DeepSeek如何变h

deepseek 指令之吟诗爱妻人夫篇 哈哈哈哈哈超级好玩的，快去试试吧。

这两天，很多人发现自己的 deepsea 好 像变聪明了，我第一时间测了一下，问他你的上下门长度是多少？他直接回我， e m。 知识库截止到了二零二五年的五月。哎，别急，往后看我会告诉你怎么操作更新 deepsea 的 最新版本。大家好，我是杜宇，带你看懂 ai 赛道的钱和事儿。先说重点，来，手把手带大家操作一下怎么更新。 第一步，大家可以先给 deep 提问，你的上下文长度是多少？如果回答是六十四 k 或者一百二十八 k， 说明不是最新版本。如果回答是 e m， 那 么恭喜你，已经是最新版本了。 第二步，回答六十四 k 或者一百二十八 k 的 同学，请移步到手机 app store， 点击 deep 的 更新按钮，确保更新到了十七点四这个最新的版本。 第三步，然后你再问 deepsea 同样的问题，会发现它的回答是 e m， 而且你还可以问它知识库的截止时间，会发现更新到了二零二五年的五月，而不是二零二五年的一月或者二零二四年。 这事其实挺有意思的， deepsea 这次悄悄辉度测试，没开发布会，没发公告，就这么不声不响的把能力提升了将近十倍。我立马又去测了豆包和 kimi， 豆包倒是挺硬气的，不公布上下文长度。但知识库更新到了二零二五年的十月，比 deepsea 还要新。 kimi 的 上下文是二十五点六万 token， 换算过来差不多二十万。汉字芝士酷截止二零二五年的一月，相对旧一些，但你知道最炸的是什么吗？我又去查了国外那些大厂， 谷歌的 gemini 二点零 pro 上下文是二 m， 对， 你没听错，是 deepsea 的 两倍。 gemini 二点零 flash 也有， em cloud 的 最新的 opus 系列也刚升到了 em。 所以 deepsea 这次 e m 上下文的更新，放在全球来看，其实是刚刚追平第一梯队，还没到碾压的程度。有人可能要问了，这个上下文长度到底有啥用？我给你举几个特别实在的例子。 比如你是做法律的，以前审一份几百页的合同，得把文档切成好几段位给 ai。 现在 e m 的 上下文，意味着你能直接把整个合同扔进去，让 ai 一 次性找出所有风险点。再比如，程序员 以前看开源项目的代码库，只能一个文件一个文件问 ai， 现在直接把整个代码库几万行的那种啊，一股脑扔给他，让他分析架构，找 bug， 甚至帮你写新功能，还有做研究的，一口气扔进去十几篇论文啊，让 ai 给你做文献综述，这些以前都是天方夜谭，现在都成了现实。 而且我发现一个特别有意思的点，就是知识库截止时间这件事。你看豆包知识库到了二零二五年的十月， deepsea 到五月， kimi 到一月，这个差距意味着什么呢？假如你要问二零二五年下半年某个热点事件，豆包可能直接给你答案， deepsea 就 得开联网模式了。 所以我平时的使用习惯是，需要最新信息的话，找豆包要推理能力，找 deepseek 长文档处理，看谁的上下文够长。哎，对了，如果你要的信息特别新，那就别管知识库了，直接点联网模式最保险。说到这，咱们得聊点干货了， 这一波上下文的升级，到底给咱们带来了哪些搞钱的机会？我和同事对齐了一下最近看的项目，发现几个哎，特别值得关注的方向。 第一个是企业服务这块。你想， e m 上下文能处理的信息量是原来的几十倍，这对企业来说意味着什么？意味着以前需要人工花好几天整理的财务报表、项目文档、客户反馈，现在 ai 几分钟就能给你生成洞察报告。我看到有创业公司啊，专门做企业知识库管理的， 用长上下文模型，帮公司把散落在各个系统里的文档、邮件、会议记录全部打通，做成了一个企业大脑。员工问个问题， ai 直接从海量信息里调取相关的内容给答案，这个效率提升是实打实的。 第二个是代码辅助开发，这个领域现在特别卷，但长上下文给了新玩法。比如有团队在做的 ai 代码审查员，能一次性分析整个项目的代码质量、安全漏洞、性能瓶颈，甚至还能基于公司的历史代码风格给出修改建议， 这比那些只能看单个文件的工具高到不知道哪去了。而且据我了解啊，有的大厂内部已经在用类似的工具了，效果好得让人怀疑人生。以前呢，需要高级工程师 review 一 周的代码，现在 ai 半天就能给出详细报告。 第三个方向是内容创作。这跟咱们做自媒体的关系最大了。长上下文意味着你能把自己过去所有的视频、文案、 用户评论、数据分析全部为 ai， 让他学习你的风格，然后帮你生成新的内容。而且因为上下文够长，他能记住你整个系列视频的逻辑线，做出来的东西，不会前后矛盾。我最近就在测这个啊，效果确实比以前那种一次性生成的方式好太多了不。 话说回来，长上下文也不是万能的，有几个坑你得注意。第一个是成本问题，上下文越长，意味着 api 调用越贵。很多人啊疯狂的塞信息进去，结果账单一看傻眼了。 所以我的建议是，能精简就精简，别把无关紧要的东西都扔进去。第二个是信息过载，有时候你给 ai 的 信息太多，他反而抓不住重点，给你的答案变得又长又水。这个时候你得学会用好提示词，明确告诉他你要的是什么。 还有一个更关键的点就是不同模型的长上下的能力是不一样的。有些模型虽然号称支持一百万投坑，但实际上处理到后半段就开始失忆， 前面说的事，后面完全不记得。这就是为什么有些人用了觉得特别好，但有些人用了觉得嗯，是智商税。所以我的经验是啊，你得针对具体任务去测试，看看哪个模型最靠谱。 哎，说到这，弹幕区的朋友们可以扣个一或者二。你们平时用 ai 的 时候，更看重上下文长度的扣一，更看重模型的推理能力的扣二，咱们看看大家更关心哪个？最后咱们拔高一点，聊聊这个事的意义。 deepsea 这次更新，表面上看是上下文长度的提升，但本质上是国产大模型在基础能力上的一次追赶。你要知道啊，一年前国内模型的上下文普遍还在三十二 k、 六十四 k 这个级别，现在直接干到 e m， 这个进步速度是相当惊人的。而且更重要的是， deepsea 这次还把知识库更新到了二零幺五年五月，说明它们的数据工程能力也在快速提升。 但是咱们也得清醒地看到差距，谷歌的 gm 二点零 pro 已经二 m 呢，而且人家在多模态、长视频理解这些方面还有优势。所以对于国产大魔性来说，这场竞赛远没有结束，反而是刚刚开始，接下来肯定还会有更多的军备竞赛。谁能在长上下文、 推理能力、多模态这些维度上都做到领先，谁就能在商业化上占据主动。对于咱们普通用户和创业者来说啊，这波技术升级带来机会窗口大概就是这半年到一年，因为等所有模型都升级到 e m 甚至更高，那这个能力就又不稀缺了。 所以，如果你有想法，现在就是最好的时机，赶紧找准一个垂直场景，用长上下文的优势去解决实际问题，把产品跑起来，等市场成熟了，你就是先行者。 好了，今天的内容就到这，如果你觉得有收获，记得点个关注，咱们这个系列会持续更新 ai 赛道的最新动态和变现机会，点关注，不迷路， ai 搞钱，我带路，我是杜宇，咱们下期见！