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DeepSeek AI Prompting Cheat Sheet

Sinopsis

DeepSeek representa un avance en el desarrollo de IA de código abierto, ofreciendo potentes modelos de lenguaje que compiten directamente con líderes de la industria como GPT-4 de OpenAI y o1 a una fracción del costo. Desarrollado por la empresa china AI DeepSeek, estos modelos han ganado una atención significativa por su desempeño excepcional en las tareas de razonamiento, codificación y matemáticas, manteniendo la accesibilidad de código abierto completa bajo la licencia Apache 2.0.

La familia DeepSeek consta de dos arquitecturas de modelo primario: DeepSeek-V3, un modelo masivo de mezcla de expertos (MoE) con parámetros totales de 671B, y DeepSeek-R1, un modelo basado en el razonamiento que rivaliza con OpenAI o1 en capacidades complejas de solución de problemas. Lo que distingue a DeepSeek no es sólo su rendimiento competitivo, sino su relación costo-eficacia y naturaleza de código abierto, haciendo que las capacidades avanzadas de IA sean accesibles para desarrolladores, investigadores y organizaciones de todo el mundo.

Arquitectura modelo Sinopsis

DeepSeek-V3: The Multitask Powerhouse

DeepSeek-V3 emplea una sofisticada arquitectura Mixture-of-Experts con 671 mil millones de parámetros totales, de los cuales 37 mil millones se activan para cada ficha. Este diseño permite una eficiencia excepcional manteniendo amplias capacidades en diversas tareas. El modelo se destaca en aplicaciones de uso general, razonamiento complejo de múltiples pasos y tareas que requieren un amplio conocimiento mundial.

DeepSeek-R1: The Reasoning Specialist

DeepSeek-R1 representa un cambio de paradigma en las capacidades de razonamiento AI, incorporando técnicas de aprendizaje de refuerzo para lograr un rendimiento comparable al modelo o1 de OpenAI. A diferencia de los modelos de lenguaje tradicionales, R1 emplea un proceso de "pensamiento" que le permite trabajar a través de problemas complejos paso a paso, haciéndolo particularmente eficaz para el razonamiento matemático, desafíos de codificación y solución lógica de problemas.

Fuerza y capacidades clave

Costo-Efectividad Revolución

Los modelos DeepSeek ofrecen un valor sin precedentes, lo que proporciona un rendimiento comparable a los modelos comerciales de primera calidad a costos muy reducidos. Esta democratización de capacidades avanzadas de IA permite una adopción más amplia en todas las organizaciones de todos los tamaños.

Accesibilidad Open-Source

Disponibilidad completa de código abierto bajo licencia Apache 2.0 permite la personalización, ajuste y flexibilidad de implementación que los modelos comerciales no pueden coincidir. Esta apertura fomenta la innovación y permite aplicaciones especializadas.

Razón de la excelencia

Tanto V3 como R1 demuestran capacidades de razonamiento excepcionales, con R1 diseñadas específicamente para equiparar o superar el rendimiento de razonamiento de los principales modelos comerciales a través de técnicas avanzadas de aprendizaje de refuerzo.

Codificación y competencia matemática

Los modelos DeepSeek destacan en tareas de programación, generación de códigos, depuración y resolución de problemas matemáticos, haciéndolos ideales para aplicaciones técnicas y casos de uso educativo.

Capacidades multilingües

Fuerte rendimiento en varios idiomas, con especial experiencia en el procesamiento de idiomas chino, permitiendo aplicaciones globales y desarrollo de IA intercultural.

Principios fundamentales

Enfoque modelo-específico

Los modelos DeepSeek, en particular R1, requieren diferentes estrategias de impulso en comparación con los modelos de lenguaje tradicionales. Comprender estas diferencias es crucial para un rendimiento óptimo.

Claridad y Especificación

DeepSeek responde mejor a instrucciones claras y específicas escritas en lenguaje llano. Evite estructuras de impulso demasiado complejas o ambiguas.

Filosofía de Prompación Minimal

A diferencia de algunos modelos que se benefician de técnicas elaboradas de impulso, DeepSeek a menudo realiza mejor con simples y mínimos impulsos que claramente indican el resultado deseado.

DeepSeek-V3 Prompting Strategies

Tareas General-Purpose

Para aplicaciones amplias que requieren conocimientos y capacidades diversos, V3 se destaca con enfoques orientados hacia el futuro.

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

Complejo análisis de múltiples niveles

La arquitectura MoE de V3 hace que sea particularmente eficaz para tareas que requieren la integración de múltiples dominios de conocimiento.

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.

Documentación técnica y revisión del código

Aproveche las sólidas capacidades técnicas de V3 para el análisis completo de códigos y tareas de documentación.

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 Prompting Strategies

Tareas intensivos de resonancia

Las capacidades especializadas de razonamiento de R1 requieren impulsos que alienten el pensamiento sistemático y la solución de problemas.

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.

Resolución de problemas matemáticos

R1 se destaca en el razonamiento matemático complejo cuando se le incita a mostrar su proceso de pensamiento.

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:

1. **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

2. **Practical Application:**
   - Calculate returns for different investment scenarios
   - Account for volatility and risk factors
   - Compare strategies: lump sum vs. dollar-cost averaging

3. **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.

Coding and Algorithm Development

Las capacidades de razonamiento de R1 lo hacen excelente para complejos desafíos de programación que requieren una solución sistemática de problemas.

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.

