When should I choose DeepSeek R1 over DeepSeek v3?

Pick DeepSeek R1 for multi‑step reasoning, complex planning, and math/logic tasks. Choose v3 for fast, general chat, drafting, coding assistance, and high‑throughput pipelines.

Should I use chain‑of‑thought prompting with DeepSeek R1?

No. Guidance suggests avoiding explicit chain‑of‑thought and relying on the model’s built‑in reasoning. Ask for final answers with brief justifications instead.

How do I get consistent JSON from DeepSeek v3?

Use a short system prompt that mandates JSON only, define a tight schema, and optionally set stop sequences. Lower temperature and cap max tokens to limit drift.

What temperature should I use for reasoning tasks?

Start low (0.0–0.3) for determinism and evaluation. Raise to 0.4–0.7 for balanced creativity in drafting or coding; use higher values for brainstorming.

Can I run DeepSeek models locally?

Community setups exist for experimentation, but production often uses hosted APIs for stability and performance. Check model cards and community guides for local instructions.

DeepSeek v3 மற்றும் R1 ஐ எவ்வாறு பயன்படுத்துவது: பகுத்தறிவு மற்றும் அரட்டை பணிகளுக்கான தூண்டுதல்

மோசமான பதிலைப் பெறுவதற்காக நீங்கள் ஒரு தூண்டுதலை அதிகப்படியாக வடிவமைத்திருந்தால், நீங்கள் மட்டும் தனியாக இல்லை. DeepSeek R1 போன்ற காரணத்தை முதலில் பயன்படுத்தும் மாதிரிகள் மற்றும் DeepSeek v3 போன்ற அதிக செயல்திறன் கொண்ட அரட்டை மாதிரிகள் மூலம், பழைய உத்தி (நீண்ட தூண்டுதல்கள், அதிக சங்கிலி-சிந்தனை தூண்டுதல்) பெரும்பாலும் எதிர்மறையாகும். இந்த வழிகாட்டி, DeepSeek v3 மற்றும் R1 ஐ பகுத்தறிவு மற்றும் அரட்டை பணிகளுக்கு எவ்வாறு தூண்டுவது என்பதை சரியாகக் காட்டுகிறது—எதை எளிமையாக வைத்திருக்க வேண்டும், எப்போது கட்டமைக்க வேண்டும், மேலும் நிலையான, துல்லியமான முடிவுகளுக்கு அமைப்புகளை எவ்வாறு சரிசெய்வது.

பாணி குறிப்பு: நடைமுறை & தீர்வு சார்ந்தவை. வெட்டு-ஒட்டு வடிவங்கள் மற்றும் பாதுகாப்புக் கவசங்களுடன் என்ன வேலை செய்கிறது என்பதில் நாங்கள் கவனம் செலுத்துவோம்.

உங்களுக்கு வலுவான பல-படி பகுத்தறிவு, ஆதாரங்கள் மற்றும் சிக்கலான திட்டமிடல் தேவைப்படும்போது DeepSeek R1 ஐப் பயன்படுத்தவும்.

வேகமான, துல்லியமான அரட்டை, குறியீட்டு உதவி, வரைவு மற்றும் பெரிய அளவிலான பொதுவான கேள்வி பதிலுக்கு DeepSeek v3 ஐப் பயன்படுத்தவும்.

சங்கிலி-சிந்தனையை கட்டாயப்படுத்த வேண்டாம். அதற்கு பதிலாக “இறுதி பதில்கள்”, “சுருக்கமான நியாயம்” அல்லது கட்டமைக்கப்பட்ட வெளியீடுகளைக் கேளுங்கள்.

தூண்டுதல்களைச் சுருக்கமாகவும் தெளிவாகவும் வைத்திருங்கள்; தேவைப்படும்போது மட்டுமே கட்டுப்பாடுகள் மற்றும் மதிப்பீட்டு அளவுகோல்களைச் சேர்க்கவும்.

