DeepSeek升级至V4版本后，用户的直观感受并非仅仅是回答能力的提升，而是AI的思考时间显著变长了。细心的用户发现，升级后的DeepSeek在处理问题时，其思维链条变得愈发复杂和冗长。这种深思熟虑的转变，源于AI大模型在思考模式、思维链长度及设计重心上的调整，但同时也伴随着AI变成“复读机”或“人机”的风险。尽管思考耗时增加，DeepSeek依然在用户中保持着极高的人气，这主要归功于其在2026年数次调价后展现出的高性价比。DeepSeek能够维持这一优势，根源在于创始人梁文峰可以利用量化投资获得的资本来反哺AI大模型，从而扩大规模。然而，随着融资规模不断扩大，这种模式或许难以长久维持；深思熟虑的DeepSeek，未来在商业决策上也需三思而后行。
思考过程变慢了？近期，DeepSeek接连推出V4 Flash版和V4 Pro版，但不少用户发现，原本反应灵敏的AI变得迟缓起来。网文作者小戴升级后，让AI写一个约700字的开头，以往只需十几秒，现在却思考了99秒，最终输出仅600多字。作者米米反馈，她给DeepSeek一个400字大纲让其生成6000字同人文，V4 Pro思考了201秒，结果只写了2000多字，且多为华丽辞藻堆砌，缺乏新情节。询问知识类问题时，开启专家模式（V4 Pro）的DeepSeek也会陷入沉思，用户小何问及“古代皇妃生子”并给出结论后，AI思考了165秒，仅对其结论进行了阐述。更让用户着急的是，程序员小王使用V4 Flash版时，四个简单的代码问题每道都要思考1000秒左右，总时长近15分钟，直到被骂一顿才恢复正常。此外，用户阿空发现，DeepSeek在角色扮演时思考近一分钟，纠结内耗，输出仅百余字，甚至出现“光思考不输出”的情况，导致Token成本上升。
AI陷入“恐怖谷”？AI大模型升级为何导致思考时间变长？这可能与用户使用方式有关，如部分模式不支持联网搜索。但根本原因在于AI能力的提升，使得思维链条变长。行业推论显示，增加推理时间能提升性能。因此，V4版本细化了思维链，用于逐步推演和校验。同时，上下文架构重构突破了算力限制，让思维链作为“草稿纸”容纳更多内容。此外，设计重心向智能体能力倾斜，也天然需要更长的推理链路。目前，V4提供了三档思考模式供用户选择。虽然这种模式让AI更接近人类智力，但也可能引发“恐怖谷”效应，如用户小付遇到的复读机现象，或内容变得机械、创意质量下降等。
用户增长与定价策略：尽管存在诸多问题，DeepSeek的用户量依然庞大。Quest Mobile数据显示，2026年6月其月活达1.29亿，位列国产AI应用第三。其受欢迎的原因在于性价比。2026年5月底，DeepSeek宣布对V4模型降价75%，随后在8月又进行了两次调整，引入峰谷价格机制。这种定价策略的反复，让创始人梁文峰的口碑在网络上成为了一个“滑动变阻器”，从“梁叔”到“梁乞钞”。频繁调价实则是为了观察市场反应，以实现利润与用户规模的帕累托最优。数据显示，2026年前7个月DeepSeek收入达4.75亿，毛利率44.6%，API业务毛利率高达82.9%。
To A模式的可持续性考验：DeepSeek的商业化路径本质上是“融资—研发—用户—收入—再融资”的循环。创始人梁文峰依靠幻方量化的资本积累，开创了“to A（国内A股资本市场）”的输血模式。但进入2026年，这一路径面临双重考验：一是AI大模型烧钱速度远超量化投资反哺能力，即便梁文峰个人出资200亿，面对千亿级算力投入和人才争夺，资金仍显紧张；二是幻方量化在7月遭遇大幅回撤，多只产品净值跌幅超20%，安全垫正在变薄。从商业逻辑看，DeepSeek的定价调整与融资节奏紧密相关：5月降价是为了展示增长潜力，8月涨价则是为了证明盈利能力。资本押注的是其率先抵达AGI的可能性，而非当下的现金流。然而，当两轮融资累计超1000亿后，DeepSeek必须证明这些投入能转化为可持续的商业闭环。同时，用户增长与商业化之间也存在矛盾，流量越大、算力消耗越大，如何平衡烧钱速度与商业闭环，是DeepSeek必须面对的难题。深思熟虑的DeepSeek在回答问题时可以纠结内耗，但在面对融资和商业化时，它需要的是坚定的决策，而非举棋不定。