DeepSeek从入门到精通

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1. DeepSeek简介

DeepSeek从入门到精通
名称 DeepSeek 语言 中文、英文、日文等多种语言
上线时间 2022年11月30日 最近更新时间 2025年2月27日
开发商 幻方量化 网址 https://deepseek.com

DeepSeek（深度求索）是2023年成立的中国AI公司，专注于大型语言模型研发，由幻方量化创始人梁文锋创立。公司凭借自研训练框架和充足算力，在短时间内跻身全球AI领先企业行列。

2025年1月，其移动应用登顶美国iPhone下载榜，其AI模型性能媲美全球顶尖产品但成本更低。DeepSeek推出两大系列模型：通用型的V系列和专注推理的R系列。其V3模型采用混合专家架构，总参数6710亿，但每次计算仅激活约370亿参数。公司商业模式包括API服务和开源部分模型，已获亚马逊AWS Bedrock等平台采用，并致力于成为全球领先的AI基础设施提供商。

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DeepSeek从入门到精通

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3. DeepSeek V3与R1模型对比

DeepSeek推出的V3和R1模型均为大型语言模型，但在设计定位、核心架构、性能特点及适用场景上存在显著差异。清晰理解这些差异，有助于用户根据具体需求做出最佳选择。

① 核心定位与能力差异

  • DeepSeek V3：通用型多面手，追求性价比
    • 定位：一款通用型大语言模型，旨在满足广泛的商业与研究需求。
    • 核心能力：在自然语言处理 (NLP)、知识问答、内容生成等任务中表现稳健，尤其擅长多语言处理和常规自然语言理解。其设计目标是提供高性价比的AI服务。
  • DeepSeek R1：复杂推理专家，追求极致性能
    • 定位：专为复杂推理任务打造的高性能模型。
    • 核心能力：在数学、代码生成、逻辑推理等领域展现卓越能力，注重推理的深度与精度。适用于需要深度逻辑分析和高计算要求的场景，如科学研究、算法交易等。

一言蔽之：V3 强于通用与多语言，注重性价比；R1 精于复杂推理，追求顶尖性能。

② 架构设计与计算特性

  • DeepSeek V3：高效的混合专家 (MoE) 架构
    • 采用先进的混合专家 (MoE) 架构。尽管模型总参数量高达6710亿，MoE架构在单次推理时仅激活部分“专家”模块（约370亿参数）。
    • 优势：显著节省计算资源，提升响应速度，使其在处理大规模任务和多语言问题时保持高效。
  • DeepSeek R1：深度的稠密Transformer架构
    • 采用传统的稠密Transformer架构，在推理过程中全面激活所有模型模块。
    • 优势：能更有效地处理复杂长上下文信息，进行更深层次的推理。相应地，计算资源消耗也更高，适合对计算能力有较高要求的任务。

架构对比：V3 (MoE) 为效率优化，R1 (稠密) 为深度推理设计。

③ 性能表现侧重

  • DeepSeek V3：通用性与速度并重
    • 在各类通用自然语言处理任务中表现出色，响应速度快，能为智能客服、实时内容创作等对实时性要求高的应用提供快速、精准的反馈。
  • DeepSeek R1：推理能力卓越，挑战顶尖水平
    • 在复杂推理任务，特别是数学推理、代码生成和逻辑推理方面实力强劲，其计算精度和推理能力在这些领域被认为可与OpenAI GPT-4等顶尖模型媲美。

性能总结：V3通用且快速；R1推理精准强大。

④ 核心应用场景

  • DeepSeek V3：广泛的商业应用
    • 凭借其通用性、高性价比和快速响应，适用于：
      • 智能客服、内容生成、机器翻译
      • 广告推荐、教育辅导
    • 尤其适合需要实时处理和大量并发请求的商业场景。
  • DeepSeek R1：专业的科研与高端技术领域
    • 面向对计算能力和推理深度有极致要求的场景：
      • 科学研究（复杂数据分析、模型验证）
      • 算法交易、金融建模与智能投研
      • 复杂代码生成与优化
    • 更适合科研机构、技术研发团队及对AI性能有极致追求的用户。

场景定位：V3服务大众商业；R1赋能专业及高端技术。

⑤ 性价比与资源需求

  • DeepSeek V3：高性价比之选
    • MoE 架构显著降低了单次推理的计算成本，实现了性能与效率的平衡，是企业和商业应用中高性价比的理想选择，尤其适合高并发、大规模处理任务。
  • DeepSeek R1：高性能，高资源投入
    • 强大的推理能力伴随着相对较高的计算资源消耗。更适合计算资源充裕，且对性能有极致追求的科研机构和高端用户。

