微信DeepSeek R1：体验之后的冷思考

前两天，微信DeepSeek R1刚推出时，朋友问我：你拿到内测资格，怎么不第一时间写点体验？我说：还没用、不了解，可不敢乱写。这几天，我一直在试用这个新模型，用下来只有一个感觉：不太好用。

不好用在哪儿呢？主要有几点让我觉得不太顺手。

首先，这个功能藏得太深了。想用它，得先点开聊天界面上方的搜索框，再选择「AI搜索」。

可我平时习惯直接在「发现页」搜东西，现在每次都要从聊天界面下滑找搜索框，再点进AI搜索，完全打乱了我原本的操作习惯。这种反复切换，让人感觉挺麻烦，也不太顺手。

其次，内容生成有点鸡肋。

它生成的答案又粗糙又啰嗦。我问了一些商业和AI相关的问题，它倒是能给出一大段回答，乍一看好像挺全面，时间、地点、人物、参考资料啥都有。

但仔细一看，内容结构松散，逻辑乱七八糟，甚至还有重复和冗余的信息。虽然看起来信息量很大，但真正有用的部分还得我自己花时间整理和筛选，真是让人头疼。

更烦人的是，答案里还引用了一堆参考资料，有些内容根本不能直接用，还得重新编辑，数据也得一个个核对。用手机操作实在太不方便了。我只能把生成的内容发到微信传输助手或者自己的对话框，再用电脑打开看。

结果问题来了：

电脑端根本不支持查看这些内容。既然这样，我为啥不直接在电脑上操作呢？非得在手机上折腾一圈，真是有点让人哭笑不得。

还有更无语的。第四点：历史记录不靠谱。

用DeepSeek R1深度搜索出来的内容，如果不点分享按钮，发给朋友或者保存到对话里，下次再打开历史记录时，第一天可能还能看到，但第二天就发现它重新生成了。

也就是说，搜索历史有时根本不保存，而且完全随机：有些能留，有些不能。我到现在都没搞明白它的逻辑：到底会不会保存历史记录？所以，每次生成的内容，都得赶紧分享出去，生怕没了，白忙活一场。

再说第五点：记性太差。我发现它有点「健忘」，根本记不住前面聊过啥。

比如，我先问：王智远是谁？它回答得挺好。接着我补充一句：就是写《复利思维》的那个。结果它好像完全忘了之前的问题，只讲复利思维是什么，压根没提名字。这让我有点摸不着头脑。

更离谱的是，它引用的资料里，有些从不知名公众号抄来的，质量很一般，就像那些「心灵鸡汤」文章。我都有点怀疑，它为啥要引用不太靠谱的内容呢？

第六点：知识库没打通。

我觉得，它现在用的知识库，好像跟微信公众号的内容没啥关系。生成内容大多是基于DeepSeek R1模型本身的数据，公众号里高质量的文章很少被用到，甚至，很多优质内容压根没提到。

感觉它的检索范围特别窄，还没真正融入微信的生态。不知道我说的准不准，只是个人感受。

写到这里，我忍不住琢磨：到底什么情况下会用到深度思考功能呢？或者说，什么时候，我会用到大脑里的“系统二：那个理性、冷静的思考模式呢？

我觉得大概有这么三种情况：

1）解决复杂问题时，比如：在手机上找一份报告，或者搜一些关键数据；

2）做逻辑推理时，比如：开会时分析项目的潜在风险；

3）进行创造性任务时，比如：在路上突然想找点创意灵感。

不过，微信DeepSeek R1现在还不支持上传文件，这就让它在处理这些复杂任务时，实用性大打折扣；这就引出了一个问题：现在有这么多专门的AI类APP可以用，为啥非要在微信里搜索呢？我到现在还没想明白。

说到底，DeepSeek R1在微信这个场景里，真的不太适合做深度思考。为啥呢？因为场景适配问题。

微信是什么地方？刷朋友圈、回消息、看公众号——全是「快速滑动」的场景。现在连看公众号都没耐心了，更别提深度思考了。而深度思考需要啥？安静、专注，还得有足够的时间去处理信息。

