DeepSeek的“冰与火”：开源热闹，R2迟到

　　日前，DeepSeek 官方发布 V3.1-Terminus 版本更新，称针对用户反馈提升了模型稳定性与一致性，消息一小时内获 “10w+” 关注。但市场热议背后，新一代推理模型 R2 的再度缺席引发失望，距 R1 发布已 246 天，相关传言达 10 次却始终未落地。

　　2025 年初，R1 以卓越推理能力及开源姿态惊艳行业，却也推高市场预期。从 2 月传言 “5 月初发布”，到 5 月泄露 “1.2 万亿参数” 等细节，再到 9 月彭博社称 “四季度发布”，反复传言耗损用户耐心，而阿里通义千问、百度文心等竞品已完成多轮迭代。

　　延迟背后是三重困境：算力迁移遇阻，从英伟达转向华为昇腾生态的技术难题拖慢进度;资本与市场的高期待让团队对发布决策慎之又慎;国内外竞争加剧挤压战略空间。

　　虽 R2 缺位，DeepSeek 同步构建开源生态，推出多款低成本模型及工具链，适配昇腾平台形成生态循环。但技术短板凸显：多模态能力薄弱，文生图模型反响平淡;依赖外部数据致 R1 频现 “幻觉”，缺乏自有内容生态支撑。

　　当前，梁文锋需在 “技术完美” 与 “市场时机” 间抉择。DeepSeek 的困境实为国产 AI 企业缩影，其 R2 最终发布及破局路径，将为行业提供重要参考。