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分类:单机 / 冒险解谜 | 大小:3.4MB | 授权:免费游戏 |
语言:中文 | 更新:2025-10-22 02:40 | 等级: |
平台:Android | 厂商: MAU被豆包反超,Deepseek挤了点牙膏股份有限公司 | 官网:暂无 |
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> 厂商新闻《MAU被豆包反超,Deepseek挤了点牙膏》特朗普继续对日本施压:日本需要开放市场 时间:2025-10-22 03:08
在R2多次传闻更新然后被“鸽”之后,Deepseek又挤了一点牙膏。
10月20日,DeepSeek团队在Hugging Face与GitHub上线并开源了DeepSeek-OCR,参数规模约3B,采用了“视觉-文字压缩”方案,相较传统OCR模型提升了的扫描效率。DeepSeek-OCR的出现,有望补上DeepSeek在工具模型领域的又一块拼图。
然而,最近两个月,这家火爆2025的AI独角兽,在C端用户规模上遭遇了头号竞争对手——豆包的反超。根据QuestMobile此前披露的数据,中国消费级AI助手的榜首在近期易位,8月数据显示,“豆包”月活(MAU)约为1.57亿,环比增长6.6%,反超DeepSeek约1.43亿升至第一。在一些业内分析视角,“豆包”的反超源于其多模态能力的广泛应用,以及与抖音生态的深度接入。
不过,DeepSeek方面似乎坚信凭借模型技术迭代,也可以走出差异化道路。 在最新的OCR模型发布说明中,团队再次强调了“基础能力”的重要性——这个模型不仅能识别中英文混合文本,还能处理手写体、复杂表格等高难度场景,准确率在多个公开数据集上刷新了纪录。随着AI“六小龙”为代表的AI创业公司在2025年多少都呈现出一些“方向调整”的态势,Deepseek似乎成为了国内唯一一家与“OpenAI模式”类似的企业:凭借出色的模型能力在C端市场冲到领先位置,并持续深耕超大参数模型赛道。
如果把2025年看作国内C端AI的“分水岭”,上半场无疑是DeepSeek以开源与推理能力拉动的“技术爆炸时刻”,下半场豆包的反超,则更像是互联网巨头在深度整合资源后的“反击时刻”。而让出C端市场头把交椅的Deepseek,却迟迟没有对旗下主力模型进行大版本更新。本次DeepSeek-OCR的“挤牙膏”,似乎是这家国内顶流AI创业公司,技术链路优先理念的又一次延续。
01
OCR,一项大众并不陌生的技术,指将文本图像转换为机器可读文本格式的流程。和此前的OCR系统/模型不同,Deepseek-OCR采用了“视觉-文字压缩”方案,这样一个只有3B大小的模型,却在OmniDocBench测试中,仅使用100个视觉标记就胜过了GOT-OCR 2.0,后者用了256个视觉标记。而在标记数量少于800个的情况下,它也击败了MinerU 2.0,后者每页需要超过6000个标记。
另一方面,百度在此前正式发布并开源其自研的多模态文档解析模型PaddleOCR-VL。这一模型在全球权威的文档解析评测榜单OmniBenchDoc V1.5中,以92.6分的成绩登顶全球第一。而Deepseek紧随其后发布的Deepseek-OCR的操作,在一些行业社群中被冠以“阻击竞争对手”的标题。
回到Deepseek-OCR的“视觉-文字压缩”方案,通常情况下,大语言模型在执行OCR任务时计算成本极高——处理的文字单元越多,计算量就会呈二次方增长。传统的OCR系统在识别一页文档时,往往需要处理上千个文字标记才能完成用户指令。
而在Deepseek-OCR,模型工程人员尝试了一种更高效的路径:利用视觉语言模型(VLM),直接在语义层面对图像中的文字信息进行压缩,将原本需要成千上万文字标记才能表达的内容,映射为更少量、更具语义密度的视觉标记,从而显著降低整体计算成本。
