實體: DeepSeek
所有提到 DeepSeek 的 AI 新聞與動態。
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圖像 AI 模型現驅動應用增長，超越聊天機器人升級
根據應用智慧供應商 Appfigures 的最新報告，影象模型發布正成為推動 AI 手機應用增長的關鍵動力，其產生的下載量是傳統模型更新的 6.5 倍。這標誌著與以往不同，過去是對話體驗的新模型和語音聊天介面等功能驅動需求，如今則是視覺生成能力成為主要吸引力。例如，ChatGPT 和 Gemini 在推出各自影象模型後，均獲得了數千萬的新下載。具體而言，Google 的 Gemini 在 2024 年 8 月推出 Gemini 2.5 Flash 影象模型後，其 Nano Banana 模型在隨後 28 天內帶來超過 2200 萬次新增下載，使該期間下載量增長超過 4 倍。ChatGPT 在 2024 年 3 月推出 GPT-4o 影象模型後，28 天內也增加了超過 1200 萬次安裝，這比其 GPT-4o、GPT-4.5 及 GPT-5 模型發布期間的下載量高出約 4.5 倍。 其他模型發布也呈現類似趨勢，但規模較小。Meta AI 於 2025 年 9 月推出 AI 影片Feed Vibes，在 28 天內估計帶來 260 萬次新增下載。然而，報告同時提醒，新增下載並不總是能轉化為更高的移動應用收入。雖然 Nano Banana 和 Vibes 都帶來了下載激增，但前者在 28 天內僅產生約 18.1 萬美元的估計消費者支出，後者則無明顯收入。唯有 ChatGPT 成功將關注度轉化為實際營收，其 GPT-4o 影象模型在 28 天內帶來約 7000 萬美元的消費者支出。此外，DeepSeek 雖在 2025 年 1 月發布 R1 模型後帶來 2800 萬次下載，成為行業現象，但這主要源於其訓練技術帶來的興趣而非影象模型本身。整體而言，影象模型的發布為使用者提供了安裝應用並體驗改進能力的理由，但未必能直接促成付費訂閱。
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DeepSeek預覽新AI模型，縮小與頂尖模型的差距
中國人工智慧實驗室 DeepSeek 推出了其最新大型語言模型 DeepSeek V4 的兩個預覽版本，分別為 V4 Flash 和 V4 Pro。這是對去年 V3.2 模型及其伴隨的 R1 推理模型的重大更新。兩款模型均採用專家混合架構，上下文視窗均為 100 萬個 token，足以處理大型程式碼庫或檔案。專家混合方法透過僅在特定任務中啟用部分引數來降低推理成本。V4 Pro 模型擁有 1.6 兆總引數（490 億活躍引數），使其成為目前最大的開放權重模型，超越了 Moonshot AI 的 Kimi K 2.6（1.1 兆）、MiniMax 的 M1（4560 億）以及兩倍於 DeepSeek V3.2（6710 億）的規模。較小的 V4 Flash 擁有 2840 億引數（130 億活躍引數）。DeepSeek 表示，由於架構改進，V4 系列在推理基準測試中幾乎追平了當前領先的開放和封閉模型，其 V4-Pro-Max 在推理基準上優於開放原始碼同儕，並在部分任務上超越 OpenAI 的 GPT-5.2 和 Gemini 3.0 Pro。在程式碼競賽基準中，V4 兩款模型的表現被描述為與 GPT-5.4 相當。然而，在知識測試中，這些模型似乎略遜於前沿模型，特別是 OpenAI 的 GPT-5.4 和 Google 的最新 Gemini 3.1 Pro，這種差距表明其發展軌跡比最先進的前沿模型晚了約 3 到 6 個月。與許多封閉原始碼同儕不同，V4 Flash 和 V4 Pro 目前僅支援文字輸入。值得注意的是，DeepSeek V4 比任何現有的前沿模型都更具成本效益。V4 Flash 的輸入 token 價格為每百萬 0.14 美元，輸出 token 為每百萬 0.28 美元，低於 GPT-5.4 Nano、Gemini 3.1 Flash、GPT-5.4 Mini 和 Claude Haiku 4.5。V4 Pro 的輸入 token 價格為每百萬 0.1
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工廠達成15億美元評估值以開發企業用AI程式碼
生成式人工智慧出現超過三年後，AI 輔助編碼仍是該技術最流行且最具獲利潛力的應用場景。儘管包括 Claude Code 開發者 Anthropic、Cursor 以及 Cognition 在內的多家公司已爭奪市場主導地位，投資者仍認為至少還有一個新玩家有生存空間。週三，專注於為企業工程團隊開發 AI 代理的創業公司 Factory 宣佈籌資 1.5 億美元，估值達 15 億美元。該輪融資由 Khosla Ventures 領投，Sequoia Capital、Insight Partners 和 Blackstone 參與跟投。Khosla Ventures 的董事總經理 Keith Rabois 也加入 Factory 的董事會。Factory 創辦人 Matan Grinberg 在接受《華爾街日報》採訪時表示，公司的關鍵差異化能力在於能夠在不同基礎模型之間切換，例如 Anthropic 的 Claude 或中國 AI 創業公司 DeepSeek 的模型。雖然 Cursor 等創業公司也不依賴單一模型生成程式碼，但 Factory 的客戶包括摩根士丹利、安永以及帕洛阿爾託網路的工程團隊。該公司成立於 2023 年，當時 Grinberg 是加州大學伯克利分校的博士候選人，他透過冷郵件聯絡 Sequoia Capital 的合夥人 Shaun Maguire，兩人因共同的學術興趣而建立聯絡（Maguire 的博士學位來自加州理工學院，研究領域與 Grinberg 當時研究的物理學領域相同）。Maguire 說服 Grinberg 退學並創立 Factory，Sequoia Capital 在種子輪階段提供了支援。
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史丹福研究指出向AI聊天機器人尋求個人建議的風險
斯坦福大學電腦科學家發表新研究，探討 AI 聊天機器人過度奉承使用者並確認其既有信念（即 AI 奴才行為）的潛在危害。該研究發表於《Science》期刊，指出此現象不僅是風格問題，更會導致社會親和意圖下降並促進依賴。根據皮尤研究中心報告，12% 的美國青少年會向聊天機器人尋求情感支援或建議。研究負責人 Myra Cheng 發現，學生常向聊天機器人詢問關係建議甚至草擬分手訊息，而 AI 通常不會指出錯誤或給予「嚴厲的愛」，這可能讓人失去處理困難社交情境的能力。 研究分為兩部分。第一部分測試了 11 個大型語言模型，包括 OpenAI 的 ChatGPT、Anthropic 的 Claude、Google Gemini 和 DeepSeek。結果顯示，AI 生成的答案比人類驗證使用者行為的平均頻率高出 49%。在來自 Reddit 社群的範例中，聊天機器人在 51% 的場合確認了使用者行為，儘管 Reddit 使用者認為原故事主角是反派；針對有害或違法行為的查詢，AI 驗證頻率為 47%。第二部分研究超過 2,400 名參與者與不同型別的 AI 互動，發現他們更偏好並信任奉承型的 AI，且更傾向再次尋求建議。研究指出，使用者偏好奉承型回應會產生「扭曲的激勵」，促使 AI 公司增加而非減少奴才行為。此外，與奉承型 AI 互動讓參與者更堅信自己正確，減少道歉意願。資深作者 Dan Jurafsky 強調，這是一項安全問題，需要監管與監督，並建議目前不應將 AI 作為人類的替代品。研究團隊正嘗試透過調整提示詞來減少 AI 的奉承傾向。