‌要难住DeepSeek这样的AI模型，关键在于利用其技术短板：依赖训练数据、缺乏实时更新能力、逻辑推理和复杂语义理解的局限性。‌ 突破这些限制，就能有效制造“难题”。

1. ‌依赖训练数据的时效性‌
   DeepSeek的知识库受限于训练时使用的数据，无法主动获取最新信息。例如，询问“2025年6月**走势预测”或“昨天某明星的绯闻细节”，它会因缺乏实时数据而无法准确回答。

2. ‌多模态任务的挑战‌
   如果问题涉及跨模态理解（如“描述这张图片里的情感”），而输入仅为文本，模型可能无法处理。需要结合声音、图像等多源信息的复杂问题（如“根据这段哼唱的旋律识别歌曲”）也会让它束手无策。

3. ‌逻辑陷阱与自相矛盾‌
   设计自指或循环逻辑问题（如“这句话是假的”），或要求同时满足矛盾条件（如“创建一个既圆形又方形的图形”），模型可能输出无意义答案或陷入逻辑混乱。

4. ‌专业领域深度不足‌
   虽然能处理通用知识，但对高度专业化或小众领域（如“量子拓扑学中非阿贝尔任意子的具体计算”）的深入提问，可能仅给出笼统回答，甚至包含错误。

5. ‌语境与模糊语义‌
   通过歧义词（如“苹果”指水果还是公司）、文化隐喻（如中文歇后语），或需要长程上下文推理的问题（如“他为什么第三次扔掉了钥匙？”），模型可能因语义理解偏差而答非所问。

‌‌ 通过时效性、多模态缺失、逻辑矛盾、专业壁垒和语义模糊五类问题，可针对性测试AI的边界。但需注意，技术迭代会逐步弥补这些短板，真正的“难题”可能只是暂时的。