Técnicas avanzadas

Alentando la razón profunda

R1 se beneficia de los impulsos que fomentan explícitamente el análisis minucioso y el pensamiento paso a paso.

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.

Multi-Perspective Analysis

Anime R1 a considerar problemas desde múltiples ángulos para obtener información completa.

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.

Descomposición de problemas

Rompe retos complejos en componentes manejables que R1 puede abordar sistemáticamente.

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.

Estrategias de optimización

Fortalezas modelo de palanca

Ajuste su enfoque de orientación a las capacidades y arquitectura específicas de cada modelo.

Para DeepSeek-V3:

  • Utilizar capacidades amplias de integración de conocimientos
  • Leverage multitask performance for complex projects
  • Aproveche el procesamiento eficiente para el análisis a gran escala

Para DeepSeek-R1:

  • Alentar procesos de razonamiento y pensamiento explícitos
  • Centrarse en resolver problemas lógicos y tareas matemáticas
  • Utilizar el análisis paso a paso para retos complejos

Context Management

Ambos modelos se benefician del contexto bien estructurado y de una jerarquía de información clara.

**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:

1. **Technology Infrastructure:**
   - Legacy system integration approaches
   - Cloud migration strategies and priorities
   - Data architecture and analytics capabilities

2. **Customer Experience Design:**
   - Omnichannel journey mapping and optimization
   - Personalization and recommendation systems
   - Mobile and web platform development

3. **Operational Changes:**
   - Staff training and change management
   - Process reengineering and automation
   - Performance measurement and optimization

4. **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.

Refinación iterativa

Utilice las capacidades de conversación de DeepSeek para mejorar progresivamente las salidas.

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.

Las mejores prácticas para los modelos DeepSeek

Comunicación clara

Escribe los avisos en un lenguaje claro y directo que indica explícitamente los resultados y expectativas deseados.

Enfoque sistemático

Estructura tareas complejas con fases claras, pasos o componentes que el modelo puede abordar metódicamente.

Reasoning encouragement

Especialmente para R1, pide explícitamente procesos de razonamiento y pensamiento paso a paso para maximizar las capacidades del modelo.

Optimización del contexto

Proporcionar suficiente información de antecedentes al tiempo que se centra en la tarea o pregunta específica.

Especificación de productos

Definir claramente los formatos de salida deseados, estructuras y niveles de detalle para asegurar resultados consistentes.

Integración de la validación

Incluir solicitudes de autocontrol, validación o enfoques alternativos para mejorar la precisión y fiabilidad.

Pitfalls y soluciones comunes

Over-Prompting R1

Problema Usar ejemplos complejos o elaborar técnicas de incitación que pueden confundir el proceso de razonamiento de R1. Solución Utilice las indicaciones mínimas y claras que permiten que los mecanismos de razonamiento interno de R1 funcionen de forma óptima.

Subutilizando la Panta de V3

Problema No aprovechar las capacidades multitarea de V3 para un análisis completo que requiere diversos dominios de conocimiento. Solución: Motivos de diseño que integran múltiples perspectivas, disciplinas o áreas de conocimiento.

Insufficient Reasoning encouragesment

Problema No solicitando explícitamente el pensamiento paso a paso para problemas complejos, dando lugar a respuestas superficiales. Solución: Incluye instrucciones explícitas para procesos sistemáticos de análisis y razonamiento.

Context Overload

Problema: Proporcionar un contexto excesiva o mal organizado que diluya el enfoque y reduzca la calidad de respuesta. Solución: Estructurar el contexto jerárquicamente con prioridades claras e indicadores de relevancia.

Integración y despliegue

API Integration

# 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()

Despliegue local

# 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")

Optimización del rendimiento

# 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

Casos de uso avanzado

Investigación y análisis

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.

Problema creativo

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.

Adopción de decisiones estratégicas

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.

Solución de problemas y optimización

Cuestiones de ejecución

  • Slow Response Times: Reducir la complejidad rápida, optimizar la longitud del contexto, considerar el cambio de tamaño del modelo
  • ** Calidad inconsistente** Estándarizar plantillas rápidas, utilizar ajustes adecuados de temperatura, implementar cheques de validación
  • Resource Constraints: Implementar batching eficiente, utilizar variantes de modelo apropiadas, optimizar la configuración de implementación

Optimización de calidad

  • Detalle insuficiente: Solicitar ejemplos específicos, pedir explicaciones paso a paso, especificar la profundidad deseada
  • Off-Topic Responses: Mejorar la estructura del contexto, utilizar instrucciones más claras, aplicar validación de la respuesta
  • Reasoning Errores: Alentar el autocontrol, solicitar enfoques alternativos, utilizar el refinamiento iterativo

Desafíos de integración

  • ** Limitaciones de API:** Implementar el manejo correcto de errores, usar las estrategias de limitación de tarifas apropiadas, diseñar estrategias de retroceso
  • ** Selección modelo:** Capacidades modelo coincidentes para las necesidades de tareas, considerar los cambios en el rendimiento de los costos, probar con cargas de trabajo representativas
  • ** Cuestiones relativas al despliegue**: Asegurar recursos computacionales adecuados, aplicar una vigilancia adecuada, planificar las necesidades de ampliación

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*Esta guía completa proporciona la base para maximizar las capacidades de DeepSeek AI en los modelos V3 y R1. La clave del éxito radica en entender las fortalezas únicas de cada modelo y adaptar sus estrategias de impulso en consecuencia. Para las últimas actualizaciones y documentación técnica, consulte los recursos oficiales de DeepSeek y los debates comunitarios. *