文：王智遠 | ID:Z201440

前兩天，微信DeepSeek R1剛推出時，朋友問我：

你拿到內測資格，怎么不第一時間寫點體驗？我說：還沒用、不了解，可不敢亂寫。這幾天，我一直在試用這個新模型，用下來只有一個感覺：不太好用。

01

不好用在哪兒呢？主要有幾點讓我覺得不太順手。

首先，這個功能藏得太深了。想用它，得先點開聊天界面上方的搜索框，再選擇「AI搜索」。

可我平時習慣直接在「發現頁」搜東西，現在每次都要從聊天界面下滑找搜索框，再點進AI搜索，完全打亂了我原本的操作習慣。這種反復切換，讓人感覺挺麻煩，也不太順手。

其次，內容生成有點雞肋。

它生成的答案又粗糙又啰嗦。我問了一些商業和AI相關的問題，他倒是能給出一大段回答，乍一看好像挺全面，時間、地點、人物、參考資料啥都有。

但仔細一看，內容結構松散，邏輯亂七八糟，甚至還有重復和冗余的信息。雖然看起來信息量很大，但真正有用的部分還得我自己花時間整理和篩選，真是讓人頭疼。

更煩人的是，答案里還引用了一堆參考資料，有些內容根本不能直接用，還得重新編輯，數據也得一個個核對。用手機操作實在太不方便了。我只能把生成的內容發到微信傳輸助手或者自己的對話框，再用電腦打開看。

結果問題來了：

電腦端根本不支持查看這些內容。既然這樣，我為啥不直接在電腦上操作呢？非得在手機上折騰一圈，真是有點讓人哭笑不得。

還有更無語的。第四點：歷史記錄不靠譜。

用DeepSeek R1深度搜索出來的內容，如果不點分享按鈕，發給朋友或者保存到對話里，下次再打開歷史記錄時，第一天可能還能看到，但第二天就發現它重新生成了。

也就是說，搜索歷史有時根本不保存，而且完全隨機：有些能留，有些不能。我到現在都沒搞明白它的邏輯：到底會不會保存歷史記錄？所以，每次生成的內容，都得趕緊分享出去，生怕沒了，白忙活一場。

再說第五點：記性太差。我發現它有點「健忘」，根本記不住前面聊過啥。

比如，我先問：王智遠是誰？他回答得挺好。接著我補充一句：就是寫《復利思維》的那個。結果他好像完全忘了之前的問題，只講復利思維是什么，壓根沒提名字。這讓我有點摸不著頭腦。

更離譜的是，它引用的資料里，有些從不知名公眾號抄來的，質量很一般，就像那些「心靈雞湯」文章。我都有點懷疑，它為啥要引用不太靠譜的內容呢？

第六點：知識庫沒打通。

我覺得，它現在用的知識庫，好像跟微信公眾號的內容沒啥關系。生成內容大多是基于DeepSeek R1模型本身的數據，公眾號里高質量的文章很少被用到，甚至，很多優質內容壓根沒提到。

感覺它的檢索范圍特別窄，還沒真正融入微信的生態。不知道我說的準不準，只是個人感受。

02

寫到這里，我忍不住琢磨：到底什么情況下會用到深度思考功能呢？或者說，什么時候，我會用到大腦里的“系統二：那個理性、冷靜的思考模式呢？

我覺得大概有這么三種情況：

1）解決復雜問題時，比如：在手機上找一份報告，或者搜一些關鍵數據；

2）做邏輯推理時，比如：開會時分析項目的潛在風險；

3）進行創造性任務時，比如：在路上突然想找點創意靈感。

不過，微信DeepSeek R1現在還不支持上傳文件，這就讓它在處理這些復雜任務時，實用性大打折扣；這就引出了一個問題：現在有這么多專門的AI類APP可以用，為啥非要在微信里搜索呢？我到現在還沒想明白。

說到底，DeepSeek R1在微信這個場景里，真的不太適合做深度思考。為啥呢？因為場景適配問題。

微信是什么地方？刷朋友圈、回消息、看公眾號——全是「快速滑動」的場景。現在連看公眾號都沒耐心了，更別提深度思考了。而深度思考需要啥？安靜、專注，還得有足夠的時間去處理信息。