பூஜ்ஜிய-ஷாட் உடன் தொடங்கவும்; நிலையான தோல்வி முறைகளை நீங்கள் கண்டால் மட்டுமே சில-ஷாட் எடுத்துக்காட்டுகளைச் சேர்க்கவும்.

DeepSeek R1 மற்றும் v3 க்கு என்ன வித்தியாசம்

DeepSeek R1: “பதிலளிப்பதற்கு முன் சிந்திக்க” வடிவமைக்கப்பட்ட ஒரு பகுத்தறிவு-உகந்த மாதிரி, படிப்படியான தூண்டுதலுக்கான தேவையை குறைக்கிறது. பல தளங்கள் மற்றும் ஆவணங்கள் சங்கிலி-சிந்தனை கோரிக்கைகளைத் தவிர்க்க அறிவுறுத்துகின்றன; பூஜ்ஜிய-ஷாட் பெரும்பாலும் R1 க்குச் சிறப்பாகச் செயல்படுகிறது.

DeepSeek v3: வேகமான, வலுவான MoE அரட்டை மாதிரி (மொத்தம் 671B அளவுருக்கள்; ஒரு டோக்கனுக்கு 37B செயலில் உள்ளன) சிறந்த விலை-செயல்திறன், பழக்கமான API பணிச்சூழலியல் மற்றும் நவீன மாதிரி தரம் கொண்ட பொது-நோக்க மொழி பணிகளை இலக்காகக் கொண்டது. அதிகாரப்பூர்வ ஆவணங்கள் OpenAI-பாணி API பயன்பாட்டைக் காட்டுகின்றன.

நடைமுறையில்:

R1 ஐ இதற்குத் தேர்ந்தெடுக்கவும்: கணித வார்த்தை சிக்கல்கள், மூலோபாய முறிவுகள், பல-கட்டுப்பாட்டுத் திட்டமிடல், மறைந்திருக்கும் படிகளுடன் கூடிய தந்திரமான பகுத்தறிவு.

v3 ஐ இதற்குத் தேர்ந்தெடுக்கவும்: வாடிக்கையாளர் அரட்டை, குறியீட்டு மதிப்புரைகள், மீண்டும் எழுதுதல், சுருக்கம் மற்றும் வேகமான மறு செய்கை சுழற்சிகள்.

பொன்னான விதி: பகுத்தறிவு மாதிரிகளை அதிகப்படியாகத் தூண்ட வேண்டாம்

R1 போன்ற பகுத்தறிவு மாதிரிகள் ஏற்கனவே உள் விவாதத்தை மேற்கொள்கின்றன. சங்கிலி-சிந்தனையை கட்டாயப்படுத்துவது (“படிப்படியாகச் சிந்தித்து உங்கள் பகுத்தறிவைக் காட்டுங்கள்”) பெரும்பாலும் சொல்லாட்சியைச் சேர்க்கிறது, மாதிரியைத் திசை திருப்பலாம், மேலும் சில அமைப்புகளில் ஊக்கப்படுத்தப்படாமல் போகலாம். அதற்கு பதிலாக, இதைப் பயன்படுத்தவும்:

“இறுதி பதிலையும் ஒரு சுருக்கமான விளக்கத்தையும் வழங்கவும்.”

“பதிலைச் சொல்லுங்கள், பின்னர் உங்களை அங்கு அழைத்துச் சென்ற 3 முக்கிய காரணிகளைப் பட்டியலிடுங்கள்.”

“முடிவை மட்டும் திருப்பி அனுப்புங்கள், மேலும் 2-வாக்கிய நியாயத்தை மட்டும் கொடுங்கள்.”

இது எளிய, பூஜ்ஜிய-ஷாட் தூண்டுதல்கள் R1 க்கான சிக்கலான படிப்படியான வழிமுறைகளை விட பயனுள்ளதாக இருக்கும்—அல்லது சிறப்பாக இருக்கும் என்ற வழிகாட்டுதலுடன் ஒத்துப்போகிறது.