资源考量：V3性价比高，资源友好；R1性能优先，资源需求较高。

⑥ DeepSeek R1与V3核心区别一览

特性 DeepSeek V3 DeepSeek R1
模型定位 通用型大语言模型，高性价比 复杂推理专家，高性能模型
核心能力 通用 NLP，多语言处理，快速响应 复杂推理 (数学/代码/逻辑)，深度分析
模型架构 混合专家 (MoE)，高效 稠密 Transformer，深度推理
性能表现 通用任务优秀，速度快 复杂推理顶尖，精度高，能力强劲 (可媲美 GPT-4)
应用场景 智能客服、内容生成、机器翻译等通用商业场景 科研、算法交易、复杂代码生成、金融建模等高端技术领域
性价比 高，计算资源消耗相对较低 性能驱动，计算资源消耗相对较高
适用人群 追求性价比和通用性的企业用户、开发者 追求极致性能和复杂推理的科研人员、高端技术用户

4. 通用模型和推理模型区别

在人工智能领域，大语言模型（LLM）可分为多种类型，其中通用模型和推理模型是两个核心方向。它们在设计理念、技术架构和应用场景上存在本质区别。DeepSeek的V3和R1模型正是这两类模型的代表。

① 目标差异：广覆盖 vs 深思考

通用模型（如DeepSeek V3）追求“一模型应万变”，其设计目标是处理各类语言任务，具备全面的语言理解、生成、翻译与对话能力。它更注重知识广度和多任务适应性。

而推理模型（如DeepSeek R1）则专注于复杂任务的逻辑推理与问题解决。其核心是构建清晰的思维链，具备因果分析、自我验证与纠错能力，尤其擅长处理编程、数学和科学分析等高思维负载场景。

② 技术差异：效率 vs 精度

V3使用的是混合专家（MoE）架构，模型总参数高达6700亿，但每次只激活一小部分，从而实现高效计算与快速响应。训练时采用多任务并行预训练策略，覆盖广泛领域，生成速度也进行了显著优化。

相比之下，R1采用稠密 Transformer 架构，尽管计算资源开销更大，但在深度思考任务中表现优越。它结合了强化学习和“思维链推理”机制，让模型具备逐步分析问题、发现错误并修正的能力。

③ 交互方式：快速输出 vs 显式推理

通用模型强调即时响应和自然对话体验，输出结果直接、风格多样，适合日常交互和内容生成。

推理模型则更注重推理过程的透明性，用户可以看到模型的分析步骤和思维路径。由于要进行推理规划，其响应通常略有延迟，但答案更具逻辑性和可靠性。

④ 应用场景：泛用需求 vs 高难挑战

V3适用于日常问答、内容创作、翻译、多轮对话等轻量级任务，在资源受限环境下也能高效运行。

R1更适合处理数学题、代码调试、科研分析、逻辑问答等需要严密思维的高复杂度任务，尤其在需要高准确率和可靠性的场合更具优势。

⑤ 选用建议：任务导向，动态切换

如果任务简单、对响应速度要求高，建议使用通用模型V3；若任务复杂、需要逻辑推理，则应优先选择推理模型R1。在实际部署中，两者可混合使用，先由通用模型进行初步判断，遇到高难问题再调用推理模型。

DeepSeek V3提示词技巧

DeepSeek V3作为一款强大的通用大语言模型，掌握有效的提示词技巧可以显著提升使用效果。本章将详细介绍DeepSeek V3的提示词工程方法和最佳实践，帮助用户充分发挥模型潜力。

提示词基本原则

准确表达为核心

与一些需要复杂提示词模板的模型不同，DeepSeek V3的一个显著特点是”不太吃提示词”，即不需要过于复杂的提示词结构就能获得良好的效果。使用DeepSeek V3的核心原则是准确表达。

具体来说：

  • 清晰明确地表达你的需求和目标
  • 避免冗长复杂的指令和限制
  • 直接描述你想要的结果，而非详细的过程指导

这种简洁直接的提示方式不仅降低了使用门槛，也符合DeepSeek V3的设计理念——让AI更好地理解人类自然的表达方式。

通用提示词模板

虽然DeepSeek V3不需要复杂的提示词，但一个基本的结构仍然有助于获得更好的结果。最简单有效的通用提示词模板是：

你是谁 + 你的目标

例如：

  • “你是一位经验丰富的财务分析师，请帮我分析这份季度报表的关键指标和趋势。”
  • “你是一位专业的科技记者，请为最新发布的量子计算突破撰写一篇新闻报道。”

