2024年初，AI领域的新星DeepSeek迅速崛起，以其强大的推理能力和相对低廉的价格吸引了大量开发者。

然而，随着用户量的激增，DeepSeek的服务器不堪重负，导致API接口响应缓慢甚至无法调用，给开发者带来了不小的困扰。

1月30日，北京的AI开发者林森突然收到程序后台报警，他的程序因为无法调用DeepSeek而瘫痪了3天。

起初，他以为是账户余额不足，但直到春节假期过后返工，他才接到DeepSeek暂停API充值的通知。

尽管账户内余额充足，他也无法再调用DeepSeek了。

林森形容这种感觉就像是被“老顾客抛弃的米其林餐厅老板”。

同样受到影响的还有小窗AI问答机的合伙人娄池。

他们的产品在早期阶段就接入了DeepSeek V2，并承担了产品最核心的功能角色之一。然而，DeepSeek的稳定性问题让他们不得不选择同时调用其他大模型平台。

随着DeepSeek的爆火，更多开发者开始涌入，希望蹭到前者的流量红利。

郗鉴创业的项目就是通过调用DeepSeek的API来进行角色扮演的AI陪伴APP，上线首周就获得了约3000名活跃用户。

然而，即使在这样的热潮下，第一批开发者们却因为过载人流导致的服务繁忙而纷纷转投其他大模型。

对开发者而言，长时间的服务异常不再是简单的故障，而演变成为代码世界和商业逻辑间的裂缝。

他们被迫在迁移成本下进行生存演算，无论是涌入还是逃出，都需要面对DeepSeek爆火带来的余震。

林森在春节期间小程序后台被迫瘫痪三天后，为了保证程序正常运转，不得不离开了已经部署一年多的DeepSeek，转回了ChatGPT。

图注：DeepSeek V3生成过程中出现乱码

即使API调用价格高了近10倍，但此时保证服务的稳定成了优先级更高的选项。

然而，开发者离开DeepSeek转向其他大模型并不容易。

不同的大语言模型对于提示词的反馈结果都有细微的差别，需要花费大量时间调整提示词并重复测试。

林森表示，即使他持续调用ChatGPT，将所有关键节点从DeepSeek迁移至ChatGPT也花费了他半天多的时间。

在林森这样的小开发者们看来，DeepSeek服务器不足可以理解，但如果能提前通知就能避免许多损失。

毕竟登录DeepSeek开发者后台需要手机号注册，只需要一个短信就可以提前告知开发者。

然而如今这些损失将由曾在DeepSeek默默无名时就开始支持他们的开发者自己承担。

易标AI技术总监杨惠超则在DeepSeek V3版本发布之后就开始酝酿逃离。

他负责公司内AI标书项目，在DeepSeek推出V3版本后已经着手寻找替代方案。

对他来说，在标书这样的专业领域，DeepSeek的稳定性越来越不足。

DeepSeek R1版本火出圈的推理能力并不吸引他，因为软件主要的推理能力是靠程序和算法，而不是太依靠模型的基础能力。

在实际调用过程中，杨惠超发现DeepSeek对一些复杂问题有了更高的回答成功率，但稳定性却攀升到了难以接受的程度。

现在问10条问题，至少有一条输出不稳定。

DeepSeek往往喜欢自由发挥，额外生成和问题无关的内容。

这对于需要保证生成标书质量和稳定性的杨惠超来说是无法接受的。

曾经被称为AI界拼多多的DeepSeek正是凭借着性价比的标签迅速聚集起一批中小AI开发者。

但现在想直接稳定地调用DeepSeek就必须进行本地部署，这需要30万至40万元的成本。

既不够便宜又不够稳定，调用无门的杨惠超们正在批量离开DeepSeek。

然而，DeepSeek仍然吸引着大量开发者。

性价比是开发者们选择DeepSeek的首要原因。

林森在开发自己的AI小程序时曾经对比了当时国内外几十家大模型平台。

他需要用大模型每天处理数千条新闻并筛选、排序找出适合青少年听的科技、自然新闻。这不仅要求大模型聪明还得便宜。

DeepSeek让林森颇为惊艳，反馈最稳定且价格极低。

但随着竞争对手的加入和价格战的打响，DeepSeek的性价比优势正在逐渐消失。

百度、腾讯等国内大厂都在自研大模型中加入深度思考能力；国外OpenAI也紧急上新“Deep Research”并将对Pro、Plus和Team用户开放。

同时，DeepSeek仍然以文本阅读为主，而竞争对手如ChatGPT和Gemini 2.0已经支持多模态输入。

此外，在服务方面，DeepSeek也面临着竞争对手的压力。

某科技大厂会有专门的客户经理进行对接，出现问题都会主动和开发者联系。

而DeepSeek甚至在官网没有面向开发者出具发票的入口。

尽管如此，DeepSeek的流量效应仍然吸引着大量开发者。

但在这波热潮里，也充斥着一些浑水摸鱼的公司。

有的公司只是开始调用API充值了几百块就宣称接入了DeepSeek；

有的公司公告部署了DeepSeek但其实模型只是让员工看了看B站教程下载了一键安装包。

潮水终将褪去，但DeepSeek要做的功课显然更多了。