使用DeepSeek的主要弊端包括数据时效性不足、逻辑推理存在局限性、多模态处理能力有限以及潜在的数据隐私风险，这些因素可能影响其在实时信息查询、深度创作及敏感任务中的应用效果。

1. 数据时效性与准确性缺陷
   未联网时依赖的训练数据存在滞后性，例如返回的日期信息可能落后于实际时间，导致实时查询（如天气、新闻）结果不准确。静态知识检索相对可靠，但动态信息需配合联网功能验证。

2. 逻辑推理与创作短板
   虽然能处理数学题或代码调试等结构化任务，但在需要深度连贯性的创作（如小说改编）中表现不足，生成内容可能逻辑表面合理但缺乏深度，且易被平台AI检测工具识别为低质。

3. 功能与语言支持局限
   当前版本以文本交互为主，多模态（如图像、音频）解析能力较弱；语言支持集中于中英文，其他语种处理效果欠佳，且服务器稳定性问题可能导致响应延迟或中断。

4. 隐私与安全隐患
   用户数据存储和加密机制受质疑，多国机构对其数据跨境传输存在顾虑。部分场景下可能无法提供敏感话题信息，实际限制范围尚不明确。

建议用户根据需求权衡利弊——静态知识检索可优先使用，实时或敏感任务需谨慎验证，并避免直接照搬AI生成内容。