Les meilleurs prompts DeepSeek : bibliothèque à copier-coller pour V4 Flash

Cette bibliothèque de prompts DeepSeek contient huit prompts à copier-coller pour le travail réel dans un chat : rédiger, programmer, analyser des données, faire des recherches, traduire et exploiter les documents très longs qu'autorise un contexte d'un million de tokens. Elle couvre aussi les techniques de prompting que DeepSeek documente pour la génération V4, et les garde-fous qui empêchent un modèle rapide et bon marché d'inventer des faits avec aplomb.

Chaque prompt fonctionne dans ilisai, où DeepSeek V4 Flash est un modèle sélectionnable du chat avec des crédits inclus sur toutes les formules, à commencer par les 400 crédits mensuels de la formule Gratuit (sans compte DeepSeek ni clé d'API), et sur n'importe quelle API qui propose le modèle. Quand une technique dépend d'un paramètre de l'API, le prompt le précise et donne l'alternative côté chat.

Le modèle derrière les prompts

DeepSeek V4 Flash est le modèle efficient de la génération V4 de DeepSeek : 284 milliards de paramètres au total dont 13 milliards actifs, une fenêtre de contexte d'un million de tokens, un mode de raisonnement activé par défaut, l'usage d'outils et des poids ouverts sous MIT. La préversion est sortie le 24 avril 2026, la version officielle le 31 juillet 2026 (rapporté par Caixin Global). Notre article sur le modèle couvre l'architecture, l'intégration dans ilisai et le trajet de vos prompts ; pour écrire des prompts, il suffit de savoir que le modèle est assez bon marché pour itérer sans compter, qu'il lit des livres entiers de contexte et qu'il n'accepte que du texte — ni images ni fichiers, tout passe par le copier-coller.

Comment écrire des prompts pour DeepSeek V4 Flash en 2026

Énoncez une seule tâche avec un format de sortie explicite, laissez le mode de raisonnement par défaut faire son travail et mettez le matériau dans la fenêtre de contexte au lieu de le résumer. Trois faits tirés de la documentation officielle de DeepSeek précisent le détail.

Le raisonnement est le comportement par défaut. Sur l'API de DeepSeek, le mode de raisonnement est activé par défaut avec un effort réglé sur élevé, et V4 Flash applique les trois niveaux (faible, élevé, maximal) tels quels (guide du thinking mode). Inutile d'invoquer « réfléchis étape par étape » : le modèle raisonne déjà avant de répondre. Ce que vous contrôlez dans le prompt, c'est sur quoi il raisonne : la tâche, les contraintes et ce qui compte comme terminé.

En mode raisonnement, les réglages d'échantillonnage ne font rien. La documentation de DeepSeek précise que le mode raisonnement ignore temperature, top_p, presence_penalty et frequency_penalty. Conséquence pratique : tout repose sur le prompt. Vous voulez une réponse brève ? Demandez une réponse brève. Un format fixe ? Montrez le format.

Raisonnement coupé, la température redevient un levier. Pour l'usage sans raisonnement via l'API, le guide des paramètres de DeepSeek associe la température à la tâche :

Chaque prompt ci-dessous indique son réglage recommandé. Dans ilisai, il n'y a aucun paramètre à ajuster — vous utilisez le modèle avec les valeurs par défaut de sa plateforme d'inférence — et les consignes internes de chaque bloc sont écrites pour tenir debout seules.

Deux habitudes font la différence quel que soit le réglage. Une tâche par prompt, avec le format de sortie détaillé : un modèle qui suit bien les consignes récompense les consignes précises. Et servez-vous de la fenêtre de contexte : coller le document entier vaut mieux que coller son résumé, parce que le modèle peut alors citer ses sources au lieu de se fier aux vôtres.

Une note pour qui développe contre l'API avec des outils : dans les scénarios d'appels d'outils, le reasoning_content renvoyé par le modèle doit être retransmis dans les tours suivants, faute de quoi l'API répond par une erreur 400 (même guide du thinking mode). Dans le chat, la question ne se pose pas ; l'exigence n'apparaît que lorsque vous appelez l'API vous-même.

Huit prompts pour le travail réel

Remplacez ce qui est entre crochets, collez, envoyez. Chaque bloc indique la température recommandée sur l'API pour l'usage sans raisonnement ; dans ilisai, collez le prompt tel quel.

