​​DeepSeek凭借低训练成本、开源免费及高性能的优势成为AI领域的热门选择，但其在复杂任务、数据更新及时效性等方面存在局限。​​

DeepSeek的核心优势体现在技术创新与成本效益上，其采用的MoE架构和动态学习率调度等技术显著降低了训练成本，使中小企业也能高效利用AI技术。开源策略进一步推动了技术普及，用户可自由调整模型以适应个性化需求，同时避免了闭源模型的技术壁垒。在性能层面，DeepSeek支持多模态数据处理，覆盖图片、文本等多类型信息，且在语言理解和代码生成中表现突出，成为智能客服、内容创作等场景的高性价比工具。

DeepSeek的局限性不容忽视。其在医疗、金融等专业领域缺乏深度训练，难以应对复杂场景。动态知识库虽有截止日期，但无法实时更新数据，可能影响结论可靠性。模型对非常规多模态任务的处理能力较弱，且存在数据偏见或语言文化适配问题。隐私安全方面，用户数据可能面临泄露风险，尤其在法规严格地区需谨慎使用。

使用时需权衡利弊：优先选择DeepSeek处理基础任务，避免依赖其处理高风险或高精度需求场景；定期核查信息准确性，通过官方渠道获取更新以规避仿冒风险。技术进步伴随着责任，在享受便利的用户与开发者应共同推动伦理规范与安全保障机制的完善，确保AI技术真正服务于社会需求。