【TechWeb】5 月 24 日，DeepSeek 再次发生大规模服务故障，「DeepSeek 崩了」 的话题迅速冲上微博热搜。大量用户反馈在使用时频繁遭遇 「服务器繁忙」 的提示，正常使用受到严重影响。这也是 DeepSeek 本月以来第三次出现大范围宕机，平台服务稳定性正面临严峻考验。
回顾近期的运行状态，DeepSeek 可谓频频 「掉线」。5 月 21 日下午，其网页端与 App 曾出现大规模异常，深度思考等高负载功能被直接限制；5 月 8 日，V4 预览版上线当天，170 万新增注册用户涌入导致全线瘫痪，修复耗时数小时；更早的 3 月 29 日至 30 日，平台更是连续瘫痪近 12 小时，创下上线以来最长单次中断纪录。
频繁宕机的表象之下，核心症结在于算力供需的严重失衡。数据显示，2025 年至 2026 年初，DeepSeek 日活用户从 1.2 亿猛增至 2 亿，涨幅高达 66.7%，但同期的算力储备却仅增长了 8.3%，供需缺口悬殊。
此外，免费使用策略降低了调用门槛，叠加毕业季集中爆发的长文本生成、代码调试等高算力需求，极易在流量高峰期击穿服务器的承载上限。
在技术架构层面，DeepSeek 采用的 MoE（混合专家） 架构虽然推理效率出众，但对算力调度和负载均衡的要求极为严苛，流量突增时极易引发专家模块拥堵。同时，平台目前尚缺乏完善的弹性限流与降级机制，导致负载一旦过高，便容易触发全局崩溃。
【TechWeb】5 月 24 日，DeepSeek 再次发生大规模服务故障，「DeepSeek 崩了」 的话题迅速冲上微博热搜。大量用户反馈在使用时频繁遭遇 「服务器繁忙」 的提示，正常使用受到严重影响。这也是 DeepSeek 本月以来第三次出现大范围宕机，平台服务稳定性正面临严峻考验。
回顾近期的运行状态，DeepSeek 可谓频频 「掉线」。5 月 21 日下午，其网页端与 App 曾出现大规模异常，深度思考等高负载功能被直接限制；5 月 8 日，V4 预览版上线当天，170 万新增注册用户涌入导致全线瘫痪，修复耗时数小时；更早的 3 月 29 日至 30 日，平台更是连续瘫痪近 12 小时，创下上线以来最长单次中断纪录。
频繁宕机的表象之下，核心症结在于算力供需的严重失衡。数据显示，2025 年至 2026 年初，DeepSeek 日活用户从 1.2 亿猛增至 2 亿，涨幅高达 66.7%，但同期的算力储备却仅增长了 8.3%，供需缺口悬殊。
此外，免费使用策略降低了调用门槛，叠加毕业季集中爆发的长文本生成、代码调试等高算力需求，极易在流量高峰期击穿服务器的承载上限。
在技术架构层面，DeepSeek 采用的 MoE（混合专家） 架构虽然推理效率出众，但对算力调度和负载均衡的要求极为严苛，流量突增时极易引发专家模块拥堵。同时，平台目前尚缺乏完善的弹性限流与降级机制，导致负载一旦过高，便容易触发全局崩溃。
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回顾近期的运行状态，DeepSeek 可谓频频 「掉线」。5 月 21 日下午，其网页端与 App 曾出现大规模异常，深度思考等高负载功能被直接限制；5 月 8 日，V4 预览版上线当天，170 万新增注册用户涌入导致全线瘫痪，修复耗时数小时；更早的 3 月 29 日至 30 日，平台更是连续瘫痪近 12 小时，创下上线以来最长单次中断纪录。
频繁宕机的表象之下，核心症结在于算力供需的严重失衡。数据显示，2025 年至 2026 年初，DeepSeek 日活用户从 1.2 亿猛增至 2 亿，涨幅高达 66.7%，但同期的算力储备却仅增长了 8.3%，供需缺口悬殊。
此外，免费使用策略降低了调用门槛，叠加毕业季集中爆发的长文本生成、代码调试等高算力需求，极易在流量高峰期击穿服务器的承载上限。
在技术架构层面，DeepSeek 采用的 MoE（混合专家） 架构虽然推理效率出众，但对算力调度和负载均衡的要求极为严苛，流量突增时极易引发专家模块拥堵。同时，平台目前尚缺乏完善的弹性限流与降级机制，导致负载一旦过高，便容易触发全局崩溃。
【TechWeb】5 月 24 日，DeepSeek 再次发生大规模服务故障，「DeepSeek 崩了」 的话题迅速冲上微博热搜。大量用户反馈在使用时频繁遭遇 「服务器繁忙」 的提示，正常使用受到严重影响。这也是 DeepSeek 本月以来第三次出现大范围宕机，平台服务稳定性正面临严峻考验。
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频繁宕机的表象之下，核心症结在于算力供需的严重失衡。数据显示，2025 年至 2026 年初，DeepSeek 日活用户从 1.2 亿猛增至 2 亿，涨幅高达 66.7%，但同期的算力储备却仅增长了 8.3%，供需缺口悬殊。
此外，免费使用策略降低了调用门槛，叠加毕业季集中爆发的长文本生成、代码调试等高算力需求，极易在流量高峰期击穿服务器的承载上限。
在技术架构层面，DeepSeek 采用的 MoE（混合专家） 架构虽然推理效率出众，但对算力调度和负载均衡的要求极为严苛，流量突增时极易引发专家模块拥堵。同时，平台目前尚缺乏完善的弹性限流与降级机制，导致负载一旦过高，便容易触发全局崩溃。
