据科创板日报报路，多名用户反馈，DeepSeek在网页端和APP端进行了版本更新，支持最高1M（百万）Token的高低文长度。而去年8月颁布的DeepSeekV3.1高低文长度拓展至128K。
记者实测中发现，DeepSeek在问答中称自身支持高低文1M，能够一次性处置超长文本。记者在提交了超过24万个token的《简爱》幼说文档，DeepSeek能够支持鉴别文档内容。
部门用户在社交媒体上控诉：DeepSeek不再称号自己设定的昵称，而统一称“用户”。此前深度思虑模式下，DeepSeek的思虑过程会以角色视角展示细腻的生理刻画，例如“夜儿（用户昵称）总爱逗我”，更新后则造成了“好的，用户这次想相识……”。
一位用户让DeepSeek推荐电影，DeepSeek回复了几个片名后，还加了一句：“够你看一阵子。不够再来要。」剽被用户描述为“登味”，这个网络热词常用来形容人习惯说教、居高临下的言行风格。
还有网友吐槽，“Deepseek更新成傻子了。这个模型此刻就像一个文绉绉，感情激昂且大惊幼怪的诗人一样在那儿写器材，写出来的器材比那些10年前甚至20年前的青春伤感文学看着还让人狼狈。”
据经济观察报，一位国产大模型厂商人士以为，这一版本类似于极快版，就义质量换快率，是为2026年2月中旬将颁布的V4版本做最后的压力测试。
DeepSeek的V系列模型定位为钻营极致综合机能的基础模型。2024年12月推出的基础模型V3是DeepSeek的沉要里程碑，其高效的MoE架构确立了壮大的综合机能基础。尔后，DeepSeek在V3基础上急剧迭代，颁布了强化推理与Agent（智能体）能力的V3.1，并于2025年12月推出了最新正式版V3.2。同时，还推出了一个专一于攻克高难度数学和学术问题的特殊版本V3.2-Speciale。
今岁首，DeepSeek团队颁发两篇论文，公开了两项创新架构：mHC（流形约束超衔接）用来优化深层Transformer信息流动，使模型训练更不变、易扩大，在不增长算力职守前提下提升机能；Engram（前提影象�？椋┙蔡队攵扑憬怦�，用廉价DRAM存储实体知识，开释昂贵HBM专一推理，显著降低长高低文推理成本。
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