作者：LegalMVP律海芒芒

DeepSeek大火，被接入到了各大平臺，各行各業，包括咱們法律行業。

不管在哪里，你都能看到DeepSeek的身影。

而且，隨著DeepSeek官網自身承載能力的增強，卡頓的現象也明顯減少了。

這都給我們法律人提供了極強的便利，而且還是你不用花錢就能享受到的。

但是不得不說，這個免費的大便宜被我們占了，這里的坑，也正對著我們虎視眈眈。

不信，看看下面這5大坑，你有中招嗎？

01 聯網狀態下，被互聯網的信息垃圾“投毒”02 聯網狀態下，未交叉驗證微信公眾號生態里的內容03 以為用了接入DeepSeek R1的其他大模型，就獲得了滿血版DeepSeek04 以為本地化部署DeepSeek，就獲得了滿血版的DeepSeek05 付費買了多個大模型、課程，收藏了N篇使用攻略，但是自己一直疏于使用

01

聯網狀態下，被互聯網的信息垃圾“投毒”

舉個例子：

大家使用DeepSeek聯網搜索的時候，有沒有覺得它的答案不那么靠譜？

只要你花點時間看看聯網搜索的網頁來源和AI深度思考的過程，你背后絕對會驚出一身冷汗。

比如，我們經常看到，聯網模式下DeepSeek抓取的信息大多是來自某律網、律某網這類平臺。

這些平臺本身就是做流量生意的，而不是做內容生意，匯集在這些網頁上的法律知識內容，都是一些低質量、未經驗證的法律知識問答。

此外，即便內容是來自騰訊網、新浪、搜狐、網易、頭條這些傳統知名的門戶網站，也未必站得住腳。

而且，現在已經有大量的人意識到了靠投喂AI信息來做廣告的玄機，你得到的AI回答，很可能是被別有用心的人給“投毒”過的。

正確操作：

把你自己確認過的優質內容整理成文檔，在關閉聯網模式的情況下，喂給DeepSeek。雖然麻煩一些，但AI生成的內容相對來說會更靠譜。

你也可以有意識地在日常收集抖音、小紅書、知乎這些平臺的優質內容，搭建起自己的知識庫，這樣在使用AI生產內容時才不至于被“投毒”。

02聯網狀態下，未交叉驗證微信公眾號生態里的內容

因為數據來源限制，除了騰訊元寶，包括DeepSeek官方在內的其他大模型工具，都無法聯網搜索、總結、分析微信公眾號數據庫里的內容。

微信搜索作為一個獨立的生態系統，里面整合了公眾號、小程序、視頻號等各類內容，匯聚了大量優質內容的創作者。

在微信搜索生態里，搜索靠前顯示的內容，都是經過篩選后，受大部分用戶歡迎的文章，更加高質可靠，且微信搜索中的內容更新速度快，廣告內容少，用戶可以獲取一手信息，這對我們來說非常重要，能讓律師保持對信息的敏銳度。

如果你未交叉驗證微信公眾號的內容，你通過DeepSeek得到的回答質量，通常會有所損毀。

舉個例子：

比如，該問答下，DeepSeek沒有引用任何微信公眾號的內容，反而引用了很多看起來質量不高的內容作為推理的素材：

正確操作：

這里，我們要給大家推薦一個AI工具，那就是騰訊元寶——它作為唯一一個接入微信公眾號數據的AI工具，其聯網搜索覆蓋了微信公眾號、視頻號等騰訊生態內容及互聯網權威信息來源。而且，騰訊元寶也接入了DeepSeek R1。

就如我們前面所說，微信公眾號等內容平臺上的信息質量較高，這使得騰訊元寶在提供信息時，能給到更穩定、實時、全面和準確的回答，更好地滿足我們對信息準確性和可靠性的需求。

03以為用了接入DeepSeek R1的其他大模型，就獲得了滿血版DeepSeek

緊接上一條，也許你已經知道這些部署DeepSeek R1的平臺，并已在使用中。又或者你剛剛看完上一條正準備去試用。

我都要再提醒你一點，有些平臺即使接入了DeepSeek R1，也并不是滿血版的DeepSeek，而是蒸餾版。

“滿血版”DeepSeek指DeepSeek-R1 671B模型，這是DeepSeek系列中參數規模最大、能力最完整的版本，參數規模小的，還有32B和7B等版本，俗稱“蒸餾版”。

671B、32B和7B模型的區別主要在于參數量大小、性能和適用場景：參數量越大，模型越“聰明”，但對硬件要求越高，推理速度越慢，就像不同大小的“知識庫”：

• 671B模型就像一個巨大的圖書館，知識豐富，能回答各種復雜問題，但需要很大的空間（硬件）來存放，運行速度也較慢。

• 32B模型是一個中等大小的圖書館，知識量稍少，但運行速度更快，硬件要求也低一些。

• 7B模型則像一個小書店，知識量有限，但運行速度快，對硬件要求低，適合快速使用。

舉個例子：

據大模型之家網友實測，Deepseek-R1 7B版本在生成貪吃蛇游戲代碼時存在明顯bug。只是一張靜態的圖片，蛇無法移動。而Deepseek-R1 32B的生成的游戲程序可以正常運行，可以通過鍵盤方向鍵控制蛇的正常移動，同時面板可以正常計分。

