微信自 2011 年推出以来，一直以创始人张小龙的「克制」而闻名，不会为了「风口」而改变微信本身。甚至今天你刷朋友圈的体验，都与十年前朋友圈刚刚诞生时没有本质的区别。
「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，还不到一个月时间。
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
对于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的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能看出，微信中内置的 DeepSeek R1 基于开源版本构建而来，但
其中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相关的改善，因此测试上微信内置的 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，我尝试了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到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
在其他涉及到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。
总体体验来讲，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。
但对于微信这样相对封闭的平台来讲，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」到如今成为了率先加入 DeepSeek 的聊天应用。这样的明显的改变，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，并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内容生态内，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，苹果并没有颠覆性的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
