主流AI大模型提示词最佳实践指南

全面整理 OpenAI、Claude、Gemini、Llama、Mistral、DeepSeek、千问、GLM、Kimi、MiniMax、Hy3、ERNIE 等主流AI大模型的提示词技巧与实用模板

📊 模型选型参考：如需了解各模型性能对比与选型建议，请查看国产大模型选择指南

📖 简介

本指南系统整理了当前主流AI大模型的提示词（Prompt）最佳实践，旨在帮助开发者和AI使用者快速掌握各模型的提示词技巧，提高AI交互效率和输出质量。

核心特点

✅ 全面覆盖：涵盖12大主流AI模型系列（含7大国产模型）
✅ 场景丰富：包含写作、代码、图像、数据分析、推理等主流使用场景
✅ 实用性强：每个场景提供多个详细的中文提示词示例
✅ 参数指导：提供各场景下的最佳配置参数建议
✅ 模板齐全：提供可复用的提示词模板

🎯 快速导航

按模型查看

模型系列	代表模型	文档链接	特色能力
选型参考	全模型对比	查看指南	性能评分、价格对比、场景推荐
OpenAI	GPT-4o, GPT-4, GPT-3.5, DALL-E	查看指南	最强推理、图像生成、函数调用
Anthropic Claude	Claude 3.5 Sonnet, Opus, Haiku	查看指南	长文本处理、安全对齐、角色扮演
Google Gemini	Gemini 1.5 Pro, Flash	查看指南	多模态、超长上下文、研究摘要
Meta Llama	Llama 3, Llama 2	查看指南	开源免费、本地部署、可定制
Mistral AI	Mistral 7B, Mixtral 8x7B	查看指南	代码生成、JSON输出、高效推理
DeepSeek	DeepSeek V4-Pro, V4-Flash	查看指南	国产综合最强、编码第一、推理顶尖
千问(Qwen)	Qwen3.6-35B-A3B, Qwen3-235B	查看指南	开源生态标杆、本地部署、编程视觉
智谱AI GLM	GLM-5.1, GLM-5v-Turbo	查看指南	中文理解最强、企业级服务、多模态
Kimi (月之暗面)	Kimi K2.6, K2.5	查看指南	长文本之王、Agent国产最强
MiniMax	MiniMax M2.7, M2.5	查看指南	创意写作、极致性价比
腾讯混元 Hy3	Hy3 preview	查看指南	快慢思考融合、Agent稳定、开源
百度文心 ERNIE	ERNIE 5.1	查看指南	Agent突出、搜索国内第一、创作强

按使用场景查看

使用场景	推荐模型	快速链接
写作任务	Claude > MiniMax > ERNIE > GPT-4	写作提示词技巧
代码开发	DeepSeek V4-Pro > GPT-4 > Claude	代码提示词技巧
图像生成	DALL-E > Gemini > GLM-5v-Turbo	图像提示词技巧
数据分析	GPT-4 > Gemini > Hy3 > Claude	数据分析提示词
推理任务	DeepSeek V4-Pro > Hy3 > ERNIE	推理提示词技巧
长文档处理	Kimi K2.6 > DeepSeek V4-Pro > GLM-5.1	国产模型优势
Agent/工具	Kimi K2.6 > ERNIE 5.1 > Hy3 > GLM-5.1	国产模型优势
中文任务	GLM-5.1 > Qwen3.6 > ERNIE > DeepSeek	国产模型优势

🇨🇳 国产模型特点

DeepSeek（深度求索）

核心优势：

✅ 国产综合最强：DS V4-Pro 综合评分 87，编码 89.8，均为国产第一
✅ 超长上下文：1M tokens 原生支持
✅ 混合注意力架构：1M 上下文 FLOPs 仅 V3 的 27%
✅ MIT 完全开源：1.6T 参数全球最大开源权重

推荐场景：代码生成、数学推理、长文档分析、技术问答

千问(Qwen)（阿里巴巴）

核心优势：

✅ 开源生态标杆：Apache 2.0，8B~397B 全系列覆盖
✅ MoE 架构高效：Qwen3.6-35B-A3B 仅 30B 激活，21GB 即可本地运行
✅ 多模态支持：Qwen-VL 支持图像理解
✅ 编程能力突出：编码评分 85

推荐场景：本地部署、中文编程、图文混合任务

智谱AI GLM（清华系）

核心优势：

✅ 中文理解国产最强：中文评分 93 分
✅ 百万级超长上下文：GLM-5.1 支持 1M+ tokens
✅ 全面均衡：MMLU 90 / 中文 93 / Agent 88，无明显短板
✅ 企业级服务：智谱为「全球大模型第一股」

