DeepSeek知识截止到2023年主要是因为‌训练数据的时间范围限制‌和‌模型更新的周期性‌。AI大模型的训练需要海量数据，而数据收集、清洗和训练过程耗时较长，因此知识库存在一定的滞后性。‌技术迭代成本高‌也是导致知识更新延迟的关键因素。

1. ‌训练数据的时间范围限制‌

AI模型的训练依赖于特定时间段内的公开数据。DeepSeek在训练时使用了截至2023年的数据集，因此无法涵盖之后的新信息。数据来源包括书籍、论文、新闻和网页内容，但整理和优化这些数据需要较长时间。

2. ‌模型更新的周期性‌

大语言模型的训练和优化是一个复杂且资源密集的过程，涉及算力、算法调整和评估。每次更新都需要重新训练，因此企业通常会按照固定周期（如1-2年）发布新版本，而不是实时更新。

3. ‌技术迭代成本高‌

训练更先进的模型需要巨大的计算资源和资金投入。从数据收集到最终部署，整个过程可能耗时数月甚至更久。企业需要在‌效果、成本和时效性‌之间权衡，因此不会频繁更新知识库。

未来，随着技术发展，AI的知识更新速度可能会加快，但目前仍受限于数据处理和模型训练的客观条件。用户在使用时应注意信息的时效性，并结合其他渠道获取最新资讯。