這部分案例舉例來源：http://www.senqingzn.com/dy/article/JO4JK7MQ05118O92.html0，大家可以了解具體情況。

正確操作：

“滿血版”DeepSeek-R1 671B在性能、功能和穩定性上全面領先于第三方平臺部署的蒸餾版模型。對于普通用戶，建議優先選擇支持“滿血版”的平臺（如騰訊元寶、訊飛開放平臺等），以獲得最佳體驗。

但需要注意的是，有些產商雖然宣傳自己是滿血版，但實際上并不一定是真的滿血版。

而對于開發者或企業用戶，可根據需求選擇蒸餾版進行本地部署，但需注意其性能限制。

04以為本地化部署DeepSeek，就獲得了滿血版的DeepSeek

之前我們在上一彈分享中，講到隱私保護時，正確操作建議中就提到了本地化部署，不過本地化部署到底是個啥？

舉個例子：

本地部署就是將DeepSeek模型下載并安裝到本地設備（如個人電腦、服務器等）上，使其能夠在本地運行，無需依賴網絡連接或第三方平臺。這種部署方式提供了更高的數據安全性和信息私密性，同時允許用戶根據自己的需求進行定制和優化。

優勢:

• 數據安全：數據在本地處理，不會通過網絡傳輸，能確保數據的私密性和安全性。

• 高性能：本地部署可以充分利用本地硬件資源，提供更高的性能和更低的延遲。

• 定制化：用戶可以根據自己的需求對模型進行微調和定制，滿足特定的業務需求。

劣勢:

• 技術門檻：需要一定的技術背景和操作經驗，對非技術用戶來說可能較為復雜。

• 硬件要求：本地部署需要一定的硬件資源，如高性能的 CPU、GPU 等，可能會增加成本。

• 維護成本：需要用戶自行維護和更新模型，確保其正常運行。

正確操作：

對于處理敏感數據、打造自己的知識庫、或需要高度定制化的律師或律所推薦使用本地部署 DeepSeek，畢竟本地部署在數據安全、隱私保護、成本可控性、定制化和抗風險能力方面具有顯著優勢。

對于沒有那么高需求的法律人，我們要正確認識，不盲目跟風本地部署，按需選擇就好。畢竟本地部署對設備的要求很高，可能即便完成了本地部署，最后只能搭載7B的算力，反而拉低了解決問題的效率。

05付費買了多個大模型、課程，收藏了N篇使用攻略，但是自己一直疏于使用

舉個例子：

百度、小紅書、抖音上隨便一搜，就是各種大模型指南、攻略、課程。

現在，律協、各大法律平臺也都在鋪天蓋地地給你推DeepSeek課程。

很多人刷到的時候眼前一亮火速點贊、評論、收藏、購買，秉持收藏了、購買了，就是學會了、賺到了，到頭來只是徒留這些干貨在收藏夾吃灰。

我們常說：“工具決定技能的下限，思維決定技能的上限。”有資料收藏癖，但就是一直不用，就算掌握再多“攻略”，你也沒辦法獲取工具帶來的價值。

尤其是對于大模型這類強大的工具，只有通過不斷的實踐和應用，才能為我們帶來實質性的幫助。

再加上大模型的發展太迅速了，之前學的給ChatGPT用的提示詞，現在給DeepSeek用，就不管用了。所以，如果一直在搜集資料，一直在學、在看而不用起來，永遠沒辦法享用到最新的技術成果。

總之，資料的收藏、課程的購買只是第一步，最重要的是如何將這些資源轉化為實際落地的運用。

只有不斷實踐，我們才能真正發揮大模型的潛力；只有多用，大模型才會給你帶來實打實的好處。

正確操作：

1.不要看，要每天用

多創造性開發AI的使用場景，不要被自己的想法局限了AI的使用。工作中遇到問題了，可以和AI探討，從AI這里找找靈感；每天堅持和AI對話，讓它做生活中的小助手；測試AI的能力邊界，發掘更多的使用禁忌。

2.加入相關的學習打卡社群或論壇

加個小群相互幫助監督，保持對學習的熱情和好奇心。在社群中，可以與其他學習者交流學習經驗、分享學習資源、互相鼓勵和支持。

06結語

以上，是我們分享的第五彈法律人使用DeepSeek避坑指南。助力大家在使用各個端口的DeepSeek時，能更好區分，合理使用。

請記住，真正的法律AI進化論不在收藏夾里，而在每一次精準提問、交叉驗證與場景落地的實踐中。

在AI的風口下，如何更好地理解AI的邊界，避免AI幻覺，避免因過度依賴技術而陷入誤區？

我們總結了24大使用禁忌避坑指南，讓DeepSeek成為律師真正靠譜的「智庫大腦」：