一、选对模式，事半功倍

    DeepSeek提供基础模型（V3）、深度思考（R1）和联网搜索三种模式，针对不同场景灵活选择：

    1.1、基础模型（V3）

    • 定位：快速响应的百科助手

    • 特点：

    • 默认模式，无需勾选功能

    • 支持日常问答、文本生成等基础任务（如“解释量子力学”）

    • 响应速度极快（平均1秒内）

    • 适用场景：日常问答首选，响应快，适合百科查询、简单任务

    1.2、深度思考（R1）

    • 定位：逻辑推理专家

    • 特点：

    • 专攻复杂问题（数学证明、代码调试、学术分析）

    • 支持思维链展示，推理过程全透明

    • 响应较慢（复杂问题需2-3分钟）

    • 适用场景：专攻复杂推理，如数学题、代码调试

    1.3、联网搜索

    • 定位：实时信息捕手

    • 特点：

    • 基于RAG技术整合网络最新数据

    • 支持查询动态事件（如“2025春晚《秧bot》技术解析”）

    • 使用技巧：

    • 避免与R1模式同时启用，以防逻辑冲突

二、性能对标：与主流模型的横向对比

    2.1、V3对标GPT-4o

    DeepSeek的V3模型堪比GPT-4o，二者的设计理念和应用场景非常相似。

    V3采用了Moe架构，拥有671B的参数量，能够在百科知识领域提供快速响应。

    2.2、R1对标o1

    R1是DeepSeek的深度推理模型，和OpenAI的o1模型非常类似。

二者都在处理推理、深度思考以及复杂逻辑问题时，展现出了非凡的能力。

    R1采用了660B的参数，并且在强化学习和后训练方面表现出色。

R1更擅长逻辑推理和复杂问题的解答，在这一点上，R1已经超越了o1模型。

三、知识更新至2024年7月

    目前，DeepSeek的预训练数据（你可以理解为模型已学习的知识），已经更新至2024年7月。

    但对于之后的新闻或技术动态，DeepSeek的联网搜索模式就显得尤为重要，

    它能够根据网络实时获取最新信息，弥补知识库的空白。

    所以，2024年7月前的问题基本上不需要打开联网功能。

    而之后的问题（比如2025年诺贝尔奖得主是谁？春晚秧Bot），

    DeepSeekZ目前并未学习，建议开启联网功能，效果更佳。

四、提示词核心：准确表达

    DeepSeek，无论是V3还是R1模型，都是不太吃提示词的，只需要做到准确表达即可。

    通用提示词模板 = 身份 + 目标

    适当情况下，也可以补充一些背景信息：通用提示词模板 = 身份 + 背景 + 目标

    还可以是：通用提示词模板 = 身份 + 背景 + 目标 + 限制条件

    不管哪个模板，其核心都是准确表达。

    能够做到准确表达，说人话，就已经完全够用了。

    所以，过去你们学的那些结构化提示词，从现在起，就可以大胆地丢掉了。

五、与DeepSeek沟通，尽量说人话

    最好的提示词，就是没有提示词，说人话就可以，在会动脑子的deepseek面前，不用玩心思，真诚才是必杀技。

    越是直白、俗气，就越能激发它的潜能。

六、如何去除DeepSeek的AI味

    过去，我们经常吐槽AI生成的东西带有明显的"AI味"。

    其根源就在于模型过分追求结构化输出，习惯性地运用"首先、其次、然后、总而言之"等规范性的衔接词，使得内容显得过于程式化和刻板。

    而作为具有强烈感性特征的生物体，人类对这种理性至上的文字形式实在难以忍受，尤其是当文字呈现出八股文式的呆板架构或学术文体的生硬风格时，更是令人昏昏欲睡。

    那么这种情况，建议你加一句提示，比如：

    1、我是一名小学生 / 请用小学生能听懂的话解释。

    2、说人话

    3、用中学生都能听懂的语言

    4、非专业人士都能听懂

    提问的时候加上上述这些提示，就可以极大地去除DeepSeek 的AI味了。

七、活用联网搜索

    以o1为代表的推理模型，基本上都是不能联网的。

    而联网搜索是DeepSeek的一大亮点，它让模型在回答时不仅仅依赖预训练数据，还能实时从网络上检索最新的信息。

    你可以问到2024年7月以后发生的事件，或者某些新兴技术领域的问题，DeepSeek都能通过联网搜索为你提供更准确、及时的回答。

    而DeepSeek，是少有的支持推理+联网的模型。

八、活用上传附件

    除了联网搜索，DeepSeek还支持上传附件功能，这为用户提供了更多个性化的体验。

    通过上传附件，你可以将自己的私密资料、知识库、甚至是一些需要深度推理的材料直接交给DeepSeek，让它基于这些专有的文件进行分析和推理。

    DeepSeek的推理模型，不仅能联网，还支持上传附件（最多不超过50个，每个不超过100MB）。

    推理+上传附件，可以做更多本地化、私密化的东西，比如你自己的知识库或者内部资料。

    让其基于自有知识库进行推理和思考。

九、通过持续追问，获取详细答案

    运用持续追问的技巧，能够帮你快速搞清楚一个复杂问题，大致步骤如下：

    1. 初始提问：“如何做好短视频脚本？”

    2. 细化追问：“如何在前3秒吸引观众？”

    3. 案例扩展：“举一个美食类账号的开头案例”

十、R1模型的三个开放特性

    对于深度思考（R1）模型，DeepSeek做到了三个重要的开放特性，让R1不仅仅是一个“黑盒”模型，它的思维过程、训练技术和模型参数都是透明开放的。

    10.1、思维链全开放

    R1的思维链是完全开放的，用户可以看到模型进行推理时的每一步逻辑。

    这不仅是一个回答，而是一个完整的思考过程。

    通过这种方式，用户能获得最终答案，还能够理解AI是如何得出这个结论的。

    10.2、训练技术全部公开

    DeepSeek采用了RL（强化学习）技术，通过极少的标注数据提高了推理能力。

    所有的训练技术，包括模型的后训练过程和数据增强方法，都是公开的。

    这让广大网友都能深入理解模型的训练过程，并且可以根据需要进行调整和优化。

    10.3、开源模型

    DeepSeek还将R1的部分模型进行开源。

    虽然R1模型本身的参数高达660B，仅为GPT-4o的1/6（输入$0.25/百万token）通常只有大公司才能使用， 但DeepSeek也为社区提供了更小的开源模型，让更多的开发者和研究者可以使用。

    最小的模型只有1.5B参数，适合个人开发者进行实验和开发。

    这格局太顶了，帮助全球的开发者共同推动AI的发展。

避坑提醒  

• 别同时开“深度思考+联网”，易卡顿。  

• 复杂问题用R1，简单问题用V3，省时高效。

   （信息来源：https://mp.weixin.qq.com/s/kk3Q5SOVuqDVuwHJ87Nvgg）