今年以来，DeepSeek便在AI领域独占鳌头，热度一骑绝尘。其官方App更是创造了惊人纪录，成为史上最快突破3000万日活的应用，这一成绩无疑彰显了它在大众中的超高人气与强大吸引力。一时间，各大AI及云服务厂商纷纷投身其中，掀起了部署DeepSeek-R1服务的热潮。这股热潮让热衷于体验新模型、"薅羊毛"的用户们都应接不暇，每天都在探索不同平台上DeepSeek-R1的多样玩法 。
就在大家对DeepSeek的讨论持续火热之际，DeepSeek官网X帐号终于更新了动态（上一次更新还停留在1月28日）。这次官方亲自下场，推荐了部署DeepSeek-R1的相关设置，消息一经发布，瞬间吸引了全网AI爱好者和开发者的目光，大家纷纷围观讨论。
此次官方推荐的设置内容虽篇幅不长，但每一条都极具价值，总共分为以下四项：
- 摒弃系统提示词：官方明确建议不要使用系统提示词。其实在这之前，不少经验丰富的开发者就已经察觉到系统提示词可能会干扰模型的自然输出，影响模型基于自身强大能力进行自由、全面的回应，所以官方这一建议与开发者们的想法不谋而合。
- 温度参数设为0.6：在模型生成文本时，温度参数对输出结果起着关键的调控作用。DeepSeek-R1项目中明确指出，将温度设置在0.5 - 0.7这个区间内较为合适，尤其建议设置为0.6。这是因为当温度数值较低时，模型生成的内容会比较保守、稳定，缺乏一定的多样性；而温度数值过高，又容易导致生成的内容过于随机，出现无休止的重复或逻辑不连贯的情况。将温度设为0.6，恰好能在稳定性和创造性之间找到一个绝佳的平衡点，让模型生成的文本既逻辑清晰又富有一定的创新性。
- 分享搜索与文件上传提示词 ：在实际应用场景中，搜索和文件上传是很常见的操作。为此，官方贴心地分享了用于搜索和文件上传的官方提示词。对于文件上传，官方建议用户按照特定模板来创建提示。在这个模板里，
{file_name}代表文件名，{file_content}表示文件内容 ，{question}则是用户的问题，具体模板如下：
python
filetemplate = \
"""[file name]: {filename}
[file content begin]
{file_content}
[file content end]
{question}"""对于网页搜索，其参数包含{search_results}（搜索结果）、{cur_data}（当前数据）以及{question}（问题）。不过，目前文中尚未提及中文和英文查询时具体使用的提示词内容，这或许需要用户持续关注官方文档或后续更新来获取答案。
- 缓解模型思考绕过问题 ：官方在研究中发现，DeepSeek-R1系列模型在响应某些查询时，存在绕过思考模式的现象，即输出
<think>\n\n</think>。这种情况会对模型的性能产生负面影响，导致回答可能不够严谨和深入。为了确保模型能够进行全面、深入的推理，官方建议强制模型在每个输出的开头都加上<think>\n。这样一来，模型在回答问题前就会先进行思考，避免给出过于草率或未经充分思考的答案，从而提升回答的质量和可靠性。
尽管此次更新只是对DeepSeek-R1项目的README.md文件进行了调整，但官方的这一举措依然收获了众多好评。当然，也有部分用户对这些推荐设置存在疑惑。比如，对于不使用系统提示词这一点，有些用户担心在处理一些复杂专业任务时，没有系统提示词的引导，模型是否能够准确理解任务要求；关于温度设置为0.6，一些从事创意艺术创作的用户可能会觉得这个温度设定限制了模型的想象力，无法满足他们对内容丰富度和创新性的更高要求。
最后，虽然这种开源奉献精神令网友们感动，不过，大家当前最大的痛苦还是这个：
不过据说 Chat - GPT5 要出来了，我们一起期待一下后续 DeepSeek 和 Chat - GPT5 的 PK 吧。