推荐场景：企业应用、中文对话、多模态分析、通用任务

Kimi（月之暗面）

核心优势：

✅ 长文本国产第一：长文理解评分 95，百万级上下文稳定可用
✅ Agent 能力最强：Agent 评分 92，国产最高
✅ 文件上传分析：支持 PDF/Word/Excel/PPT 等多格式文件直接分析
✅ 联网搜索：支持实时信息检索

推荐场景：长文档分析、Agent 编排、代码审查、研究报告

MiniMax

核心优势：

✅ 创意写作国产最强：创意写作评分 88
✅ 极致性价比：API 价格 ¥1/¥4，不到其他旗舰 1/4
✅ 百万级上下文：M2.7 支持 1M tokens
✅ 推理速度快：仅 45B 激活参数

推荐场景：内容创作、营销文案、大规模批量调用、预算敏感场景

腾讯混元 Hy3

核心优势：

✅ 快慢思考融合：直觉思维 + 深度推理按需切换
✅ Agent 稳定可靠：在 CodeBuddy 内验证，可驱动 495 步复杂流程
✅ 极致性价比：输入 ¥1.2 / 输出 ¥4.0
✅ 推理能力强：清华大学数学博士资格考国内最高分

推荐场景：复杂推理、Agent 工作流、企业内部集成、技术问答

百度文心 ERNIE

核心优势：

✅ Agent 能力突出：τ³-bench 超越 DeepSeek V4-Pro
✅ 搜索国内第一：Arena 搜索榜全球第 4 / 国内第 1
✅ 创作能力卓越：意图洞察-内容创作闭环
✅ 极致效率：仅用 6% 的预训练成本

推荐场景：搜索增强问答、智能体任务、中文创作、内容优化

🚀 快速入门

提示词工程核心原则

1️⃣ 提供清晰的指令

markdown

❌ 不好的提示词：
"帮我写点东西"

✅ 好的提示词：
"你是一个资深技术博客作者。请写一篇关于【Docker容器化部署】的教程文章，
面向中级开发者，包含实际案例和代码示例，字数约1500字。"

2️⃣ 使用少样本示例（Few-Shot）

markdown

请提供以下格式的输出：

输入：今天天气真好
输出：{"sentiment": "positive", "confidence": 0.95}

输入：这个产品太糟糕了
输出：{"sentiment": "negative", "confidence": 0.92}

输入：[你的输入]
输出：

3️⃣ 要求逐步推理（Chain-of-Thought）

markdown

请逐步分析并解决以下问题：

问题：一个商店有120件商品，第一天卖了1/3，第二天卖了剩余的1/2，
问还剩多少件？

要求：

1. 先列出已知条件
2. 详细说明每一步计算过程
3. 给出最终答案

4️⃣ 明确输出格式

markdown

请将分析结果以JSON格式输出，包含以下字段：

- summary: 内容摘要
- key_points: 关键要点数组
- sentiment: 情感倾向（positive/neutral/negative）
- confidence: 置信度（0-1之间的小数）

📚 各模型提示词核心技巧对比

OpenAI GPT 系列

核心优势：推理能力强、生态完善、支持多模态

提示词技巧：

使用系统消息（System Message）设定角色和行为规范
链式思考（CoT）："请逐步推理后给出答案"
少样本提示：提供3-5个示例
函数调用：结构化输出的最佳选择

配置建议：

事实性任务：temperature=0-0.3
创意任务：temperature=0.7-1.0
推理任务：temperature=0

📖 详细指南：OpenAI GPT 提示词最佳实践

Anthropic Claude 系列

核心优势：长上下文（200K tokens）、安全对齐、角色扮演自然

提示词技巧：

使用XML标签结构化提示词：<instructions>...</instructions>
预填充响应：在Assistant部分预先填写开头
分离数据与指令：避免指令被误认为数据
角色提示：你是一个资深的数据科学家...