வேலை செய்யும் தூண்டுதல் முறைகள்

1) பூஜ்ஜிய-ஷாட், மிகச்சிறிய (R1 க்கு முதல் முயற்சி; v3 க்கும் சிறந்தது)

குறிக்கோள்: மிகச்சிறிய கட்டுப்பாடுகளுடன் ஒரு முக்கியமான சிக்கலைத் தீர்க்கவும்.

தூண்டுதல் டெம்ப்ளேட்:

நீங்கள் ஒரு கவனமான சிக்கல் தீர்க்கும் நபர்.
கேள்வி: {task}
வழிமுறைகள்: இறுதி பதிலையும் ஒரு சுருக்கமான நியாயத்தையும் (அதிகபட்சம் 3 வாக்கியங்கள்) வழங்கவும்.

இது ஏன் வேலை செய்கிறது: இது வெளியீட்டை மையமாகவும் சுருக்கமாகவும் வைத்திருக்கும்போது உள் பகுத்தறிவை ஊக்குவிக்கிறது.

2) கட்டுப்படுத்தப்பட்ட வெளியீடு (API கள், நம்பகத்தன்மை அல்லது ஆட்டோமேஷனுக்கு)

நீங்கள் கணிக்கக்கூடிய வடிவங்கள் தேவைப்படும்போது பயன்படுத்தவும்.

தூண்டுதல் டெம்ப்ளேட்:

சிஸ்டம்: நீங்கள் சரியான JSON ஐ மட்டுமே திருப்பி அனுப்ப வேண்டும்.
பயனர்: இந்த ஆவணத்தை 5 புல்லட் புள்ளிகளில் ஒரு ஆபத்து மற்றும் ஒரு வாய்ப்புடன் சுருக்கவும்.
JSON ஐத் திருப்பி அனுப்பு: {
"bullets": . செய்தி/மாதிரி குறிப்புகள் v3 இன் செயல்திறன் மற்றும் அளவை எடுத்துக்காட்டுகின்றன, அதே நேரத்தில் மாதிரி அட்டைகள் கூடுதல் சூழலை வழங்குகின்றன.

பயன்பாட்டு நிகழ்வின் மூலம் DeepSeek v3 மற்றும் R1 க்கு இடையே தேர்வு செய்தல்

வாடிக்கையாளர் ஆதரவு அரட்டை: வேகம் மற்றும் செலவுக்கு v3; தொனி மற்றும் கொள்கை இணக்கத்திற்கு சில-ஷாட் எடுத்துக்காட்டுகளைச் சேர்க்கவும்.

ஆய்வாளர் விளக்கங்கள் மற்றும் முடிவு குறிப்புகள்: அதிக ஒருமைப்பாடு பகுத்தறிவுக்கு R1; “சுருக்கமான நியாயம்” கட்டுப்பாட்டை அமைக்கவும்.

குறியீட்டு ஆய்வு மற்றும் மறுசீரமைப்பு திட்டங்கள்: விரைவான மறு செய்கைக்கு v3 சிறந்தது; நீங்கள் வர்த்தகங்கள் பற்றிய ஆழமான பகுத்தறிவு தேவைப்படும்போது R1.

கணிதம், தர்க்கம், கட்டுப்பாடுகளுடன் திட்டமிடல்: R1 பொதுவாக சிறந்து விளங்குகிறது.

பெரிய அளவிலான சுருக்கம் அல்லது மீண்டும் எழுதுதல் குழாய்த்திட்டங்கள்: செயல்திறனுக்காக v3.

RAG உதவியாளரில் R1 உடன் உருவாக்கும் ஒரு பயிற்சிக்கு, இறுதி-க்கு-இறுதி முறைகள், v3 க்கான குறியீட்டு-சார்ந்த எடுத்துக்காட்டுகள் மற்றும் சமூக அடுக்குகளின் மூலம் உள்ளூர் சோதனைகள் ஆகியவற்றைக் காட்டும் சமூகம் மற்றும் பயிற்சி எழுத்துக்களைப் பார்க்கவும்.

