DeepSeek AI Prompt Cheat Sheet

Überblick

DeepSeek ist ein Durchbruch in der Open-Source-KI-Entwicklung und bietet leistungsstarke Sprachmodelle, die direkt mit Branchenführern wie OpenAI GPT-4 und o1 zu einem Bruchteil der Kosten konkurrieren. Entwickelt von der chinesischen KI-Firma DeepSeek, haben diese Modelle große Aufmerksamkeit für ihre außergewöhnliche Leistung in der Begründung, Codierung und mathematischen Aufgaben gewonnen, während die vollständige Open-Source-Zugangsmöglichkeit unter der Apache 2.0-Lizenz beibehalten.

Die DeepSeek-Familie besteht aus zwei primären Modellarchitekturen: DeepSeek-V3, einem massiven Mixture-of-Experts (MoE) Modell mit 671B Gesamtparametern und DeepSeek-R1, einem grundorientierten Modell, das OpenAI's o1 in komplexen Problemlösungsfähigkeiten rivalisiert. Was DeepSeek auseinander setzt, ist nicht nur seine Wettbewerbsfähigkeit, sondern seine Wirtschaftlichkeit und Open-Source-Natur, wodurch fortschrittliche KI-Fähigkeiten für Entwickler, Forscher und Organisationen weltweit zugänglich gemacht werden.

Modellarchitektur Überblick

DeepSeek-V3: Das Multitask Powerhouse

DeepSeek-V3 verwendet eine ausgeklügelte Mixture-of-Experts-Architektur mit 671 Milliarden Gesamtparametern, von denen für jeden Token 37 Milliarden aktiviert werden. Dieses Design ermöglicht eine außergewöhnliche Effizienz bei gleichzeitig vielfältigen Aufgaben. Das Modell zeichnet sich durch universelle Anwendungen, komplexe mehrstufige Argumentation und Aufgaben aus, die umfassende Weltkenntnisse erfordern.

DeepSeek-R1: Der Grundspezialist

DeepSeek-R1 stellt einen Paradigmenwechsel in KI-Vernunftsfähigkeiten dar, der Verstärkungslerntechniken einschließt, um eine vergleichbare Leistung zu erreichen, die mit dem o1-Modell von OpenAI vergleichbar ist. Im Gegensatz zu herkömmlichen Sprachmodellen verwendet R1 einen "Denken"-Prozess, der es ermöglicht, durch komplexe Probleme Schritt für Schritt zu arbeiten, so dass es besonders effektiv aus mathematischen Gründen, Codierung Herausforderungen und logische Problemlösung.

Schlüsselstärken und Fähigkeiten

Kosteneffizienz Revolution

DeepSeek-Modelle bieten einen beispiellosen Wert, die Leistung vergleichbar mit Premium-Geschäftsmodellen zu deutlich reduzierten Kosten. Diese Demokratisierung fortschrittlicher KI-Fähigkeiten ermöglicht eine breitere Akzeptanz in Organisationen aller Größen.

Open Source Barrierefreiheit

Vollständige Open-Source-Verfügbarkeit unter Apache 2.0-Lizenz ermöglicht Anpassung, Feinabstimmung und Bereitstellung Flexibilität, die kommerzielle Modelle nicht passen können. Diese Offenheit fördert Innovation und ermöglicht spezialisierte Anwendungen.

Grundlegende Exzellenz

Sowohl V3 als auch R1 zeigen außergewöhnliche Vernunftsfähigkeiten, wobei R1 speziell dazu ausgelegt ist, die Vernunftsleistung führender kommerzieller Modelle durch fortgeschrittene Versteifungs-Lerntechniken zu erreichen oder zu überschreiten.

Kodierung und mathematische Leistungsfähigkeit

DeepSeek-Modelle zeichnen sich durch Programmieraufgaben, Codegenerierung, Debugging und mathematische Problemlösung aus und machen sie ideal für technische Anwendungen und pädagogische Anwendungsfälle.

Mehrsprachige Fähigkeiten

Starke Leistung in mehreren Sprachen, mit besonderem Know-how in der chinesischen Sprachverarbeitung, die globale Anwendungen und die kulturübergreifende KI-Entwicklung ermöglicht.

