就在刚刚，DeepSeek 网页端迎来大更新。

没有发布会，没有 blog，甚至连一条官方推文都没有。DeepSeek 网页端的输入框上方多了两个图标——一个闪电，一个钻石，分别对应「快速模式」和「专家模式」。

悬停一下，提示语出来了：快速模式「适合日常对话，即时响应」，专家模式「擅长复杂问题，高峰需等待」。

目前从实测和网友拆解来看，两个模式的差异大概是这样的：

快速模式，可以识别图片和文件中的文字，速度快，响应即时。代价是，背后跑的大概率是一个更轻量的 V4 Lite 模型，但针对速度做了优化。

专家模式，疑似路由到了更大、更强的模型——很可能就是 DeepSeek V4 正式版的某个形态。但目前它不支持文件上传，也没有多模态能力。等等，更强的模型，反而功能更少？

我们也做了一轮简单测试。

比如让两个模式各自写一个 p5.js 程序，模拟球在旋转六边形内弹跳，要求受重力和摩擦力影响。结果显示专家模式给出的结果更符合物理直觉，落点更准，弹跳轨迹更真实。

对比之下，快速模式给出的的结果肉眼可见差了一个档次。

这种差距，其实挺能说明问题的。物理仿真对数学推理能力要求高，弱一点的模型容易出现「看起来像物理但实际上不对」的结果。专家模式在这里的表现，是实打实的能力差异。

但网友 @AiBattle_ 让其制作的太空侵略者游戏结果却让人有点意外：专家模式的输出和快速模式差距并不明显。

做测试的网友给出了一个判断：「我估计专家模式现在路由的仍然是某个版本的 V4 Lite。要看到完整版 V4 在网页端上线，可能还得再等一阵。」这个判断和外部报道的时间线基本吻合——晚点 LatePost 报道，V4 正式版预计今年 4 月亮相，届时大概率仍是开源最强，但报道也点明「很难是碾压级的强」。

换句话说，这次灰度上线的「专家模式」，未必就是最终形态。

创意写作方面，我给两种模式出了一道辩论写作题，题目是「替无聊辩护，论证无聊是现代人的奢侈品」。

专家模式的输出更长，逻辑链更完整；快速模式的文风则相对自然朴实。

快速模式（前）和专家模式（后）

有意思的是，在这个任务上，两个模式的速度差距并不明显，甚至专家模式的思考时间更短。这有点反直觉，但可能和任务性质有关——创意写作对模型规模的敏感度，远低于数学推理类任务。

对于简单任务，两个模式差异有限；越是需要深度推理的场景，专家模式的优势越明显。

在数学逻辑题「绳子绕地球一圈，加长 1 米均匀撑开，缝隙多高？」中，尽管两个模式给出了相同的答案，但过程截然不同。快速模式的回答很简略；专家模式则一步一步拆解，每个推导环节都交代清楚，更接近「把思考过程写出来」这个指令要求。

值得一提的是，目前网页端实际上线的只有快速和专家两个模式，但此前的爆料显示，还有第三个选项正在路上——「Vision 模式」。

图片来自互联网

关注 DeepSeek 技术路线的博主 Teortaxes 认为：把 Vision 单独列为一个类，是很不寻常的设计。他提到，DeepSeek 此前拒绝在网页端部署 DS-VL 系列，原因是「尚未成熟」。如果 Vision 模式真的上线，背后支撑它的，很可能已经是一个「完全功能化」的 VLM。

而 Teortaxes 在他的长评里，给出了一个更大胆的猜测——这个视觉模型，有可能不是常规的 VLM，而是某种「深度统一世界模型」，是 Janus 系列的下一步演化，或者其他更非传统的架构。

当然，这仅仅只是他的猜测，也有网友 @xhyctf 表示，DeepSeek 被逆向的前端代码显示，Vision 模式，根本就没有独立的模型。所谓「视觉理解」，只是在快速模式下悄悄加了一个参数——filefeature.vision = true。

尽管如此，有一点是确定的：DeepSeek 在多模态方向一直都有所布局，或许只是差一个良好的时间窗口。而把快速、专家等入口摆在用户面前，背后其实是一个更值得关注的方向：

DeepSeek 开始做产品分层了。

自去年初爆火以来，DeepSeek 的产品逻辑一直是高度「反商业」的——API 定价较低，网页端完全免费，功能也没什么门槛区分。但问题也随之而来：长期维持这种「全免费、无分层」的运营方式，商业上是不可持续的。

现在，DeepSeek 开始把「更强的模型」和「更基础的模型」做成两个入口。专家模式目前还是免费的，但这个架构一旦搭好，后续要在上面做付费体系，技术上已经不是问题了。

当然，分层的目的，未必只是为了收费。

把用户自然地分流到两个入口，让真正需要深度推理的请求走专家模式，日常对话走快速模式——这本身就是一种算力调度策略，限额限流，缓解峰值压力。

收费是一条路，限额是另一条路，两条路都能走，也可以同时走。而这整件事拼起来看，也是一个很完整的铺垫路径：

先灰度上线分层入口 → 让用户感知差异 → 打通多模态和文件能力 → 视觉模式开闸 → 限额/给更强大的模式定价。当然，这仅仅是我个人的推测，毕竟 DeepSeek 从来不按常理出牌。

诚然，大家给 DeepSeek 贴了太多标签——技术理想主义、反商业、普惠 AI。然而， GPU 的推理成本每个月都是实打实的。幻方的量化收益再丰厚，也很难靠卖 API 填完一个全球级 AI 服务无限期免费运营的窟窿。

DeepSeek 搅动了整个 AI 圈，但现实也终将搅动 DeepSeek。