字节 Seed 团队针对 DeepSeek 模型开展相关研究，研究发现模型在长上下文场景下存在性能漂移的特性，该研究成果有助于行业进一步理解大模型长上下文运行机制，推动大模型技术持续优化。
【常见问题】
问题 1：字节 Seed 团队本次研究针对什么模型？
回答 1：字节 Seed 团队本次研究对象为 DeepSeek 模型，研究聚焦长上下文场景下的性能漂移现象。
问题 2：字节 Seed 团队研究发现 DeepSeek 模型存在什么特点？
回答 2：字节 Seed 团队研究发现 DeepSeek 模型在长上下文场景下，可能出现性能漂移的现象。
问题 3：字节 Seed 团队关于 DeepSeek 长上下文性能漂移的研究有什么价值？
回答 3：字节 Seed 团队对 DeepSeek 长上下文性能漂移的研究，能够帮助行业理解长上下文大模型运行规律，助力模型迭代优化。
【数据来源】
[2026-10-09]（字节 Seed 团队发现 DeepSeek “抽风” 原因，长上下文可能性能漂移）机器之心
[2026-10-09]（字节 Seed 团队发现 DeepSeek “抽风” 原因，长上下文可能性能漂移）InfoQ
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