Grundprinzipien

Modellspezifischer Ansatz

DeepSeek-Modelle, insbesondere R1, erfordern im Vergleich zu herkömmlichen Sprachmodellen unterschiedliche Strategien. Diese Unterschiede zu verstehen ist entscheidend für eine optimale Leistung.

Klarheit und Spezifität

DeepSeek reagiert am besten auf klare, spezifische Anweisungen in einfacher Sprache geschrieben. Vermeiden Sie überkomplexe oder mehrdeutig anregende Strukturen.

Minimal Prompt Philosophie

Im Gegensatz zu einigen Modellen, die von aufwendigen Techniken profitieren, führt DeepSeek oft besser mit einfachen, minimalen Aufforderungen, die deutlich das gewünschte Ergebnis zu erklären.

DeepSeek-V3 Förderungsstrategien

Allgemeine Aufgaben

Für breite Anwendungen, die vielfältige Kenntnisse und Fähigkeiten erfordern, zeichnet sich V3 durch unkomplizierte, schnelle Ansätze aus.

Analyze the potential market impact of renewable energy adoption in Southeast Asia over the next decade. Consider economic, environmental, and policy factors in your assessment.

Please structure your analysis with:
1. Current market landscape
2. Growth drivers and barriers
3. Economic implications
4. Environmental benefits and challenges
5. Policy recommendations
6. Future outlook and projections
```_

### Komplexe Multi-Step Analyse
Die MoE-Architektur von V3 macht sie besonders effektiv für Aufgaben, die die Integration mehrerer Wissensdomänen erfordern.

I'm developing a comprehensive business strategy for a fintech startup targeting underbanked populations in emerging markets. Please provide:

Market Analysis: - Target demographic characteristics and needs - Competitive landscape assessment - Regulatory environment considerations

Product Strategy: - Core service offerings and differentiation - Technology infrastructure requirements - User experience design principles

Go-to-Market Strategy: - Customer acquisition channels and tactics - Partnership opportunities and strategic alliances - Pricing models and revenue projections

Risk Assessment: - Technical, regulatory, and market risks - Mitigation strategies and contingency planning - Success metrics and KPI framework

Please ensure each section builds upon previous insights and maintains strategic coherence throughout.


### Technische Dokumentation und Code Review
Leverage V3s starke technische Fähigkeiten für umfassende Codeanalyse- und Dokumentationsaufgaben.

Please conduct a thorough architectural review of this microservices-based e-commerce platform. Focus on:

System Architecture: - Service decomposition and boundaries - Data flow and communication patterns - Scalability and performance considerations

Code Quality Assessment: - Design patterns and best practices adherence - Security vulnerabilities and mitigation strategies - Maintainability and technical debt analysis

Optimization Recommendations: - Performance improvement opportunities - Infrastructure cost optimization - Development workflow enhancements

Implementation Roadmap: - Priority ranking of improvements - Resource requirements and timelines - Risk assessment for proposed changes

[Include relevant code repositories or architectural diagrams]


## DeepSeek-R1 Förderungsstrategien

### Begründungs-Intensive Aufgaben
Die spezialisierten Fähigkeiten der R1 erfordern Aufforderungen, die systematisches Denken und Problemlösung fördern.

Solve this complex optimization problem step by step:

A manufacturing company produces three products (A, B, C) with the following constraints: - Product A requires 2 hours of labor and 3 units of material - Product B requires 1 hour of labor and 2 units of material - Product C requires 3 hours of labor and 1 unit of material - Available: 100 hours of labor, 120 units of material - Profit margins: A=$50, B=$30, C=$40

Find the optimal production mix to maximize profit while considering: 1. Minimum production requirements (A≥10, B≥15, C≥5) 2. Market demand constraints (A≤30, B≤40, C≤25) 3. Storage limitations (total units ≤60)

Please show your reasoning process, mathematical formulation, and solution methodology.


### Mathematische Problemlösung
R1 zeichnet sich durch komplexe mathematische Argumentation aus, wenn es darum ging, seinen Denkprozess zu zeigen.

I need to understand the mathematical relationship between compound interest and exponential growth in the context of cryptocurrency investment strategies.

Please work through this systematically:

Mathematical Foundation:
- Derive the compound interest formula from first principles
- Explain the relationship to exponential functions
- Show how this applies to volatile assets like cryptocurrencies
Practical Application:
- Calculate returns for different investment scenarios
