​​DeepSeek作为开源大模型在性能、成本和多模态能力上表现突出，​​其​​核心优势是低成本实现高性能推理、中文能力领先、跨模态支持完善，但存在专业知识局限性、幻觉问题以及商业生态短板需持续优化​​。

DeepSeek的核心技术亮点在于​​算力优化与算法创新​​，通过知识蒸馏和稀疏化技术将训练成本压缩至同类模型的十分之一，同时推理效率提升90%；其​​中文处理能力​​在方言支持、网络用语理解及古文解析上超越国际对标模型，并凭借开源策略实现本地化部署，满足中小企业个性化需求；多模态方面，新发布的Janus-Pro模型在文生图领域已击败Stable Diffusion等竞品。但DeepSeek的专业领域应对能力存在短板，如医学、法律场景常输出“幻觉”内容，其知识库更新滞后（仅到2024年7月）且无实时联网功能；相较于GPT系列，复杂逻辑推理稳定性较弱，在代码生成等场景中错误率较高；商业化进程中，企业级用户面临运维复杂、芯片适配不足等问题，开源生态的过快扩张也导致接口兼容性挑战。

若需选型AI工具，需权衡场景需求：重度依赖英文或多模态创作可选GPT-4o，追求高性价比中文处理及私有化部署则优先DeepSeek，但须预留技术团队进行模型校准与本地优化。