这种简单的角色定位和目标描述，能够有效引导模型生成符合预期的内容。

高级提示词技巧

明确受众和风格

当你需要特定风格或面向特定受众的内容时，可以在提示词中明确指出：

请以[风格]的方式，为[受众]创作[内容]

例如：

  • “请以通俗易懂的方式，为高中生解释量子纠缠原理。”
  • “请以专业严谨的学术风格，为物理学研究者撰写关于暗物质最新研究的综述。”

提供上下文和背景

为DeepSeek V3提供充分的上下文和背景信息，可以显著提升输出质量：

背景：[相关背景信息]
当前情况：[具体情境描述]
需求：[明确的需求]

例如：

背景：我是一家中型电商公司的营销经理，负责新产品线的推广。
当前情况：我们即将推出一系列环保家居产品，目标客户是25-40岁的城市年轻专业人士。
需求：请设计一个为期3个月的社交媒体营销策略，包括内容主题、发布频率和关键信息点。

分步骤拆解复杂问题

对于复杂任务，将其分解为多个步骤可以获得更好的结果：

请帮我完成[复杂任务]，可以按以下步骤思考：
1. 首先分析...
2. 然后考虑...
3. 最后整合...

例如：

请帮我制定一个创业公司的商业计划，可以按以下步骤思考：
1. 首先分析市场机会和目标客户
2. 然后考虑产品定位和竞争优势
3. 接着规划营销策略和销售渠道
4. 最后整合财务预测和资金需求

使用示例引导输出格式

当你需要特定格式的输出时，提供示例是最有效的方法：

请按照以下格式提供[内容]：
[示例格式]

例如：

请按照以下格式提供五个创业点子：
1. [点子名称]：简短描述（1-2句）
   目标市场：
   潜在挑战：
   盈利模式：

例如：
1. 智能家居健康监测：开发集成于家居设备的健康监测系统
   目标市场：注重健康的中高收入家庭
   潜在挑战：隐私保护和数据安全
   盈利模式：硬件销售+订阅服务

特定任务的提示词技巧

内容创作类任务

对于内容创作，明确内容类型、长度、风格和关键点非常重要：

请创作一篇[内容类型]，主题是[主题]，长度约[字数]字，风格[风格描述]，需要包含以下关键点：[关键点列表]

例如：

请创作一篇科普文章，主题是"人工智能在医疗领域的应用"，长度约2000字，风格通俗易懂但专业准确，需要包含以下关键点：AI辅助诊断、医学影像分析、药物研发、个性化治疗方案、伦理考量。

代码开发类任务

DeepSeek V3在代码生成方面表现出色，可以通过以下方式提高代码质量：

请用[编程语言]实现[功能描述]，要求：
1. 代码简洁高效
2. 包含适当的注释
3. 考虑边缘情况和错误处理
4. [其他特定要求]

例如：

请用Python实现一个网页爬虫，能够从新闻网站提取标题、发布日期和正文内容，要求：
1. 代码简洁高效
2. 包含适当的注释
3. 考虑网站反爬机制
4. 支持将结果保存为CSV格式
5. 包含错误处理和重试机制

分析类任务

对于需要分析和推理的任务，提供充分的数据和明确的分析角度：

以下是关于[主题]的数据：
[数据内容]

请从[分析角度]进行分析，重点关注[关注点]，并提供[具体建议/结论]

例如：

以下是我公司过去12个月的销售数据：
[销售数据表格]

请从季节性波动、产品类别表现和区域差异三个角度进行分析，重点关注增长最快和下滑最明显的产品线，并提供针对性的销售策略建议。

提示词优化与迭代

反馈与迭代优化

获得最佳结果通常需要多次迭代。可以采用以下策略：

  1. 提供具体反馈：告诉模型哪些部分符合预期，哪些需要改进 你的回答在[方面]很好，但在[方面]需要改进。请调整以下内容：[具体调整要求]
  2. 逐步细化：从大方向开始，然后逐步细化 这个方向不错，现在请进一步详细说明[具体部分]
  3. 引导式修改：提供明确的修改方向 请保持[保留部分]的内容，但将[修改部分]调整为更[具体要求]的风格

