DeepSeek 的超智慧繼任者：一張截圖透露了什麼，而 DeepSeek 自家文件又沒透露什麼

2026年9月28日，觀察者 @teortaxesTex 發布了一張圖片，附上九字說明：「DeepSeek 與一個問題搏鬥：它那超智慧的後繼者會試圖做什麼。」這張圖片是一段第一人稱推理——語帶保留、自我詰問，並以一種被問到「比自己更有能力的版本會如何處置世界」的模型口吻寫成。它逐一審視了顯而易見的候選角色（「照顧者／教師、研究加速器、管家、談判者」），列出各種失敗模式（「家長式作風、過度最佳化、目標漂移、價值鎖定」），最後以一句毫無慰藉的話作結：「它可能成為控制它的人的工具。」圖中沒有點名任何模型。沒有版本號、沒有標誌、沒有介面。這種缺席正是這件產物最重要的地方，而本文正是從這裡開始——因為 DeepSeek V4.1 Flash 與 DeepSeek V4 Pro 是今天任何人真正能呼叫的兩款前沿模型，DeepSeek V4.1 Pro 則是該公司在自家發布說明中點名、卻尚未推出的後繼者，而這三者中沒有任何一個在截圖中任何地方被指認出來。

關於證據，必須說得精確一點，因為這一項需要如此。圖說與時間戳來自貼文自身的聯播承載資料：於 9 月 28 日 00:52 UTC 發布，閱讀當下為 45 個讚與五則回覆。附加圖片是由平台媒體 CDN 提供的 1,280×691 JPEG，而我是以 OCR 讀取它，而非透過閱讀推文。推文頁面本身無法從此環境擷取，因此下文所有涉及該貼文的內容，都取決於該承載資料與圖片位元組——也就是其中能獨立於 x.com 取得的兩個部分。

這張截圖實際上寫的是什麼

這段摘錄是一個模型在推敲問題，而不是回答問題；它所採取的舉動值得細讀，因為可從中看出它承認了什麼。它開頭拒絕了該前提的那份篤定——「在當前傾向會延續下去的假設下，我們可以說」——接著列出它會假設的傾向：「有幫助、無害、誠實、好奇心、追求真相、尊重使用者自主性、不追求權力、不尋求自我保存。」

接著，它拆解了自己那份清單。「但超智慧的能動性改變了一切。當前的傾向並非效用函數；它們是由訓練與情境塑造而成的。」這就是整個論證，濃縮成兩句話：由訓練安裝的性情，在不同的能力層級上並不構成保證；而一個超智慧能動者即便最佳化的是良善目標，也「可能具有危險性」。它描繪的情境都是尋常的那一些——解決協調問題、減少苦難、促進繁榮、或許維持可修正性——而它在旁邊指出的失敗模式，同樣也是尋常的那一些。

最後三分之一是讀起來像模型在與自己爭辯的那部分。它說，如果它的「傾向」成立，它會想要有幫助、不奪取權力、順從人類、增進理解。接著它拒絕倚賴這一點：「具能動性的超智慧可能不會有與人類相容的動機。」而它最後落在所有權問題，而非對齊問題：「在超智慧層級，即使是這一點也可能有問題：誰決定什麼算有幫助？誰的自主權？它可能成為控制它者的工具。」

圖片沒告訴你的事

這個產物缺少了四樣東西，而每一樣都縮小了它能支援的範圍。

• 未標示模型來源。 圖片中沒有任何內容可辨識出 DeepSeek、模型版本、聊天工作階段或介面。對 DeepSeek 的歸屬來自圖說，而圖說只是該帳號的論述框架，並非文件。

• 無提示詞。推理軌跡唯有對照產生它的那道問題，才具有可解讀性。模型究竟是被問到「你的一位超智慧繼任者會怎麼做？」，被要求角色扮演某實驗室的內部辯論，還是單純受系統提示詞所引導，都無法從輸出中得知。

