“张小龙觉得对这个功能自己最满意的地方之一 ，就是一经发布几乎没有改进余地而稳定运行了十年 。”极客公园创始人张鹏在与张小龙对话后
，这样总结微信的产品逻辑
。这一点在微信成为真正意义上的“国民社交App ”之后，也没有发生改变。

而在DeepSeek R1发布后 ，这些标签就像面具一样
，被微信团队自己猛然撕下：北京时间2月15日晚间，陆续有用户发现 ，在自己的微信搜索中，出现了整合了DeepSeek R1的“AI搜索
”功能——此时距离在1月20日DeepSeek正式发布并开源R1
，还不到一个月 。

在微信搜索界面中，就能看到AI搜索按钮|图片来源：极客公园

收到本次更新的用户 ，在微信主页顶部的搜索栏中点进去
，就能在搜索记录下方看到一个“AI搜索”的按钮，点击进去 ，其中就能看到这个功能提供的两个回答模型能力选项
。第一个名为“快速回答 ”
，第二个就是由开源的DeepSeek R1驱动的“深度思考
”模式。

共有两个模型选项，其中第二个才是由DeepSeek R1驱动的版本|图片来源：极客公园

值得一提的是 ，虽然本次为只有部分用户收到的灰度更新
，但从推送范围以及收到更新的用户分布广度来看，本次更新的推送速度相比近期微信的Callkit等同样经历过灰度的功能更新 ，推广速度要快许多 。从最早的爆料出现
，到首批收到推送的用户大规模出现，仅用了不到六个小时。彻底颠覆了过去数年微信功能更新给人“保守”的印象
。

本次更新并不绑定软件本身的版本号 ，因此无需你从App Store或其他应用商店更新微信版本，笔者自己则是在手动清除掉手机的微信后台
，重新启动后，就发现了这个入口。

换言之 ，如果你手机上的微信当前还没有收到这个更新
，也不用太着急——你微信中的DeepSeek R1入口其实已经隐藏在代码之中，测试资格或许马上就到 。

从功能附带的开源与鸣谢声明中能看出 ，微信中内置的DeepSeek R1基于开源版本构建
，但并未明确提及其使用的模型体积，是否是671B的“满血 ”R1版本
。

微信“AI搜索”功能的开源声明页|图片来源：极客公园

众所周知 ，包括公众号/视频号在内的微信内容生态长期以来一直是独立于各大搜索引擎的一个“孤岛
”
，这个情况在ChatGPT4o等联网语言模式问世之后也没有得到改善，因此测试微信内置的R1 ，我最兴奋的就是它是不是终于可以在微信内容平台的海洋中
，使用大模型的能力自由翱翔了？

很遗憾，在目前的实际的测试中 ，答案是否定的。

例如，我尝试将公众号的微信推文链接喂给它
，它也无法检索微信平台中的相关信息，只能根据链接中相关的字段在微信公众平台之外的互联网上搜索相关的内容 ，甚至有些时候它都无法识别出这是一篇来自微信公众号文章的链接 。

当前版本的AI搜索
，还不能识别微信内容的链接|图片来源：极客公园

在其他涉及微信公众号相关的问题中，虽然AI搜索能够依据文章搜索以及R1的推理能力给出相对准确的回复 ，但其内容的来源更接近微信公众号在其他平台分发得出的结果
，而非对微信内容平台自身结果的引用
。

针对微信平台内容的回答，更多是基于互联网现有内容整合而来|图片来源：极客公园

目前来看 ，微信内置的R1并未针对微信平台内的内容进行检索增强生成（RAG）
，对输出结果进行优化。

这既是当前阶段内测版本微信AI搜索的明显短板，也是短期内微信整合AI功能显而易见的重要更新方向之一 。

总体来讲 ，目前的微信AI搜索体验也非常轻量级
。不仅不支持连续对话
，也不支持上传各种文件内容辅助提问与搜索，甚至在你退出聊天界面后 ，当前的对话记忆内容也会被直接销毁，不支持保留。

作为“国民应用”的微信
，在DeepSeek R1正式发布并开源的不到一个月时间内，就在应用内整合了入口 ，这无疑是一件让人振奋的事 。

之所以让人振奋
，是因为微信在做的事只有少数厂商能做到
。

在对话生成式模型拥有手机端App之后，抢占智能手机桌面的入口已经是包括ChatGPT 、Perplexity等很多AI应用在做的事情 ，通过设置其成为默认语音助理的方式
，将“入口控制权 ”尽可能从手机品牌那里抢夺而来。

但对于微信这样相对封闭的平台来说，能依托微信现有的庞大中文内容生态 ，做并且能做好这件事的
，目前看来似乎只有微信团队自己 。

从“极端保守
”到如今成为率先加入DeepSeek的聊天应用。这样明显的改变，只有一种合理解释：微信团队认识到了DeepSeek R1所代表的推理模型在微信平台中应用的巨大潜力 ，并决定快速下场
，来成为这场改变浪潮的主导者，确保微信的使用体验不落后于其他竞争者
。

这已经不是微信团队第一次在AI大模型领域出手 ，微信输入法曾在去年六月加入“一键AI问答”功能，用于让用户在微信输入法内实现语言大模型的内容回答。

但彼时这个功能是基于腾讯自家的混元AI大模型实现
，不能充当文本生成工具 。

微信输入法中现有的“问AI ”功能|图片来源：极客公园

从体验上来讲，微信输入法适合各种聊天中的“灵光一现
”问题 ，微信本体的AI搜索
，有很大可能将会聚焦在微信现有的内容生态，借助用户聊天内容以及微信公众号等平台 ，深度挖掘其中的应用场景
。

这样的“分布式”的AI能力体验
，倒是与Apple Intelligence的产品思路有异曲同工之妙：在去年苹果发布的Apple Intelligence能力中，苹果并没有颠覆性地拿出另一个能力震惊世界的模型 ，而是选择借助ChatGPT这样现有的模型
，将模型能力嵌入在包括笔记
、照片以及输入法等手机生态的各个角落。

苹果Apple Intelligence“散落 ”在各个应用中的AI能力|图片来源：极客公园

表面上，Apple Intelligence似乎不如同期Google、OPPO这样同样在发力手机AI应用的厂商更加聪慧 ，但苹果实际上在做的
，却是让AI尽可能“悄无声息
”地加入用户生活，并借助能力给用户更多的使用场景带来改变 。

从这一点上来看 ，没有手机操作系统的腾讯，虽然在移动互联网时代错失了最重要的入口之一
，但微信作为如今重要的沟通平台，却成为了“让AI真正普及”过程中不可或缺的重要一环
。

在中国 ，上至百岁老人 、下至刚刚学会用智能手机的孩童
，都已经对微信有了最基础的使用概念，这些功能中 ，同样也是最适合AI能力去进一步做“润滑 ”
、降低AI学习成本的关键所在。

对于已经走过爆发点的生成式AI来讲
，如今通过探索AI应用的普及，从而让AI能力在更多用户的长期使用中“产生质变
” ，才是微信AI真正值得我们期待的未来 。

甚至当下我们就已经可以下定论：微信中的AI能力
，或许不会是最让人兴奋的那个，但它却有最大的机会真正去“改变世界”
。