国产AI模型DeepSeek的爆火，成为AI圈的热门话题。作为一个开源大模型，它的定位和宣传引发了广泛关注。抱着好奇心，我决定亲自体验一番。
作为程序员，我日常使用AI有两个需求，首先是编写代码，其次是在完成一篇文章之后优化文章，主要是使用AI消除错别字，不通顺语句。聚焦在代码编写和文章优化两个实际场景上。经过一段时间的使用，我的结论是：DeepSeek未来可期，但目前的表现还不够好。
访问：https://www.deepseek.com/
代码编写：基础够用，但欠缺深度
在代码编写的场景中，DeepSeek展现了一定的能力，但也暴露了一些不足。比如我需要生成一个Python脚本，用来处理一个包含多段文字的TXT文档，并将文档内容按段落分割后保存到多个新的TXT文件中。我向DeepSeek描述了需求：“读取一个TXT文档，将内容按段落分割，并分别保存到多个文件中。”它快速生成了一段代码，逻辑看起来清晰，初步满足了我的需求。
然而，在实际运行中，我发现生成的代码并不能正确处理文档的格式。比如，原始文档中段落之间的多出来的空行被忽略了，导致分割后的内容出现了合并错误。此外，生成的代码在保存文件时没有考虑文件命名的规范性，导致文件名重复覆盖的问题。这些问题让我不得不手动调整代码，增加对段落空行的识别逻辑，并改进文件命名方式。虽然调整后代码可以正常运行，但对于不熟悉文本处理的用户来说，这些问题可能会让人感到困惑。
值得一提的是，DeepSeek在代码注释方面的表现依然不错。生成的代码中包含详细的注释，逐步解释了每一部分的功能。这对于新手来说非常友好，尤其是在学习如何处理文件和字符串时能提供很大帮助。然而，当我尝试让它生成更复杂的文本处理代码，比如需要识别特定格式的文本（如Markdown或HTML），它的表现就显得力不从心，生成的代码需要大量调整才能使用。
总体来看，DeepSeek在处理简单的文本任务时表现尚可，但对于格式复杂或处理逻辑较多的场景，它的能力还不足以完全胜任。这也表明，虽然它可以作为一个基础的代码助手，但在更高要求的场景下，仍需要用户具备一定的编程经验来弥补其不足。
文章优化：逻辑清晰，但稳定性不足
在文章优化方面，DeepSeek的表现逻辑清晰但不够稳定。我选择本篇文章片段进行测试，这段文字内容较为混乱，逻辑不够清晰，还存在一些用词重复和错别字的问题。我希望通过DeepSeek的优化，让这部分文字变得更有条理、更流畅。
DeepSeek的优化结果在逻辑梳理方面表现不错。它能够提炼出段落中的关键信息，并重新组织语言，使主要内容更突出，逻辑更加清晰。同时，错别字的修正也比较准确，即使是一些不太明显的错误，它也能有效识别并纠正。然而，它的表现并不总是稳定。在一些复杂的句子中，DeepSeek偶尔会出现理解偏差，导致优化后的内容与原意不符，甚至会遗漏某些重要信息。这种不稳定性让我不得不仔细检查输出结果，并手动调整不准确的部分。
此外，DeepSeek在语言润色上的表现依然较为保守。对于冗长或啰嗦的句子，它大多仅调整了句式，而没有进一步简化或提升语言的优雅度。这让我在后续仍需要花时间进行润色，以达到预期效果。
总体而言，DeepSeek在优化文章片段时，能够胜任基础的逻辑梳理和错别字修正工作，但其结果的稳定性还有待提升。如果你需要快速优化普通文本，它是一个不错的工具；但在处理复杂内容或追求高质量输出时，仍需要用户具备一定的审校能力来弥补其不足。