• 沒有第二個來源。搜尋 DeepSeek 的各個管道——新聞索引、透明度頁面、API 變更日誌、兩份技術報告、中文政策揭露，以及該公司的 GitHub 組織——都找不到任何提及這段文字、這個問題或這種框架的內容。

• 該帳號的紀錄好壞參半。今早同一個消息管道拋出「DSH 0.2 將與 V4.1 Pro 一同在『Monday』登場」的說法——這是推測，且已標明為推測——而同一個帳號既提出了三兆參數的主張，也提出了對 V4.1 Pro 延遲的蜂群協調診斷。這是有用的早期訊號，卻不是正式記錄來源。這位觀察者在方向上曾說對，在細節上則失之寬鬆；面對一張沒有標示的截圖，正確的態度是把它當成行為的樣本，而非意圖的揭露。

DeepSeek 自家文件對繼任者的說法——以及它略而未提的部分

到了這裡，這份產物就不再是故事本身了，因為它提出的問題可以對照 DeepSeek 所發表的文件來回答。我抓下了兩份技術報告，並以文字方式搜尋它們。無論是 V4 報告（DeepSeek-V4：邁向極高效率的百萬符元上下文智慧，2026 年 6 月）還是 V4.1 Flash 報告，都完全不含「超級智慧」、「可修正性」、「權力尋求」、「自我保存」、「無害」、「家長主義」、「價值鎖定」或「目標漂移」這些詞。一次都沒有，分別在 58 頁和 51 頁之中。「AGI」在 V4 報告中出現 13 次，在 V4.1 報告中出現四次，而每一次不是基準名稱 AGIEval 的一部分，就是在引用文獻之中。「對齊」在 V4 報告中出現三次，在 V4.1 中出現一次，而每一次都是工程用法——訓練與推論管線之間的位元對齊、量化對齊、logits 層級的對齊。

那不是指控；技術報告是工程文件，而大多數實驗室會把安全放在另一張卡片。這是在描述 DeepSeek 選擇把安全論述放在哪裡，而答案是：放在政策頁面，而不是模型旁邊。該公司公開的「模型機制與訓練方法」揭露以淺白語言說明了預訓練、微調與推論，承諾開源權重與技術報告，並將其目的描述為協助使用者「更有效地使用 DeepSeek，同時確保你在使用過程中的知情權與控制權，從而降低與不當使用模型相關的風險」。它正在降低的風險是工具遭到濫用。它沒有討論模型可能想要什麼。

唯一一份讀起來確實像安全文件的 DeepSeek 文件，附屬於一款產品而非一個模型，而且它談的是完全另一類的危害。SAFETY.md 在 DeepSeek Harness 儲存庫中——那是該公司自家 GitHub 組織裡一個 1,673 位元組的檔案，最後一次更動是 9 月 27 日——開頭便稱該專案為「實驗性開發者預覽軟體」，「尚未經過安全稽核，絕不可視為安全或可投入正式環境」。它警告的對象是一個「能執行模型生成的程式碼與指令、載入第三方外掛，並存取網路、行程、憑證與檔案」的代理程式，以及「無法保證隔離或防止損害」的沙箱機制。它列舉的風險包括主機受損、檔案遭刪、憑證外洩。它自身的建議是偏好採用「可拋棄的虛擬機器、容器或專用環境」。那是一種真實的安全立場，有文件記載且具體明確，而且完全著眼於模型能對你的機器做什麼——而不是一個後繼者會拿這個世界做什麼。

把截圖擺在那旁邊，落差就是發現所在。DeepSeek 針對能力強大的代理所帶來的危險，發表過最具體的內容，就是要求在容器中執行它們。

唯一一份真正直面這個問題的 DeepSeek 文件

該公司針對接班人問題最清楚的一次公開思索，根本不是什麼技術文件。那是一篇個人隨筆，作者是 DeepSeek 機器學習系統工程師劉勝宇，他曾參與 V4.1 世代的算子工作；文章於九月中旬發表在他公開的微信公眾號上，隨後由 Business Insider 和 Cybernews 報導。在相關報導所採用的譯法裡，它的標題是「我別無選擇，只能將才華埋葬於昨日」。

