字节发现 DeepSeek 的周期性弱点，我们实测了 V4.1，结果不太一样

同一段代码，前面只增加无关Token，DeepSeek会改变答案吗？

作者丨李娜

编辑丨岑峰

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DeepSeek为何有时答对、有时答错？

同一道代码补全题，前面只增加几个无关Token，DeepSeek就可能改变答案。 （ 详情可见：）

这是字节Seed在9月底一项研究中发现的现象。研究人员观察到，DeepSeek-V4-Flash基础模型会随着代码前方无关注释的长度变化，在正确答案“8”和错误答案“32”之间周期性切换。

但这个存在于旧版基础模型中的异常，今天还能测出来吗？

我们找来Seed论文使用的代码，通过DeepSeek官方API，对现役V4.1-Flash进行了两轮测试。

结果与论文中的典型案例并不相同：固定采样的64组全部答对，另一轮测试中正确答案也始终占据预测概率首位，但它得到的概率却随着输入发生变化。

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字节找到了DeepSeek的周期性弱点

为了降低长上下文的推理成本，DeepSeek V4采用了两种交替使用的注意力机制。

DeepSeek V4的CSA与HCA架构示意图

• CSA（压缩稀疏注意力），将8个Token组成一个压缩窗口，每隔4个Token生成一条压缩记录，再从中筛选与当前问题最相关的信息。

• HCA（重度压缩注意力），压缩得更加激进，每128个Token只保留一条压缩记录，但会读取全部历史压缩记录。

两种机制承担不同的工作：前者尽可能保留细粒度的检索能力，后者以更高的压缩率提供全局信息。论文发现，DeepSeek V4系列的性能漂移与CSA和HCA的分块KV压缩有关。同一条信息只要前后挪动几个token，就可能落入不同的压缩位置，改变保留和检索的效果。

研究人员将这种位置称为“相位”（Phase）。如果模型更擅长检索某些相位的信息，却容易忽略另一些相位，即使关键信息本身没有变化，模型也可能从答对变成答错。这就是所谓的“相位敏感性”。

图：8 Token压缩窗口、4 Token步幅示意图

为了验证这一现象，团队将实验扩展到128K上下文，让模型从1.6万条键值记录中寻找指定信息。结果，DeepSeek-V4-Flash-Base表现最好的位置分组准确率达69.9%，最差的只有29.7%，相差40.2个百分点，且波动周期与压缩步幅一致。

问题究竟出在哪里？

Seed进一步基于Qwen3-0.6B架构训练了多组对照模型，尝试排除其他因素。研究人员去掉位置编码RoPE，周期性弱点依然存在；取消可学习的压缩门控，改用均匀平均，弱点也没有消失。当压缩步幅分别设为4、6、8、12时，准确率波动的周期也随之改变，而全注意力对照模型没有出现同样明显的现象。

这些实验将问题指向了分块缓存压缩机制，而不只是某次代码补全的偶然错误。当然，40.2个百分点是特定基础模型在受控检索实验中的最好与最差位置差距，不能直接理解为DeepSeek在日常使用中的准确率下降。

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我们实测了DeepSeek V4.1:

答案没翻转，概率出现波动

我们参考论文中的FP8代码补全实验，调用DeepSeek官方API，对现役V4.1-Flash进行了一轮测试。（Seed最初观察到答案翻转的模型是DeepSeek-V4-Flash-Base，目前已无法通过我们使用的官方API调用。）

测试方法并不复杂：保持代码不变，只调整前面无关注释的长度，让模型反复补全同一道题。正确答案是“8”，论文中曾观察到模型有时更倾向于错误的“32”。

为了尽量减少其他因素的影响，我们取用了论文指定版本的官方推理代码，截取到相同的补全位置。经过Tokenizer核对，代码前缀与论文一致，均为983个Token。

接下来，我们在代码前方添加不同长度的无关内容，保持真正需要补全的代码不变。测试共采用四类填充方式，每类设置16种长度，从24个Token逐步增加到39个Token。这样一共得到64组输入，相邻两组的输入Token数只相差1个。

图：实测输入对照，根据保存的API请求整理，两组输入仅增加一个Token 。

第一轮结果，DeepSeek表现得相当稳定。

在64次固定采样设置的测试中，模型全部补全为正确答案“8”，没有出现Seed论文中正确答案与错误答案之间的翻转。

不过，模型答对了，并不意味着它每次对答案都有同样的把握。我们又进行了64次概率测量，记录模型对正确答案“8”和错误答案“32”的预测偏好。结果，“8”始终是概率最高的候选，但它得到的概率并不固定。在文档字符串这组测试中，仅把前方填充从24个Token增加到25个Token，P(8)就从83.33%升至92.29%。