- Account for volatility and risk factors
- Compare strategies: lump sum vs. dollar-cost averaging
Risk Analysis:
- Quantify downside risks using mathematical models
- Develop risk-adjusted return calculations
- Create decision frameworks for different risk tolerances

Show all mathematical work and explain each step of your reasoning.


### Kodierung und Algorithmentwicklung
R1s Argumentationsfähigkeit macht es hervorragend für komplexe Programmierprobleme, die eine systematische Problemlösung erfordern.

Design and implement a distributed caching system that can handle high-throughput read/write operations with the following requirements:

Core Requirements: - Horizontal scalability across multiple nodes - Consistent hashing for data distribution - Fault tolerance with automatic failover - Sub-millisecond read latency for cached data

Advanced Features: - Cache invalidation strategies - Memory management and eviction policies - Monitoring and observability integration - Security and access control

Please approach this systematically: 1. Analyze the problem and identify key challenges 2. Design the overall system architecture 3. Implement core algorithms and data structures 4. Address scalability and reliability concerns 5. Provide complete code examples with explanations

Think through each design decision and explain your reasoning process.


## Advanced Prompting Techniques

### Ermutige tiefe Vernunft
R1 profitiert von Aufforderungen, die explizit eine gründliche Analyse und schrittweises Denken fördern.

I'm facing a complex strategic decision about whether to pivot our SaaS product based on changing market conditions. Please help me think through this systematically.

Current Situation: - 18-month-old B2B productivity software - 2,500 active users, $180K ARR - 15% monthly churn rate - New competitor with 10x funding entered market - Core feature becoming commoditized

Pivot Options: 1. Vertical specialization (focus on specific industry) 2. Horizontal expansion (add complementary features) 3. Complete product redesign (new value proposition) 4. Exit strategy (acquisition or shutdown)

Please reason through each option by: 1. Analyzing pros and cons systematically 2. Evaluating resource requirements and risks 3. Projecting potential outcomes and timelines 4. Considering market dynamics and competitive responses 5. Recommending a decision framework

Take your time to think through each aspect thoroughly before providing recommendations.


### Multiperspektive Analyse
Ermutigen Sie R1, Probleme aus mehreren Blickwinkeln für umfassende Erkenntnisse zu betrachten.

Analyze the ethical implications of AI-powered hiring systems from multiple stakeholder perspectives:

Stakeholder Analysis: 1. Job Candidates: Fair treatment, bias concerns, transparency needs 2. Employers: Efficiency gains, legal compliance, quality outcomes 3. Society: Economic impact, equality issues, technological progress 4. Regulators: Policy frameworks, enforcement challenges, public interest

For each perspective: - Identify primary concerns and interests - Analyze potential benefits and risks - Consider short-term vs. long-term implications - Evaluate ethical frameworks and principles

Synthesis: - Find areas of alignment and conflict - Propose balanced solutions addressing multiple concerns - Suggest implementation strategies and safeguards - Recommend policy and governance approaches

Reason through each perspective thoroughly before synthesizing insights.


### Problemlösung
Spalten Sie komplexe Herausforderungen in überschaubare Komponenten, die R1 systematisch ansprechen kann.

Help me develop a comprehensive cybersecurity strategy for a mid-size financial services company. Break this down into manageable components:

Phase 1: Current State Assessment - Inventory existing security infrastructure - Identify vulnerabilities and risk factors - Evaluate compliance with financial regulations - Assess team capabilities and resource gaps

Phase 2: Threat Modeling - Analyze industry-specific threat landscape - Map potential attack vectors and scenarios - Prioritize risks based on likelihood and impact - Consider emerging threats and future challenges

Phase 3: Strategic Framework Development - Define security objectives and success metrics - Design layered defense architecture - Plan incident response and recovery procedures - Establish governance and oversight mechanisms

Phase 4: Implementation Planning - Create detailed project roadmap and timelines - Allocate resources and define responsibilities - Plan training and awareness programs - Design monitoring and continuous improvement processes

