DeepSeek 开始限制次数了，免费的 AI 时代可能真的要结束了

前两天我正用 DeepSeek 写一段代码，跑出来不太对，我习惯性地点了一下重新生成。又不对，再点。又不对，再点。

然后弹出来一行字。

「已达到重新生成次数上限，请稍后再试。」

我当时就愣住了。

不是，DeepSeek 不是一直免费无限用吗？

缓了一下以后我跑去搜了一圈，发现不是我一个人的问题。从 5 月 29 号下午开始，大量用户都遇到了同样的限制。 普通对话里重新生成 3 到 6 次就到顶了，专家模式更惨，可能只有 3 次。修改输入的上限大概 6 次。

官方到现在还没有发任何正式公告。

就是说，你正在用着用着，突然就不能用了，连个通知都没有。

官方回应：别慌，暂时的

后来小红书上一个被认为是半官方的账号出来说话了。

大概意思是这样的。这次限制不是永久性的功能缩水，是算力压力太大以后的临时措施。

最近 DeepSeek 用户量涨得特别快，尤其是 5 月 29 号下午开始，App 端请求压力暴增。为了保证最基础的文字对话还能正常跑，团队只能先对「重新生成」和「修改消息」这种高频操作做限制。

听着好像只是点一下按钮而已。但对服务器来说，你每点一次重新生成，模型就要重新处理整个上下文、重新跑一遍推理。 修改消息也是一样，输入变了，模型就得基于新输入再回答一遍。

你把「重新生成」当成无限抽卡按钮，服务器那边就是一群用户在同时疯狂抽卡。抽着抽着，卡池就干了。

好消息是，华为昇腾超节点的新卡正在部署，预计下半年上线，到时候算力会大幅扩容，临时的限制大概率会取消。

但这个回应也藏着一句潜台词。

DeepSeek 的算力，已经在极限上跑了。

不止 DeepSeek，整个行业都在关水龙头

其实如果你留意一下最近半年发生的事，你会发现这不是 DeepSeek 一家的问题。

ChatGPT 一直有消息上限，免费用户用完了配额就切到更轻量的模型。付费用户在高需求时段也会遇到限制。

豆包前段时间开始收费，一度冲上微博热搜。用户情绪反弹的核心逻辑是一样的：大家习惯了 AI 免费、随便用，一旦开始限制或者收费，第一反应就是被背叛了。

Claude 也有使用预算，算力宽裕的时候额度高，请求压力上来的时候门槛就明显。

甚至 Anthropic 在 5 月 6 号还专门发了一篇文章，说随着新的算力合作，Claude Code 和 API 的使用上限提高了。反过来也说明，使用上限是跟算力容量直接挂钩的。

所以 DeepSeek 这次限流，放在整个行业里看并不特殊。它不是第一家，也不会是最后一家。

但问题是。

别人限制之前至少通知了用户。DeepSeek 是突然弹窗。

用户最怕的不是限制本身，是信息不透明。

最魔幻的事：API 一直在降价，公司却快烧不起 Token 了

这里有一个特别反直觉的现象。

我前两天看了一篇文章，里面整理了一份 DeepSeek 的降价时间线。从去年 8 月的上下文缓存，到今年 4 月 V4 上线时 75% OFF 促销，再到 5 月把促销价变成永久价。

DeepSeek 的 API 价格，一直在往下砸。

小米 MiMo 也一样，最高降幅 99%，Token Plan 可用量提到原来的 5 到 8 倍。

按理说，模型越来越便宜，开发者和公司应该更省钱才对。

但现实完全相反。

Uber 在 4 月份就烧光了 2026 年全年的 Claude Code 预算。微软开始要求内部开发切回自家 GitHub Copilot，本质上是为了控成本。

为什么单价一直在降，总成本反而在爆炸。

答案是，便宜的是单价，变贵的是用法。

以前你用大模型，就是聊个天。问一个问题，等一个回答，一次请求边界清晰。

但现在 AI Coding 和 Agent 不一样了。

它不是你问一句他回一句。它是一个循环：读代码、找文件、分析依赖、生成补丁、跑测试、看报错、再改一轮、再跑一轮。

每一步都在消耗 Token，而且很多步骤还要带上大量上下文。你点一次重新生成，就是让这个循环再转一圈。

以前你是在买一杯咖啡。现在你是在给一整栋楼的自动咖啡机无限续杯。

DeepSeek 限制的「重新生成」和「修改消息」，恰好就是这个循环里被用得最凶的两个按钮。

为什么我反而觉得这未必是坏事

说真的，看到 DeepSeek 限流这件事，我的第一反应也是不爽。

但冷静下来想了一下，我觉得这里面有一个更深层的问题。

免费 AI 的天花板，不是技术能力，是物理成本。

每一句对话、每一次重新生成、每一轮修改，背后都是真实的 GPU 集群在烧电。你以为是无限免费，实际上是有人在替你买单。

DeepSeek 传的 700 亿融资，如果真的到位了，很大一部分钱大概率就是去采购算力的。华为昇腾的新卡也在路上了。这说明他们很清楚自己的瓶颈在哪，也在认真解决。

但在这个过程中，用户一定会经历一段阵痛期。就像一个高速增长的产品，在基础设施跟上来之前，一定会先遇到天花板。

ChatGPT 经历过这个阶段，Claude 经历过，现在轮到 DeepSeek 了。

我觉得对用户来说，与其抱怨限制，不如趁这个机会想清楚一个问题。

你用 AI 到底是在「用」，还是在「刷」。

每一次点重新生成，是真的需要一个新的回答，还是把 AI 当成了一个无限试错的自动售货机。

如果是前者，3 到 6 次的限制大概率够用，因为你的问题本身是清晰的，差的只是微调。如果是后者，那你要解决的问题可能不是 AI 的能力，而是你自己对问题本身的理解不够。

我知道这个话说出来可能有点刺耳，但我自己是认真的。

我写代码的时候也有这个毛病，跑出来不对就点重新生成，不对就再点，不对就再点。有时候点着点着我突然意识到，我应该停下来想清楚我到底想要什么，而不是让 AI 帮我试一百次。

这种习惯一旦养成，不限流的时候你浪费的是 AI 的算力，限流的时候你浪费的是自己的时间。

我想说的

免费的 AI 时代，可能真的要开始画句号了。

不是 DeepSeek 不厚道，不是 Anthropic 变了，不是豆包变贵了。是整个行业正在从一个不可持续的商业模式里往外走。

GPT-5、Claude 4.8、DeepSeek V4，每一代模型的能力提升，背后都是指数级增长的算力消耗。你不可能一边要求模型越来越强，一边要求它永远免费不限量。

这不现实。

但我也觉得，从免费到收费，或者说从无限到有限，这个转变应该做得更体面一点。

至少提前告诉用户。至少解释清楚原因。至少给一个时间预期。

而不是让用户在弹窗里第一次知道，原来免费不是永远的事。

我不知道华为昇腾的新卡部署完以后，DeepSeek 还会不会回到无限免费的时代。

但我至少知道一件事。

珍惜现在还能免费猛刷的日子吧，可能真的不多了。