该页面主要介绍了不同类型AI模型的提示语策略差异。推理模型提示语应简洁，聚焦任务目标；通用模型则需显式引导推理步骤。同时给出模型选择、提示语设计的关键原则，列举指令驱动、需求导向等策略类型及其适用场景、示例、优势与风险。

介绍了推理模型相关知识。推理大模型强化推理、逻辑分析等能力，如DeepSeek-R1；非推理大模型侧重语言生成等，如GPT-3。还对比了推理模型与通用模型、概率预测和链式推理模型在多方面的差异，帮助人们按需选择合适模型。

DeepSeek在常规绘图方面的功能。可绘制SVG矢量图，涵盖基础图形、图标等多种类型；能制作Mermaid图表，包括流程图、时序图等；还支持React图表，像折线图、柱状图等常见图表都能绘制，满足用户不同的绘图需求。

DeepSeek在编程与代码相关方面的功能。它能够根据需求生成Python、JavaScript等代码片段，还具备自动补全和注释生成功能。在代码调试上，可进行错误分析修复和性能优化提示。此外，还能处理技术文档，生成API文档、解释代码库并给出示例。

该页面介绍了DeepSeek在自然语言理解与分析方面的功能。语义分析包括语义解析、情感分析等；知识推理可解答逻辑问题；文本分类可生成主题标签、检测垃圾内容；因果分析能判断事件关联性。这些功能帮助理解和处理自然语言文本，挖掘深层信息。

DeepSeek的文本生成功能，具体涵盖多个方面。在文本创作上，可用于文章、营销文案等内容的撰写；能进行摘要与改写，如长文本摘要和文本简化；还具备多语言翻译与本地化能力；在结构化生成方面，可生成表格、列表，以及撰写代码注释和文档。

DeepSeek的多个特点。一是模型训练时将文本token化，理解方式与人类不同；二是知识存在截止时间，可通过联网搜索等方式突破；三是缺乏自我认知；四是记忆有限，上下文长度受限；五是输出长度有限，处理长任务需采取特定方法。特点1:大模型在训练时是将内容token化的，大模型所看到和理解的世界与你不一样在理解模型行为之前，我们需要了解它是如何“学习”的。大型语言模型