用户实测：DeepSeek 新版思考开销大降，300tps 推理快如闪电

据 Linux.do 论坛用户发布的实测反馈，DeepSeek 新版本（社区称 flash 版）在思维效率方面出现明显变化。该用户使用 DeepSeek 运行浏览器自动化任务后发现，以往常见的单次思考上万 token 的现象基本消失，模型处理任务时不再长时间陷入深度思考，响应速度显著提升。据其描述，DeepSeek 本身已是推理速度最快的主流模型之一，输出速度约为每秒 300 token，在减少深度思考开销后，实际任务执行几乎达到“快如闪电”的水平。测试中的自动化流程运行顺利，未出现功能异常或任务失败。DeepSeek 作为国内知名大模型厂商，其推理模型以深度思考能力见长，但较长的思考链也带来响应延迟偏高、token 消耗过大的问题，在 Agent 类高频调用场景中尤为明显。此次社区反馈的版本变化，指向模型可能对思考策略进行了调整，在推理深度与响应速度之间重新寻找平衡点。需要指出的是，该信息来自论坛用户的个人测试，样本量小、场景单一，官方尚未发布正式说明，新版本的具体命名、更新范围及适用场景仍有待确认。对于关注 DeepSeek 动态的开发者而言，可在实际任务中自行验证新版模型的思维效率与任务稳定性表现。

事件分析

核心观点：推理模型的竞争正从“想得多深”转向“想得多巧”，思考效率将取代推理深度成为 Agent 时代的关键胜负手。