​​DeepSeek作为一款开源大模型，在政务服务、智能办公等领域展现出高效赋能潜力，但实际应用中暴露了数据安全、技术可信度、功能稳定性等核心问题，需系统性规划与风险防控。​​

​​数据安全与隐私风险​​
政务场景中，DeepSeek依赖海量敏感数据训练，若安全边界模糊或防护不足，易引发隐私泄露、篡改等系统性风险。非公开数据应禁用API调用，优先采用国产化算力设施，并引入加密与访问控制机制。

​​技术可信度与“幻觉”问题​​
生成式AI的固有缺陷导致输出可能存在不可解释的“幻觉”，例如政策咨询场景中提供错误答案。需建立全生命周期内容防控机制，包括上线前安全评测、实时输入输出监控，以及“红队攻击”漏洞测试。

​​功能缺失与性能瓶颈​​
部分版本缺乏关键功能（如Function Call、Json Output），影响复杂任务处理效率；推理速度较慢导致实时性场景（如客服）体验下降。纯文本模型限制多模态交互能力，代码生成和长文本优化稳定性不足。

​​资源浪费与适配性挑战​​
碎片化部署易引发重复建设，例如算力投入与业务需求失衡。技术迭代快，缺乏长期规划可能导致短期内系统过时，需结合场景优先级评估成本效益。

​​总结​​
DeepSeek的落地需平衡技术创新与风险管控，通过需求精准评估、数据安全加固、功能专项优化，才能实现可持续的智能化转型。