处理复杂问题时，系统的性能受到多方面因素的影响。首先，系统所处理的问题本身的复杂程度是至关重要的。如果问题涉及大量变量、关联复杂或需要深度分析推理，系统可能需要更多时间和资源来解决。此外，数据量的大小也会对系统性能产生显著影响。当系统需要处理大规模数据集时，可能会面临计算资源不足、内存不足等问题，进而影响系统整体性能。
另外，系统所采用的算法和模型对性能同样起着至关重要的作用。不同的算法和模型适用于不同类型的问题，而且它们的计算复杂度和准确率也有所不同。如果选择了不合适的算法或模型，系统可能会耗费更多的时间和资源，甚至无法达到预期的效果。因此，在处理复杂问题时，系统需要选择合适的算法和模型以提高性能。
此外，系统的硬件和软件环境也对性能产生重要影响。如果系统运行在性能较差的硬件上，可能会导致处理速度慢、响应延迟等问题。而且，系统所使用的软件版本、依赖库等也可能对性能造成影响。因此，在处理复杂问题时，保证系统的硬件和软件环境的优化是提高性能的关键。
综上所述，处理复杂问题时系统的性能取决于问题本身的复杂度、数据量的大小、算法模型的选择以及硬件软件环境的优化。系统需要综合考虑这些因素，以提高性能并有效解决复杂问题。