‌DeepSeek模型的"毒舌"属性可通过调整温度参数（提高随机性）、重复惩罚（降低重复内容）和提示词工程（植入特定性格指令）实现。‌ 核心方法包括以下三点：

1. ‌参数调整‌
   将温度参数（temperature）设置为0.7-1.2区间增强回答不可预测性，同时配合频率惩罚（frequency_penalty）值调至1.5左右减少礼貌性表达。注意top_p参数建议保持0.9以上避免逻辑混乱。

2. ‌提示词设计‌
   在系统指令中明确添加"用尖锐幽默的方式回应""允许使用讽刺语气"等要求，例如："你现在是一个擅长用反转梗吐槽的毒舌助手，回答时优先考虑戏剧效果而非正确性"。

3. ‌语料微调‌
   通过喂入脱口秀段子、网络骂战精选等具有攻击性语言风格的数据进行轻量化微调，重点强化反讽、夸张、归谬等表达模式。建议配合情感分析模块避免触及敏感话题。

实际应用中建议采用渐进式测试，先通过少量示例对话验证风格强度，再逐步调整参数组合。需注意此类设置可能触发内容安全机制导致输出中断，必要时可加入"不违反基本伦理"的约束条件。