模型与思考模式说明

Flash / Pro 切换 · 思考模式 · 标签说明

一、模型选择（Flash 与 Pro）

软件与deepseek最为适配，对于deepseek的模型调换对讲题有一定差异。就是deepseek-v4-flash与deepseek-v4-pro两个模型。接下来我会说明这两者差异。

它们不是“强”和“弱”的关系，而是“快”和“稳”的分工，也是适用不适用的分别。我会教你们如何调试出好的讲解并发挥出最大的质量。

Flash（默认）

快、省，轻量高效。

用flash加思考模式（high）就可以覆盖所有行测题目（四大模块，图推除外，申论）。这个98%都适用行测，申论也可使用flash，但是要高质量就推荐pro对于申论（现在的pro价格太贵失去了性价比，flash现在基本可以够用了），但是现在的flash完全够用了。

Pro

稳、深，旗舰能力。

Pro 的优势在两点：

· 长文本输出能力更好

· 长步骤推理能力更强

所以申论要用 Pro——申论是长文写作 + 多步推理 + 逻辑严谨，正好是 Pro 的强项。（极个别的数量关系如几何等多步骤难题也可切换）

怎么调

设置 → AI 模型 → 模型名称，把名字改成要用的那个即可：

用 Flash → 填 deepseek-v4-flash

用 Pro → 填 deepseek-v4-pro

一句话区别

Flash 快而省，适合几乎所有的题；Pro 稳而深，适合长文、复杂推理（典型就是申论）。

二、思考模式（轻量 / 均衡 / 深度）

这一部分只针对“题目分析”（深度讲题）。

思考模式控制 AI 在解题时多想多少。三档：

怎么调

设置 → AI 模型 → 思考模式，下拉选择档位。

⚠️ 重点：解题时，深度档（max）不要开

这是很多人的误区——以为“深度 = 质量好”，其实是错的。

研究证实：

· 思考越长，质量不一定越好，超过临界点后继续想反而质量下降

· 错误回答的平均推理长度，比正确回答长得多

· 简单任务上“深度思考”只会更慢、更冗长，准确率却没有提升

· 谷歌实测：思维链长度与准确率平均呈负相关

所以结论：

· 解题时深度档（max）不要开

· 除非你对大模型思考机制非常了解，否则开了只会让分析变慢、变冗长，甚至质量下降

· 日常用均衡，简单题可切轻量

⭐ 记住：轻量 ≠ 差，深度 ≠ 好。这是“速度/深度”档位，不是“质量高低”。

三、对话的思考模式（追问 / 文档问答 / 数字伙伴）

注意：对话和解题是两回事。

上面“解题时 max 不要开”只针对题目分析，对话不在此列。

对话窗口里的思考强度，没有“不要开最高档”的限制——它只是让 AI 在回答时多想想，根据你的对话需要自由调。对话栏的档位显示为「✖️ 关 / 💡 浅 / 💡 标准 / 💡 深」，分别对应关闭思考、低、中、高。

怎么用（结合对话情况）

· 简单快问 → 低强度，回答快

· 想深入聊、需要 AI 展开讲 → 调高强度，它会更认真

· 对话很长、内容复杂 → 调高强度保证质量

核心逻辑

对话里怎么舒服怎么调——想聊深了就调高，想快就调低。

没有像解题那样的“禁止档位”。

四、标签的说明与重要性

标签是什么

前提强调：这个是只有你手工录入的时候才会有打标签环节，这个其它的数据包导入与浏览器插件导入都是有这个标签的。

标签就是题目的题型划分。【这个标签也可看成考点，这个标签体系采用华图的标签分类体系】

每道题被标上“它是哪种题型”（比如资料分析、数量关系、判断推理、言语理解等）。

这个标签需要再次强调，至少选一个，否则一个不选会进入标签审查页面。如下图所示

为什么重要

标签决定了这道题匹配哪个解题方法论（这个不标会进行程序兜底进行划分，但是这样标了就更加精确，程序做不到100%的标签划分，用AI来划分不准、也慢、也消耗token。所有这个方案最适合。这个人控制判断、AI执行，所以采用人来指定，100%精确）：

· 标对了 → AI 用对应的方法讲，讲得准

· 标错了 → AI 可能用错方法，讲偏（注，只要你标签明明是加强削弱题型你选成图推或者翻译推理、类比，这些事严重失误，这个对于你们来说分的清楚，这个是最基本的；言语的主旨概括不要选成逻辑填空成语辨析、或者下文推断）。

申论标签的说明

申论的标签是我自创的，所以有必要进行说明。

我的三个标签 = 国考申论三类试卷的核心能力：

宏观分析 → 副省级（综合分析，重"高度"）【答题风格："政策分析师"式，需要有高度、有深度】

基层实务 → 地市级（贯彻执行，重"落地"）【答题风格："落地执行者"式，要把政策转化为具体行动】

法治思维 → 行政执法类（依法办事，重"法律"）【"执法者"式，强调依法办事 + 公共服务】

这个基于上面的罗列陈述，其实可以看出，每个试卷的答题风格、能力考察不同，所以不能一概而论的生成讲解，这个标签就是控制这个的。这个市面上没有人在Ai申论方面做这个分类，我认为这个极其有必要的。

简单记

⭐ 标签 = 题目的分类，分对了，AI 才讲得准。

五、与标签重要性并重的是要给指定答案（针对选择题，不对申论）

这个我的是讲题软件，不是解题。这个是定位问题，所以不做赘述。

总结

1. 模型选型：一般题用 Flash，长文/申论用 Pro——“快与稳”的分工。切换就是改模型名称。

2. 思考模式（仅解题）：深度 ≠ 质量好，解题时 max 档不要开，日常均衡、简单轻量。

3. 对话思考模式：和解题不同，没有禁用档位，按需自由调。

4. 标签：就是题型划分，决定 AI 用哪套方法讲，很重要。

5.基于给定答案