Work through each phase systematically, showing your reasoning for key decisions and recommendations.


## Optimierungsstrategien

### Leveraging Modellstärken
Passen Sie Ihren aufstrebenden Ansatz für die spezifischen Fähigkeiten und Architektur jedes Modells an.

#### Für DeepSeek-V3:
- Verwenden Sie breite Wissensintegration Fähigkeiten
- Mehrstufige Performance für komplexe Projekte
- Nutzen Sie die effiziente Verarbeitung für Großanalysen

#### Für DeepSeek-R1:
- Ermutigen Sie explizite Argumentations- und Denkprozesse
- Fokus auf logische Problemlösung und mathematische Aufgaben
- Schritt für Schritt Analyse für komplexe Herausforderungen verwenden

### Kontextmanagement
Beide Modelle profitieren von gut strukturiertem Kontext und klarer Informationshierarchie.

Project Context: Digital transformation initiative for traditional retail chain Challenge: Integrating online and offline customer experiences Constraints: Limited budget ($2M), 18-month timeline, legacy systems Success Criteria: 25% increase in customer retention, 40% growth in omnichannel sales

Analysis Request: Please develop a comprehensive digital transformation strategy addressing:

Technology Infrastructure:
- Legacy system integration approaches
- Cloud migration strategies and priorities
- Data architecture and analytics capabilities
Customer Experience Design:
- Omnichannel journey mapping and optimization
- Personalization and recommendation systems
- Mobile and web platform development
Operational Changes:
- Staff training and change management
- Process reengineering and automation
- Performance measurement and optimization
Implementation Strategy:
- Phased rollout plan with risk mitigation
- Resource allocation and project management
- Success metrics and monitoring frameworks

Structure your response to address each area systematically while maintaining strategic coherence.


### Ergänzende Erfrischung
Verwenden Sie DeepSeeks Konversationsfunktionen für eine progressive Verbesserung der Outputs.

Let's work together to refine a machine learning model architecture for fraud detection. I'll provide initial requirements, and we'll iterate to optimize the design.

Initial Requirements: - Real-time transaction processing (sub-100ms latency) - High accuracy with minimal false positives - Explainable decisions for regulatory compliance - Scalable to handle 10M+ transactions daily

Please propose an initial architecture, and then we'll refine it based on specific constraints and performance requirements I'll share.


## Best Practices für DeepSeek Modelle

### Klare Kommunikation
Schreibe Eingabeaufforderungen in klarer, direkter Sprache, die explizit gewünschte Ergebnisse und Erwartungen angibt.

### Systematischer Ansatz
Strukturieren Sie komplexe Aufgaben mit klaren Phasen, Schritten oder Komponenten, die das Modell methodisch ansprechen kann.

### Begründung Ermutigung
Insbesondere für R1 fragen Sie ausdrücklich nach Schritt-für-Schritt-Anweisungs- und Denkprozessen, um die Fähigkeiten des Modells zu maximieren.

### Kontextoptimierung
Geben Sie ausreichend Hintergrundinformationen, während Sie den Fokus auf die spezifische Aufgabe oder Frage behalten.

### Ausgangsspezifikation
Deutlich gewünschte Ausgabeformate, Strukturen und Detailebenen definieren, um einheitliche Ergebnisse zu gewährleisten.

### Validierung Integration
Bitte um Selbstkontrolle, Validierung oder alternative Ansätze zur Verbesserung der Genauigkeit und Zuverlässigkeit.

## Common Pitfalls und Lösungen

### Überschuss R1
**Problem:** Verwenden Sie komplexe wenige-Schuss-Beispiele oder aufwendige Techniken, die R1s Argumentationsprozess verwechseln können.
**Lösung:** Verwenden Sie minimale, klare Aufforderungen, die es R1 ermöglichen, die internen Argumentationsmechanismen optimal zu funktionieren.

### Unter Verwendung von V3's Brotth
**Problem:** Nicht die Multitask-Fähigkeiten von V3 für eine umfassende Analyse, die unterschiedliche Wissensbereiche erfordert.
**Lösung:** Design-Prompts, die mehrere Perspektiven, Disziplinen oder Wissensbereiche integrieren.

### Unzureichende Begründungsermutung
**Problem:** Nicht explizit fordern Schritt für Schritt Denken für komplexe Probleme, was zu oberflächlichen Reaktionen führt.
**Solution:** Enthalten Sie explizite Anweisungen für systematische Analyse- und Argumentationsprozesse.

### Kontext Überladen
**Problem:** Übermäßiger oder schlecht organisierter Kontext, der den Fokus verdünnt und die Reaktionsqualität reduziert.
**Lösung:** Strukturkontext hierarchisch mit klaren Prioritäten und Relevanzindikatoren.

## Integration und Bereitstellung

### API Integration
```python
# Example: DeepSeek API integration for reasoning tasks
import requests
import json