配置建议：

长文档分析：temperature=0.3-0.5
创意写作：temperature=0.7-0.9
设置max_tokens避免过长输出

📖 详细指南：Anthropic Claude 提示词最佳实践

Google Gemini 系列

核心优势：超长上下文（1M tokens）、多模态、研究能力

提示词技巧：

组合使用系统/上下文/角色提示
后退提示（Step-Back）：先考虑一般原则
思维树（ToT）：探索多个推理路径
多模态提示：文本+图像混合输入

配置建议：

事实性任务：temperature=0.1, top_p=0.9
创意任务：temperature=0.9, top_p=0.99
研究任务：要求提供来源链接

📖 详细指南：Google Gemini 提示词最佳实践

Meta Llama 系列

核心优势：开源免费、本地部署、可定制微调

提示词技巧：

使用正确的聊天模板格式（对Llama 3尤为重要）
明确指定任务类型和输出格式
少样本提示效果显著
注意：Llama对提示词格式较敏感

配置建议：

使用官方推荐的系统提示词
temperature=0.1-0.3（事实任务）
temperature=0.7-0.9（创意任务）

📖 详细指南：Meta Llama 提示词最佳实践

Mistral AI 系列

核心优势：代码生成能力强、JSON输出稳定、模型小巧高效

提示词技巧：

使用[INST]...[/INST]格式（Mistral特定）
明确请求JSON输出：Just generate the JSON object without explanations
代码生成：直接描述需求，Mistral理解能力强
⚠️ 注意：对提示词注入攻击较敏感

配置建议：

代码生成：temperature=0.2-0.5
对话任务：temperature=0.7
使用官方推荐的系统提示词增强安全性

📖 详细指南：Mistral AI 提示词最佳实践

DeepSeek 系列

核心优势：国产综合最强（87分）、编码第一（89.8分）、百万级上下文

提示词技巧：

使用简单的聊天模板格式（User/Assistant）
默认开启思维链（Thinking Mode），无需额外提示
提供详细指令和示例效果最佳
V4-Pro 适合编码和推理，V4-Flash 适合日常对话

配置建议：

推理任务：temperature=0.2, top_p=0.9
代码生成：temperature=0.3-0.5
长文本分析：利用 1M 上下文优势

📖 详细指南：DeepSeek 提示词最佳实践

千问(Qwen) 系列

核心优势：开源生态标杆、MoE 高效架构、本地部署友好

提示词技巧：

使用系统消息（System Message）设定角色
提供详细指令，Qwen3.6 指令遵循能力显著提升
少样本提示效果显著
Qwen3.6-35B-A3B 适合本地部署，Qwen3-235B 适合云端高精度

配置建议：

中文任务：temperature=0.3-0.5
本地部署：使用 Qwen3.6-35B-A3B（21GB 量化）
代码生成：使用 Qwen3.6 系列

📖 详细指南：千问(Qwen) 提示词最佳实践

智谱AI GLM 系列

核心优势：中文理解国产最强（93分）、全面均衡、企业级服务成熟

提示词技巧：

使用系统消息设定角色和行为
提供详细指令，GLM-5.1 指令遵循能力显著提升
长文本任务充分发挥 1M+ 上下文优势
GLM-5v-Turbo 支持图像理解

配置建议：

中文任务：temperature=0.3-0.5
企业应用：使用 GLM-5.1
多模态任务：使用 GLM-5v-Turbo

📖 详细指南：智谱AI GLM 提示词最佳实践

Kimi 系列

核心优势：长文本国产第一（95分）、Agent 国产最强（92分）

提示词技巧：

利用文件上传功能分析 PDF/Word/Excel/PPT 等多格式文档
超长文档（数百页）一次性处理，充分发挥 1M 上下文优势
复杂 Agent 任务逐步编排，工具调用能力强
支持联网搜索获取最新信息

配置建议：

长文档分析：temperature=0.2-0.4
Agent 任务：temperature=0.3-0.5
代码审查：temperature=0.2

📖 详细指南：Kimi 提示词最佳实践

MiniMax 系列

核心优势：创意写作国产最强（88分）、极致性价比（¥1/¥4）

提示词技巧：

创意写作和文案生成效果最佳，适合需要文采的任务
高 temperature（0.7-0.9）激发创意
利用超低价格进行大规模批量内容生成
百万级上下文可处理长篇内容

配置建议：

创意写作：temperature=0.7-0.9
营销文案：temperature=0.6-0.8
批量生成：利用价格优势实现规模效应

📖 详细指南：MiniMax 提示词最佳实践

腾讯混元 Hy3 系列

核心优势：快慢思考融合、Agent 稳定可靠、极致性价比

提示词技巧：

复杂推理任务可先直觉判断再深度验证
Agent 工作流稳定，支持数百步的复杂编排
多步拆解问题，逐步推进效果最佳
256K 上下文适合中等长度文档处理

配置建议：

复杂推理：temperature=0.1-0.3
Agent 任务：temperature=0.2-0.4
技术写作：temperature=0.3-0.5

📖 详细指南：Hy3 提示词最佳实践

百度文心 ERNIE 系列

核心优势：Agent 能力突出、搜索国内第一（1223分）、创作能力强

提示词技巧：

搜索增强任务效果最佳，可获取最新实时信息
Agent 任务复杂编排，τ³-bench 超越 DeepSeek V4-Pro
中文创作和内容优化表现优秀
意图洞察-内容创作闭环，适合品牌营销场景

