DeepSeek 员工群聊截图流传：称未刷榜，模型能力“控制不住地涨”

近日，几张疑似 DeepSeek（深度求索）内部员工的群聊截图在网上流传。截图中，一名员工称 DeepSWE 基准“真没刷，不小心高了，这个点控制不住地涨”，另一名疑似后训练团队负责人则调侃“最近在工位玩游戏的太多了”。

相关对话在 AI 圈引发讨论。有网友将其与 DeepSeek 偏爱奥赛金牌得主的用人风格联系起来，也有人借此对比智谱、月之暗面等国内大模型团队当前的竞争处境。

截图里说了什么

流传的截图中，一位ID为“非对称加密”的员工称“deepswe真没刷，不小心高了，这个点控制不住地涨”，随后另一位员工调侃“swe纯野榜是吧”。疑似DeepSeek后训练团队负责人吴俣（ID为WY）接过话头，调侃“然后告诉我，在训练ds的游戏能力”，并感叹“最近在工位玩游戏的太多了”。“非对称加密”则自嘲“我上次打游戏被人拍了，气晕”。

网友@Leo打趣称，没做任何特殊优化，基准分自己涨了，每天都在打游戏，模型能力却越来越强，并提到GLM（智谱）和Kimi（月之暗面）的员工看了会作何感想。另一位网友则称，难怪DeepSeek喜欢招奥赛金牌得主，他们就是那种整天打游戏、最后考试依然满分的人。

需要说明的是，这些截图均为网上流传的疑似内部群聊内容，来源为推特流传的图片，DeepSeek官方并未就此作出公开回应，对话的真实性也未获证实。

DeepSWE 是什么

对话中提到的“deepswe”指向DeepSWE，这是一个衡量AI编程智能体（Agent）解决真实代码库问题能力的基准测试。与普通的代码补全不同，它要求模型能够独立定位Bug、理解复杂的业务上下文，并写出能跑通的补丁。

按流传说法，DeepSeek的最新模型曾在该榜单上拿下超过74%的高分，处于全球第一梯队。员工“真没刷，不小心高了”的说法，被解读为模型进化不再依赖大量低效的人工数据标注和机械微调，而更多依靠底层算法架构创新与强化学习的自发涌现。

这一解读与DeepSeek公开的技术路线相呼应：其引以为傲的MoE（混合专家模型）架构和MLA（多头潜在注意力）技术，被视为模型能力提升的底座。不过，这些关联分析来自自媒体文章，并非公司官方表述。

用人风格与团队文化

网友关于奥赛金牌得主的调侃，点出了DeepSeek用人风格中常被讨论的一面。创始人梁文锋有浓厚的量化背景，其创办的幻方量化曾在A股市场以算力强悍著称。组建DeepSeek团队时，他定下一条反常规的标准：不看大厂履历，偏爱应届生，尤其偏爱顶级数理竞赛的奥赛金牌得主。

文章将这群人的特点概括为极其聪明、纯粹、对技术有狂热信仰。在管理上，DeepSeek被描述为极其扁平，员工不需要靠“996”向老板证明勤奋，也不必把大量时间花在写周报、做PPT汇报和跨部门对齐上。

至于“在工位玩游戏”，文章认为这更像是高强度脑力消耗后的调剂，而非不务正业。这种看似松散、实则专注的氛围，被视作其能做出反直觉突破的土壤。这些描述均出自自媒体观察，未获公司方面确认。

友商的处境

把视角转向友商，这段截图带来的感受被形容为“窒息感”。月之暗面（Kimi）和智谱（GLM）同样是国内顶尖的大模型团队，同样汇聚了名校背景的研发人员，同样在拼命迭代模型，但两家公司的处境和战略重心不同。

智谱脱胎于清华实验室，带有浓厚的学院派色彩。文章称其过去重心在于政企客户的本地化部署，如今已全面向云端API服务（MaaS）转型，API收入占比近期已飙升至八成以上，因此必须维系庞大的企业客户网络，每个版本迭代都要经受商业级应用的考验。

Kimi在长文本领域打响知名度后，曾经历疯狂砸钱投放广告的阶段，但近期已大幅削减营销费用，将资源收回至底层模型研发（如K2系列），试图用技术上限打破僵局。

文章还提到，近一年国内大模型圈陷入“卷榜”模式，为在跑分上压过竞品，工程师通宵达旦，甚至不惜在测试集上做定向优化，因为榜单排名直接挂钩下一轮融资估值和下一季度营销预算。在此背景下，DeepSeek模型开源、API价格压低、跑分进入第一梯队，员工又说“没特意刷”，被指动摇了靠资本堆砌、靠营销驱动的发展叙事。

这种模式的隐忧

文章也指出，极度依赖天才直觉和自由探索的“极客乌托邦”模式并非没有隐忧。首先是商业化挑战：顶尖科学家擅长攻克技术壁垒，但大模型最终要走向市场，如何在保持技术领先的同时构建繁荣的开发者生态，或找到高利润的To B、To C应用场景，DeepSeek显得克制甚至有些佛系，这可能限制其商业价值的最大化。

其次是组织规模的极限。团队只有几十、上百人时，扁平化管理和纯粹的技术驱动能爆发出惊人战斗力；但当公司规模随业务扩张而膨胀，若没有严谨的现代企业管理制度，极客文化容易演变成各自为战的混乱，缺乏外部压力的“自由”也可能滑向效率的深渊。

文章最后称，大模型下半场的竞争焦点正从“谁烧的钱多、谁的显卡多”，回归到“谁的算法更优雅、谁的人才更顶尖”。这些判断属于作者观点，截图本身所反映的团队状态仍有待更多信息印证。

要点

• 截图称 DeepSWE 基准“真没刷，不小心高了”
• DeepSeek 模型曾在 DeepSWE 拿下超过74%的分数
• 后训练团队负责人调侃工位玩游戏的太多
• DeepSeek 招聘偏爱应届生与奥赛金牌得主
• 智谱 API 收入占比近期已飙升至八成以上