放弃使用DeepSeek了？！先搞懂这16个问题
2025年2月28日
作者：小匠
小匠最近把某平台上用户近一个月对 DeepSeek APP 的6000多条评价进行了分析。
评价中有好评也有大量差评，因各种原因放弃使用，这很正常，产品不可能让所有人都满意。
下文在DeepSeek、Claude的辅助下，整理了用户关注较高的16个问题。
问题排除为啥不支持 ipad 之类的（请以官方回复为准）。
了解这些内容，你将更明白 AI 的优势和局限，更高效使用 DeepSeek 或者其他 AI 工具。
服务器繁忙类
01 为什么经常显示"服务器繁忙"或中断回答？
大模型需要强大计算资源，高峰期用户量大时容易超出系统负载。
复杂问题需要更多计算步骤，更易触发资源限制。系统通常设有超时机制，生成时间过长会自动中断。
免费或新推出服务可能服务器资源不足，特别在现在使用人太多更容易出现这种情况。
解决方法可参考：deepseek服务器繁忙啊！实测有效的5种解决方法（附教程）
答案总出岔子类
02 为什么知识只更新到特定时间(如2023年10月)?
大模型需要通过海量数据进行训练，这个过程非常耗时且成本高昂。
一旦模型训练完成，其知识便"冻结"在训练截止日期。模型无法自动获取新信息，除非进行重新训练或微调。
"联网搜索"功能是单独的技术组件，通过调用搜索引擎API来补充模型知识的不足，但并不改变模型本身的知识库。
03 为什么回答当前日期和时间错误?
大模型没有实时时钟或日历功能，无法自动感知当前日期。
它们只知道训练数据中包含的时间信息，这就是为什么模型会说"现在是2023年"或无法准确回答农历日期。一些支持联网搜索的产品可以获取当前时间，但这取决于该功能是否可用和正常工作。
04 为什么进行简单数学计算也会出错?
大模型是为处理自然语言而非精确计算设计的。它们通过预测下一个可能的词而非实际执行算术运算来"计算"。
虽然模型可以理解数学概念，但不像计算器那样精确，特别是在多步骤计算中，错误会累积。它们擅长理解文字问题，但不擅长精确计算。
05 为什么有时会"一本正经胡说八道"，提供虚构信息?
这是大模型的"幻觉"现象，即生成看似可信但实际不准确或完全虚构的内容。
原因包括：训练数据中的不准确信息、统计模式预测而非事实检索的工作方式，以及模型倾向于生成流畅而非准确的回答。当模型不确定答案时，它会基于训练数据中的模式"编造"看似合理的回复，甚至引用不存在的来源。
06 为什么模型对敏感话题(如政治、台湾问题)会回避或拒绝回答?
大模型通常配备内容安全过滤系统，限制对某些话题的回应。
这些限制基于法律法规要求、开发团队的安全策略、避免误导性内容传播和减少社会争议等考虑。
不同模型有不同的限制范围，这也是为什么有些模型对某些问题可以回答，而其他模型则回避。
07 为什么对专业领域知识(如编程、医学)回答不准确?
虽然大模型接触过广泛的知识，但专业领域知识在训练数据中的占比较小，且专业知识需要深度理解而非表面模式识别。
模型可能掌握了专业术语，但缺乏真正理解和应用专业知识的能力。随着模型规模增大和专业微调的发展，这方面正在改善，但专业知识问题仍是大模型的挑战领域。
08 为什么在一些常识性问题上也会出错?
大模型基于统计规律而非真实世界知识运作。它们可能混淆相似概念，或将训练数据中的错误信息视为正确。
模型对抽象概念和常识理解有限，只能模仿而非真正理解这些概念。虽然较新的模型在常识推理上有所改进，但这仍是AI系统的基本局限之一。
没有想要的功能类
09 为什么图片识别功能经常失败或解析结果不准确?
多模态(如图像识别)功能需要专门的训练和技术架构。许多语言模型在图像理解方面的训练不足，或图像处理组件与文本理解组件集成不完善。
此外，图像识别比文本理解需要更多计算资源，在资源受限时容易失败。系统负载高时，图像功能通常最先被限制以保障核心文本功能。
10 为什么模型不支持语音输入或朗读功能?
语音功能需要额外的技术组件：语音识别(将语音转为文本)和语音合成(将文本转为语音)。
这些不是大语言模型的核心功能，需要单独开发和集成。
许多产品团队优先开发文本理解能力，将语音功能放在次要位置。语音处理也增加服务器负担，在资源有限时可能被省略。
11 为什么不同模型(如ChatGPT、豆包、DeepSeek)能力差距明显?
模型间的能力差异源于多方面因素：训练数据规模和质量(更多高质量数据通常带来更好性能)、模型架构和参数规模(通常越大越强)、优化和微调方法的不同、研发团队的技术积累，以及产品定位和重点领域不同(有些优先发展推理能力，有些注重创意写作等)。
12 为什么对残障人士(如视障用户)的支持不友好?
无障碍功能通常是产品开发后期才考虑的特性，而非核心功能。
与屏幕阅读器的兼容性、语音反馈等功能需要额外的技术支持和用户界面设计。
随着AI产品主流化，无障碍设计正逐渐受到更多重视，但目前大多数产品仍处于基本功能开发阶段，无障碍支持有限。
用着真不顺手类
13 为什么模型难以处理复杂问题或缺乏真正的思考能力?
大模型本质上是基于统计规律预测文本的系统，而非具有理解力的智能体。
它们通过识别训练数据中的模式来生成似是而非的回答，但缺乏真正的因果推理能力。
在需要多步骤逻辑、专业领域知识或创新思考的问题上，模型容易产生表面化回答或推理中断。
14 为什么模型回答风格过于啰嗦或公式化?
大模型在训练过程中接触了大量正式、详尽的文本资料(如学术论文、百科全书)，因此倾向于模仿这种写作风格。
此外，许多模型经过调整，优先提供全面而非简洁的回答，以确保信息完整性。
安全机制也使模型倾向于更谨慎、更正式的表达方式，以避免可能有争议的简短回复。
15 为什么无法记住我的聊天历史或退出后忘记之前对话?
大多数公开AI产品采用无状态设计，每次会话独立处理，不长期保存用户对话历史。
这样设计有几个原因：保护用户隐私、减少服务器存储负担、避免模型记住错误信息，以及防止通过历史对话操纵模型。虽然技术上可以实现长期记忆，但商业产品通常主动限制这种能力。
16 为什么对于多轮对话理解能力有限，容易"断链"？
大模型处理多轮对话面临三大挑战：
上下文窗口有限，只能看到最近一定量文本；难以维持长期一致性，对话越长越容易"遗忘"早期信息；倾向关注最新输入而忽视之前上下文。
在复杂推理中，每个步骤的小错误都可能累积，导致推理偏离正确轨道。
注：本文创作中使用AI优化工作流-DeepSeek辅助分析数据+人工整理+Claude核对而成。