பகுத்தறிவு உள்ளடக்கத்தின் பாதுகாப்பான கையாளுதல்

முழு சங்கிலி-சிந்தனையையும் கேட்க வேண்டாம். உங்களுக்கு வெளிப்படைத்தன்மை தேவைப்பட்டால், ஒரு சிறிய நியாயத்தை அல்லது முக்கிய காரணிகளின் பட்டியலைக் கோருங்கள்.

உணர்திறன் களங்களுக்கு, ஒரு கொள்கை வரியைச் சேர்க்கவும்: “நீங்கள் உறுதியாக இல்லாவிட்டால் அல்லது பணி தீங்கு விளைவிக்கக்கூடும் என்றால், தெளிவுபடுத்தும் கேள்விகளைக் கேளுங்கள் அல்லது மறுக்கவும்.”

எண்ணியல் பணிகளுக்கான சரிபார்ப்பு தூண்டுதல்களைச் சேர்க்கவும்: “பதிலளிக்கும் முன் கணிதத்தை இருமுறை சரிபார்க்கவும்.”

இது R1-பாணி மாதிரிகளுக்கான பொதுவான சிறந்த நடைமுறை வழிகாட்டுதலைப் பிரதிபலிக்கிறது: குறைந்தபட்ச தூண்டுதல், சங்கிலி-சிந்தனை தூண்டுதலைத் தவிர்க்கவும் மற்றும் மாதிரியின் உள் பகுத்தறிவை நம்பவும்.

தூண்டுதல் நூலகம்: நகலெடுக்க தயாரான துணுக்குகள்

A) சிக்கலான திட்டமிடல் (R1)

குறிக்கோள்: குறைந்தபட்ச சலசலப்புடன் 1,000 பயனர்களுக்கான 6 வார தயாரிப்பு பீட்டாவைத் திட்டமிடுங்கள். திரும்ப:

மைல்கற்கள் (வாரம் வாரமாக)

முக்கிய அபாயங்கள் (அதிகபட்சம் 5)

தணிப்புகள் (ஒரு ஆபத்துக்கு ஒன்று) கட்டுப்பாடுகள்: மொத்தத்தை 200 வார்த்தைகளுக்கு கீழ் வைக்கவும்.


### B) கொள்கை உணர்வு அரட்டை (v3)

சிஸ்டம்: நீங்கள் ஒரு பயனுள்ள, கொள்கை-இணக்கமான உதவியாளர். ஒரு கோரிக்கை கொள்கையுடன் முரண்பட்டால், தெளிவுபடுத்தும் கேள்வியைக் கேளுங்கள் அல்லது பாதுகாப்பான மாற்றீட்டை வழங்கவும். பயனர்: தாமதமான ஆர்டருக்கான பணத்தைத் திரும்பப்பெறும் பதிலை உருவாக்கவும். அனுதாப தொனியை வைத்து இரண்டு விருப்பங்களை வழங்கவும்.


### C) கணிதம்/தர்க்கம் (R1)

பின்வருவனவற்றை தீர்க்கவும். இறுதி பதிலையும் 2-வாக்கிய சரிபார்ப்பையும் வழங்கவும். சிக்கல்: {word problem}


### D) குறியீடு ஆய்வு (v3)

நீங்கள் ஒரு மூத்த பைதான் விமர்சகர். செயல்திறன் மற்றும் படிக்கக்கூடிய தன்மைக்காக துணுக்கை பகுப்பாய்வு செய்யுங்கள். திரும்ப:

சிக்கல்கள் (புல்லட்)

சீர்செய்தல்கள் (புல்லட்)

உதாரண மறுசீரமைப்பு (<=30 வரிகள்)


