在當前數字化浪潮的推動下，人工智能技術得到了迅猛發展，各類模型如雨后春筍般不斷涌現。其中，DeepSeek 模型憑借其獨特的優勢，在人工智能領域迅速嶄露頭角，成為備受矚目的新星。

DeepSeek 模型由杭州深度求索人工智能基礎技術研究有限公司精心打造，自問世以來，便以其卓越的性能和出色的表現吸引了全球的目光。在自然語言處理任務中，它能夠精準理解人類語言的復雜語義，無論是日常對話、文章撰寫還是問題解答，都能給出高質量的回應。比如在文本生成方面，它可以根據給定的主題和提示，生成邏輯清晰、內容豐富的文章，涵蓋新聞報道、故事創作、技術文檔等多種類型。在智能客服場景中，DeepSeek 模型能夠快速準確地理解客戶的問題，并提供專業、貼心的解答，極大地提高了客戶服務的效率和質量。在智能寫作領域，它為創作者們提供了豐富的靈感和素材，幫助他們更高效地完成創作任務。它還在智能翻譯、數據分析等眾多領域得到了廣泛應用，為各行業的發展注入了強大的動力。

在企業級應用的關鍵場景中，DeepSeek 模型在功能上的一些問題也逐漸顯現出來，對其廣泛應用和深入發展形成了一定的阻礙。當前面臨的挑戰是功能缺失與不穩定。

DeepSeek-R1：功能缺失之困

在實際應用中，Function Call 功能就像是一座橋梁，連接著人工智能模型與外部工具或服務。它能夠讓模型根據用戶的需求，自動調用相應的函數或工具，從而實現更復雜、更智能的任務處理。比如在智能辦公場景中，當用戶需要查詢特定日期的銷售數據，并生成一份簡單的銷售報表時，如果模型支持 Function Call 功能，它就能自動調用數據庫查詢函數獲取數據，再調用報表生成工具，快速生成一份格式規范、內容準確的銷售報表。又比如在智能客服場景中，當客戶詢問某個產品的庫存情況時，模型可以通過 Function Call 調用庫存管理系統的接口，實時獲取準確的庫存信息并反饋給客戶。而 Json Output 功能則能夠將模型的輸出結果以一種標準化、結構化的格式呈現出來，方便后續的處理和分析。在數據分析場景中，模型對大量文本數據進行情感分析后，通過 Json Output 將分析結果以 Json 格式輸出，開發人員可以輕松地將這些數據導入到數據分析工具中，進行進一步的挖掘和可視化展示 。

然而，DeepSeek-R1 模型目前暫不支持這兩項關鍵功能，這導致其在處理某些復雜任務時顯得力不從心。在智能辦公場景中，DeepSeek-R1 模型無法自動調用相關工具完成數據查詢和報表生成的任務，用戶可能需要手動進行這些操作，這大大增加了工作的復雜性和時間成本，降低了工作效率。在數據分析場景中，由于缺乏 Json Output 功能，模型輸出的結果可能是無規則的文本形式，開發人員需要花費大量時間和精力對這些結果進行整理和格式化，才能進行后續的分析工作，這無疑增加了開發的難度和工作量。

V3 模型：不穩定的 Function Call

V3 模型雖然支持 Function Call 功能，但在實際使用中卻存在嚴重的不穩定問題。循環調用是指模型在調用函數時，陷入了一種無限循環的狀態，不斷地重復調用同一個函數或多個函數，導致系統資源被大量消耗，最終可能導致程序崩潰。而空回復則是指模型在調用函數后，沒有返回任何有效的結果，這讓用戶無法獲取到所需的信息，影響了用戶體驗。這個官方已經在文檔里做了說明：https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/guides/function_calling

工具使用訓練與推理速度

相較于 Claude-3.5-Sonnet/GPT-4o，DeepSeek 在 tool use 專門訓練方面存在不足。Claude-3.5-Sonnet/GPT-4o 由于進行了專門的 tool use 訓練，因此在作為智能代理（agent）時具有顯著優勢。在智能辦公場景中，Claude-3.5-Sonnet/GPT-4o 可以通過 tool use 訓練，更好地調用各種辦公工具，如文檔編輯工具、表格處理工具等，實現更高效的辦公任務處理。而 DeepSeek 目前暫未提供這樣的專門訓練，這限制了它在一些需要復雜工具調用的場景中的應用。

作為推理模型，DeepSeek 在回答問題時需要較長的推理時間，這導致其回答速度相對較慢。在在線客服場景中，客戶通常希望能夠快速得到回復，如果 DeepSeek 需要花費較長時間來思考和回答問題，客戶可能會因為等待時間過長而失去耐心，從而降低客戶滿意度。在一些對實時性要求較高的場景中，如即時通訊、實時數據分析等，DeepSeek 的推理速度也可能成為其應用的瓶頸。為了在這些場景中更好地應用 DeepSeek 模型，需要進行特別優化，以提高其推理速度和響應效率 。

總結

DeepSeek 模型作為人工智能領域的重要參與者，在展現出強大實力的同時，也暴露出一些亟待解決的問題。Function Call 和 Json Output 功能的缺失與不穩定，以及在工具使用訓練和推理速度方面的不足，都在一定程度上限制了其在企業級應用和復雜業務場景中的廣泛應用 。

然而，正視這些問題是 DeepSeek 模型進一步發展和完善的關鍵。我們有理由相信，隨著技術的不斷進步和研發的持續投入，DeepSeek 模型團隊能夠針對這些問題進行優化和改進。未來，DeepSeek 模型有望通過技術創新，如優化模型架構、改進訓練算法等，來提升其在 Function Call、Json Output 等功能上的表現，使其更加穩定和高效。在輸出結果的處理上，也能夠通過更智能的算法和機制，實現思考過程和最終結果的合理展示，提高回復的穩定性和準確性。通過加強 tool use 專門訓練，以及優化推理算法，DeepSeek 模型在處理復雜任務和提高推理速度方面也將取得顯著進展，從而更好地滿足不同場景下用戶的需求 。

在人工智能技術飛速發展的今天，DeepSeek 模型面臨著挑戰，也迎來了前所未有的機遇。我們期待 DeepSeek 模型能夠不斷突破自我，解決現存問題，在人工智能領域綻放出更加耀眼的光芒，為推動各行業的智能化發展做出更大的貢獻。