想象一下：

你正用手機查數據，突然微信彈個消息，一分心，思路就斷了；好不容易找到答案，結果內容又長又亂，手機屏幕擠成一團，想復制一段都得劃半天；更生氣的是，電腦上還打不開，只能對著小屏幕干瞪眼。

這怎么弄？說白了，微信的「快節奏」和深度思考的「慢需求」，就像理性腦和感性腦在打架，根本沒法好好配合。

所以，這種場景適配，不僅放大了功能設計上的缺陷，也讓它在實際應用中的價值大打折扣；不過，微信和DeepSeek R1結合，確實有不少亮點和值得期待的地方。

比如：如果能提升內容生成的質量，少些冗長信息，優化一下邏輯，DeepSeek R1就會實用很多；同時，它還可以更好地利用微信生態里的優質資源，比如：公眾號文章、視頻號內容，貼近用戶日常使用的習慣，真正融入生活場景。

再或者：相比ChatGPT或者百度文心一言，DeepSeek R1加微信的最大優勢在于，它有龐大的用戶群體和豐富多樣的應用場景。

像支付、小程序這些功能，早就深深嵌入大家的日常生活了。如果DeepSeek R1能和這些功能深度融合，提供智能化的支持，那它的競爭力，肯定能甩其他同類產品一大截。

想象一下，當你想去故宮玩，卻找不到購票入口時，DeepSeek R1不僅能直接幫你調出購票的小程序，還能把相關信息整理得清清楚楚，省去你到處瞎找的麻煩，這種「一站式服務」，說不定是未來一大亮點。

所以，要能把這兩點做好，微信加推理模型，說不定真能成為生活方式助手。

03

我也注意到外面有不少吐槽的聲音。有人認為：

微信是想搶百度的搜索市場份額，甚至想取代其他AI搜索引擎；不過，我覺得，微信接入DeepSeek R1，應該不會對AI搜索市場產生多大影響。

雖然微信有超過13億的月活躍用戶，但AI搜索市場的競爭早就白熱化了。百度、谷歌、必應這些平臺，在技術、數據積累和用戶體驗上早就筑起了高墻。

根據StatCounter GlobalStats的報告，到2024年底，中國桌面搜索引擎市場份額里，必應（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戶數雖然已經突破7億，但它的搜索功能主要是服務于微信生態內的內容分發。

而且，微信也明確表示，AI搜索不會用到用戶的個人信息和隱私數據，只會整合公眾號、互聯網上的公開信息，這也在一定程度上限制了它在數據利用上的深度。

要是從全球市場來看，谷歌依然是搜索引擎的主導力量，全球市場份額為89.74%；在中國市場，必應桌面端市場份額已經超過了百度，達到52.96%，而百度在移動端仍然占了58.21%的份額。

這些數據都足以說明，傳統搜索引擎的巨頭在各自領域依然很有競爭力。所以，想靠一個功能顛覆市場？我覺得，沒那么簡單，也沒那么快。

還有一點，AI搜索要想成功，光有用戶規模是不夠，還得在算法、數據積累、應用場景等多個方面持續投入和優化。

因此，我覺得，微信接入DeepSeek R1，更多是對自己生態的優化，而不是對傳統搜索引擎的直接沖擊。

所以，從市場定位來看，微信AI搜索并不是要顛覆傳統搜索引擎，而是專注于服務微信生態內的內容分發與智能化需求，這種差異化定位，決定它短期內不會對百度、谷歌等巨頭構成威脅。

不過，長期來看，如果DeepSeek R1能夠更好地整合微信生態內的資源，比如：公眾號文章、視頻號內容以及小程序服務，它的潛力相當可觀。

04

盡管微信結合DeepSeek R1，目前還有不少問題，但從戰略層面來看，微信接入這一功能，或許有著更深層次的考量。我認為，主要凸顯在三個方面：

首先，地緣政治戰略高度。

AI領域已經成了全球競爭的焦點，美國有不少頂尖的AI公司，比如OpenAI、谷歌的DeepMind、微軟的Azure AI，還有Anthropic、Cohere等。

