‌DeepSeek作为新兴的大模型技术，值得研究的核心问题集中在模型效率、多模态能力、安全性与落地应用四大方向‌。其开源特性与轻量化设计为AI技术民主化提供了新思路，而中文场景的优化潜力尤为突出。以下是关键研究方向的分点论述：

1. ‌模型效率的突破路径‌
   研究如何通过架构优化（如稀疏注意力机制）降低计算成本，探索小样本学习在垂直领域的应用极限。量化技术与蒸馏方法的结合能否在保持性能的同时实现10倍压缩率，是工程化落地的关键挑战。

2. ‌多模态能力的进化空间‌
   当前文本-图像-代码的跨模态理解仍存在语义断层，需构建更强大的对齐机制。特别需要关注视频时序建模能力的提升，这对内容生成类应用具有决定性影响。

3. ‌安全防护的双向延伸‌
   既要防御提示词注入等新型攻击，又需解决模型本身可能产生的偏见放大问题。研究水印技术与可解释性分析的结合方案，将直接影响医疗、金融等高风险场景的应用可行性。

4. ‌中文场景的深度适配‌
   针对中文语法复杂性（如无空格分词、多义词处理）开发专用tokenizer，研究文化语境对生成结果的影响。方言与网络用语的特殊处理机制，可能成为差异化优势。

5. ‌开源生态的可持续模式‌
   探索社区贡献与商业化的平衡点，研究模块化设计如何降低微调门槛。开发者工具链的完善程度，将决定其在Llama等主流框架中的竞争力。

该领域研究需警惕过度的技术乐观主义，建议优先选择医疗问诊、教育辅助等具有明确边界的场景进行验证。模型迭代应保持与硬件发展的同步协调，特别注意边缘计算设备的适配需求。