今天，唠唠我用DeepSeek的感受，顺便聊聊它背后的技术问题，真的和大家当初期待的不太一样。 先讲讲我的使用体验，操作流程繁琐得让人头疼，每次使用都得把全过程一步步地列出来，太浪费时间，也没有必要，我就想快速获取结果，这流程严重影响效率；而且，连基本的语音操作都不支持，早就是“君子动口不动手”的年代了，它却还只能手动输入，不方便打字的时候真的很糟心；数据也很陈旧，上次我查行业数据做报告，结果它给出的数据早就过时了，根本没法用 。 从技术层面来看，问题也不少。模型性能和稳定性不足，处理复杂任务时，代码生成能力不稳定，文本优化还会出现逻辑偏差。在金融领域，还存在过度拟合历史数据的问题，导致实际应用和回测结果相差大。而且，它的技术债务也挺严重，核心代码库中临时解决方案占比高，分布式训练框架还有硬编码节点配置问题，以后扩展算力成本肯定不低 。 数据隐私和安全也有隐患，像医疗领域，命名实体识别错误率高，还缺乏医疗数据分级保护机制，容易引发问题。行业适配性也不行，在金融和医疗领域，表现都不尽人意，无法提供稳定可靠的支持 。 曾经的DeepSeek被寄予厚望，我们也都期望它不断进步。可现在看来，和预期差距太大。真心希望开发团队能重视这些问题，尽快作出改进，不然真的很难在竞争激烈的AI市场中站稳脚跟。大家有用过DeepSeek吗？欢迎在评论区分享你的看法！
