李彦宏说 DeepSeek 幻觉高，是真的吗？一文看懂背后的技术真相

🔍 什么是AI的“幻觉”？

在人工智能领域，“幻觉”并不是指机器真的“看到”了什么，而是指大模型在生成内容时，输出了与事实不符、逻辑错误或完全虚构的信息。例如，一个AI可能声称某个不存在的历史事件发生过，或者引用根本不存在的研究数据。

这种现象通常出现在模型试图填补知识空白时，尤其是在面对模糊或不完整的问题时，AI会基于训练数据中的模式“编造”出看似合理的内容。

💡 李彦宏为何说 DeepSeek 幻觉高？

根据 36氪 报道，李彦宏表示，在百度内部对 DeepSeek 进行测试后发现其“幻觉率”偏高，并指出它在处理复杂任务时表现不稳定，且成本较高。

具体来说，DeepSeek 在文本生成方面表现出色，但在涉及多模态（如图像、音频、视频）理解上仍有限制。此外，由于其推理能力较强，容易生成看似有逻辑但实际错误的内容，从而导致“幻觉”问题更加突出。

根据 Vectara HHEM 测试 数据显示：

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• DeepSeek-R1 的幻觉率为 14.3%
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• 而其前身 DeepSeek-V3 的幻觉率仅为 3.9%
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这意味着，新版模型在增强创造力和推理能力的同时，也带来了更高的“胡说八道”风险。

不过，也有专家指出，这并非 DeepSeek 独有的问题。目前市面上几乎所有大模型都存在一定程度的幻觉现象，只是程度不同而已。

🤖 百度如何使用 DeepSeek？

尽管李彦宏提出了质疑，但百度仍在积极部署 DeepSeek 模型。据 界面新闻 报道，百度旗下的 文小言、百度搜索、百度地图 等产品均已接入 DeepSeek 满血版。

这些应用在多个场景中展现出不错的用户体验，例如：

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• 智能客服的回答更自然
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• 搜索结果的摘要更精准
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• 地图推荐更个性化
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然而，这也意味着如果模型出现“幻觉”，可能会误导用户做出错误决策，因此百度也在加强模型的审核机制。

🚀 DeepSeek 对行业的影响

虽然幻觉问题令人担忧，但不可否认的是，DeepSeek 作为国产大模型的代表之一，确实推动了中国 AI 行业的发展。

正如 3DMGAME 所报道，不少业内人士认为 DeepSeek 是“国运级科技成果”，不仅提升了国内大模型技术的自主创新能力，也带动了上下游产业链协同发展。

尤其在科研领域，周鸿祎曾表示：“DeepSeek 的‘幻觉’在某些情况下反而具有积极价值。”因为它能激发新的研究思路，甚至帮助科学家提出新假设。

随着生成式 AI 被广泛应用，如何降低幻觉风险成为各大企业关注的重点。以下是几种常见策略：

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1. 引入外部知识库验证：通过连接权威数据库实时校验信息准确性
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2. 设置逻辑检查模块：在输出前自动识别并修正明显错误
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3. 限制模型自由发挥空间：通过设定边界条件减少“编故事”的可能性
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未来，随着技术的进步，AI幻觉问题有望逐步缓解，但短期内我们仍需保持警惕。

✅ 总结：DeepSeek 值得信赖吗？

总的来说，DeepSeek 作为一款高性能大模型，确实在语言理解和生成方面表现出色，但也伴随着一定的“幻觉”风险。

对于普通用户而言，建议在使用过程中保持理性判断，避免盲目相信 AI 输出的内容；而对于企业用户，则应结合自身业务需求，权衡性能与稳定性之间的关系。

如果你是开发者或研究人员，不妨尝试接入 DeepSeek，但记得做好内容审核与纠错机制。