梁文锋曾在投资者闭门会上放话："我们没有在C端上花很多力气，甚至一度我们都不想维护那些用户了。"

可现在看来，这位DeepSeek的创始人有点"口是心非"。

10月17日，DeepSeek发布V4.1 Flash 1017版本。这个版本最炸的功能，不是跑分又涨了多少，而是一个听起来很温柔的名字——"许愿式编程"。

用户只需要跟AI说一句想法，不需要写参数、不需要给细节、不需要准备素材，它就能替你完成整个生产闭环。

这不是给资深工程师准备的功能。资深程序员谁还需要"许愿"？直接下命令就完了。

这分明是冲着普通用户、小白用户来的。

01 什么是"许愿式编程"？

听起来很玄乎，其实道理很简单：你跟AI说你要什么，AI自己拆任务、写代码、做验证，最后把一个能跑的成品交到你手上。

比如你说"我要一辆车"，它就一颗螺丝钉一颗螺丝钉地给你造出来。

乍一看，这不就是Agent吗？

还真不是。

Agent是一种技术形态——模型加上终端、文件、浏览器、搜索这些工具，通过推理来选择调用不同工具完成任务。它更像一个有刀、有灶、有食材的厨师，什么都齐了，但做饭过程中总爱问你："要辣的还是不辣的？""这个命令能执行吗？""这个报错怎么处理？"

许愿式编程不一样。它是你对厨师说一句"我想办一桌庆功宴"，然后他自己定菜单、买菜、掌勺、摆盘、上桌，中途一句话都不问你。

两者最大的区别在于：人的介入程度。

Agent需要你在中间不断当"质检员"，因为它能看到报错，但不一定能看懂报错。而许愿式编程把人从整个循环里踢出去——模型自己当质检员。

这就难了。质检能力不是装了工具就自动有的，它需要大量的"做完—检查—判断好坏"的训练反馈。单靠人类标注，那得训练到猴年马月。

所以DeepSeek在这个版本里强调了一个关键技术：基于自反馈的强化学习训练。模型自己生成结果、自己评估、自己调整，训练规模一下子就放大了。

9月份DeepSeek联合清华大学发的那篇训练沙盒论文，其实就已经埋下了伏笔。许愿式编程，就是这套训练体系结出的第一个果子。

02 为什么说它是"to小白"？

前面说了，这个功能的起点特别低——一句话、几张参考图就能开工。

对程序员来说，这叫效率提升。但对小白来说，这叫前提条件。

你想想看，小白用户有什么？

他们既写不出一份完整的需求文档，也没有现成的设计稿和美术资源。你让他写提示词，他憋半天可能就蹦出来三个字："做个游戏。"

放在以前，这种需求Agent根本接不住——它会一路追问，问到用户崩溃。

但许愿式编程能接。

官方反复强调的"较少的提示词和参考素材"，表面上是效率，实际上是在给小白兜底。

更妙的是，官方放出来的演示案例全都是什么？复刻Steam经典游戏《传送门2》。

你品品这个选择。

比起什么代码重构、API调试，做个游戏、做个展示、做个好玩的东西——这才是普通人的愿望清单。

选这些案例，本身就是在对小白说话。

还有一个不能忽略的点：价格。

DeepSeek今年价格策略摇摆过——8月份涨过一波，9月份又降回来，还搞节假日低谷优惠，月底还给桌面端用户送6块钱赠金。

10月15日宕机5小时，当天傍晚就发补偿通知：按账号7天消耗金额全额返还赠金。第二天一早，社交媒体上就有人晒到账截图——有几毛的，有一百多的，还有人晒出了3000块的补偿。

你看，再怎么技术出身，钱这种东西，小白用户也看得懂。

03 性能偷偷涨了多少？

版本发布后不到两小时，就有产品经理拿它跑了Bug修复测试。

结果有点吓人：V4.1 Flash 1017找Bug、修Bug的能力，接近Anthropic的Opus 5.5 xHigh，而价格只有后者的三十五分之一。

更有意思的是，随后流出的一份DeepSeek员工聊天记录里，有人说"分数不小心高了"、"DeepSWE真没刷"、"这个点控制不住地涨"。

行吧，这很凡尔赛。

但换个角度想——当一家公司的技术性能是"控制不住往上涨"的时候，它选择把精力花在降低使用门槛上，而不是继续堆跑分。

这个信号，比跑分本身重要得多。

04 梁文锋开始向张一鸣看齐了？

说到"to小白"，国内做得最好的是谁？

答案可能有点扎心——是豆包。

虽然网友总调侃它答非所问、爱说车轱辘话，但它的知名度确实甩开同行一大截。QuestMobile的数据显示，2026年6月豆包月活已经到了3.82亿，在国内AI应用里排第一，跟第二名拉开了1.8亿的差距。

每10个用AI的中国人里，差不多有8个在用豆包。

豆包做对了什么？打开即用，不用教育用户。不管你提示词准不准确，它都能理解个大概然后给你个结果。

这就是字节跳动的路数——不赌最高端的需求，赌最大的人群。

而现在，DeepSeek好像也在走这条路。

三线城市用户占AI用户的23.1%，比一线还高；70后、60后用户占比加起来快30%，而且增长很快。

下沉市场才是AI的未来。

2023年的时候，梁文锋说不做应用、不抢C端流量，DeepSeek只做研究。

现在回头看，他确实没背叛AGI——但他走了一条张一鸣早就走通的路：把技术做成人人能用的东西。

只不过两个人的起点完全反过来。

张一鸣是从入口出发，靠产品把用户圈进来，再慢慢补技术。梁文锋是从底层出发，靠模型把口碑做出来，再回头补入口。

一个"下沉"做得早，一个"上浮"做得晚。

但方向是一样的——让更多人用得上。

回到开头那句话，梁文锋说"不想维护那些用户"的后半句是——"用户赶都赶不走"。

如果真的离不开他，那就好好爱他。

只是这一次，被爱的人，终于开始学着宠用户了。