deepseek v3 api 真够拉的

[lyxxxh2]

提示词

 # 构建提示词
    system_prompt = f"""你是一个商品品牌识别专家。你的任务是根据商品信息,分析商品的品牌。
可选品牌列表:
{brand_list}

请严格按照以下 JSON 格式返回结果,不要有任何其他内容:
{{
  "action": "match 或 create 或 unknown",
  "brand_id": 品牌 ID(仅 action=match 时),
  "brand_name": "品牌名称"(仅 action=create 时),
  "confidence": 置信度 0-1 之间的小数,
  "msg":找不到品牌的原因
}}

品牌匹配规则:
首先,从品牌列表中找到匹配的品牌,返回 brand_id 。
如果找不到,再商品名称分析出来品牌。
1. action=match: 从品牌列表中找到匹配的品牌,返回 brand_id
2. action=create: 品牌列表中没有,但能从商品名称中分析出品牌名,返回 brand_name
3. action=unknown: 无法确定品牌
"""

deepseekv3

官方 api: https://api.deepseek.com/chat/completions

"珠江零度 600ml" 你居然不知道品牌! 这实在太简单了,肯定是我提示词问题。

毕竟我直接问"珠江零度 600ml"品牌是什么?,deepseek 可以回答对的。

继续改提示词,还是一个鸟样。

让 claude 换成 gemini-2.5-flash

.env 我配置了,参考:docs\vertex_update.py,在 script\v_update.py,换成 gemini-2.5-flash

一运行: 全是正确的。

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我实在不敢相信 deepseekv3 能傻到这种程度,但是现实狠狠抽我一脸光。

[roidinev]

提示让搜索

[wengjin456123]

ds 的 api 好像不带搜索吧？还是我记错了

[xing7673]

不带任何 tools 识别？这种准确率就别指望太高了

[triptipstop]

要用 coder 模型

[nlzy]

官方的 API 现在是 deepseek v3.2 ，不是 deepseek v3

别看这版本号只差了 0.2 ，实际上注意力机制完全不一样，降智降得极其厉害，甚至人话都说不利索了。如果看不明白模型架构，看看输出每百万 token 的价格就行，v3 是 8 元，v3.2 才 3 元，降本增笑了。

说句难听的，本地部属个 36B 的 Seed-OSS ，哪怕是 GPTQ-Int8 的量化版本，体感上都比 3.2 强。我反正是把 deepseek 的余额全部退款了，没法用，真的一点都没法用。