自开年以来，DeepSeek成为提及最多的AI提效工具，很多人拿它写文章，写代码。为验证其在合同审核场景的适用性，昨天我用DeepSeek-R1对一份3000字的技术服务合同进行了3轮审核，重点关注审核严谨性、处理效率及用户体验。

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在首次测试中，系统在合同上传后不到一分钟即生成审查报告，准确识别出签订日期不一致等显性错误。AI在基础信息校验方面的优势显著，尤其在标准化格式核验及简单错误识别领域，其效率远超传统人工审查。

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为验证结果稳定性，我使用相同提示词二次提交合同。结果生成的报告和第一次存在明显差异。比如，在付款条件和违约责任等关键条款的风险提示上，系统给出了不同的结论。

第一次审核结果和第二次审核结果对比

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于是，我又调换了合同首尾页的甲乙双方信息进行了第三次测试，这次DeepSeek在主体信息栏仍然标注“名称准确”，没能发现首尾页信息矛盾的问题。

这说明其在跨页信息比对方面还存在逻辑盲区，对合同结构化要素的关联性校验不够完善。

合同原文

系统未审核出甲乙方矛盾的问题

同时，合同原文明确约定第四期付款需同时满足“验收合格后满一年”和“发票收到后”两个条件，但系统只识别“验收合格后满一年”这个单一条件，没有建立正确的“且”关系逻辑链。

合同原文需要满足两个条件

系统只识别到单一条件

在整个使用过程中，系统还多次弹出“服务器繁忙”的警告，导致审核进程意外中断，体验感不佳。

总结一下

综合测试结果，DeepSeek在合同审查场景呈现以下特性：

基础错误审查效率较人工提升显著；

内置法律知识库可对常规条款提供合规建议；

轻量化特性适配个人用户及已部署本地服务企业的补充性需求。

但在专业审核场景中，仍建议采用企业级智能审查系统——该类平台通常对接专业法律大模型，并且基于专业的合同审查规则库和RAG技术，能有效规避大模型幻觉问题，确保审核结果的准确性和一致性。

金现代合同审查场景及条款沉淀