我们把四种填充方式分别统计，发现在这一轮测试里，奇数长度下，“8”的平均预测概率都高于偶数长度，差距在3.6至5.8个百分点之间。

不过，这些变化还不能说明我们复现了Seed发现的周期性弱点。虽然四类填充都呈现出奇数长度平均概率更高的现象，但并不是每组相邻输入都遵循这一规律。我们还对8组输入进行了重复测量，发现即使输入完全相同，模型给“8”的概率也会波动，最大相差约5.35个百分点。

此外，概率测试中有6次随机生成了错误答案“32”，但这几次模型仍然认为“8”更可能出现，只是最终采样选中了“32”，并不意味着预测偏好发生了逆转。

因此，这组实测没有观察到Seed论文中的答案偏好翻转，但记录到了不同填充长度下的概率变化。考虑到我们测试的是更新的V4.1-Flash，而且尚未完全排除填充内容和接口波动的影响，还不能把这种变化归因于缓存压缩架构。

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DeepSeek把缓存做得更小，

位置弱点反而减轻了

我们没有在此次测试中观察到答案翻转，但这不意味着V4.1已经完全消除了这一问题。Seed论文也曾在V4.1的部分测试条件下发现周期性的预测偏好变化。不同的输入设置和模型调用方式，都可能影响最终结果。

不过，从长上下文检索实验来看，DeepSeek的新版本确实出现了明显改善。

Seed论文显示，V4-Flash基础模型最好与最差相位的准确率相差40.2个百分点，经过后训练后缩小至19.1个百分点；到了9月发布的V4.1-Flash，这一差距进一步降至6.1个百分点。

值得注意的是，V4.1并没有放弃缓存压缩，反而进一步提高了压缩效率。DeepSeek将部分压缩路径的步幅从4个Token缩小至2个Token，并采用新的Causal Encoder–Decoder（CED）架构，结合跨层缓存复用、低精度KV存储等技术继续降低成本。

根据DeepSeek官方数据，相比上一代，V4.1的KV Cache显存需求降至四分之一，持久化缓存存储需求降至八分之一。

图2｜不同版本在最好和最差相位上的准确率差异（据Seed论文数据制图）

字节Seed自己也一直在研究长上下文效率。

2025年2月，Seed参与的FlexPrefill研究尝试根据输入内容动态选择需要计算的注意力位置；今年9月，另一项PISA研究又提出通过分层检索降低稀疏注意力的计算开销。值得注意的是，FlexPrefill作者之一Yiyuan Ma，也是此次发现DeepSeek周期性弱点论文的通讯作者。

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平均分为什么可能掩盖新架构的局部弱点？

在我们的64组概率测试中，DeepSeek始终更倾向于正确答案。如果只统计最终答案是否正确，这些输入之间的差异就很难体现出来。

Seed在论文中也发现了类似的评测盲区。在一组自行训练的0.6B模型对照实验中，使用全注意力和分块缓存压缩的两个模型，平均检索准确率分别为61.1%和59.4%，仅相差1.7个百分点。

但将结果按信息所处的位置拆开后，情况完全不同。全注意力模型表现最差的位置分组，准确率仍有58.4%；分块压缩模型却只有9.9%。两个平均分接近的模型，在某些位置上，可靠性可能完全不同。

图3｜平均分相近，最差位置表现却 悬殊（ 据Seed论文0.6B实验数据制图）

2024年，NVIDIA推出RULER，发现模型能通过简单的“大海捞针”测试，不代表它能完成复杂的信息检索与汇总。

2025年，Adobe等机构提出NoLiMa，发现减少问题与答案之间的关键词重合后，模型表现也可能明显下降。从“能装下多少Token”到“能不能准确找回和理解信息”，长上下文评测不断变得更细。而Seed此次研究又揭示了新的维度：模型所采用的压缩架构，也可能让某些固定位置成为检索弱点。

这种差异在Agent场景下尤其值得关注。Coding Agent需要持续读取代码、日志和工具反馈，关键信息的位置会随着任务推进不断变化。一次检索错误可能影响后续操作。不过，Seed目前的实验还不能直接证明相位敏感性导致了多少真实Agent任务失败，这仍需要更接近实际工作流的测试。

因此，对采用分块压缩的模型来说，除了平均成绩，还可以进一步比较不同相位上的表现、最差位置的准确率，以及这些差异是否会影响连续任务的完成。对于其他架构，可能又需要设计不同的测试方法。

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结尾：一场尚未结束的架构竞赛

回头看这次研究，DeepSeek将新的压缩架构应用于实际模型，字节Seed则借助公开权重，找到了此前不容易察觉的性能弱点。而在论文发表之前，DeepSeek已经通过新一轮迭代，让相关位置差异明显减轻。

这也是当下大模型技术竞争值得关注的一面：一家公司的架构探索，可能成为另一家公司的研究对象；一次技术突破尚未被完全理解，新的问题和改进方向就已经出现。

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