class DeepSeekClient:
    def __init__(self, api_key, model="deepseek-r1"):
        self.api_key = api_key
        self.model = model
        self.base_url = "https://api.deepseek.com/v1"

    def reasoning_prompt(self, problem, context=None):
        prompt = f"""
        Please solve this problem step by step, showing your reasoning process:

        Problem: \\\\{problem\\\\}
        """

        if context:
            prompt += f"\nContext: \\\\{context\\\\}"

        return self.generate_response(prompt)

    def generate_response(self, prompt):
        headers = \\\\{
            "Authorization": f"Bearer \\\\{self.api_key\\\\}",
            "Content-Type": "application/json"
        \\\\}

        payload = \\\\{
            "model": self.model,
            "messages": [\\\\{"role": "user", "content": prompt\\\\}],
            "max_tokens": 4000,
            "temperature": 0.1  # Lower temperature for reasoning tasks
        \\\\}

        response = requests.post(
            f"\\\\{self.base_url\\\\}/chat/completions",
            headers=headers,
            json=payload
        )

        return response.json()
```_

### Lokale Bereitstellung
```bash
# Deploy DeepSeek models locally using various frameworks

# Using Ollama
ollama pull deepseek-r1:7b
ollama run deepseek-r1:7b "Your reasoning prompt here"

# Using vLLM for high-performance inference
pip install vllm
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
    --model deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B \
    --served-model-name deepseek-r1

# Using Transformers library
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek-ai/DeepSeek-R1")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("deepseek-ai/DeepSeek-R1")
```_

### Leistungsoptimierung
```python
# Optimize DeepSeek performance for different use cases
class DeepSeekOptimizer:
    def __init__(self):
        self.v3_config = \\\\{
            "temperature": 0.7,
            "max_tokens": 2048,
            "top_p": 0.9
        \\\\}

        self.r1_config = \\\\{
            "temperature": 0.1,  # Lower for reasoning consistency
            "max_tokens": 4096,  # Higher for detailed reasoning
            "top_p": 0.95
        \\\\}

    def optimize_for_task(self, task_type, model_type):
        base_config = self.v3_config if model_type == "v3" else self.r1_config

        if task_type == "creative":
            base_config["temperature"] = 0.8
        elif task_type == "analytical":
            base_config["temperature"] = 0.3
        elif task_type == "coding":
            base_config["temperature"] = 0.1