配置建议：

搜索问答：temperature=0.2-0.4
Agent 任务：temperature=0.3-0.5
创意写作：temperature=0.7-0.9

📖 详细指南：ERNIE 提示词最佳实践

🎓 提示词工程进阶技巧

1. 链式提示（Prompt Chaining）

将复杂任务分解为多个简单步骤：

markdown

步骤1：提取关键信息
"请从以下文章中提取3-5个关键要点：\n[文章内容]"

步骤2：生成摘要
"基于以下关键要点，生成一段200字的摘要：\n[步骤1的输出]"

步骤3：翻译成其他语言
"将以下摘要翻译成英文：\n[步骤2的输出]"

2. 自我一致性（Self-Consistency）

让模型多次回答，选择最常见的结果：

markdown

请独立回答以下问题3次，每次都逐步推理：
问题：一个数列的前三项分别是1, 4, 9，请推测第10项是多少？

第1次回答：
[推理过程]
答案：[答案1]

第2次回答：
[推理过程]
答案：[答案2]

第3次回答：
[推理过程]
答案：[答案3]

最终答案：[选择出现次数最多的答案]，因为自我一致性检验表明这是最可靠的答案。

3. 思维树（Tree of Thoughts）

探索多个推理分支：

markdown

问题：[复杂问题]

请生成3种不同的解决思路：
思路1：[描述]
思路2：[描述]
思路3：[描述]

对每种思路进行评估：
思路1优缺点：...
思路2优缺点：...
思路3优缺点：...

最佳思路：[选择并详细展开]

4. ReAct（推理+行动）

结合工具使用：

markdown

你是一个AI助手，可以使用以下工具：

- search[查询]：搜索网络信息
- calculator[表达式]：计算数学表达式

任务：分析2024年AI行业的发展趋势

思考：我需要先搜索2024年AI行业的相关信息
行动：search[2024年AI行业发展趋势]

观察：[搜索结果]

思考：基于搜索结果，我需要进行数据分析
...

最终答案：[综合结论]

📊 使用场景最佳实践

写作任务

场景	推荐模型	关键技巧	参数配置
博客文章	Claude > MiniMax > GPT-4	提供详细大纲要求	temperature=0.7
学术论文	DeepSeek V4-Pro > GPT-4 > GLM	要求引用来源	temperature=0.3
商业文案	ERNIE > GPT-4 > MiniMax	明确目标受众	temperature=0.8
创意故事	MiniMax > Claude > GPT-4	角色扮演+情节要求	temperature=0.9
中文写作	GLM-5.1 > Qwen3.6 > ERNIE	明确中文表达风格	temperature=0.6-0.8

代码开发

场景	推荐模型	关键技巧	参数配置
代码生成	DeepSeek V4-Pro > GPT-4 > Mistral	提供详细需求和示例	temperature=0.2
代码审查	Claude > GPT-4 > Kimi	明确审查维度	temperature=0.3
Bug修复	DeepSeek V4-Pro > GPT-4	提供错误信息和代码片段	temperature=0.1
代码翻译	Mistral > DeepSeek	明确源语言和目标语言	temperature=0.3
算法实现	DeepSeek V4-Pro > Hy3	要求逐步推理	temperature=0.2

图像生成

场景	推荐模型	关键技巧	参数配置
写实图像	DALL-E 3	详细描述光照、材质、构图	-
艺术插画	DALL-E 3	明确艺术风格和色彩方案	-
图像编辑	Gemini	提供原图和修改要求	-
中文提示词	GLM-5v-Turbo > Gemini	用中文描述图像需求	-

数据分析

场景	推荐模型	关键技巧	参数配置
数据解读	GPT-4 > Hy3 > Gemini	要求结构化输出	temperature=0.4
可视化建议	Gemini > GPT-4 > Hy3	推荐图表类型	temperature=0.5
业务洞察	GPT-4 > ERNIE > Hy3	基于数据给出建议	temperature=0.3
中文数据分析	GLM-5.1 > Qwen3.6 > ERNIE	中文报告和洞察	temperature=0.4