### E) JSON க்கு தரவு பிரித்தெடுத்தல் (v3)

சிஸ்டம்: சரியான JSON ஐ மட்டும் திருப்பி அனுப்பவும். பயனர்: உரையில் இருந்து நிறுவனம், வருவாய் மற்றும் தலைமையகத்தைப் பிரித்தெடுக்கவும். காணவில்லை என்றால், பூஜ்ஜியத்தைப் பயன்படுத்தவும். ஸ்கீமா: {"company":"string","revenue":"string|null","hq":"string|null"} உரை: {paste}

சரிசெய்தல்: வெளியீடுகள் விலகிச் செல்லும்போது அல்லது பிரமையடையும்போது

அதிக வார்த்தைகளா? அதிகபட்ச டோக்கன்களைக் குறைக்கவும் அல்லது “அதிகபட்சம் 120 வார்த்தைகள்” சேர்க்கவும்.

ஒழுங்கற்ற வடிவமா? JSON-மட்டும் சிஸ்டம் தூண்டுதலையும் நிறுத்த வரிசையையும் சேர்க்கவும்.

தவறான அனுமானங்களா? ஒரு வரி கட்டுப்பாட்டைச் சேர்க்கவும்: “உறுதியாக இல்லாவிட்டால், 1 தெளிவுபடுத்தும் கேள்வியைக் கேளுங்கள்.”

கணித பிழைகளா? “இறுதி பதிலுக்கு முன் கணிதத்தை இருமுறை சரிபார்க்கவும்” சேர்க்கவும்.

எளிதில் உடையக்கூடிய சங்கிலி பணிகளா? இரண்டு அழைப்புகளாகப் பிரிக்கவும்: திட்டம் → செயல்படுத்துதல்.

API விரைவு தொடக்கம் (கருத்தியல்)

முனையம் மற்றும் முக்கிய மேலாண்மை OpenAI-பாணி இடைமுகத்தைப் பின்பற்றுகின்றன. மாதிரி, செய்திகள், வெப்பநிலை, max_tokens மற்றும் ஸ்ட்ரீமிங் விருப்பங்கள் போன்ற நிலையான புலங்களை எதிர்பார்க்கவும்.

DeepSeek v3 விவரக்குறிப்புகள் மற்றும் செயல்திறன் உரிமைகோரல்கள் அதிகாரப்பூர்வ செய்தி/மாதிரி புதுப்பிப்பு மற்றும் மாதிரி அட்டைகளில் சுருக்கப்பட்டுள்ளன.

குறிப்பிடத்தக்கது: தூண்டுதல் மறு செய்கைக்கு Sider.AI ஐப் பயன்படுத்துதல்

நீங்கள் முறைகளை வேகமாக ஆராய்ந்தால்—பூஜ்ஜிய-ஷாட் எதிராக சில-ஷாட் சோதிப்பது, வடிவங்களை மாற்றுவது அல்லது R1 எதிராக v3 பதில்களை ஒப்பிடுவது—ஒரு மேலடுக்கு உதவியாளர் சுழற்சியை வேகப்படுத்தலாம். மூலம், Sider.AI உங்கள் பணிக்குச் சிறப்பாகச் செயல்படும் குறைந்தபட்ச தூண்டுதலில் நீங்கள் கவனம் செலுத்தலாம், எனவே ஒரு ஒற்றை பணிப்பாய்வில் பக்கங்கள் மற்றும் கருவிகளில் வரைவு, மறு செய்கை மற்றும் A/B தூண்டுதல்களை எளிதாக்குகிறது.

முக்கிய குறிப்புகள்

DeepSeek R1 க்கு குறைந்தபட்ச, பூஜ்ஜிய-ஷாட் தூண்டுதல்களை விரும்பவும்; வெளிப்படையான சங்கிலி-சிந்தனை கோரிக்கைகளைத் தவிர்க்கவும்.

வேகமான, அளவிடக்கூடிய அரட்டை மற்றும் கட்டமைக்கப்பட்ட பணிகளுக்கு DeepSeek v3 ஐப் பயன்படுத்தவும்; நம்பகத்தன்மைக்கு கட்டுப்படுத்தப்பட்ட வடிவங்களில் சாய்ந்து கொள்ளுங்கள்.