1. De notes brutes à un texte fini

1Vous rédigez [un e-mail / une annonce / un rapport court] pour [audience].
2
3Objectif : [ce que le texte doit accomplir].
4Ton : [deux ou trois adjectifs, ou collez un échantillon qui vous plaît].
5Registre : [tu / vous].
6
7Mes notes :
8[Collez vos notes brutes, vos puces ou la transcription d'un mémo vocal]
9
10Rédigez le texte complet à partir de ces notes. N'utilisez que les faits qui s'y trouvent ; s'il manque un élément essentiel (une date, un chiffre, un nom), écrivez [MANQUE : quoi] au lieu de le deviner. Faites aussi court que le contenu le permet.
11
12Rendez :
131. Trois propositions d'objet ou de titre.
142. Le texte complet.
153. Ce que vous avez marqué comme manquant.

Réglages recommandés. API : température 1,3 (registre conversation). La règle [MANQUE] est le garde-fou anti-hallucination le moins cher qui soit — elle donne au modèle une issue explicite autre qu'inventer. Et la ligne de registre évite le flottement tu/vous qui trahit un texte généré.

2. Réviser un brouillon pour retrouver une voix

1Vous êtes le réviseur attitré de [marque ou projet].
2
3Voici comment nous écrivons (échantillons réels) :
4- « [phrase 1] »
5- « [phrase 2] »
6Nous ne publions jamais de phrases comme :
7- « [contre-exemple] »
8
9Le brouillon :
10[Collez le brouillon]
11
12Révisez le brouillon pour l'aligner sur la voix, sur l'ensemble du texte. Conservez chaque fait et chaque chiffre tels quels ; si une affirmation vous semble douteuse, marquez-la [À VÉRIFIER] plutôt que de la réécrire ou de la supprimer. Ne changez que ce qui éloigne le texte de la voix.
13
14Rendez le texte révisé en entier, puis une courte liste des changements de fond et leur raison.

Réglages recommandés. API : température 1,3. Des phrases d'échantillon enseignent une voix mieux que des adjectifs abstraits, et la convention [À VÉRIFIER] tient le réviseur à distance des faits.

3. Revue de code à couverture complète

1Passez ce code en revue comme un ingénieur senior.
2
3Contexte : ce code [ce qu'il fait], tourne sur [runtime / framework / versions], et le changement vise [intention].
4
5[Collez le diff, la fonction ou le fichier]
6
7Signalez tous les problèmes que vous trouvez, y compris ceux de faible gravité et ceux dont vous n'êtes pas sûr — ne filtrez pas par importance, je m'en charge. Pour chaque constat, donnez : la ligne ou le bloc, ce qui ne va pas, pourquoi c'est important, une correction proposée et votre niveau de confiance (élevé / moyen / faible). Couvrez d'abord la justesse, puis les cas limites, puis la lisibilité.

Réglages recommandés. API : température 0,0, le réglage que DeepSeek documente pour le code. Tout demander puis filtrer soi-même vaut mieux que demander au modèle de hiérarchiser : les filtres de gravité écartent de vrais constats sans prévenir.

4. Déboguer avec une limite claire

1Aidez-moi à déboguer.
2
3Attendu : [ce qui devrait se passer]
4Constaté : [ce qui se passe, avec le message d'erreur ou la sortie exacts]
5Environnement : [langage, framework, versions]
6Changements récents : [ce qui a changé avant la panne, si connu]
7
8Votre livrable est un diagnostic, pas une réécriture. Proposez les deux ou trois causes les plus probables, classées par probabilité, et pour chacune un test que je peux exécuter pour la confirmer ou l'écarter. Ne réécrivez pas mon code tant que je n'ai pas confirmé une cause. Si les informations ci-dessus ne suffisent pas à classer les causes, demandez précisément ce qui manque.

Réglages recommandés. API : température 0,0. La limite (diagnostic d'abord, changements sur demande) impose des preuves avant l'action, exactement là où déraillent les sessions de débogage avec un modèle trop entreprenant.

