DeepSeek面临与其128K令牌限制有关的几个挑战，尤其是在其API和操作效率的背景下。这是主要挑战：
##1。API限制**
尽管理论上DeepSeek的体系结构支持了128K代币的上下文长度，但API最多仅限于32K令牌。该限制已适当，以确保有效的服务交付，但它限制了用户完全利用模型的功能。输出令牌限制限制为4K令牌，当用户试图将模型集成到需要较大输出或更长上下文的应用程序中时，这可能会导致问题[1] [2]。
2。用户混乱和集成问题**
用户在尝试在各种应用程序中实现DeepSeek时报告了有关最大令牌限制的困惑。例如，开发人员在尝试将“ max_tokens”设置在允许的范围之外时遇到了错误，从而导致了与Langchain [1]这样的框架的集成挑战。这可能会阻碍用户体验和采用，因为开发人员可能会发现很难利用模型的全部潜力。3。性能权衡**
将上下文长度限制在32K代币的决定主要旨在维持运营效率。但是，这种权衡意味着用户无法利用能够增强需要大量数据分析或长期内容生成的应用程序性能的完整上下文功能。这些限制会影响任务，例如摘要或复杂的对话系统，而较长的上下文保留是有益的[2] [3]。4。资源管理**
通过高令牌限制，有效地管理资源变得更具挑战性。尽管DeepSeek理论上可以处理较大的环境，但这样做需要大量的计算资源和内存管理策略。最大化上下文长度与确保有效利用硬件资源之间的平衡至关重要，尤其是在计算能力有限的环境中部署[4] [5]。总而言之，尽管DeepSeek的体系结构支持了一个实质性的令牌限制，但通过其API实施实施的实施，施加了重大限制，从而影响用户体验，集成功能，性能优化和资源管理。
引用：[1] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-v2/issues/34
[2] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[3] https://arxiv.org/html/2405.04434v5
[4] https://felloai.com/2025/01/all-about-deepseek-the-rising-ai-powerhouse-powerhouse-challenging-industry-giants/
[5] https://docsbot.ai/models/deepseek-v3
[6] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-r1/blob/main/readme.md
[7] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1hzkw3f/deepseek_v3_is_is_the_gift_that_that_that_keeps_kepes_on_giving/
[8] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-revolution--ai-open-source-reasoning-20-ramachandran-xakme
[9] https://github.com/aider-ai/aider/issues/925