想象一下：

你正用手机查数据，突然微信弹个消息，一分心，思路就断了；好不容易找到答案，结果内容又长又乱，手机屏幕挤成一团，想复制一段都得划半天；更生气的是，电脑上还打不开，只能对着小屏幕干瞪眼。

这怎么弄？说白了，微信的「快节奏」和深度思考的「慢需求」，就像理性脑和感性脑在打架，根本没法好好配合。

所以，这种场景适配，不仅放大了功能设计上的缺陷，也让它在实际应用中的价值大打折扣；不过，微信和DeepSeek R1结合，确实有不少亮点和值得期待的地方。

比如：如果能提升内容生成的质量，少些冗长信息，优化一下逻辑，DeepSeek R1就会实用很多；同时，它还可以更好地利用微信生态里的优质资源，比如：公众号文章、视频号内容，贴近用户日常使用的习惯，真正融入生活场景。

再或者：相比ChatGPT或者百度文心一言，DeepSeek R1加微信的最大优势在于，它有庞大的用户群体和丰富多样的应用场景。

像支付、小程序这些功能，早就深深嵌入大家的日常生活了。如果DeepSeek R1能和这些功能深度融合，提供智能化的支持，那它的竞争力，肯定能甩其他同类产品一大截。

想象一下，当你想去故宫玩，却找不到购票入口时，DeepSeek R1不仅能直接帮你调出购票的小程序，还能把相关信息整理得清清楚楚，省去你到处瞎找的麻烦，这种「一站式服务」，说不定是未来一大亮点。

所以，要能把这两点做好，微信加推理模型，说不定真能成为生活方式助手。

我也注意到外面有不少吐槽的声音。有人认为：

微信是想抢百度的搜索市场份额，甚至想取代其他AI搜索引擎；不过，我觉得，微信接入DeepSeek R1，应该不会对AI搜索市场产生多大影响。

虽然微信有超过13亿的月活跃用户，但AI搜索市场的竞争早就白热化了。百度、谷歌、必应这些平台，在技术、数据积累和用户体验上早就筑起了高墙。

根据StatCounter GlobalStats的报告，到2024年底，中国桌面搜索引擎市场份额里，必应（Bing）占52.96%，排第一；百度（Baidu）占27.36%，排第二；好搜（Haosou）占15.2%；谷歌（Google）占1.79%。

微信搜一搜的日活用户数虽然已经突破7亿，但它的搜索功能主要是服务于微信生态内的内容分发。

而且，微信也明确表示，AI搜索不会用到用户的个人信息和隐私数据，只会整合公众号、互联网上的公开信息，这也在一定程度上限制了它在数据利用上的深度。

要是从全球市场来看，谷歌依然是搜索引擎的主导力量，全球市场份额为89.74%；在中国市场，必应桌面端市场份额已经超过了百度，达到52.96%，而百度在移动端仍然占了58.21%的份额。

这些数据都足以说明，传统搜索引擎的巨头在各自领域依然很有竞争力。所以，想靠一个功能颠覆市场？我觉得，没那么简单，也没那么快。

还有一点，AI搜索要想成功，光有用户规模是不够，还得在算法、数据积累、应用场景等多个方面持续投入和优化。

因此，我觉得，微信接入DeepSeek R1，更多是对自己生态的优化，而不是对传统搜索引擎的直接冲击。

所以，从市场定位来看，微信AI搜索并不是要颠覆传统搜索引擎，而是专注于服务微信生态内的内容分发与智能化需求，这种差异化定位，决定它短期内不会对百度、谷歌等巨头构成威胁。

不过，长期来看，如果DeepSeek R1能够更好地整合微信生态内的资源，比如：公众号文章、视频号内容以及小程序服务，它的潜力相当可观。

尽管微信结合DeepSeek R1，目前还有不少问题，但从战略层面来看，微信接入这一功能，或许有着更深层次的考量。我认为，主要凸显在三个方面：

首先，地缘政治战略高度。

AI领域已经成了全球竞争的焦点，美国有不少顶尖的AI公司，比如OpenAI、谷歌的DeepMind、微软的Azure AI，还有Anthropic、Cohere等。

