DeepSeek是由中国团队研发的顶尖AI大模型平台，专注于提供低成本、高性能的智能服务。其核心优势在于垂直领域深度优化与企业级部署灵活性，支持从日常问答到复杂数据分析的全场景需求。平台基于两大核心模型构建：
- DeepSeek-V3：多模态通用模型，擅长文本生成、多语言处理及基础推理，适用于客服、内容创作等场景。
- DeepSeek-R1：强化学习驱动的推理模型，专攻数学、编程和逻辑任务，性能对标GPT-4o，但成本仅为1%。
一、如何用好DeepSeek
（1）写好提示词
通过结构化模板和场景化描述，可让DeepSeek更精准理解需求，输出高质量答案，以下是关键技巧。
结构化模板：身份+背景+目标+限制条件
- 身份锚定：明确角色（如“资深数据分析师”“高中语文教师”）
- 背景细化：补充任务场景（如“面向初中生”“项目工期3个月”）
- 目标量化：明确期望效果（如“生成5个标题选项”“输出柱状图”）
- 限制条件：排除干扰项（如“避免专业术语”“禁用第三方库”）
提示词案例：
“你是拥有10年教龄的初中物理教师，需要为《浮力》课程设计3个互动实验，要求实验材料易获取、操作时间小于10分钟，并附安全性说明。”（2）开启深度思考与联网搜索
根据任务类型选择模式，可显著提升效率与答案质量。
深度思考（R1模型）
- 适用场景：逻辑推理、代码生成、复杂数据分析
- 优势：模仿人脑思考过程，输出结构化步骤（如数学公式推导、代码注释优化）
联网搜索
- 适用场景：实时资讯获取、学术论文检索、市场数据更新
- 技巧：结合时间筛选（如“2024年最新政策”）、文件类型限定（如“PDF格式行业报告”）
（3）个性化训练
DeepSeek的隐藏功能允许用户通过自定义指令和偏好记忆，让模型更贴合个人或企业需求，实现“越用越聪明”的进化效果。
建立领域术语库
- 操作指令：使用
/define_preference创建「术语-定义」映射表。例如，金融从业者可预设“ROE=净资产收益率=净利润/股东权益”，医疗行业可设定“HEART框架=幸福感/参与度/采纳率/留存率/任务完成率”。 - 价值：当对话涉及预设领域时，DeepSeek自动调用术语库，避免通用解释导致的专业偏差