深夜重磅！Claude Mythos预览版官宣不开放，DeepSeek网页端静默上线专家模式，实测能力差异显著

北京时间深夜，AI领域接连发生两起重要事件：

1. Anthropic正式发布Claude Mythos预览版，但因其能力过强，该模型将不会向公众开放。
2. DeepSeek网页端迎来重大更新，静默上线“专家模式”。此次更新没有发布会，没有官方博客，甚至没有推文公告。

在DeepSeek网页端的输入框上方，悄然出现了两个新图标：一个闪电和一个钻石，分别对应 “快速模式” 与 “专家模式”。

悬停图标可见提示：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”。实测表明，这两种模式的区别，远不止于其他AI产品中“快速”与“思考”的简单差异——毕竟DeepSeek对话框中本就已有开启深度思考的选项。

根据目前实测及网友分析，两种模式的差异大致如下：

• 快速模式：可识别图片与文件中的文字，响应速度快且即时。其背后运行的很可能是一个经过速度优化的、更轻量的V4 Lite模型。
  
• 专家模式：疑似路由至更大、更强的模型——有猜测认为，这很可能就是DeepSeek V4正式版的某种形态。但目前它不支持文件上传，也缺乏多模态能力。更强的模型反而功能更少，这合理吗？
  
  

实测能力差异

我们进行了一轮简单测试。例如，要求两种模式分别编写一个p5.js程序，模拟球体在旋转六边形内受重力与摩擦力影响的弹跳。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。

相比之下，快速模式的结果肉眼可见地差了一个档次。

这种差距颇具说服力。物理仿真对数学推理能力要求高，较弱的模型容易产生“形似而神非”的结果。专家模式在此处的表现，体现了实打实的能力差异。

但网友 @AiBattle_ 让其制作“太空侵略者”游戏的测试结果却有些意外：专家模式与快速模式的输出差距并不明显。该测试者判断：“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。” 此判断与外部报道的时间线基本吻合。此前据晚点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”，但报道也指出“很难是碾压级的强”。换言之，此次灰度上线的“专家模式”，未必是最终形态。

在创意写作方面，我们为两种模式出了一道辩论写作题：“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。

有趣的是，在此任务上，两者速度差距不大，甚至专家模式的思考时间更短（快速5秒，专家3秒）。这有些反直觉，但可能与任务性质有关——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米并均匀撑开，缝隙多高？”中，尽管两者答案相同，但过程迥异。快速模式的回答简略；专家模式则逐步拆解，清晰交代每个推导环节，更贴近“展示思考过程”的指令要求。

未来展望：Vision模式与产品分层

值得一提的是，目前网页端实际上线仅快速与专家两种模式，但此前爆料显示，第三个选项“Vision模式”正在路上。

关注DeepSeek技术路线的博主Teortaxes指出，将Vision单独列为一类，是不同寻常的设计。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”。若Vision模式真的上线，其背后支撑的可能已是一个“完全功能化”的视觉语言模型。Teortaxes甚至给出了更大胆的猜测：该视觉模型可能并非常规VLM，而是某种“深度统一世界模型”，是Janus系列的下一步演化，或其他非传统架构。

当然，这仅是猜测。也有网友 @xhyctf 表示，对DeepSeek前端代码的逆向工程显示，Vision模式并无独立模型，所谓的“视觉理解”很可能只是在快速模式下悄然增加了一个参数：filefeature.vision = true。

无论如何，有一点是确定的：DeepSeek在多模态方向一直有所布局，或许只差一个合适的发布时机。而将快速、专家等入口呈现在用户面前，背后指向一个更值得关注的方向：

DeepSeek开始实施产品分层了。

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，功能也无门槛区分。但问题随之而来：长期维持“全免费、无分层”的运营模式，商业上不可持续。

如今，DeepSeek开始将“更强的模型”与“更基础的模型”设为两个入口。专家模式目前虽仍免费，但此架构一旦搭成，后续在此基础上构建付费体系，技术上已无障碍。

当然，分层的目的未必仅为收费。

将用户自然分流至两个入口，让需要深度推理的请求走专家模式，日常对话走快速模式——这本身即是一种算力调度策略，有助于限额限流，缓解峰值压力。

收费是一条路，限额是另一条路，两者可择一而行，亦可并行。纵观全局，这也构成了一条完整的铺垫路径：

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 → 对更强大的模式实施限额或定价。

当然，这仅是个人推测，毕竟DeepSeek向来不按常理出牌。

诚然，人们为DeepSeek贴上了太多标签：技术理想主义、反商业、普惠AI。然而，GPU的推理成本每月都是实打实的支出。幻方的量化收益再丰厚，也很难仅靠API收入填补一个全球级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。

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