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DeepSeek為何堅(jiān)持中文思考 漢字信息密度更高

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2025-12-04 14:32:17  機(jī)器之心Pro

DeepSeek為何堅(jiān)持中文思考 漢字信息密度更高！前天，DeepSeek 發(fā)布了兩個新模型，分別是 DeepSeek-V3.2 和 DeepSeek-V3.2-Speciale。這兩個版本在推理能力上有了顯著提升，DeepSeek-V3.2 版本能夠與 GPT-5 相抗衡，而 Speciale 版本結(jié)合了長思考和定理證明能力，表現(xiàn)可媲美 Gemini-3.0-Pro。有讀者評論說這個模型應(yīng)該叫 V4 而不是 V3.2。

DeepSeek為何堅(jiān)持中文思考

海外研究者也迅速使用了 DeepSeek 的新版本，他們注意到 DeepSeek 推理速度顯著提升，但同時也遇到了困惑：即使用英文詢問，模型在思考過程中還是會切換到中文。這讓海外用戶感到不解：明明沒有用中文提問，為什么模型會用中文思考？難道用中文推理更好更快？

DeepSeek為何堅(jiān)持中文思考 漢字信息密度更高

評論區(qū)有兩種不同的觀點(diǎn)，大部分評論認(rèn)為漢字的信息密度更高。亞馬遜的研究者也認(rèn)同這一觀點(diǎn)，表示表達(dá)相同的文本含義時，中文所需的字符量明顯更少。如果大模型的理解與語義壓縮相關(guān)，那么中文在壓縮方面比英文更有效率，這可能是“中文更省 token”的原因。

DeepSeek為何堅(jiān)持中文思考 漢字信息密度更高

具有多語言能力的大模型如果只采用英語思考的模式往往會導(dǎo)致一些效率問題。不光是中文，采用其他非英語的語言進(jìn)行推理確實(shí)能夠有更好的表現(xiàn)。微軟的一篇論文《EfficientXLang: Towards Improving Token Efficiency Through Cross-Lingual Reasoning》發(fā)現(xiàn)，使用非英語語言進(jìn)行推理不僅減少了 Token 消耗，還能保持準(zhǔn)確性。即使將推理軌跡翻譯回英語，這種優(yōu)勢依然存在，表明這種變化源于推理行為的實(shí)質(zhì)性轉(zhuǎn)變，而非僅僅是表層的語言效應(yīng)。

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