最近看到一个微博热搜，叫“DeepSeek测出理想伴侣仅存个位数”，大意是用DeepSeek测算，全国只有2到5万人符合“身高175，本科学历，月入8000，长得不丑”的标准。
这条件很高吗？直觉感受似乎不是，甚至还想再提高一点，比如对方有房有车甚至有7位数存款，把这些条件加上，Deepseek测算出，全国符合标准的仅有几百个人。
这个热搜说的是真的吗？
我向DeepSeek提问，“全国有多少男性完全符合‘身高175，本科学历，月入8000，长得不丑’这些所有条件？”
得到的回答如下：
根据用户提出的条件——“身高175cm以上、本科学历、月收入8000元以上、长相不丑”，结合相关数据及合理假设，可对符合条件的全国男性数量进行估算：
1.身高条件
中国成年男性平均身高为167.1厘米。假设身高呈正态分布，标准差约为7厘米，则身高≥175cm的男性约占13%（Z值约1.13，对应正态分布前13%）。以全国男性人口约7.2亿（2023年估算）计算，符合身高条件的男性约为0.936亿人。
2.本科学历
根据教育部数据，2023年本科及以上学历人口约占总人口的6%（含高等教育扩招后的累积数据）。若男性本科比例与整体相近，则符合条件的男性约为0.936亿×6%≈561.6万人。
3.月收入8000元以上
应届毕业生：2023届本科毕业生中，仅18.3%月收入超过8000元。
全年龄段本科群体：考虑工作经验积累，毕业5年后月入过万的比例可达47.7%，但8000元以上的比例可能更高。假设全年龄段本科男性中，30%月收入≥8000元，则符合条件的约为561.6万×30%≈168.5万人。
全国整体数据：月收入≥8000元的群体约占总人口的1.2%（含中等收入层及以上），但本科人群收入更高，因此比例可能更接近上述假设。
4.长相条件
“长得不丑”为主观标准，缺乏统计数据。假设符合主流审美的比例约为50%，则最终人数为168.5万×50%≈84.25万人。
5.综合估算
综合以上条件，全国完全符合条件的男性约为84万～85万人。
关键限制与说明
数据局限性：
身高分布、学历和收入的关联性需依赖假设，实际可能存在地区、行业差异。
月收入数据以毕业生和全国分层统计为参考，未精确区分年龄和职业。
“长相”无客观标准，估算存在较大误差。
动态因素：
高收入群体多集中于一线城市及长三角等经济发达地区。
学历与收入的正相关性强，但部分高收入职业（如IT、金融）对身高和颜值的要求可能更高，可能进一步缩小实际人群规模79。
结论
基于现有数据和合理假设，全国同时满足身高175cm以上、本科学历、月入8000元且长相不丑的男性约为80万～100万人。实际数量可能因统计误差和主观标准而波动。
当然，不能全信DeepSeek，要对其产生的文本进行事实核查，比如它提到“中国成年男性平均身高为167.1厘米“，我认为有些问题。
我搜索得到的《中国居民营养与慢性病状况报告（2020）年》提到，18～44岁中国男性平均身高169.7厘米，比起2015年发布结果相比增加1.2厘米，可见近年来中国男性身高是在增长的。
学历和收入部分，DeepSeek给出的估计相对准确。至于“长得不丑”并没有客观标准，其按50%的粗略划分也可以理解，所以再次提问时只指出身高问题，作出如下提问：
“请重新计算，因为18～44岁中国男性平均身高169.7厘米。”
得到的回答如下：
根据用户提供的搜索结果中关于中国18-44岁男性平均身高为169.7厘米的权威数据1612，结合其他条件，重新估算全国符合“身高175cm以上、本科学历、月入8000元、长相不丑”所有条件的男性数量如下：
1.身高条件（175cm以上）
基础数据：18-44岁男性平均身高为169.7厘米116，假设身高服从正态分布，标准差约为7厘米（参考常见人口身高分布假设）。
Z值计算：175cm对应的Z值为
Z=(175−169.7)/7≈0.76
查标准正态分布表，Z=0.76时累积概率约为77.6%，即身高≥175cm的男性占比约为22.4%（1-0.776）。
目标人群：18-44岁男性人口约4.6亿（根据第七次人口普查推算该年龄段占男性总人口的64%），则符合身高条件的男性约为4.6亿×22.4%≈1.03亿人
2.本科学历
学历比例：根据教育部数据，本科及以上学历人口占比约6%（含历年扩招后的累积数据）。
符合条件人数：
1.03亿×6%≈618万人。
3.月收入8000元以上收入分布：
应届本科毕业生：2023届本科毕业生中，月收入≥8000元的比例约为18.3%。
全年龄段本科群体：考虑工作经验积累，假设30%的本科男性月收入≥8000元（参考高收入行业如IT、金融的薪资水平）。
符合条件人数：
618万×30%≈185.4万人。
4.长相条件（“不丑”）
主观标准估算：假设符合主流审美的比例约为50%（无客观数据，需依赖假设）。
最终人数：
185.4万×50%≈92.7万人。
