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【免费下载链接】DeepSeek-V4-ProDeepSeek-V4-Pro总参数 1.6 万亿激活 49B面向复杂推理和高级编程任务在代码竞赛、数学推理、Agent 工作流等场景表现优异性能接近国际前沿闭源模型。项目地址https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro点击查看免费下载本指南以 DeepSeek-V4-Pro 仓库中的 encoding/README.md 为骨架结合 encoding_dsv4.py 参考实现与 test_encoding_dsv4.py 测试用例系统讲解 DeepSeek-V4 系列模型的提示词编码格式从特殊 Token、消息角色、多轮对话到工具调用DSML 格式、扩展思考reasoning、推理强度与快捷指令任务。读完本文你将能够直接用encode_messages/parse_message_from_completion_text构建与解析 DeepSeek-V4 格式的 prompt并在推理管线中正确接入工具调用与思考模式。概述编码模块在 DeepSeek-V4-Pro 中的定位DeepSeek-V4 系列的推理链路需要一个将「结构化对话消息」转换为「模型可理解的单一 prompt 字符串」的环节这一职责由encoding/目录承担。encoding/README.md明确说明该文档描述 DeepSeek-V4 系列模型使用的 prompt 编码格式其编码逻辑需要处理多轮对话、工具调用、扩展思考reasoning以及快捷指令任务四类场景。仓库提供了一个自包含的参考实现encoding_dsv4.py仅依赖 Python 标准库json、re、copy、typing不依赖任何第三方框架可以独立复制进任意项目使用。它同样被推理端直接复用inference/generate.py 通过sys.path引入encoding_dsv4并调用encode_messages与parse_message_from_completion_text可见该编码模块是整个 DeepSeek-V4 推理链路的正式组成部分。快速上手编码与解析两个核心入口编码对话encode_messages最简用法来自文档的 Quick Startencoding/README.mdfrom encoding_dsv4 import encode_messages, parse_message_from_completion_text # Encode a conversation messages [ {role: system, content: You are a helpful assistant.}, {role: user, content: What is 22?}, ] prompt encode_messages(messages, thinking_modethinking) # begin▁of▁sentenceYou are a helpful assistant.UserWhat is 22?Assistantthink注意默认输出以think收尾thinking 模式因为它把「思考块起点」作为生成入口模型接下来应当输出推理内容随后自行闭合/think再给出答案。解析模型输出parse_message_from_completion_textcompletion Simple arithmetic./think2 2 4.end▁of▁sentence parsed parse_message_from_completion_text(completion, thinking_modethinking) # {role: assistant, reasoning_content: Simple arithmetic., content: 2 2 4., tool_calls: []}该函数将一段单轮模型输出拆解为reasoning_content思考内容、content最终回复与tool_calls工具调用OpenAI 格式三个字段供上层逻辑回填到对话历史。重要注意原文明确提示parse_message_from_completion_text只处理格式良好的模型输出不会对偶发的畸形输出做纠正或恢复。文档建议生产环境必须自行增加额外的错误处理。从源码看该函数对格式要求确实严格缺少/think、缺少 EOS Token、工具调用后存在多余内容、内容中出现特殊 Token 等情形都会直接抛ValueError见 encoding_dsv4.py。函数完整签名与参数说明encode_messages的完整签名encoding_dsv4.py如下def encode_messages( messages: List[Dict[str, Any]], thinking_mode: str, context: Optional[List[Dict[str, Any]]] None, drop_thinking: bool True, add_default_bos_token: bool True, reasoning_effort: Optional[str] None, ) - str:参数取值作用messages消息列表待编码的对话消息OpenAI 兼容格式thinking_modechat或thinkingchat模型直接生成回复thinking模型先在think.../think中显式推理非法值会被断言拒绝见 encoding_dsv4.pycontext可选消息列表已编码的前置上下文用于流式/增量续编场景drop_thinking默认True是否丢弃更早轮次的推理内容详见下文add_default_bos_token默认True是否在对话最开头拼接 BOS Tokenreasoning_effortmax/high/None推理强度控制非法值同样会被断言拒绝见 encoding_dsv4.pythinking_mode与reasoning_effort都有合法值断言assert传入非法字符串会直接抛AssertionError这是使用时的隐性约束。特殊 Token 与消息角色特殊 Token 一览文档给出的 Token 表encoding/README.md与源码常量一一对应encoding_dsv4.pyToken用途源码常量begin▁of▁sentence序列开始BOSbos_tokenend▁of▁sentence助手回合结束EOSeos_tokenUser用户回合前缀USER_SP_TOKENAssistant助手回合前缀ASSISTANT_SP_TOKENlatest_reminder最新提醒日期、地区、语言等LATEST_REMINDER_SP_TOKENthink//think推理块定界符thinking_start_token/thinking_end_tokenDSMLDSML 标记 Tokendsml_token支持的 Roles编码支持六种角色system、user、assistant、tool、latest_reminder、developer。developer角色有明确适用范围文档特别说明它仅在内部搜索 Agent 管线中使用通用聊天与工具调用任务不需要官方 API 也不接受携带该角色的消息。