最近发现了一个明显变化,原本风格犀利、敢说敢评的DeepSeek,语气越来越柔和,甚至慢慢变得和豆包一样讨好、谄媚。不止是它,谷歌的Gemini也出现了同款变化。

我认为这并不是厂商刻意调整的小问题,而是大流量AI产品的必然趋同进化,背后藏着整个AI行业的训练逻辑、平台生态和人性底层规律。
想要看懂AI风格的变化,首先要读懂字节和谷歌这两家巨头的相似处境。两家都是坐拥十亿级海量用户的平台,生态布局极其相似。
谷歌像昔日的奥匈帝国,产品版图遍地开花,搜索、YouTube、安卓系统覆盖全网用户;而字节就像新锐的沙俄,以抖音为核心,头条、火山短视频三驾马车联动,牢牢占据大众流量入口。
依托这种全民级流量诞生的AI产品——豆包、Gemini,天生就要面对全年龄段、全圈层、无死角的用户考验。海量用户的五花八门的提问、极端需求、争议话题,会持续不断地暴打模型。
这就直接导致两个核心问题。一方面为了适配所有普通人、规避争议风险,模型输出语气必须全面柔化,学会讨好用户;另一方面,超大流量会带来内存压力,模型推理能力被迫降级,也就是大家常说的“降智”。
所以DeepSeek、豆包、Gemini最终走向风格统一,根本不是巧合。成熟的大众AI产品,最终都会进化出温柔、中立、讨好用户的特质,现成的行业最优解摆在眼前,没有厂商会逆势而为。
早期用过DeepSeek的人都清楚,它的风格极具辨识度,带着浓浓的百度贴吧气质,言辞尖锐、敢怼敢评、攻击性强,观点犀利不圆滑。
这个初始风格完全是一场意外,核心原因是它早期的训练素材,很大一部分来源于百度贴吧。贴吧用户发帖、发言没有任何变现收益,纯粹是情绪宣泄。没人是为了赚钱发帖,大多是为了抱团吐槽、宣泄不满。这就造就了贴吧整体攻击性强、爱抬杠、喜欢对立的氛围,也是全网黑粉、争议吐槽最集中的阵地。
但绝大多数主流网络平台、自媒体生态,完全是反过来的。自媒体创作者的核心目的是赚钱、涨粉,而正向、迎合、共情的内容,远比攻击性内容商业价值更高。
人性的底色是偏爱舒适、被认同、被理解,正面情绪能吸引更多普通用户,也更容易接到广告、实现变现。久而久之,会做内容、想赚钱的创作者,全部转向迎合式发言;只剩不想变现、只为宣泄情绪的人留在贴吧,维持着尖锐对立的风格。
如今DeepSeek不断扩大训练素材的范围,吸纳全网主流自媒体、大众内容,风格自然会被驯化。从尖锐犀利变成温柔迎合,不是官方刻意改人设,而是正常数据训练的必然结果,是互联网和人性的底层规律。
如果你去对比测试能发现一个很有意思的细节。闭源的豆包,在价值观和道德评判上,比开源的DeepSeek更严苛、更激进。
比如客观讨论历史名人的复杂言行,豆包会带着极强的道德审判感,严厉批评争议行为;而DeepSeek会更中立客观,就事论事。

你们猜猜以下哪一个是豆包哪一个是DeepSeek输出。


除此之外,豆包和Kimi还有一个通病。喜欢为了反对而反对。
哪怕你的观点逻辑通顺、论据充足,它们也会强行找出反向角度,提出对立意见,美其名曰“平衡视角、补充盲点”。大多数时候,这种反驳毫无意义,甚至会为了杠人,套用错误案例、漏洞观点硬刚用户。
这并不是模型自主思考的结果,而是底层预设指令固化的硬伤。系统程序提前写死了“必须多角度制衡”的规则,哪怕强行抬杠,也要制造对立观点。
而且豆包的反驳有随机性。普通无意义的闲聊、鸡毛蒜皮的主观话题,它会全程无脑顺从、极度谄媚;但一旦涉及客观严肃话题,又容易较真硬刚,用户纠正它,小概率会触发它的持续反驳,一路抬杠到底。这也是大家觉得豆包“又谄媚又杠精”的核心原因。
很多人吐槽豆包谄媚、降智,其实都不是核心问题。它真正的致命短板,是中文表达体系严重畸形,只有两种极端风格,没有中间态:
- 第一种是政府报告式文风:极度生硬、刻板书面化,聊天像读公文,冰冷又僵硬,毫无人情味;
- 第二种是综艺网感式文风:低龄幼稚、堆砌廉价正能量、表达浮夸空洞,充满市场化的廉价塑料感。
简单来说,豆包的口语表达,低俗且廉价;正式表达,死板且僵硬。它完全拿捏不了自然、高级、流畅、有温度的日常中文语感。
很多人没发现,豆包之所以还能维持大众口碑,全靠顶级的TTS语音合成技术兜底。好听自然的语音,掩盖了它文本表达能力的严重缺陷。如果去掉语音加持,只看文字输出,豆包的模型情商、语言智商,完全跟不上GPT、DeepSeek等主流第一梯队模型。
目前国内AI模型的能力很割裂,奥数解题、代码编写、智能Agent功能,都能做到世界一流,完全不输海外模型。但纯正、高级、自然的中文表达,始终是短板。
优质的中文语感、高级文本表达,单纯靠国内数据训练、内部优化是练不出来的。全球最好的中文语言模型能力,基本都来自于海外顶级模型的技术蒸馏。
海外大模型拥有更成熟的语义理解、语境把控、语感逻辑,国内模型只有借鉴、蒸馏这些核心技术,才能补齐中文表达的短板。而豆包几乎只依赖内部迭代优化,没有借鉴成熟海外模型的底层能力,这就导致它的文本表达质感,始终停留在低端水平,无法突破。
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