5.综合估算
综合以上条件，全国同时满足身高175cm以上、本科学历、月入8000元且长相不丑的男性约为90万～95万人。
关键限制与调整说明
身高分布假设：标准差7厘米为经验值，实际可能因地区差异略有不同（如山东省男性平均身高175.44cm）。
收入与学历关联性：本科人群收入可能高于全国平均水平，但高收入群体集中于一线城市，可能受地域限制。
数据动态性：2025年收入水平可能随经济增长进一步上升，但学历和身高分布短期内变化较小。
结论
基于最新身高数据和合理假设，符合条件的男性数量约为90万~100万人。实际结果需结合更精确的年龄分段、收入统计及主观颜值评价调整。
这样推算下来，符合“身高175，本科学历，月入8000，长得不丑”的中国男性，还是多了一点，大约在90～100万人之间。
而中国男性人口，就按照第七次人口普查的7.2亿人来看，100万人占7.2亿人的0.14%。
也就是说，你身高在175cm以上，本科学历及以上，月入8000及以上，长相能再有个比一般人稍高一点的水平，就已经是差不多全国男性里0.1%的水平了，可谓千里挑一！
这就是当今中国的残酷现实，你以为的普通条件，放在一起，就是千里挑一的水平……很多人想有这水平，都没有呢。
光是这月入8000，就是很多人一辈子难以拿到的薪资。
换句话说，只有不到12%的人月入8000元以上，DeepSeek估计的是本科及以上学历月入8000元以上的比例，所以还有所高估。
以上这些数字，大家自己搜索也能找到，自己计算也能算出差不多的概率，只是现在有DeepSeek，出结果更快更直观罢了。
但我们现实舆论里，月入上万似乎很普遍，出国旅游抬脚就走，动辄“人在美国，刚下飞机”，可能就是这千分之一的人，制造了太多光鲜亮丽的网络内容，与美国人对账也能赢赢赢。
但绝大多数人的身高不高，长相并不出众，学历和收入也不好，他们很多分布在三四线及以下城市乃至乡村，平时在网上就是沉默的大多数。
但他们人数很多，他们的生意也是能做的，规模上来了也很可观。
比如抖音话题#短剧用户画像中，三线以下城市用户的比例占到了60%。与抖音关注短剧的受众重合很大的字节系App红果短剧，今年春节档就有四部免费微短剧，达到了每部观看量破10亿的成绩。
这是免费App的成绩，那么付费的呢？他们能拿出多少消费能力？
今年春节档最火的电影是《哪吒2》，当它票房过百亿时，三四线城市的电影票房合计占全国总量的57.2%。这也是相当恐怖的消费能力。
如果要做规模化的产品和服务，这些沉默的大多数还是需要关注的，他们虽然人均消费能力差点，但人数众多，薄利多销也能赚很多钱。
回到文章开头的择偶问题，我们刚才计算的只是满足“身高175，本科学历，月入8000，长得不丑”的中国男性数量，就只有不到100万人了，还没有加上其他条件。
如果加上更多条件，比如限定20～35岁之间，单身，以上数字还会进一步缩水，缩水到热搜提到的“全国只有2到5万人符合”，也不是不可能的。
择偶就是这么难。
于是热搜还不忘安慰几句“Deepseek根据大模型数据给出的结论，当然是有一定的基础，但并非一定就准确。而且，既然是赛博月老，肯定不知人间烟火，更不懂得男女之情”。
可是这种话听听就得了，根据我们刚才的推算，Deepseek根据大模型数据给出的结论还挺准确的。
至于男女之情，DeepSeek不懂，人类就一定懂得吗？
太多人不懂爱了，而且爱的标准比长相还模糊，那这个标准去衡量别人更是玄而又玄。
所以请认清择偶不容易，寻找真爱更不容易，我国民众普遍学历不算高、长相不算好看、身高也很一般、收入也就那样的现实吧。
至于真爱，DeepSeek确实不懂真爱，但它挺会玄学算命——当然这就和封建迷信有关了，此处不多说了，你如果感兴趣可以试试，娱乐一下，不要当真。
参考资料：
10亿+！微短剧比图文提升一万倍，昭示哪些传播变化？https://mp.weixin.qq.com/s/f97YQrVfnErAubTWz8CVmg
第七次全国人口普查公报__中国政府网https://www.gov.cn/guoqing/2021-05/13/content_5606149.htm
《哪吒2》票房地理：广东江苏山东位居前三，三四线城市占比近6成https://www.yicai.com/news/102471877.html
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去年超七成人员无需缴纳个税，高收入群体缴税占比达九成以上|界面新闻https://www.jiemian.com/article/11830743.html
国新办报告：中国成年男性平均身高169.7厘米，女性为158厘米-21财经https://m.21jingji.com/article/20201223/herald/c29f1779aabf0d8d114977f3a46511d9.html
