DeepSeek 提示词速查表 - 推理模型 R1 与对话模型 V3 编写技巧
DeepSeek 高效提示词模板都在这里了，从 R1 推理规则到 V3 对话技巧、从代码生成到结构化输出，按模型分类整理，复制模板填变量即可使用。
R1 推理模型规则（deepseek-reasoner） 5
不使用 system prompt，所有指令放在 user message 中R1 会忽略 system 角色，指令必须进 user
不要使用 few-shot 示例，让模型独立推理R1 自主推理更强，few-shot 反而干扰
temperature 设为 0.6R1 官方推荐值，平衡稳定与多样
直接给问题，信任模型的链式推理无需"请逐步思考"，R1 自动内部思考
取最终答案，忽略中间推理过程R1 输出含长链推理，用最后结论
V3 对话模型规则（deepseek-chat） 5
用 system prompt 锁定角色与行为边界V3 支持 system，用来定调
few-shot 示例有效，复杂格式可给样例V3 会模仿示例结构
创意任务 temperature 0.7-1.0，精确任务 0.3-0.5按任务类型调温
top_p 0.95V3 默认核采样值
启用 JSON 模式 / function calling 做结构化输出V3 支持原生结构化
代码生成 5
V3：用{语言}实现{需求}，含错误处理、注释、单元测试V3 适合直接代码生成
R1：请推理{算法}的最优实现并解释复杂度R1 适合算法/难逻辑推演
指定框架与版本，避免臆造 API明确约束减少幻觉
要求输出可运行片段 + 使用示例便于直接验证
审查生成代码的安全性再使用AI 代码需人工把关
中文与长文本 5
直接用中文提示，无需翻译英文DeepSeek 中文能力强
128K 上下文：长文档分段并标注来源超长文本分块更稳
摘要/提取/翻译用 V3V3 吞吐与指令遵循好
长文推理用 R1，给足上下文再问R1 适合深度分析
让模型输出引用段落位置便于核对长文结论
实战模板 5
你是{角色}，目标{目标}，约束{约束}。任务：{输入}V3 角色+目标+约束三段式
请推理：{问题}。给出结论并说明推导。R1 推理链模板
用 Markdown 表格对比 A/B，维度：{维度}V3 对比表模板
严格按此 JSON Schema 输出，不要解释：{schema}V3 结构化 JSON 模板
基于以上材料，列出 3 个支持/反对观点并给依据V3 多角度分析模板
避坑 5
R1 不要塞 few-shot / system会削弱推理质量
精确任务别用高 temperature0.3-0.5 更稳
长输出注意截断，必要时分次超长结果分批提问
R1 输出里的推理过程不计入最终答案只取结论段
敏感/事实类先让模型标注不确定性降低幻觉风险
提示
- DeepSeek 的关键差异：R1（推理）和 V3（对话）提示词规则相反——R1 禁 system/few-shot，V3 用 system 锁行为、few-shot 有效。用错模型套错规则会明显掉质。
- 代码生成优先 V3（直接产出可运行片段），算法/复杂逻辑推演用 R1（深度推理），按任务选模型。
- 中文场景直接中文提示即可，DeepSeek 中文能力不弱于英文，无需翻译。
- 结构化数据走 V3 的 JSON 模式 + function calling，比让 R1 吐 JSON 更稳更可控。
由 巧匠 维护
公开更新于 2026年8月21日，内容持续校对官方文档。