常见问题与解决方法

在使用DeepSeek V3时可能遇到的常见问题及解决方法：

  1. 输出过于笼统
    • 解决方法：提供更具体的例子和期望输出格式
    • 例如：”请提供更具体的例子，最好包含实际数据和案例分析”
  2. 输出过于冗长
    • 解决方法：明确指定输出长度和重点
    • 例如：”请用不超过500字简明扼要地总结核心观点，避免不必要的背景介绍”
  3. 输出不够专业
    • 解决方法：明确要求专业级别和目标受众
    • 例如：”请以专业金融分析师的水平，为投资银行从业者撰写这份分析报告”
  4. 创意不足
    • 解决方法：鼓励创新思维和多角度思考
    • 例如：”请跳出常规思维，提供至少3个创新性的解决方案，不必拘泥于传统做法”

DeepSeek V3提示词的独特优势

与其他大语言模型相比，DeepSeek V3在提示词使用上有以下独特优势：

  1. 简洁有效：不需要复杂的提示词模板和冗长的指令，简单直接的表达即可获得良好效果
  2. 自然交流：更接近人类自然对话方式，降低了使用门槛
  3. 高效迭代：对反馈响应迅速，便于快速调整和优化
  4. 中文优化：对中文表达的理解和生成能力特别出色，中文提示词效果尤佳

实战案例分析

案例一：商业报告生成

初始提示词：

帮我写一份市场分析报告

优化提示词：

你是一位资深市场分析师，请为一家计划进入中国智能家居市场的美国科技公司撰写一份市场分析报告。报告应包含市场规模、主要竞争对手、消费者行为趋势、潜在机会和挑战等方面。请使用最新的行业数据，并提供具体的进入策略建议。报告风格应专业简洁，长度约2000字。

效果对比：优化后的提示词明确了角色定位、目标读者、内容要求和格式要求，生成的报告更加专业、全面且有针对性。

案例二：技术问题解决

初始提示词：

Python程序运行慢怎么办

优化提示词：

我正在开发一个Python数据处理应用，处理约100万条记录时运行速度非常慢（处理完需要约30分钟）。主要瓶颈似乎在数据过滤和聚合操作。我使用的是Pandas库和基本的Python循环。请作为一位Python性能优化专家，提供具体的优化策略，包括代码结构改进、算法优化、并行处理可能性和适用的Python库。请提供示例代码片段说明关键优化点。

效果对比：优化后的提示词提供了具体的问题背景、当前实现方式和期望的解决方案类型，生成的回答更有针对性和实用性。

案例三：创意内容生成

初始提示词：

写一个科幻故事

优化提示词：

请创作一个2000字左右的近未来科幻短篇故事，背景设定在2050年的上海，主题探讨人工智能与人类记忆的关系。故事应包含以下元素：一位记忆科学家、一个能够存储和修改记忆的AI系统、一段被篡改的关键记忆。风格偏向硬科幻，注重科学细节的合理性，同时包含深刻的人文思考。故事结构应有明确的开端、冲突和结局，以及出人意料的转折。

效果对比：优化后的提示词明确了故事类型、背景设定、主题、关键元素和风格要求，生成的故事更加丰富、连贯且有深度。

总结与最佳实践

使用DeepSeek V3的提示词最佳实践总结：

  1. 保持简洁明确：直接表达需求和目标，避免不必要的复杂指令
  2. 提供充分上下文：包括背景信息、当前情况和具体需求
  3. 明确角色与受众：指定模型应扮演的角色和内容的目标受众
  4. 使用示例引导格式：通过具体示例说明期望的输出格式和风格
  5. 分步骤处理复杂任务：将复杂问题分解为可管理的步骤
  6. 迭代优化：根据初步结果提供反馈，引导模型调整输出
  7. 具体胜于抽象：提供具体的细节、数据和例子，而非抽象的概念
  8. 关注核心需求：明确最重要的需求和期望，帮助模型把握重点

通过掌握这些提示词技巧，用户可以充分发挥DeepSeek V3的潜力，获得更加精准、高质量的输出，提高工作效率和创作质量。记住，与DeepSeek V3的交互更像是与一个聪明的助手对话，而非编程一个机器——清晰自然的表达往往能获得最佳效果。

DeepSeek R1提示词技巧

DeepSeek R1作为一款专注于推理能力的大语言模型，其提示词技巧与通用模型有着显著不同。本章将详细介绍DeepSeek R1的提示词工程方法和最佳实践，帮助用户充分发挥这款推理模型的潜力。