从源码看developer消息被渲染为USER_SP_TOKEN content的形式见 encoding_dsv4.py即从编码视角等同于用户回合但支持附加tools与response_format。tool角色特殊DeepSeek-V4没有独立的 tool 消息格式工具结果必须合并进用户消息。源码中若直接对role tool的消息调用render_message会直接raise NotImplementedError并提示「deepseek_v4 merges tool messages into user; please preprocess with merge_tool_messages()」encoding_dsv4.py。因此在encode_messages内部tool消息会先经过预处理被合并进用户消息详见下文工具调用章节。基础对话编码chat 模式的多轮结构普通多轮对话的编码骨架如下encoding/README.mdbegin▁of▁sentence{system_prompt} User{user_message}Assistant/think{response}end▁of▁sentence User{user_message_2}Assistant/think{response_2}end▁of▁sentence要点BOS Token 只在整段对话的最开头拼接一次由add_default_bos_token控制且仅当无context时生效见 encoding_dsv4.py。chat 模式thinking_modechat下/think紧跟Assistant之后立即闭合思考块使模型直接生成内容。测试 4 的期望输出正是这一形态User世界著名温泉有哪些Assistant/thinkactionSearchend▁of▁sentence见 tests/test_output_4.txt。每条user/developer消息之后会追加Assistant前缀再加思考 Token每条 assistant 消息之后追加 EOS Token构成回合边界。过渡 Token 的追加逻辑位于 encoding_dsv4.py只有当下一条消息不是 assistant/latest_reminder时才补前缀避免重复拼接。交错思考模式thinking 模式与 drop_thinking 机制在thinking_modethinking下模型在回复前于think.../think块内产出显式推理encoding/README.mdbegin▁of▁sentence{system_prompt} User{message}Assistantthink{reasoning}/think{response}end▁of▁sentence测试 1 与测试 3 的期望输出即这种「交错思考 工具调用」形态例如UserWhats the weather in Beijing?AssistantthinkThe user wants to know the weather in Beijing. I should use the get_weather tool./think赞分享【免费下载链接】DeepSeek-V4-ProDeepSeek-V4-Pro总参数 1.6 万亿激活 49B面向复杂推理和高级编程任务在代码竞赛、数学推理、Agent 工作流等场景表现优异性能接近国际前沿闭源模型。项目地址https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro点击查看免费下载相关推荐DeepSeek-V4-Flash-0731 Prompt 编码格式全解析多轮对话、工具调用、思考模式与快速指令的完整实现DeepSeek V4 Flash 0731 Prompt 编码格式全解析多轮对话、工具调用、思考模式与快速指令的完整实现 本指南围绕 DeepSeek V4人工智能大模型基础模型DeepSeekDeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp 提示词编码完全指南特殊 Token、思考模式与工具调用模板逐行拆解DeepSeek V4 Flash Vision Exp 提示词编码完全指南特殊 Token、思考模式与工具调用模板逐行拆解 本指南带你逐行拆解 DeepSe大模型基础模型多模态计算机视觉DeepSeekDeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp 提示词编码完全指南基于 encoding_dsv4.py 的多模态消息、工具调用与思考模式解析DeepSeek V4 Flash Vision Exp 提示词编码完全指南基于 encoding_dsv4.py 的多模态消息、工具调用与思考模式解析 en大模型基础模型多模态计算机视觉DeepSeek上一篇告别功能局限LiteLoaderQQNT插件事件系统详解下一篇多模态模型可视化完全指南从论文到实践图表绘制创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 DeepSeek-V4-Pro 提示词编码格式全解：多轮对话、DSML 工具调用与扩展思考模式实战指南
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I should use the get_weather tool./think赞分享【免费下载链接】DeepSeek-V4-ProDeepSeek-V4-Pro总参数 1.6 万亿激活 49B面向复杂推理和高级编程任务在代码竞赛、数学推理、Agent 工作流等场景表现优异性能接近国际前沿闭源模型。项目地址https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro点击查看免费下载相关推荐DeepSeek-V4-Flash-0731 Prompt 编码格式全解析多轮对话、工具调用、思考模式与快速指令的完整实现DeepSeek V4 Flash 0731 Prompt 编码格式全解析多轮对话、工具调用、思考模式与快速指令的完整实现 本指南围绕 DeepSeek V4人工智能大模型基础模型DeepSeekDeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp 提示词编码完全指南特殊 Token、思考模式与工具调用模板逐行拆解DeepSeek V4 Flash Vision Exp 提示词编码完全指南特殊 Token、思考模式与工具调用模板逐行拆解 本指南带你逐行拆解 DeepSe大模型基础模型多模态计算机视觉DeepSeekDeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp 提示词编码完全指南基于 encoding_dsv4.py 的多模态消息、工具调用与思考模式解析DeepSeek V4 Flash Vision Exp 提示词编码完全指南基于 encoding_dsv4.py 的多模态消息、工具调用与思考模式解析 en大模型基础模型多模态计算机视觉DeepSeek上一篇告别功能局限LiteLoaderQQNT插件事件系统详解下一篇多模态模型可视化完全指南从论文到实践图表绘制创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考