四川
昨天晚上，DeepSeek因一起“大模型世子之争”久违的登上了微博热搜。
有网友问D老师，你和豆包删一个你删谁？
DeepSeek思考了12秒之后说了三个字：删豆包。
比起豆包茶茶的说，“你删我吧，需要我的时候再把我下回来”，DeepSeek显得十分直男。
黑马也去试了一下：
网友说的是真的。
其实DeepSeek从爆火到现在，也是经历了不少风风雨雨。
今年年初，DeepSeek横空出世的时候，黑马身边几乎所有人都在用Deepseek算命、写东西。
但随着元宝、百度、豆包、夸克纷纷上线了深度思考模型，我就发现身边用DeepSeek的人越来越少了。
一方面DeepSeek在使用体验上确实不太舒服，整个系统延迟很高，问个很简单的问题都要响应半天，黑马几乎不会用DeepSeek查资料。
其次它记性也不太好，上下文长度只支持到64k，你多追问几次，就会发现它直接把你的上文忘了，非常脑淤血。
另一方面，DeepSeek自己好像也对搞这种To C产品不太感兴趣，本来今年5月就跟应该迭代的DeepSeek-R2一再跳票，到现在都还没有准确的信息。
反而在给友商开放API接口，以及开源上面非常慷慨，有数据显示DeepSeek R1和V3在第三方主机上的总使用量增长了将近20倍
前段时间，DeepSeek还被带了一波节奏，说是使用率从50%跌到了3%，虽然我不知道这个数字他们是从哪挖出来的。
不过据黑马看到的资料显示，DeepSeek的份额确实从年初的7%下滑到了四月底的3%，腰斩了。
考虑到DeepSeek本身显卡资源短缺，也不知道这种情况是否是DeepSeek有意蛰伏。
不过DeepSeek前几天倒是终于暗戳戳更新了一个小版本——DeepSeek V3.1。
黑马研究了一下DeepSeek这波低调的迭代，发现这是真的低调，谁也没通知不说，连迭代内容也很克制：
上下文长度拓展到128k（大概10万-16万汉字的超长文本），多语言编程能力大幅度提升，推理和知识准确性提升。
黑马也一直在留意媒体老师们的测评，得到的反馈基本上都是挺正面的：
什么“编程测试确实有两把刷子”、“长文本处理也很精准”、“逻辑分析很牛”、“搜索整合信息很准确”……
图源：APPSO
但黑马作为一个文字编辑，我其实还是更看重大模型的写作能力——当年DeepSeek出圈就是因为创作力强，这次更新之后AI味儿会不会少点？跟声名在外的Claude比谁更好用？
反正都是赛博斗蛐蛐，我把最近几个比较火的大模型都拉过来一起对比。
参赛选手包括：Gemini2.5 Pro、ChatGPT-5、Grok 3、Deepseek V3.1、Claude-Sonnet-4。
但这次我没准备让AI帮我写稿，而是直接让它们进行比较纯粹的文字创作，弱化了对信息搜集整理的需求。
黑马找来了一个很有水平的“恐怖小说提示词”，喂给了几个AI。
（36：李继刚老师的提示词，感觉比正文还克苏鲁）
结合最近的生活经历，我把主题定为了“蚊子”。
先来看看DeepSeek V3.1的作品：
在提示词的影响下，DeepSeek创作的文字非常的有那味道，用一些看似正常的细节描述，完成了一篇处处诡异的文章，也没有太多的场景描写，全篇都是和蚊子的疯狂拉扯。
但这个诡异感吧不是很有感觉，越往后面我越感觉有一种“我”被蚊子烦了一晚上终于疯了，还不幸患上了“夏夜被蚊叮的睡不着”PTSD的感觉。
对于文字风格我还是比较满意的，虽然仔细读下来割裂感比较严重，但是这种咯噔感放到恐怖小说里，反而渲染了诡异的氛围。
同样的提示词，我也喂给了Claude Sonnet 4:
这是它给我的故事：
Claude不一样的地方在于，它真的给这个故事套了个背景，初读就给我一种沉浸感。
它给的恐怖来自于“我”的意识被蚊子群体意识侵蚀，是一种比较常见的恐怖流派，Claude在套公式这一块还是很强的。
至于文字表达上，黑马主上觉得要比DeepSeek要更有可读性一点，大家可以自行判断。
然后是ChatGPT-5：
ChatGPT比Claude还要激进一点，它直接让蚊子把“我”寄生了，这个流派比意识夺舍流还要大众。
至于可读性上个人感觉和DeepSeek不相上下。
接下来是Gemini 2.5 Pro：
故事的恐怖程度和Claude、ChatGPT比要差一点，可能是因为没有套公式的原因，有一种自己吓自己的感觉。
但在可读性上，个人感觉Gemini和Claude不相上下，有故事性逻辑也很连贯。
最后是Grok 3：
可能是没有用到Grok3.5的原因吧，感觉Grok的效果是五个里面最差的，遣词造句非常大众，也没有营造出诡异的氛围。
这篇大家就自行体会吧。
总的来说，如果让我给五个AI的表现排名，应该是：
Claude Sonnet4＞Gemini2.5 Pro＞ChatGPT-5＝Deepseek V3.1＞Grok 3
以上均为纯主观看法，个人感觉提示词加分不少，下次有机会再试试普通提示词的效果。
其实从迭代版本的编号能看出，DeepSeek V3.1也没迈大步子，但可能是黑马一直在等DeepSeek更新，期待比较高，所以觉得这次更新稍显平淡。
有消息称，DeepSeek V3.1 可能是融合推理模型与非推理模型的混合模型，但混合模型的精度和质量似乎还有待证明。
最后，我就只有一个问题了，R2什么时候可以端上来啊？！
撰文：柯然
编辑：小马哥
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