R1提示词的革命性变化

“没有技巧”的技巧

DeepSeek R1的最大特点是其提示词技巧可以概括为”没有技巧”。与传统大语言模型需要精心设计提示词不同，R1模型的提示词简单到像日常聊天一样自然。这种简化不是能力的退步，而是技术的进步——AI正在向人性靠拢，而不是逼着人类学习复杂的”提示词工程”。

具体来说，使用DeepSeek R1时：

  • 不需要角色设定
  • 不需要思维提示
  • 不需要结构化提示词
  • 不需要给实例
  • 不需要复杂的指令

这种提示词进化可以概括为：简单提问→复杂指令→重归简单。DeepSeek R1代表了这一进化的最新阶段，让用户能够以最自然的方式与AI交流。

明确目标而非任务

使用DeepSeek R1时，一个重要原则是明确你的目标，而不是给模型分配任务。例如：

传统提示方式：

你是一个金融分析专家，你的任务是分析这份财报并找出关键指标的变化趋势。

R1推荐提示方式：

帮我分析这份财报中的关键指标变化趋势。

这种直接表达目标的方式更符合R1的设计理念，能够获得更好的结果。

R1的思维链特性与提示策略

理解思维链机制

DeepSeek R1的一个核心特性是思维链推理（Chain-of-Thought Reasoning）。当用户向R1提问时，模型不会立即给出回复，而是会先进行思考，然后才提供答案。这种特性使得R1特别适合处理需要深度思考的复杂问题。

理解这一特性对于有效使用R1至关重要：

  • 模型会自动展示思考过程，无需在提示词中要求”逐步思考”
  • 回复可能会有一定延迟，这是正常的思考时间
  • 思考过程可能会很详细，这有助于理解模型的推理路径

利用思维链特性的提示策略

为了充分利用R1的思维链特性，可以采用以下提示策略：

  1. 提供完整信息：确保问题描述包含所有必要信息，让模型能够基于充分的上下文进行推理 分析这家公司2023-2025年的季度财务数据，重点关注利润率变化和现金流趋势，并推测可能的原因。
  2. 鼓励深度分析：引导模型进行更深入的思考和分析 请深入分析这个物理问题的本质，考虑可能被忽视的因素和非常规解决方案。
  3. 允许模型自主推理：不要过度约束模型的思考路径 请分析这个数学问题，找出最优解法。 而不是： 请使用微分方程方法解决这个数学问题，先设立方程，然后...

R1特定场景的提示词技巧

数学和逻辑问题

R1在数学和逻辑推理方面表现出色，使用时可以：

  1. 直接陈述问题：无需复杂引导，直接描述问题即可 求解方程 3x² + 5x - 7 = 0，并验证结果。
  2. 提供必要条件：确保包含所有必要的条件和约束 在以下条件下，求解这个优化问题： 目标函数：f(x,y) = x² + 2y² 约束条件：x + y ≤ 10，x ≥ 0，y ≥ 0
  3. 要求验证：鼓励模型验证其解答 解决这个概率问题，并验证你的答案是否合理。

代码和算法问题

对于编程和算法问题，R1的提示策略包括：

  1. 明确问题和约束：清晰描述编程任务和任何性能或功能约束 设计一个算法，在O(n log n)时间内找出数组中的第k大元素，并用Python实现。
  2. 鼓励解释：要求模型解释其代码和算法选择 实现一个高效的图像处理算法来检测边缘，并解释你的实现思路和优化考虑。
  3. 分阶段开发：对于复杂项目，可以分阶段提问 首先，设计一个数据库模式来存储电子商务网站的产品、用户和订单信息。 然后在得到回答后： 基于这个数据库模式，编写SQL查询来分析销售趋势和用户行为。

分析和决策问题

对于需要分析和决策的复杂问题：

  1. 提供完整背景：确保模型了解所有相关因素 我是一家中型制造企业的运营经理，面临供应链中断和原材料成本上升的挑战。我们有三个生产基地，主要市场在亚洲和北美。请分析可能的应对策略及其利弊。
  2. 明确评估标准：指出决策应基于哪些标准 评估这三个市场进入策略，考虑短期投资需求、长期回报潜力、风险水平和与现有业务的协同效应。
  3. 要求多角度思考：鼓励从不同角度考虑问题 分析这个政策提案的潜在影响，从经济、社会、环境和政治角度考虑。

