案,這也讓外界對此次故障的真相充滿猜測。


      模型崩了,是因用戶激增還是另有隱情?

      針對宕機原因,目前業內存在兩個主流猜測:“用戶過多擠崩服務器”和“平臺更新新模型”。

      搜狐科技讓馬斯克點贊的Kimi模型打探下情況,得到的答復主要指向用戶激增,算力跟不上:


      有業內觀點認為,DeepSeek的免費策略是宕機的誘因。大模型運營成本極高,免費模式讓平臺算力擴容有限。大量免費用戶無差別搶占資源,遇到卡頓后又反復點擊重試,形成“流量雪崩”,進一步加重了服務器負擔。

      乍一聽解釋合理,但“用戶激增”的說法真的立得住腳么?

      最新一期“全媒介之星”中國TOP 20 AI應用榜單顯示,經歷過春節期間紅包大戰后,中國AI的格局已被重新洗牌。其中,并未見DeepSeek出現猛烈的用戶增長態勢。

      數據顯示,截止2026年2月,豆包穩居月活、聲量雙榜第一,緊隨其后的是千問和元寶。而DeepSeek月活約為1.56億,僅排名第6位,不及去年Q1的1.94億巔峰水平。


      也有部分業內人士提出了不同的猜想,認為此次宕機可能與DeepSeek新模型更新有關。據傳,DeepSeek V4多模態模型原計劃在4月發布,該版本支持100萬tokens超長上下文,具備多模態原生推理能力,被視為平臺提升競爭力的關鍵升級。

      “大模型版本更新時,通常需要進行灰度測試、架構適配等操作,過程中出現階段性服務中斷是有可能的?!?/p>

      一位參與過模型研發的業內人士向搜狐科技駁斥了這種猜想,“但正常情況下,平臺會提前發布維護公告,告知用戶具體影響時間,不會出現這種無預警、反復修復的情況?!?/p>

      除了以上猜想,業內也出現了其他潛在誘因說法。比如DeepSeek采用的MoE混合專家架構,雖然能降低訓練成本,但推理階段需要動態激活子模型,對實時算力調度要求極高,高峰時段容易出現資源爭搶,引發全局擁堵。

      此外,網傳故障期間DeepSeek曾遭遇DDoS攻擊(大量無效請求擠占帶寬),原因是DeepSeek開源+低價擊穿了AI大佬的定價體系,閉源技術溢價消失有人打擊報復,不過這一消息尚未得到官方證實。

      甚至還有網友把“鍋”甩到了華為芯片上,認為是國產芯片大面積不適配模型造成,但這一說法也遭到眾多聲音反對。


      業內建議:“不要把雞蛋都放一個籃子”

      值得注意的是,此次宕機并非DeepSeek首次“掉鏈子”。

      根據公開信息,DeepSeek至少發生過7次服務器中斷情況。2025年1月,伴隨新版模型上線與用戶量激增,平臺遭遇全面宕機,官方一度限制境外手機號注冊以緩解壓力;同年5月、7月、8月再次發生服務器崩潰,故障持續數小時并造成部分用戶對話記錄丟失。

      此前官方發布的故障公告顯示,宕機主要原因有兩點:一是模型開源后用戶訪問量超出預期, GPU集群出現節點崩潰;二是模型開源后的適配優化不足,部分用戶高頻調用的代碼調試、長文本推理功能,與服務器架構存在兼容性問題,進一步加劇了服務卡頓,最終引發宕機。

      當然,宕機也不是DeepSeek獨有的問題,ChatGPT上線初期也曾多次出現大規模宕機。此外,近期"養龍蝦"熱潮導致國內模型API調用量激增,多家廠商已開始限流:MiniMax宣布高峰時段實施動態限流,智譜、阿里云推出漲價舉措。

      業內人士普遍建議,在AI基礎設施尚未成熟階段,無論是企業還是個人,為保障正常和安全使用,都應建立多模型備份策略,不要依賴單一AI模型工作。

      至于V4,從目前行業流傳的消息來看,已經進入了發布前的最后倒計時。

      關于DeepSeek V4的核心能力,業內的猜測高度一致。其中最受關注的是百萬級上下文窗口——預計將從V3.2版本的128K tokens躍升至100萬tokens,提升近8倍。相當于模型能一次性讀完多部專業書籍、大型代碼庫,徹底解決了長文本處理的痛點。在多模態能力方面,V4預計將支持文本、圖像等多種格式,在形狀準確性和細節豐富度上將有出色表現。

      除此之外,智能體能力也是V4的核心亮點,讓模型能更高效地完成復雜任務。同時業內傳言V4將全鏈路適配華為昇騰,助力國產化AI生態的構建。

      該來的總會來,還是碼住期待等V4放大招吧。



      運營編輯 |曹倩審核|孟莎莎




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