5. Un long rapport, ancré dans des citations littérales

1Je vais coller un document long. Travaillez en deux phases.
2
3Phase 1. Extrayez les citations littérales les plus pertinentes pour cette question : [votre question]. Numérotez-les. S'il n'y a aucune citation pertinente, écrivez « Aucune citation pertinente » et arrêtez-vous.
4
5Phase 2. Répondez à la question en n'utilisant que les citations numérotées, citées par leur numéro. N'ajoutez rien qui ne figure pas dans le document. Si une partie de la question reste sans réponse dans le document, dites laquelle.
6
7Le document :
8[Collez le rapport, le contrat ou la transcription]

Réglages recommandés. Le mode de raisonnement gagne ici sa place — laissez le modèle travailler. C'est le prompt pour lequel le contexte d'un million de tokens a été conçu : collez le rapport entier, pas un résumé, et la structure citations-d'abord rend chaque conclusion traçable jusqu'à une ligne vérifiable.

6. Plusieurs documents, une comparaison

1Je vais coller [N] documents, chacun marqué === DOCUMENT k : titre ===.
2
3Comparez-les sur : [les dimensions qui comptent — p. ex. prix, périmètre, obligations, risques].
4
5Règles :
6- Attribuez chaque affirmation à son document (« selon le Document 2 »).
7- Là où les documents divergent, citez les deux côtés littéralement.
8- Là où un document ne dit rien sur une dimension, écrivez « non couvert » — ne comblez pas le vide avec des connaissances générales.
9
10Rendez : un tableau comparatif, puis les trois différences qui pèsent le plus sur [votre décision], chacune avec ses citations.
11
12=== DOCUMENT 1 : [titre] ===
13[Collez]
14=== DOCUMENT 2 : [titre] ===
15[Collez]

Réglages recommandés. Mode de raisonnement activé (le défaut). Le travail multi-documents est l'endroit où le million de tokens cesse d'être un chiffre de fiche technique : trois contrats de fournisseurs ou cinq articles de recherche tiennent dans une seule conversation, et la règle d'attribution garde la comparaison honnête.

7. Analyse de données sans benchmarks inventés

1Analysez ces données en analyste rigoureux.
2
3Les données (exportées de [outil], pour [produit ou campagne], période [dates]) :
4[Collez le tableau]
5
6Le seuil qui compte : [CPA cible, taux de conversion, plafond de churn…]. Je dois décider [la décision] cette semaine.
7
8Règles :
91. Évaluez les chiffres par rapport au seuil en n'utilisant que les données ci-dessus. Ne mêlez aucun benchmark externe à l'évaluation ni à la recommandation ; si une référence externe mérite d'être mentionnée, placez-la dans une note séparée étiquetée « référence externe, à vérifier » sur laquelle la recommandation ne doit pas reposer.
102. Signalez les anomalies ou les lacunes avant de conclure. Si quelque chose ne peut pas être établi à partir de ces données, dites précisément ce qui manque.
11
12Rendez : un résumé en trois phrases, les constats point par point, une recommandation chiffrée et la liste des données manquantes.

Réglages recommandés. API : température 1,0, le réglage que DeepSeek documente pour l'analyse de données. Restreindre le modèle au matériau fourni est le garde-fou contre l'échec classique : des « benchmarks du secteur » sortis de nulle part.

8. Traduire entre français et anglais sans perdre le registre

1Traduisez le texte ci-dessous [du français vers l'anglais / de l'anglais vers le français].
2
3Registre : [formel / informel ; si la cible est le français, précisez tu ou vous].
4Audience : [qui va le lire].
5
6Glossaire — traduisez toujours ces termes exactement ainsi :
7- [terme] → [traduction]
8- [terme] → [traduction]
9À ne pas traduire : noms de produits, code, tout ce qui est entre accents graves.
10
11Le résultat doit se lire comme écrit directement dans la langue cible — réordonnez les phrases là où la structure d'origine sonnerait comme un calque. Après la traduction, listez les termes qui vous ont fait hésiter avec les alternatives envisagées.
12
13Le texte :
14[Collez]

Réglages recommandés. API : température 1,3, le réglage que DeepSeek documente pour la traduction. Le glossaire fait le gros du travail : il fixe une seule traduction pour chaque terme récurrent et garde la terminologie cohérente d'un bout à l'autre du document. Et la consigne anti-calque fait la différence entre un texte en français et un texte anglais habillé de mots français.

