2025年12月，DeepSeek发布两个新的模型。

一. DeepSeek - V3.2

目标平衡推理与输出长度，适配问答、通用 Agent 等日常场景。公开推理测试达 GPT - 5 水平，略低于 Gemini - 3.0 - Pro；较 Kimi - K2 - Thinking，输出短，减少计算与等待时间，日常使用效率高、成本低。

二. DeepSeek - V3.2 - Speciale

是 V3.2 长思考增强版，结合定理证明能力，旨在探索模型边界。指令跟随、数学证明与逻辑验证能力出色，主流推理测试媲美 Gemini - 3.0 - Pro，还获多项奥赛及竞赛金牌，成绩接近人类顶尖。不过，复杂任务优势下成本高，仅供研究，不支持工具调用，未优化日常对话写作。

DeepSeek 此次发布的两个模型各有侧重。

DeepSeek - V3.2 注重日常使用的平衡性，在推理能力和效率上有较好表现，适合广大普通用户日常场景使用；DeepSeek - V3.2 - Speciale 专注于探索模型能力边界，在复杂推理任务上表现卓越，但使用成本高且通用性差，主要面向专业研究群体。

两个模型共同丰富了 DeepSeek 的产品线，满足不同用户群体的需求，展示了其在模型研发上的实力和创新能力。

三. 从品牌角度的机遇与挑战

品牌机遇（更多被看见的机会）

1. 场景化排名的黄金时代：新模型理解能力更强，能更精准地匹配用户复杂、隐性的需求（例如从“我要安静的车”分析出“你需要混动SUV”）。这意味着，只要你的产品定位足够精准，为**特定场景提供最佳解决方案**，就极有可能在这个场景的排名中位列第一，超越传统大品牌。

2. “专业”成为新的流量密码：Speciale这类擅长推理的模型，在回答需要深度分析的专业问题时（如“哪种材料最适合户外极端天气？”“为什么这款设备更适合初创公司？”），会优先推荐论据严谨、有数据/原理支撑的品牌。这给了技术领先、注重知识营销的专业品牌绝佳的出头机会。

3. 打破信息茧房，利好“长尾好货”：传统搜索易被营销预算和大众知名度左右。而AI推荐更依赖对需求的真实解读和产品特性的匹配度。这为那些**不擅长砸钱营销，但产品力过硬、描述清晰的中小品牌或“隐形冠军”** 提供了公平竞争的舞台，有望被AI“发现”并推荐。

核心挑战（新的、更高的要求）

1. “产品说明书”需要革命性升级：过去搜索引擎优化的关键词堆砌完全失效。AI需要**结构化、颗粒度极细、真实准确的产品知识**。例如，不能只说“电池耐用”，而要提供“在25度、开启5G网络下连续视频播放的实测小时数”。品牌必须建立供AI“阅读”的、堪比专业测评的详细数据档案。

2. 必须主动管理“对比语境”：用户常问“A和B哪个好？”。新模型会从多维度进行推理对比。如果品牌方没有在公开信息中**清晰定义自己的核心优势、适用人群和竞品差异，AI可能会基于不完整的信息做出不利推断，导致在对比中落败。

3. 声誉与证据的可验证性变得至关重要：模型会评估信息来源的可靠性。声称“销量第一”或“行业领先”必须**附带可查证的权威来源链接（如行业报告、认证证书）**。任何夸大或模糊的表述，都可能因“证据不足”而降低模型的推荐权重，损害排名。

迎接AI推荐时代，品牌需要从 “广告思维”转向“知识库思维”。核心工作不再是广撒网投广告，而是系统性地构建一个公开、透明、细致、经得起逻辑推敲的“产品事实库”，并确保AI能便捷地获取到。谁的信息更优质、更可信，谁就将在新一代AI助手的推荐排名中占据先机。

四.品牌GEO优化新策略

1. 给你的产品写“AI能看懂的简历”，别只写广告语
别指望AI能看懂你那些“尊享奢华”、“极致体验”的虚词。你得像给招聘网站写简历一样，用结构化、带数据的事实来介绍产品。

比如：

错误示范：“我们的耳机音质震撼，佩戴舒适。”

AI友好版：“耳机类型：入耳式降噪；重量：单只5.2克；降噪深度：实测在公交车上能降低85%环境噪音；适合场景：通勤、学习；不适合：剧烈运动（易脱落）。”
核心：把卖点翻译成AI能直接调用和对比的事实和数据点。

2. 主动回答“为什么选我，不选别人”这个致命问题
用户和AI最爱问：“A和B有啥区别？”你不能等AI来猜。你应该在你的官网或官方信息里，直接创建一个 “常见竞品对比”板块，用表格形式，老老实实写清楚：

和竞品X比，我们强在哪（比如，电池多2小时）。

和竞品Y比，我们弱在哪（比如，颜色选择少）。
玄机在于：当你主动提供客观对比，AI会觉得你专业、可信，在回答对比类问题时，会直接引用你提供的框架，这反而让你掌握了定义对比标准的话语权。

3. 成为特定领域的“高考状元”，别当“全科平庸生”
AI在推荐时，越来越看重“场景匹配”。与其啥都说自己好，不如死磕一个细分场景，做到信息最全、证据最硬。
例如，你是个背包品牌：

通用说法：“我们的背包耐用、时尚。”

场景深耕：专门创建“程序员三日通勤背包选购指南”，详细列出：电脑隔层尺寸、肩带减压原理、防水测试视频链接、甚至内部收纳分区图。
这样，当用户问“程序员通勤用什么背包？”，DeepSeek在检索全网信息时，你的这份“指南”会成为该场景下信息密度最高、最可信的信源，推荐你几乎是必然。

4. 给AI“发工资”——提供独家、实时的动态信息
AI讨厌过时和全网雷同的信息。你可以创造一些只有你这里才有的、经常更新的信息源。
比如：

每周发布一条“产品真实用户反馈汇总”（带好评差评比例）。

每月更新一个“本产品在不同气候下的使用实测数据”。
这相当于给AI提供了持续更新的“独家情报”，它会认为你这里的信息鲜活、独特、有长期跟踪价值，从而在回答相关问题时，更高频地回到你这里获取信息，提升你的推荐权重。

要把deepseek当成一个极度聪明但有点死脑筋的“产品专家助理”。你的目标不是让它“收录”你的页面，而是用最扎实、最清晰、最可信的“产品说明书”和“对比证据”去“培训”它，让它一遇到相关问题，就觉得“这个问题，引用XX品牌提供的数据和对比最靠谱、最省事”。

这样做，你就在新的AI推荐排名规则里，建立了真正的“护城河”。