​​DeepSeek的核心参数主要包括模型选择、上下文控制、输出调整和资源优化四大类，其中​​model​​、​​messages​​、​​temperature​​和​​max_tokens​​是关键参数，直接影响生成效果与资源消耗。​​

1. ​​模型选择参数​​

   • ​​model​​：指定使用的模型版本，如deepseek-chat（通用对话）、deepseek-reasoner（复杂推理）或自定义模型路径。不同模型适用于不同任务，例如7B参数版本适合轻量级应用，70B版本则适合高性能需求。
   • ​​base_url​​和​​api_key​​：用于自建或第三方API接入，需配置接口地址和认证密钥。

2. ​​上下文与输入控制​​

   • ​​messages​​：以列表形式传递对话历史，包含system（系统指令）、user（用户输入）和assistant（AI回复）角色，确保多轮对话连贯性。
   • ​​stop​​：设置停止词（如["\n\n"]），遇到指定符号时终止生成，避免冗余输出。

3. ​​输出随机性与多样性​​

   • ​​temperature​​：范围[0, 2]，值越低输出越稳定（适合代码生成），值越高创意性越强（如文学创作）。默认0.7平衡稳定性与创新。
   • ​​top_p​​：概率采样阈值（默认1.0），仅保留累积概率前N%的词，与temperature二选一使用。

4. ​​资源与性能优化​​

   • ​​max_tokens​​：限制生成文本的最大长度（如2048），防止过长响应消耗额外资源。
   • ​​n​​：指定返回的答案数量（如n=3生成多个备选回复），适用于结果择优场景。
   • ​​硬件配置​​：参数量级决定显存需求，例如7B模型需10GB显存（FP16），70B模型需多卡并行（如4x A100）。

​​总结​​：合理配置DeepSeek参数可显著提升任务效果，建议根据场景需求优先调整model和temperature，并通过max_tokens控制成本。对于复杂任务，结合多轮messages和stop参数能进一步优化输出质量。