DeepSeek的作用取决于其模型架构、应用场景和用户需求。

1. 模型架构：DeepSeek采用了MoE（专家混合）框架，通过动态选择最合适的专家模型处理输入数据，从而提升复杂任务的处理效率。这种架构使其在特定领域（如金融、医疗）表现出色，尤其是在推理任务上，DeepSeek-R1能够快速完成复杂的数据分析和决策。

2. 应用场景：DeepSeek在不同领域的表现因任务需求而异。例如，在金融领域，其推理能力被用于财报分析、AI财富管家等；在医疗领域，则擅长处理复杂的诊断推理任务。DeepSeek-V3还支持文本处理、内容生成和代码辅助等功能，使其在更广泛的场景中发挥作用。

3. 用户需求：DeepSeek的作用还取决于用户的具体需求。例如，企业用户可能更关注其在数据处理和分析方面的能力，而普通用户则可能更倾向于其智能问答和内容生成功能。DeepSeek的表现会因用户的需求而有所差异。

DeepSeek的作用不仅取决于其技术架构，还与实际应用场景和用户需求密切相关。