优势
技术本地化适配
中文支持优势：相比国际大模型，在中文语境下的语义理解、文化背景适配更具优势，处理成语、方言、行业术语时更精准。
本土合规性：符合中国数据安全法规，更适合国内企业、政府机构等对数据本地化存储和隐私保护要求较高的场景。
性能表现出色
推理能力强：在推理任务中表现优秀，如 DeepSeek-LLM 670 亿参数模型在推理方面超越了 Llama2 70B base。
编码能力突出：DeepSeek-Coder 在多种编程语言和各种基准测试中达到了开源代码模型的最先进性能，DeepSeek-Coder V2 将支持的编程语言扩展到 338 种，超越了 GPT4-turbo 等闭源模型。
数学能力较好：DeepSeek-Math 7B 版本在竞赛级 Math 基准测试中取得了 51.7% 的优异成绩，接近 Gemini-Ultra 和 GPT-4 的性能水平。
垂直领域应用潜力大
可定制化：在金融、医疗、法律等专业领域，能通过定制化训练提供更精准的解决方案，如用于金融风控模型、法律文书自动生成等场景。
成本与效率优势
降低成本：国内部署的 AI 服务可降低企业使用国际大模型的算力成本和延迟问题，响应速度更快，运维支持更直接。
政策与产业协同性好
合作便利：受益于中国政府对 AI 产业的扶持政策，更容易与国内产业链如云计算服务、硬件厂商合作，推动技术落地。
劣势
技术架构局限
训练难度大：采用深层次的神经网络结构，提高表达能力的同时，带来训练难度增加和计算资源消耗大的问题，易出现过拟合，影响泛化能力。
算法效率低：某些模块存在计算冗余问题，特征提取和融合过程中部分计算步骤重复，并行计算能力有待提升，处理大规模数据时计算速度成为瓶颈。
可扩展性差：架构设计在处理多模态数据时，融合机制不够灵活，难以有效整合不同类型的数据特征，难以快速适应和扩展新任务。
数据处理不足
数据依赖高：对高质量标注数据过度依赖，获取成本高昂且耗时，对数据分布敏感性较高，当训练与真实场景数据分布存在差异时，性能会明显下降。
特征提取难：处理非结构化数据或高维稀疏数据时，难以有效提取关键特征，多模态数据特征融合机制不完善。
持续学习弱：面临 “灾难性遗忘” 挑战，适应新任务或新数据时，易遗忘已学知识，知识迁移能力有待提高，面对新领域或新任务时，往往需大量重新训练。
计算资源与效率问题
硬件需求高：训练和运行通常需要配备大量 GPU 或 TPU 等专用硬件，处理大规模数据或复杂任务时，硬件需求呈指数级增长。
能耗问题大：训练和推理过程消耗大量电力，限制了在移动设备或嵌入式系统中的应用。
训练时间长：训练复杂模型需要数天甚至数周时间，模型 fine-tuning 或适应新任务时，也需大量时间重新训练。
可解释性与透明度挑战
决策难解释：采用复杂的深度学习架构，内部决策机制往往被视为 “黑箱”，用户难以理解和信任输出结果。
模型不透明：内部工作机制难以被直观理解，给模型的调试和优化带来困难，还可能导致模型产生难以预料的偏差或错误。
信任度较低：可解释性和透明度问题影响用户对模型的接受程度，导致部分用户对其持怀疑态度。
其他方面不足
生态建设滞后：开发者社区规模、第三方插件生态弱于头部平台，国际学术界和产业界更倾向于使用英文主导的开源框架，全球开发者生态和开源贡献尚需积累。
文化理解偏差：在处理涉及地域文化、亚文化圈层或新兴网络用语的内容时，可能出现解读不准确的情况。