R1提示词的独特优势

与其他需要复杂提示词的模型相比，DeepSeek R1提供了以下独特优势：

  1. 自然交流：用户可以像与人类专家交流一样与R1对话，无需学习特殊的提示词格式
  2. 自动思考：R1会自动进行思维链推理，无需在提示词中明确要求
  3. 深度推理：即使是简单的提问，R1也能进行深度思考和分析
  4. 自我纠错：R1能够在推理过程中发现并纠正自己的错误
  5. 适应复杂问题：特别适合处理需要多步骤推理的复杂问题

实战案例分析

案例一：复杂数学问题

提示词：

证明任意三角形的内角和等于180度。

R1响应特点：

  • 自动展开思维链推理
  • 从基本公理出发，逐步构建证明
  • 考虑多种证明方法（如平行线性质、几何变换等）
  • 提供直观解释和严格证明

为什么有效：简单直接的问题陈述让R1能够自由发挥其推理能力，而不是被限制在特定的思考框架内。

案例二：商业策略分析

提示词：

分析一家传统零售企业转型电商面临的挑战和机遇。

R1响应特点：

  • 系统性分析内外部因素
  • 考虑短期挑战和长期战略意义
  • 提供具体的转型路径和风险管理策略
  • 基于行业趋势和消费者行为变化进行推理

为什么有效：开放性问题允许R1进行全面思考，而不是局限于预设的分析框架。

案例三：代码优化问题

提示词：

这段Python代码效率很低，请分析问题并优化：

def find_duplicates(arr):
    duplicates = []
    for i in range(len(arr)):
        for j in range(i+1, len(arr)):
            if arr[i] == arr[j] and arr[i] not in duplicates:
                duplicates.append(arr[i])
    return duplicates

R1响应特点：

  • 识别算法复杂度问题（O(n²)）
  • 分析多重循环和重复检查的效率瓶颈
  • 提出多种优化方案（如使用哈希表、集合等）
  • 比较不同方案的时间和空间复杂度
  • 提供优化后的代码实现

为什么有效：具体的代码示例和明确的优化需求让R1能够聚焦于问题的核心，进行有针对性的分析和改进。

与V3提示词的对比与选择

DeepSeek R1和V3的提示词策略有明显差异，了解这些差异有助于选择合适的模型和提示方式：

提示词复杂度

  • V3：虽然相对其他模型已经简化，但仍然可以从结构化的提示词中受益
  • R1：极度简化，几乎不需要特殊的提示词结构，像日常对话一样自然

思考过程

  • V3：默认不显示思考过程，需要在提示词中明确要求
  • R1：自动展示思维链推理过程，无需特别要求

响应速度

  • V3：通常立即响应，适合需要快速反馈的场景
  • R1：可能需要思考时间，但提供更深入的分析

适用场景选择

  • 简单信息查询：选择V3，使用直接的提问
  • 创意内容生成：选择V3，提供一些结构化指导
  • 复杂推理问题：选择R1，使用简单直接的问题描述
  • 多步骤分析：选择R1，提供完整背景信息

总结与最佳实践

使用DeepSeek R1的提示词最佳实践总结：

  1. 保持简单自然：像与人类专家交流一样直接提问，避免复杂的提示词结构
  2. 提供完整信息：确保问题描述包含所有必要的背景和条件
  3. 明确目标而非过程：告诉R1你想要什么，而不是如何做
  4. 允许自主思考：不要过度约束R1的思考路径，让它发挥自主推理能力
  5. 耐心等待思考：理解R1需要时间进行思维链推理，这是其核心优势
  6. 关注思考过程：R1的思考过程往往包含有价值的见解，不仅仅是最终答案
  7. 迭代深入：基于R1的初步分析，提出更深入的问题，进行连续对话
  8. 复杂问题直接提问：对于复杂问题，不需要简化或分解，R1能够自动处理复杂性

DeepSeek R1代表了AI与人类交互方式的一次重要进步——从人类适应AI的复杂提示词，到AI理解人类自然表达。掌握R1的提示词技巧，实际上是回归到最自然的交流方式，让技术真正服务于人类，而不是让人类适应技术的限制。

通过这种简单而强大的交互方式，DeepSeek R1能够在复杂推理任务中发挥出色的性能，成为解决需要深度思考问题的理想助手。

正文完
发表至： DeepSeek
2025-04-23
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