Garde-fous : éviter qu'un modèle rapide n'invente

DeepSeek V4 Flash est taillé pour la vitesse et le volume, et des réponses produites aussi vite passent facilement sans contrôle. Quatre habitudes de vérification fonctionnent côté prompt, dans n'importe quel chat : la permission de ne pas savoir, l'analyse restreinte aux sources, l'ancrage par citations et la vérification affirmation par affirmation.

• Donnez-lui la permission de ne pas savoir. Une seule ligne (« si vous n'avez pas assez d'informations, dites-le au lieu de deviner ») demande au modèle de dire ce qu'il ignore. Les prompts 1 et 7 l'intègrent d'office.
• Restreignez-le au matériau fourni. « N'utilisez que le document ci-dessus ; n'ajoutez pas de connaissances générales » sépare ce que disent vos données de ce que croit le modèle. Avec une fenêtre d'un million de tokens, il reste peu d'excuses pour ne pas fournir le matériau.
• Des citations avant les conclusions. Sur les entrées longues, faites d'abord extraire des citations littérales et ne laissez raisonner qu'à partir d'elles (prompt 5). Chaque affirmation devient vérifiable contre une ligne précise au lieu de reposer sur la confiance.
• Vérifiez affirmation par affirmation avant de publier. Pour un texte qui partira avec des faits dedans, ajoutez une seconde passe : « listez chaque affirmation vérifiable de ce brouillon ; pour chacune, trouvez une citation qui la soutient dans les sources fournies ; marquez le reste [SANS SOURCE] ».

Et une note de calibrage : le mode de raisonnement améliore la façon dont le modèle traite un problème ; ce n'est pas un vérificateur de faits. Une réponse soigneusement raisonnée sur une prémisse fausse reste fausse ; les garde-fous ci-dessus visent donc les prémisses.

Si votre travail de prompts dépasse le chat, la galerie de prompts image et vidéo rassemble des générations réelles avec le prompt exact derrière chacune.

Foire aux questions

Comment écrire un bon prompt pour DeepSeek V4 Flash ?

Énoncez une seule tâche, fournissez le contexte et le matériau pertinents, détaillez le format de sortie et ajoutez une règle d'honnêteté (« marquez ce qui manque au lieu de le deviner »). Épargnez-vous le « réfléchis étape par étape » : le mode de raisonnement est activé par défaut selon la documentation de DeepSeek. Pour le travail factuel, collez le matériau source au lieu de le décrire : le contexte d'un million de tokens est là pour ça.

Ces prompts fonctionnent-ils dans ilisai sans compte DeepSeek ?

Oui. DeepSeek V4 Flash est un modèle sélectionnable du chat d'ilisai, et les crédits inclus dans votre formule se dépensent sur lui comme sur n'importe quel autre modèle du catalogue — sans compte DeepSeek ni clé d'API. ilisai exécute le modèle à poids ouverts via Fireworks AI, un fournisseur d'inférence américain ; l'article sur le modèle détaille où s'exécute le modèle et le traitement des données.

Quelle température utiliser ?

Sur l'API, raisonnement coupé : 0,0 pour le code et les mathématiques, 1,0 pour l'analyse de données, 1,3 pour la conversation et la traduction, 1,5 pour l'écriture créative (guide des paramètres de DeepSeek). En mode raisonnement, l'API ignore complètement la température. Dans ilisai, il n'y a pas de réglage de température — les consignes internes de chaque bloc suffisent.

Puis-je joindre des fichiers ou des images ?

Pas avec ce modèle — DeepSeek V4 Flash n'accepte que du texte, et ilisai désactive le bouton de pièces jointes quand il est sélectionné. Collez le contenu directement ; la fenêtre de contexte absorbe plusieurs livres. Les prompts 5 et 6 sont bâtis exactement sur ce flux.

DeepSeek V4 Flash hallucine-t-il ?

Comme tout modèle, cela lui arrive — et la vitesse comme l'assurance rendent les ratés faciles à manquer. La section des garde-fous ci-dessus est la réponse pratique : permission de ne pas savoir, analyse restreinte aux sources, ancrage par citations pour les documents longs et une passe de vérification affirmation par affirmation avant toute publication.