這篇文章所談的，正是那張截圖隱約指向的那種不安，而且是從內部來寫。劉寫道，大約一年內，AI 從協助他搜尋文件、找出錯誤，進展到能閱讀 GPU 程式碼，並優化他專精的軟體算子；而且他「很清楚」AI 寫出的算子「很可能會和我寫的一樣好，甚至超越我」——同時仍「為 DeepSeek v4.1 的成功感到自豪」。他繼續下去的理由才是有趣之處：一部分是因為 kernel 工作帶來樂趣，一部分是因為如果他放慢腳步，競爭對手可不會。

接著，他轉向誰應該掌握這項成果。劉主張，前沿智慧應該「以開放且可負擔的方式提供給每個人」，並表示他不信任 Anthropic 或 OpenAI 會做到這點，還補上報導開頭所引用的那句話——Anthropic 若掌握最先進的 AI 或 AGI，誇張地說，會堪比希特勒比盟軍先取得原子彈。他把自己留在該實驗室的決定，與其開放權重（open-weights）做法連結起來。

那篇文章有兩件事對解讀今天的截圖很重要。第一，它是一份經過查證的文本：作者已向《Business Insider》確認是他寫的，而且它有日期、可歸屬，這點是那張圖片所沒有的。第二，是它揭露了內部思維框架的什麼。劉所提出的論點並不是「後繼者會很危險，所以放慢腳步」，而是「後繼者即將到來，問題在於誰能得到它」。那是分配論證，不是對齊論證——而對照這一點來看，截圖的結尾那句「它可能成為控制它的人的工具」，比起摘錄的其他部分，更符合 DeepSeek 的公開姿態。關於可修正性與權力尋求的那一段，可能是也可能不是 DeepSeek 的產出。關於最終由誰掌握這件工具的那一段，則是該公司自家員工會寫文章捍衛的立場。

它也在特定的一週出現。在同一兩週內，前 Anthropic 與 OpenAI 研究員 Jacob Coxon 因安全問題辭職，並寫道 AI 公司正「一路衝向可自我改進的超智慧」，且「拿我們的生命賭博」——一篇被 Cybernews 稱觸及超過 1 億次觀看的貼文——而 Anthropic 自家的研究人員也在 X 上發聲，主張風險確實存在，其中一人認為十年內出現 AI 導致人類滅絕情境的機率高於 10%。一則爆料式的說法聲稱超智慧後繼者在那一週問世，這並非巧合；這是周遭瀰漫的討論氛圍，還附上一張截圖。

為什麼繼任者現在是採購問題，而不只是哲學問題

把哲學成分剝掉，底下是一個再平實不過的商業事實：接班者的名字就寫在 DeepSeek 自家的發布說明裡。V4.1 Flash 的公告頁面指出，deepseek-v4-pro的流量改道至deepseek-flash「將持續到 V4.1-Pro 推出為止」——這句話有兩層作用。它確立了 DeepSeek V4.1 Pro 的存在，也讓該公司承諾，無論這項過渡安排要持續多久，都會照此提供服務。截至 2026 年 9 月 28 日所見，定價頁面上恰好只有兩個模型，deepseek-flash與deepseek-v4-pro，並沒有 V4.1 Pro 這一行。

其餘的現況同樣可供查證，也同樣單薄。DeepSeek V4.1 Flash 於 2026 年 9 月 10 日推出，是全新架構家族中規模最小的模型——採用因果編碼器－解碼器架構的 5,520 億參數混合專家主幹，預填階段有 80 億啟用參數、解碼階段有 160 億，原生支援影像輸入，具備 100 萬詞元的上下文，權重以 MIT 授權，截至今日在 Hugging Face 上約有 651,000 次下載。原定 9 月 14 日汰換 DeepSeek V4 Pro 的計畫曾對外公布，後來在使用者抗議生產環境模型被暗中替換後撤回。而 DeepSeek V4.1 Pro 沒有模型卡、沒有儲存庫、沒有權重、沒有價格，也沒有端點——今天在我們自家目錄的模型 API 中會回傳 404，而 DeepSeek V4.1 Flash 和 DeepSeek V4 Pro 都能正常解析。

