DeepSeek-R1 模型使用指南

DeepSeek-R1 模型是最先进、高效的大型语言模型，在推理、数学和编码方面表现出色。如何更好地发挥模型的能力？DeepSeek在官方代码仓库也给到了我们最佳实践。现在我们就来分享解读一番。

温度参数设置

DeepSeek-R1 系列模型推荐将温度（temperature）设置在 0.5-0.7 之间，最佳值为 0.6。这能避免模型输出重复或不连贯的内容。

示例代码:

# 使用API调用时的参数设置
response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-r1",
    messages=[{"role": "user", "content": "你的提示词"}],
    temperature=0.6
)

提示词格式

模型不需要系统提示词（system prompt），所有指令都应包含在用户提示词中。

正确示例:

messages=[{"role": "user", "content": "请帮我总结这篇文章的要点。文章内容如下: [文章内容]"}]

错误示例:

messages=[
  {"role": "system", "content": "你是一个专业的文章分析助手"}
  {"role": "user", "content": "帮我总结这篇文章：[文章内容]"}
]

数学问题处理

处理数学问题时，建议在提示词中加入特定指令:

请一步步推理，并将最终答案放在 \boxed{} 中。

问题: 求解方程 2x + 5 = 13

预期输出:

步骤 1: 将等式左边的常数项移到右边
2x = 13 - 5
2x = 8

步骤 2: 两边除以 2
x = 4

最终答案: \boxed{x = 4}

强制思考模式

模型不时会出现不思考直接返回的情况。为确保模型进行充分推理，建议在提示词结尾加上思考标签 <think>\n，以强制模型思考。

示例提示词:

问题: 为什么天空是蓝色的？

<think>

预期输出:

<think>
要解释天空的蓝色，需要考虑以下因素:
1. 太阳光的组成
2. 瑞利散射现象
3. 大气层的作用
</think>

天空呈现蓝色是因为...

评估建议

进行模型评估时，建议:

对同一问题进行多次测试
计算平均表现
在不同温度参数下进行对比
记录并分析失败案例

这样可以更准确地评估模型性能，找出优化方向。

参考链接

DeepSeek-R1 Usage Recommendations

硅基流动API使用 DeepSeek-R1 模型

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DeepSeek-R1 模型使用的最佳实践