நிலையான தோல்வி முறைகளை சரிசெய்ய மட்டுமே சில-ஷாட் எடுத்துக்காட்டுகளைச் சேர்க்கவும்.

JSON ஸ்கீமாக்கள், சிறிய சிஸ்டம் தூண்டுதல்கள் மற்றும் நிறுத்த வரிசைகளுடன் கட்டமைப்பை அமல்படுத்தவும்.

சிக்கலான பகுத்தறிவுக்கு, முழு பகுத்தறிவு பதிவுகளையும் அல்ல, இறுதி பதில்களையும் மற்றும் சுருக்கமான நியாயங்களையும் கேளுங்கள்.

அடிக்கடி கேட்கப்படும் கேள்விகள்

கே1: நான் எப்போது DeepSeek v3 ஐ விட DeepSeek R1 ஐத் தேர்ந்தெடுக்க வேண்டும்? பல-படி பகுத்தறிவு, சிக்கலான திட்டமிடல் மற்றும் கணிதம்/தர்க்க பணிகளுக்கு DeepSeek R1 ஐத் தேர்ந்தெடுக்கவும். வேகமான, பொது அரட்டை, வரைவு, குறியீட்டு உதவி மற்றும் அதிக செயல்திறன் கொண்ட குழாய்த்திட்டங்களுக்கு v3 ஐத் தேர்ந்தெடுக்கவும்.

கே2: நான் DeepSeek R1 உடன் சங்கிலி-சிந்தனை தூண்டுதலைப் பயன்படுத்த வேண்டுமா? இல்லை. வெளிப்படையான சங்கிலி-சிந்தனையைத் தவிர்த்து, மாதிரியின் உள்ளமைக்கப்பட்ட பகுத்தறிவை நம்புவதற்கு வழிகாட்டுதல் அறிவுறுத்துகிறது. அதற்கு பதிலாக சுருக்கமான நியாயங்களுடன் இறுதி பதில்களைக் கேளுங்கள்.

கே3: DeepSeek v3 இலிருந்து நிலையான JSON ஐ நான் எவ்வாறு பெறுவது? JSON ஐ மட்டும் கட்டாயப்படுத்தும் ஒரு சிறிய சிஸ்டம் தூண்டுதலைப் பயன்படுத்தவும், ஒரு இறுக்கமான ஸ்கீமாவை வரையறுக்கவும், மேலும் விருப்பமாக நிறுத்த வரிசைகளை அமைக்கவும். விலகலைக் கட்டுப்படுத்த வெப்பநிலையைக் குறைத்து அதிகபட்ச டோக்கன்களை வரம்பிடவும்.

கே4: பகுத்தறிவு பணிகளுக்கு நான் என்ன வெப்பநிலையைப் பயன்படுத்த வேண்டும்? நிர்ணயத்திற்கும் மதிப்பீட்டிற்கும் குறைவாக (0.0–0.3) தொடங்கவும். வரைவு அல்லது குறியீட்டில் சமநிலையான படைப்பாற்றலுக்காக 0.4–0.7 ஆக உயர்த்தவும்; மூளைச்சலவைக்கு அதிக மதிப்புகளைப் பயன்படுத்தவும்.

கே5: நான் DeepSeek மாதிரிகளை உள்நாட்டில் இயக்க முடியுமா? சோதனைக்கு சமூக அமைப்புகள் உள்ளன, ஆனால் உற்பத்தி பெரும்பாலும் ஸ்திரத்தன்மை மற்றும் செயல்திறனுக்காக ஹோஸ்ட் செய்யப்பட்ட API களைப் பயன்படுத்துகிறது. உள்ளூர் வழிமுறைகளுக்கு மாதிரி அட்டைகள் மற்றும் சமூக வழிகாட்டிகளைச் சரிபார்க்கவும்.