引言
DeepSeek 是由深度求索（DeepSeek）推出的一系列大语言模型，因其在中文理解、代码生成等方面表现优异而广受关注。然而，许多用户注意到：该模型的知识和训练数据普遍截止于 2023年。这并非偶然，而是由多重技术和战略因素共同决定的。
主要原因分析
- 训练数据收集周期限制：大模型训练需海量高质量文本，数据清洗、去重、标注等流程耗时数月甚至一年以上。为确保模型稳定性，通常会设定一个明确的数据截止点。
- 版权与合规风险控制：使用2023年之后的数据可能涉及未授权内容或敏感信息，设定截止时间有助于规避法律与伦理风险。
- 模型版本管理需要：固定数据截止时间便于版本迭代与性能对比。例如 DeepSeek-V1 基于2023年前数据，V2 可能扩展至2024年，形成清晰演进路径。
- 计算资源与成本考量：持续更新训练数据将显著增加算力开销。在模型效果边际收益递减的情况下，选择合理截止点是工程上的最优解。
对用户的影响
由于知识截止于2023年，DeepSeek 在回答2024年及以后发生的事件（如新政策、科技突破、体育赛事等）时可能存在信息缺失。建议用户结合实时搜索引擎获取最新资讯，或将 DeepSeek 用于逻辑推理、代码辅助、历史知识等其擅长领域。