ذكرت صحيفة South China Morning Post أن بحثًا جديدًا كشف عن نقطة ضعف محتملة في تقنية توفير الذاكرة التي تقوم عليها نماذج DeepSeek، وهي التقنية التي ساعدت المختبر الصيني على تقليص الفارق مع منافسيه الأمريكيين OpenAI وAnthropic بكلفة منخفضة، في تحدٍ نادر لهذا الإنجاز.

وقاد الدراسة باحثون من ByteDance بمشاركة مؤلفين مرتبطين بجامعات Princeton وStanford وكاليفورنيا في بيركلي، ولم تخضع بعد لمراجعة الأقران بحسب الصحيفة.

وتشير النتائج إلى أن الأساليب التي تتبعها DeepSeek لتقليص الذاكرة اللازمة لمعالجة المدخلات الطويلة قد تأتي على حساب الموثوقية، إذ أصبحت النماذج أكثر ميلًا إلى إغفال المعلومة نفسها حين ترد في مواضع معينة من المستند. ومن الأمثلة التي أوردها الباحثون أن إضافة نص لا صلة له قبل مقطع برمجي بعينه أضعفت قدرة النموذج على اختيار الإجابة الصحيحة.

وبحسب الورقة، تظهر هذه الظاهرة في نموذجي DeepSeek-V4 وV4.1، وكذلك في جميع النماذج المضغوطة التي دربها الباحثون أنفسهم ضمن الدراسة.