此外,DeepSeek-OCR还拥有“深度解析模式”,能将财务类图表直接转化为结构化数据,自动生成Markdown表格与图像。这意味着,一份包含数字、曲线、图注的财报截图,不再需要人工复制粘贴或二次整理,系统就能还原出可编辑的分析稿格式。
这套系统的核心由两部分组成:负责图像理解的DeepEncoder,以及基于DeepSeek-3B-MoE架构的文字生成模块。DeepEncoder约有3.8亿参数,专门分析图像并生成压缩后的视觉特征;而文字生成部分启用了5.7亿个活跃参数,用于根据这些视觉特征生成高精度的文字描述。
据了解,Deepseek-OCR在10倍压缩下解码精度可达97%,即使在20倍压缩下也能保持60%的准确率。这意味着一张图像仅需LLM所需token的一小部分,即可表示整篇文档。
从技术维度看,该模型代表着DeepSeek正在从“语言模型+Chatbot”核心路径,向更多的用户场景拓展。伴随着Deepseek-OCR的正式开源,其相关能力有望进一步产品化,在长文本、表格、跨页文档的压缩与提取场景均有应用空间。
回顾Deepseek的通用大模型产品线不难发现,OCR能力一直是R1系列的能力短板。此前,尽管DeepSeek R1在成本效益和逻辑性能方面具有明显的优势,但PDF解读等场景与其他顶级模型(Claude Opus 4和ChatGPT-5)相比仍然较为有限。缺乏原生OCR、文件大小限制以及文件API缺失,使得DeepSeek R1无法成为完整的文档解决方案。
所以,DeepSeek-OCR既有可能衍生出独立工具产品,也可能是后续通用模型迭代的“技术积累”动作。而传说中的大版本更新,根据《The Information》在此前的报道中披露,“尽管DeepSeek工程师过去数月一直在高强度开发R2模型,但CEO梁文锋对新模型的性能表现并不满意。”
R2的面世时间也因此一拖再拖,但产品领域的竞争对手却已经拍马赶到。就在几周前,另一款AI App取代了Deepseek ,成为了新的C端AI应用月活冠军。豆包,带着字节系产品的庞大生态,在下半年卷土重来。
02
根据QuestMobile数据,2025年8月,豆包月活用户数约为1.57亿,环比增长约6.6%;同期DeepSeek月活约为1.43亿。豆包时隔两个季度,在国内C端AI应用市场中重新夺回头部地位。
夺回“月活冠军”,豆包的成功离不开其生态优势与用户触点积累。和Deepseek不同,豆包定位为面向所有“大众用户”、强调场景化体验,在语音、图像、社交分享等领域均延展了模型能力,降低了用户使用门槛。与此相比,DeepSeek虽在技术上表现强劲,却更像ChatGPT模式的聊天应用,入口单一、使用门槛相对更高。
具体而言,豆包对于Deepseek的包围主要体现在以下三个领域:一方面,豆包天然可以借助抖音等字节系社交平台的分发能力。从豆包面世以来,字节方面在AI产品投放上积攒了大量经验,在一些视频网站上,各种“剧情”的豆包广告层出不穷,许多新用户往往在这一过程中被动接触并转化。
另一方面,豆包在立项一开始就瞄准了最广泛的受众,产品体验面更宽。甚至在两个产品的名字上就可以窥探一二。相比起“Deepseek”的极客风,“豆包”这个名字,对于国内用户也相对更朗朗上口。在APP的logo设计上,豆包也选择了更加拟人化的处理。据了解,在豆包立项之初,人格化交互能力就是豆包能力建设的板块之一,随豆包一同公测的还有聊天Agent“小宁”,可以说,陪伴/拟人的属性在一开始就是豆包基因的一部分。
此外,凭借着字节在语音/视频生成等多领域建立起的模型矩阵,如今的豆包堪称AI圈的超级APP。支持多种多模态(文本、语音、图像、视频生成)功能,功能繁杂的同时也有清晰的用户引导逻辑,小白用户上手快,让“非AI玩家”也能有不错的体验。
《WIRED》在此前披露的一篇专栏中这样形容“豆包”:“它就像ChatGPT、Midjourney、Sora、Character.ai、TikTok、Perplexity等众多功能集成在一个应用程序中。”事实证明,这种大而全的一体化AI解决方案,对于0基础的AI产品用户确实相对友好。