這些公司在自然語言處理、機器學習、計算機視覺等領域都很厲害，幾乎涵蓋了AI應用的方方面面；

它們不僅技術先進，還形成了完整的生態系統，從基礎研究到商業化應用，從開源框架到企業級解決方案，整個產業鏈都打通了。這種布局讓美國在AI領域的地位更加穩固。

相比之下，中國AI產業也在拼命追趕，基礎研究和核心技術都在加速發展，我在GitHub上看到，除阿里的Qwen系列表現亮眼之外，我們還需要更多力量加入。

開源項目不僅能展示中國AI的進步，還能給全球開發者提供更多選擇，更重要的是，它體現了中國在AI領域自主創新的決心。

DeepSeek R1的出現，表明國產AI技術已經具備了與國際巨頭競爭的潛力，此時，微信作為社交領域的龍頭，接入R1，不僅體現國內AI的團結，還向世界傳遞了一個信號：

中國在AI領域有能力，也有決心和國際巨頭競爭。換句話說，微信接入DeepSeek R1，不僅僅是一個商業決策，更是一場科技博弈中的關鍵一步。

其二，資本市場也看好。

現在硅谷都在討論“Agent”，也就是，把強化學習和大語言模型結合起來。大語言模型主要是理解用戶的意思，強化學習則是做決策。

不過，大語言模型在復雜決策上還是有點力不從心，這也限制了它在復雜場景里的應用。

在真正的通用人工智能（AGI）出現之前，AI對騰訊來說，更多是用來鞏固現有業務、提升效率的工具，而不是什么顛覆性的創新。

這波中概股漲得厲害，很大程度上得益于DeepSeek的接入，市場對騰訊的技術布局和未來發展潛力重新評估，信心一下子上來了，資本市場的樂觀情緒，不是因為AI技術本身的突破，而是認可了騰訊在AI領域的戰略價值。

另外，AI技術的引入還為騰訊打開了新的增長空間，比如：數據積累、算法優化和應用場景拓展。這些因素加起來，讓騰訊的股價在短時間內漲了不少。

所以，對騰訊來說，AI不僅是推動公司整體發展的重要力量，也是提升市場信心的關鍵。

最后，從用戶需求和生態閉環的角度來看，有利于騰訊技術發展。

微信是個超級App，功能豐富多樣：聊天、支付、看文章、用各種服務，幾乎涵蓋了用戶日常生活的方方面面。

這次接入DeepSeek R1，就是把先進的AI能力融入到這13億用戶每天都在使用的功能中，讓普通用戶也能輕松享受到前沿的AI技術。

這種無縫的融合，不僅能提升用戶體驗，反過來也能激勵團隊加快研發速度，形成一個良性循環。

從應用場景來看，深度思考模型潛力巨大。騰訊自家的產品，比如：騰訊元寶、ima.copilot、文檔等，都在逐步接入這些AI能力。同時，這項技術還能為B端客戶提供服務，進一步拓展了騰訊的生態邊界。

前幾天，騰訊還推出了自己的Thinker（T1）。

在當前AI技術競爭如此激烈的情況下，借助DeepSeek R1成熟的自然語言處理和推理能力，騰訊可以快速為產品賦予智能化功能。

以騰訊元寶為例，接入DeepSeek R1后，不僅能聯網搜索、解析文檔，還能提供更精準的AI寫作和推理功能。這不僅讓用戶使用起來更加便捷，也能幫助騰訊積累更多真實的數據。

從長期來看，這一策略為騰訊留下了寶貴的優化時間和空間。一方面，DeepSeek R1的接入能夠快速提升產品的智能化水平。

另一方面，騰訊可以通過實際使用場景收集大量真實數據，從而針對性地改進AI技術，逐步打造出更貼合自身業務和用戶需求的專屬AI模型，還可以利用這段時間探索更多AI應用場景，將AI技術深度融入各個產品和業務中。

因此，這樣一來，不僅提升了產品能力，積累了寶貴經驗，還進一步拓展了生態版圖，豈不是一舉三得？讓用戶多吐槽一下，也未必不是好事。

以上純屬個人感受，你怎么看？