​​DeepSeek目前未提供语音输入功能，主要因其定位为文本交互优先的AI工具，开发资源集中于提升核心文本处理能力而非语音模块。​​ 这一设计选择基于技术适配性、用户体验优化及市场差异化策略的综合考量，但未来可能随需求变化迭代升级。

从技术实现角度看，语音功能需额外集成语音识别（ASR）和语音合成（TTS）模块，涉及复杂的声学模型训练、多语言适配及实时交互优化。当前DeepSeek的架构更专注于自然语言理解（NLU）和知识推理的垂直深耕，例如其V3模型在复杂语义解析上的突破，而语音交互所需的硬件兼容性（如麦克风权限、降噪算法）暂未纳入开发优先级。

用户体验层面，文本交互在专业场景中具备独特优势：信息密度高、可回溯性强，且避免语音输入常见的环境干扰问题。例如，科研用户检索论文时，关键词输入的精准度远高于口语化描述；程序员调试代码时，文本指令也更利于逐行修改。DeepSeek选择强化这些场景的响应速度与答案质量，而非分散资源解决语音场景的延迟、误识别等问题。

市场策略上，避开与Siri、Google Assistant等语音助手的直接竞争，反而形成差异化优势。通过聚焦文本交互的深度优化（如支持数学公式渲染$x^2$、代码高亮等），DeepSeek能更高效服务特定人群，如学术研究者、技术文档撰写者等需要结构化输出的用户群体。

若需临时实现语音输入，可通过系统级语音转文字功能（如iOS的听写或Android的Gboard语音输入）将口语转换为文本后粘贴至DeepSeek，但需注意识别准确率可能影响最终效果。建议持续关注官方更新，未来版本可能会根据用户反馈逐步扩展多模态交互能力。