据《南华早报》报道,今年1月,爆火的DeepSeek取代ChatGPT,一度夺得App Store美区榜首位置。但在随后一段时期,国内几大AI巨头纷纷开始发力,C端AI应用市场陷入了投流和“内卷”的竞争中,除了刚刚夺回第一名宝座的豆包,腾讯旗下的元宝在8月也收获了22.4%的用户增长,MAU达到3300万。蚂蚁集团旗下的AQ健康应用也冲进了榜单前十,该应用于6月推出,8月用户数环比增长60.1%。
而据QuestMobile数据显示,5月份离开DeepSeek的用户中,约有40%转投豆包。在“好用”和“好玩又好用”之间,对于大部分普通用户而言,后者的吸引力显然更大一些。
在这场头名竞逐中,豆包和背后的字节跳动拥有了科技巨头级的体量、数据和全球布局,而DeepSeek的优势在于灵活、学院派的研究范式,以及一条更“专注”的技术路线。而在2025年10月的节点,是豆包凭借着更大的生态体量,成功挤到了队伍最前面。
03
尽管DeepSeek在2025年初曾取得引人关注的用户增长与技术突破,但其后增长势头出现减缓迹象。咨询公司罗兰贝格此前披露的报告指出,截至2025年2月,DeepSeek与豆包在中国Top 10 AI应用中并列,但彼时Deepseek领先豆包约3600万MAU。此后,豆包在8月完成反超。
从产品更新节奏看,DeepSeek在2024年底发布V3模型,今年5月发布R1-0528,优化了R1模型的幻觉问题。但在这之后,尽管大版本更新传言不断,但传说中的R2却迟迟未现真身。在本次OCR模型发布之前,Deepseek在下半年的主要动作是更新了V3.1模型,支持混合推理模式以及128K tokens的长上下文输入。
而在月活榜单被豆包挤到第二名后,Deepseek也并未在App端交互/生态上做出大幅优化动作。事实上,从年初爆火到至今,Deepseek App一直沿用着类似“ChatGPT”风格的交互逻辑,没有豆包里各种第一方/第三方Agent,坚定走在“模型即产品”的道路上。
在战略路径上,Deepseek始终坚持“技术深耕”的路线。本次更新的Deepseek-OCR模型也说明,这家AI独角兽在LLM领域仍然有着领先的技术探索能力。但面对竞争对手们庞大的生态优势,Deepseek眼下的产品理念和风格,对于用户规模的转化效率仍有待观察。
不过,DeepSeek确实没理由太过焦虑,即使被豆包反超,Deepseek仍然坐拥1.5亿月活,在C端领域已经打响了口碑。而在技术指标上,Deepseek也一直在延续超大参数模型策略,V3系列总参数量高达671B,同期AI“六小龙”其他的开源模型,如智谱GLM-4.5只有355B。
此外,在一些业内视角看来,DeepSeek-OCR的发布,一方面在C端工具类场景有着不错的应用前景,同时也可能成为模型训练的“催化剂”。据了解,Deepseek-OCR每天可以在单个Nvidia A100 GPU上处理超过20万页数据。如果使用20台服务器,每台服务器运行8块A100处理器,吞吐量将跃升至每天3300万页。
这样的吞吐效率,可以有效帮助构建其他大模型的训练数据集。对于走超大参数路线的AI企业而言,LLM训练中往往需要海量高质量文本,而DeepSeek-OCR出现,无疑在这一领域指向了一条更高效的解决链路。
未来,DeepSeek如果想要在后续和豆包“掰掰手腕”,生态因素仍然是不得不考虑的因素。强如OpenAI,进入2025年后,也在积极拓展模型能力在各领域生态的构建,不管是参与AI玩具等硬件方案的研究,还是Sora2以短视频平台的方式与用户见面,OpenAI已经给Deepseek留下了参考模板。
换言之 ,Deepseek眼下的要紧事,除了加速下一代模型的迭代外,利用好手上的庞大的C端用户规模同样至关重要。由于模型产品线不同,Deepseek短期内显然无法复刻字节/OpenAI的生态策略。但对于这家技术底色浓厚的AI独角兽而言,在C端生态上能否搞出一些差异化的路线,将是它能否再度向豆包发起冲击的重要因素。
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