优势
性能强劲
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精度提升：DeepSeek - V3在训练过程中采用了多头潜在注意力（MLA）和DeepSeekMoE技术，显著提升了模型的性能和精度。像在匈牙利最新高中数学考试测试中，其发布的开源大模型达到65分的高分，超越同量级的LLaMA - 2模型，接近GPT - 4的水平，展现出出色的理解与计算能力，在数学推理方面的表现突出，在其他如推理、编程等领域同样在多个中英文公开评测榜单上表现出色[14]。
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有效处理长文本：支持长上下文扩展，能够处理长达128K的输入文本，对于长文档处理、长对话场景等非常有利，例如长文本的翻译、长文档内容抽取分析等任务可以在这个模型上得到较好的处理结果。
效率方面
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计算成本低：混合专家架构（MoE）通过选择性地激活参数降低了计算成本，如DeepSeek - V3总参数6710亿但每个输入只激活370亿参数。多Token预测（MTP）使推理速度更快，FP8混合精度训练既保证训练准确性又减少计算量，这些技术共同作用使得DeepSeek大模型在处理任务时计算效率高、成本低。像DeepSeek - R1的基座模型训练成本较低，一次完整训练只需要550万美元，每次生成只需要激活相对较少的参数，降低了对计算资源的需求，提高了计算效率[19]。
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预训练优势：部分模型在包含2万亿个中英文token的数据集上进行了预训练，这使得模型能够深入学习多种语言知识，提升了模型语言处理方面的泛化能力，从而能够适应多种语言任务和复杂的语言语境，例如机器翻译、多语言文本生成等任务中，模型能够表现出较好的适应性和准确性。
灵活性与扩展性
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灵活的模型架构：模型提供不同参数版本，例如提供70亿和670亿两个参数版本的基础模型和指令微调模型，用户可以根据实际使用场景的需求进行合适版本的选择。在功能上也集成多种能力，如DeepSeek2.5集成了DeepSeek - V2 - Chat和DeepSeek - Coder - V2 - Instruct的功能，增强了通用语言能力和编码功能，适用于各种应用场景[21]。
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开源且应用广泛：所采用的MIT许可协议完全开源且不限制商用，开发者能根据自身需求定制和优化模型，并部署到自己的服务器上。这一特性有助于技术在全球范围内的快速传播和共享，例如已经有不少人通过公开技术路线成功复现测试结果，推动了各项应用的发展，从自然语言处理到多模态数据处理等领域都有涉及，应用场景覆盖智能客服、代码开发、多模态内容创作等多个方向。还可以激励本土人才投身人工智能研发，打破高科技人才被西方垄断的局面，为人工智能领域注入新活力。
不足
算力与资源依赖
- 随着任务复杂程度不断增大或数据规模持续增加，AI算力需求不断提升，当前虽然计算效率有所提升，但依旧需要强大的硬件支持以满足大规模数据处理需求。并且在AI算力日益增长的需求下，如何有效管理和优化计算资源仍然是待解决的问题，以确保模型可以持续稳定地运行并发挥最佳性能[17]。
人才竞争压力
- 在技术人才的竞争方面面临挑战，尽管DeepSeek在用人逻辑上与其他大模型公司差异不大，但由于其年轻高潜的人才标准，使得在吸引市场上优秀人才时竞争愈发激烈，而人工智能领域的技术研发高度依赖高水平的专业人才，这在一定程度上可能影响其研发和创新的速度及深度[13]。