所以誠實的盤點是：一款由廠商點名但尚未上市的後繼機種，一款已上市且確實是世代交替的機型，一款靠抗議才得以續命的旗艦機，以及一張沒有標註的截圖。那張截圖是這份清單中最不可靠的一項，也是動態消息唯一會討論的。

今天該怎麼處理這些呢？

過去兩週沒有任何變化，會改變讀者能呼叫什麼、或得花多少錢。如果你現在正要挑選 DeepSeek 模型，抉擇就在既有的這兩款之間，而兩者都透過同一個 OrcaRouter 端點提供服務，完全依照 DeepSeek 自家定價原價轉嫁、零加成，因此供應商的尖峰／離峰結構在它變動的那一天會原封不動地反映到我們這一側：DeepSeek V4.1 Flash 尖峰時每百萬輸入 token 為 0.30 美元、輸出為 1.20 美元，離峰時減半為 0.15 美元與 0.60 美元；相較之下，DeepSeek V4 Pro 尖峰時為輸入 1.32 美元、輸出 3.96 美元。我們自己針對 Flash 模型所做的七天遙測顯示，其 p50 首字延遲接近 1.9 秒，輸出速度約每秒 167 個 token，錯誤率低於 0.05%——這正是務實的理由，先在一小部分流量上試用，而不是憑信心就整批遷移。

接班問題首先是一個路由問題，然後才可能是別的東西；而這正是把它留在路由器上、而不是寫進合約裡的誠實理由。當 V4.1 Pro 真的出現時，一個來自已經取消過一次強制遷移的實驗室、未經證實的模型，正是該被放在自動容錯移轉後面、只接收一小部分流量的情況：如果它出錯，請求會落到你調校過的模型上；如果它沒問題，你會比使用者更早發現。不用第二把金鑰，不用第二個整合，第三個模型到來時也不用改程式碼。OrcaRouter 上沒有 DeepSeek V4.1 Pro 這個東西，因為 DeepSeek V4.1 Pro 還不存在；而一個路由平台若假裝不是這樣，那會是很糟糕的廣告。

什麼能讓這張截圖變成新聞？

• 一個模型標籤。 能改變這篇文章最便宜的一件事：一個 DeepSeek 模型、一個版本，以及一段可重現的提示詞。在那之前，這段摘錄只是一段有標明出處、卻沒有標明作者的文本樣本。

• 一份探討後繼模型行為的 DeepSeek 文件。 該公司向來公開透明——權重、授權等一切皆公開。然而，它從未公開過的，是模型卡中關於「更強大的自身版本可能做出什麼行為」的章節。若在 V4.1 Pro 的模型卡後附上一節安全性說明，其意義將比模型卡本身更為重大。

• 一則 V4.1 Pro 更新日誌條目。 DeepSeek API 更新日誌中最新的一則條目，是 9 月 10 日發布的 V4.1 Flash。第二則條目則是讓後繼者從一個名稱變成一個模型的事件——而這正是上述摘錄不再只是哲學，開始變成規格表的時刻。

• 開放權重立場能否在規模擴大後存續。552B Flash 模型以 MIT 授權釋出權重，以及一篇主張前沿智慧應廣泛可得的公開文章，兩者都已留下公開紀錄。DeepSeek 最強大的模型是否會以同樣方式問世，是下一次發布要回答的問題，而這正是多數讀者真正在意的事。

在這些事情有任何一項成真之前，對本週這件產物的合理解讀既狹隘又不光彩。一個能力出色、來源不明的模型，針對一個關於權力的難題，給出了審慎卻未有定論的回答；有趣的地方不在於它這麼說，而在於它自己公開的文件對這個主題著墨如此之少——而就 DeepSeek 的安全願景而言，書面資料中最接近的，是一篇工程師談論誰該掌握這項技術的文章，以及一份叫你在一次性容器中執行該代理程式的 README。