行业竞争格局 - 国内大模型行业进入密集更新期，Kimi、阶跃星辰、智谱AI、科大讯飞等玩家将在7月底集中发布新一代基础大模型 [3] - DeepSeek自4月起月活用户持续下滑，5月MAU为1.69亿（环比-5.1%），官网访问量下降29%，使用率从7.5%峰值回落至3% [3][4][18] - 第三方平台托管的DeepSeek模型使用量逆势增长20倍，形成与官方流量下滑的反差 [13] 技术发展动态 - Kimi K2成为国内首个万亿参数MoE架构开源模型，在代码/数学推理任务反超DeepSeek，支持128K上下文窗口 [10][15] - MiniMax-M1以53.47万美元低成本完成训练（512块H800三周），对比DeepSeek V3训练成本557万美元（2048块H800） [11] - 行业普遍提升上下文窗口能力（MiniMax达100万token），而DeepSeek保持64K最小窗口的保守策略 [15] 商业模式对比 - 科技大厂通过低价API争夺市场：百度李彦宏公开批评DeepSeek"慢且贵"，阿里/字节/百度等推出更低价模型 [10] - Kimi K2定价与DeepSeek标准时段对齐（输入4元/百万tokens，输出16元/百万tokens） [11] - DeepSeek坚持开源路线但面临商业化压力，需平衡开发者生态与产品使用率 [17] 供应链挑战 - 英伟达H20芯片禁售导致DeepSeek R2模型延迟发布，算力储备出现紧缺 [5][7] - 7月15日英伟达获准重新销售H20芯片，将缓解DeepSeek算力瓶颈 [7] - H20芯片因DeepSeek的低成本训练方法在中国需求激增，引发4月美国出口管制 [5] 产品能力短板 - DeepSeek暂不支持多模态功能（语音/图片/视频生成），成为主流AI助手中唯一缺失该能力的产品 [19] - 调用工具能力不足：字节测试发现其工具调用表现不理想，最终改用自研模型 [19] - 小版本更新策略（如DeepSeek-R1-0528仍基于2024年V3 Base模型）导致竞争力下降 [8][10] 国际对标差异 - OpenAI通过高频更新保持领先（GPT 4.1系列发布后份额达10%），而DeepSeek R1仅持平o1水平 [17][18] - DeepSeek缺乏OpenAI的代际优势，使用率从7%峰值降至3%（跌幅超50%） [18] - 行业普遍学习OpenAI的快速迭代策略，如奥特曼每周更新产品的运营方法 [17]