        return base_config
```_

## Advanced Use Cases

### Forschung und Analyse

Conduct a comprehensive analysis of the impact of quantum computing on current cryptographic standards. Structure your analysis as follows:

Technical Assessment: - Current cryptographic vulnerabilities to quantum attacks - Timeline for quantum computing maturity and threat realization - Specific algorithms and systems at highest risk

Industry Impact Analysis: - Sectors most vulnerable to cryptographic disruption - Economic implications of cryptographic transitions - Competitive advantages for early adopters of quantum-resistant solutions

Strategic Recommendations: - Migration strategies for different organizational types - Investment priorities for quantum-resistant infrastructure - Policy and regulatory considerations

Implementation Framework: - Phased transition planning and risk management - Cost-benefit analysis of different approaches - Success metrics and monitoring strategies

Please reason through each section systematically, showing your analytical process and supporting evidence.


### Kreatives Problem lösen

Help me design an innovative solution for reducing food waste in urban environments. Approach this creatively while maintaining practical feasibility:

Problem Analysis: - Identify root causes of urban food waste across the supply chain - Quantify the scale and impact of the problem - Analyze existing solutions and their limitations

Creative Ideation: - Generate multiple innovative approaches combining technology, community engagement, and policy - Consider unconventional partnerships and business models - Explore solutions that create value from waste streams

Feasibility Assessment: - Evaluate technical, economic, and social viability - Identify key challenges and potential solutions - Assess scalability and replication potential

Implementation Strategy: - Design pilot program structure and success metrics - Plan stakeholder engagement and partnership development - Create roadmap for scaling successful interventions

Think creatively while maintaining analytical rigor throughout your reasoning process.


### Strategische Entscheidungsfindung

I'm the CEO of a mid-size software company facing a critical strategic decision about AI integration. Please help me think through this systematically:

Current Situation: - $50M ARR SaaS company with 200 employees - Traditional project management software - Increasing competitive pressure from AI-enhanced tools - Limited AI expertise in current team - 18 months of runway at current burn rate

Strategic Options: 1. Build internal AI capabilities from scratch 2. Acquire AI startup or talent team 3. Partner with established AI platform provider 4. License AI technology and integrate gradually 5. Pivot to AI-first product architecture

Decision Framework: Please analyze each option considering: - Resource requirements and timeline - Technical feasibility and risks - Market positioning and competitive advantage - Financial implications and ROI projections - Organizational change requirements

Recommendation: Provide a reasoned recommendation with: - Preferred strategy with detailed justification - Implementation roadmap and key milestones - Risk mitigation strategies - Success metrics and decision checkpoints

Work through this systematically, showing your reasoning for each major decision point. ```_

Fehlerbehebung und Optimierung

Leistungsfragen

Slow Response Times: Reduzieren Sie schnelle Komplexität, optimieren Sie die Kontextlänge, betrachten Sie Modellgröße Trade-offs
Inkonsistente Qualität: Standardisieren Sie schnelle Vorlagen, verwenden Sie entsprechende Temperatureinstellungen, implementieren Sie Validierungsprüfungen
*Resource Constraints: Implementieren Sie effiziente Chargen, verwenden Sie entsprechende Modellvarianten, optimieren Sie die Bereitstellungskonfiguration

Qualitätsoptimierung

In ausreichendem Detail: Spezifische Beispiele anfordern, nach Schritt-für-Schritt-Erklärungen fragen, gewünschte Tiefe angeben
Off-Topic Responses: Kontextstruktur verbessern, klarere Anweisungen verwenden, Antwortvalidierung implementieren
Reasoning Fehler: Ermutigen Sie Selbstkontrolle, fordern Sie alternative Ansätze, nutzen iterative Verfeinerung

Integration Herausforderungen

** API-Beschränkungen:* Implementieren Sie die korrekte Fehlerbehandlung, verwenden Sie entsprechende Rate-Begrenzung, Design Fallback-Strategien
Modellauswahl: Match-Modell-Fähigkeiten an Aufgabenanforderungen, Kosten-Leistungs-Austausch, Test mit repräsentativen Workloads
*Beschäftigungsfragen: Gewährleistung angemessener Rechenressourcen, Durchführung einer ordnungsgemäßen Überwachung, Plan für Skalierungsanforderungen

--

*Diese umfassende Anleitung bietet die Grundlage für die Maximierung der Fähigkeiten von DeepSeek AI über V3 und R1 Modelle. Der Schlüssel zum Erfolg liegt darin, die einzigartigen Stärken jedes Modells zu verstehen und Ihre aufstrebenden Strategien entsprechend anzupassen. Für die neuesten Updates und technischen Dokumentationen finden Sie die offiziellen DeepSeek-Ressourcen und Gemeinschaftsdiskussionen. *