DeepSeek是一家有创新潜力但也面临诸多挑战的人工智能公司，以下是对它的一些看法：

优势方面

- 技术创新：采用强化学习技术，在有限人工干预下进行训练，实现了人工智能的“顿悟时刻”，降低了开发“杀手级”应用程序的成本，相比传统的“从人类反馈中强化学习”技术有一定突破。

- 模型性能佳：DeepSeek LLM 67b在推理、编码、数学和中文理解等方面表现出色，在一些基准测试中优于Llama 2 70b，如在C-Eval、CMMC等测试中展现出较高的分数，在匈牙利国家高中考试中取得65分的好成绩。

- 开源推动发展：将DeepSeek LLM 7B/67B的基础模型和对话模型开源，还提供基础模型训练过程的中间检查点，有利于学术和商业领域的研究，能吸引更多开发者参与，推动技术的发展和应用。

- 成本效益潜力：其技术创新表明构建尖端AI模型所需的资金和计算资源比之前预计的可以少得多，若能实现低成本高效训练，将扩大AI市场应用。

不足方面

- 数据处理局限：在多模态数据融合场景下，对图像、文本和音频等多种类型数据整合分析时，存在数据丢失或错误关联的情况，导致分析结果偏差较大。

- 模型架构不稳：采用的基础架构缺乏足够的理论支撑，在大规模数据训练过程中稳定性欠佳，经常出现训练中断的问题，影响研发效率。

- 算法效率问题：算法在面对海量数据时运算速度缓慢，远低于行业平均水平，模型调优过程中参数调整困难，难以达到理想性能指标。

- 数据安全隐患：曾被曝出严重的聊天数据泄漏漏洞，超百万条聊天数据全泄露，包含聊天记录、API密钥等敏感信息，反映出在数据安全防护方面存在严重问题。