这些公司在自然语言处理、机器学习、计算机视觉等领域都很厉害，几乎涵盖了AI应用的方方面面；

它们不仅技术先进，还形成了完整的生态系统，从基础研究到商业化应用，从开源框架到企业级解决方案，整个产业链都打通了。这种布局让美国在AI领域的地位更加稳固。

相比之下，中国AI产业也在拼命追赶，基础研究和核心技术都在加速发展，我在GitHub上看到，除阿里的Qwen系列表现亮眼之外，我们还需要更多力量加入。

开源项目不仅能展示中国AI的进步，还能给全球开发者提供更多选择，更重要的是，它体现了中国在AI领域自主创新的决心。

DeepSeek R1的出现，表明国产AI技术已经具备了与国际巨头竞争的潜力，此时，微信作为社交领域的龙头，接入R1，不仅体现国内AI的团结，还向世界传递了一个信号：

中国在AI领域有能力，也有决心和国际巨头竞争。换句话说，微信接入DeepSeek R1，不仅仅是一个商业决策，更是一场科技博弈中的关键一步。

其二，资本市场也看好。

现在硅谷都在讨论“Agent”，也就是，把强化学习和大语言模型结合起来。大语言模型主要是理解用户的意思，强化学习则是做决策。

不过，大语言模型在复杂决策上还是有点力不从心，这也限制了它在复杂场景里的应用。

在真正的通用人工智能（AGI）出现之前，AI对腾讯来说，更多是用来巩固现有业务、提升效率的工具，而不是什么颠覆性的创新。

这波中概股涨得厉害，很大程度上得益于DeepSeek的接入，市场对腾讯的技术布局和未来发展潜力重新评估，信心一下子上来了，资本市场的乐观情绪，不是因为AI技术本身的突破，而是认可了腾讯在AI领域的战略价值。

另外，AI技术的引入还为腾讯打开了新的增长空间，比如：数据积累、算法优化和应用场景拓展。这些因素加起来，让腾讯的股价在短时间内涨了不少。

所以，对腾讯来说，AI不仅是推动公司整体发展的重要力量，也是提升市场信心的关键。

最后，从用户需求和生态闭环的角度来看，有利益腾讯技术发展。

微信是个超级App，功能丰富多样：聊天、支付、看文章、用各种服务，几乎涵盖了用户日常生活的方方面面。

这次接入DeepSeek R1，就是把先进的AI能力融入到这13亿用户每天都在使用的功能中，让普通用户也能轻松享受到前沿的AI技术。

这种无缝的融合，不仅能提升用户体验，反过来也能激励团队加快研发速度，形成一个良性循环。

从应用场景来看，深度思考模型潜力巨大。腾讯自家的产品，比如：腾讯元宝、ima.copilot、文档等，都在逐步接入这些AI能力。同时，这项技术还能为B端客户提供服务，进一步拓展了腾讯的生态边界。

前几天，腾讯还推出了自己的Thinker（T1）。

在当前AI技术竞争如此激烈的情况下，借助DeepSeek R1成熟的自然语言处理和推理能力，腾讯可以快速为产品赋予智能化功能。

以腾讯元宝为例，接入DeepSeek R1后，不仅能联网搜索、解析文档，还能提供更精准的AI写作和推理功能。这不仅让用户使用起来更加便捷，也能帮助腾讯积累更多真实的数据。

从长期来看，这一策略为腾讯留下了宝贵的优化时间和空间。一方面，DeepSeek R1的接入能够快速提升产品的智能化水平。

另一方面，腾讯可以通过实际使用场景收集大量真实数据，从而针对性地改进AI技术，逐步打造出更贴合自身业务和用户需求的专属AI模型，还可以利用这段时间探索更多AI应用场景，将AI技术深度融入各个产品和业务中。

因此，这样一来，不仅提升了产品能力，积累了宝贵经验，还进一步拓展了生态版图，岂不是一举三得？让用户多吐槽一下，也未必不是好事。

以上纯属个人感受，你怎么看？