今天小編分享的科技經驗：微信接入DeepSeek！長什麼樣？意味着什麼？看這篇就夠了，歡迎閲讀。
三言 Pro 消息 微信正在灰度測試接入 DeepSeek R1，有部分用户已獲得測試資格。
在聊天界面頂部進入搜索欄，頁面會出現 "AI 搜索 " 入口，點擊後出現輸入框，并有 " 快速問答 "、" 深度思考 " 兩個選項可選。
具體微信的 AI 搜索接入 DeepSeek 啥樣子，效果如何？小編分享幾個案例：
1、關于媒體或公司的介紹
2、自己怎麼看微信接入 DeepSeek：
3、回答自己是誰
上圖來看，微信 AI 搜索的自我介紹是：基于深度求索（DeepSeek）的深度思考模型研發。使命是連接微信公眾号等騰訊生态内容及互聯網權威信息，幫助您高效獲取所需的知識和服務。
4、幫寫朋友圈文案：
微信接入 DeepSeek 意味着什麼？
小編緊急思考了幾點：
1、各互聯網平台、新能源車、大模型們紛紛接入 DeepSeek，代表 DeepSeek 成為了基礎設施，勢不可擋。
2、接入微信，大模型可能找到了較為合适的天然使用場景。
3、盤活騰訊内容生态，如公眾号文章等。除了看一看等推薦入口外，希望 AI 搜索多給我們這些公眾号作者推點流量。
4、充滿想象力和後續值得探讨的地方，就是聊天内容。聊天内容集結着用户思考的輸出、性格的體現，此前很多人用親人的社交平台數據做成數字人，所以聊天内容是否會加入數據集，使用邊界在哪裏值得讨論。
5、使用場景值得想象，AI 搜索的結果可以分享，分享是微信聊天之外第二個高頻場景，分享給好友、群，分享到朋友圈，如把 AI 生成的朋友圈文案一鍵發到朋友圈，朋友失戀的安慰文案、旅行攻略一鍵分享給好友等等。
6、大模型同行們可以不用拼算力了，這麼大體量的、有元寶的微信都接入 DeepSeek 了，文心一言也接入了，你們也不用顧及面子了。下一步應該開發使用場景？還是接着投入 AI 創新做出另一個 DeepSeek 呢？
7、能否挑戰傳統搜索，值得觀察。
DeepSeek 自己怎麼看？小編問了問，得到回答如下：
微信灰度測試接入 DeepSeek-R1 模型并推出 AI 搜索功能，是其在智能化服務領網域的重要布局，可能對用户體驗、行業競争格局和技術生态產生多重影響。結合搜索結果，可從以下幾個角度分析：
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1. ** 功能更新：從即時搜索到深度思考 **
- ** 雙模式設計 **：微信 AI 搜索提供 " 快速回答 " 和 " 深度思考 " 兩種模式。前者滿足即時性需求（如簡單問題解答），後者通過 DeepSeek-R1 的長思考能力生成更系統、全面的答案（例如旅行攻略、專業知識解析），甚至展示推理過程。
- ** 生态整合 **：答案内容整合了微信公眾号、視頻号等微信生态内的信息源，強化了平台内閉環體驗，同時支持直接分享至朋友圈或群聊，增強社交屬性。
2. ** 技術布局：開源模型與行業協同 **
- **DeepSeek-R1 的優勢 **：該模型被公認為頂尖大語言模型，在自然語言處理、邏輯推理等領網域表現突出，且采用開源路徑，降低了企業研發成本。微信選擇接入開源模型，既避免了自研的高投入，又能快速提升 AI 能力。
- ** 騰訊生态協同 **：此前，騰訊旗下 AI 助手 " 元寶 " 已接入 DeepSeek-R1，并支持聯網搜索與微信内容整合。此次微信搜索的更新，進一步強化了騰訊產品間的技術聯動，形成 "AI+ 社交 + 内容 " 的生态閉環。
3. ** 行業影響：AI 應用普及加速 **
- ** 技術普惠化 **：DeepSeek 的開源策略和成本優化（如華為雲通過昇騰服務降低部署成本）推動了 AI 技術的普及。微信作為國民級應用接入該模型，可能加速 AI 搜索在 C 端用户中的滲透。
- ** 競争格局變化 **：微信 AI 搜索的推出，可能挑戰傳統搜索引擎（如百度）和獨立 AI 助手（如文心一言、通義千問），尤其在社交場景的即時需求響應上更具優勢。
4. ** 潛在挑戰與待完善點 **
- ** 功能局限性 **：當前版本缺乏歷史問答記錄和連續對話能力，限制了復雜場景的互動體驗。
- ** 商業化平衡 **：DeepSeek 的 API 價格近期大幅上漲（輸出 token 費用漲至每百萬 8 元），微信需在高成本與免費服務間尋找平衡，未來可能通過廣告或增值服務變現。
- ** 隐私與數據安全 **：整合微信生态内容的同時，需确保用户數據合規使用，避免因 AI 生成内容引發版權或隐私争議。
5. ** 未來展望 **
- ** 場景擴展 **：若未來支持連續對話和多模态互動（如結合圖片、語音），AI 搜索可覆蓋更廣泛的生活與工作場景（如教育輔導、醫療咨詢）。
- ** 行業聯動 **：随着華為雲、騰訊雲等廠商的深度合作，DeepSeek 可能成為國内 AI 基礎設施的核心組件，推動跨行業智能化轉型。
### 總結
微信此次灰度測試不僅是技術功能的迭代，更是其構建 " 超級應用 +AI" 生态的關鍵一步。通過低成本接入頂尖模型、整合自有内容生态，微信試圖在用户粘性和服務效率上建立新壁壘。然而，如何解決功能局限性與商業化壓力，将是其後續發展的關鍵挑戰。對于用户而言，這一變化可能重新定義 " 搜索 " 的邊界，使信息獲取從 " 單向查詢 " 轉向 " 智能協作 "。