⚠️ 常见问题与解决方案

Q1: 模型产生幻觉（编造信息）怎么办？

解决方案：

在系统消息中添加诚实指令
要求引用来源
使用RAG（检索增强生成）
降低Temperature

Q2: 输出格式不符合要求？

解决方案：

在提示词中明确指定输出格式
提供输出格式示例
使用少样本提示展示期望格式
OpenAI可使用函数调用强制格式化输出

Q3: 输出过于冗长或简短？

解决方案：

明确指定字数要求
设置max_tokens参数限制长度
在提示词中添加：请控制在XX字以内
对于Claude，设置max_tokens并明确告知模型

Q4: 如何提高推理任务的准确性？

解决方案：

使用链式思考：请逐步推理后再给出答案
提供类似问题的解题示例（少样本）
使用自我一致性：多次推理取多数答案
将复杂问题分解为多个简单步骤

Q5: 国产模型如何选择？

选择建议：

中文任务：优先选择 GLM-5.1 或 Qwen3.6
数学推理：优先选择 DeepSeek V4-Pro 或 Hy3
代码生成：优先选择 DeepSeek V4-Pro
长文档处理：优先选择 Kimi K2.6
Agent 任务：优先选择 Kimi K2.6 或 ERNIE 5.1
创意写作：优先选择 MiniMax M2.7 或 ERNIE 5.1
搜索增强：优先选择 ERNIE 5.1
本地部署：可选择 Qwen3.6-35B-A3B 或 DeepSeek V4-Flash
高性价比：优先选择 MiniMax M2.7 或 DeepSeek V4-Flash
多模态任务：可选择 GLM-5v-Turbo 或 Hy3 preview

🔗 参考资料

官方文档

OpenAI Platform Documentation
https://platform.openai.com/docs/introduction
最权威的API文档，包含模型介绍、API参考、最佳实践。
Anthropic Documentation
https://docs.anthropic.com/
Claude的官方API文档，包含模型介绍、API参考、最佳实践。
Google Gemini API Documentation
https://ai.google.dev/gemini-api/docs
Gemini的官方API文档，包含模型介绍、API参考、快速入门。
DeepSeek Official Documentation
https://platform.deepseek.com/docs
DeepSeek的官方API文档。
千问(Qwen) 阿里云文档
https://help.aliyun.com/zh/model-studio/developer-reference/api-reference
千问的官方API文档。
智谱AI 开放平台文档
https://open.bigmodel.cn/dev/api
智谱AI的官方API文档。
月之暗面 Moonshot AI 开放平台
https://platform.moonshot.cn/docs
Kimi的官方API文档。
MiniMax 开放平台
https://platform.minimax.chat/documentation
MiniMax的官方API文档。
腾讯混元大模型文档
https://cloud.tencent.com/product/hunyuan
腾讯混元的云产品文档。
百度千帆大模型平台
https://cloud.baidu.com/doc/WENXINWORKSHOP/index.html
百度文心ERNIE的API文档。

社区资源

Prompt Engineering Guide
https://www.promptingguide.ai/
全面的提示词工程指南，包含各种技术和案例。
Awesome ChatGPT Prompts
https://github.com/f/awesome-chatgpt-prompts
丰富的ChatGPT提示词示例，涵盖各种角色和场景。
Hugging Face Transformers Documentation
https://python.langchain.com/
如果需要在应用中集成AI API，LangChain是非常好的框架。

📝 更新日志

2026-05-31：重构索引页，新增 Kimi / MiniMax / Hy3 / ERNIE 四大国产模型
2026-05-31：更新 DeepSeek→V4 / Qwen→Qwen3.6 / GLM→GLM-5.1 模型版本
2026-05-18：初始版本发布，完成基础8大主流模型提示词指南
涵盖写作、代码、图像、数据分析、推理等场景
提供丰富的实用示例和可复用模板

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📄 许可证

本文档采用 MIT 许可证。可自由使用、修改和分发。

最后更新时间：2026年5月31日
作者：AI Engineering Team
版本：v3.0（重构为12大模型，更新至最新版本）

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1. 链式提示（Prompt Chaining） ​

2. 自我一致性（Self-Consistency） ​

3. 思维树（Tree of Thoughts） ​

4. ReAct（推理+行动） ​

📊 使用场景最佳实践 ​

写作任务 ​

代码开发 ​

图像生成 ​

数据分析 ​

⚠️ 常见问题与解决方案 ​

Q1: 模型产生幻觉（编造信息）怎么办？ ​

Q2: 输出格式不符合要求？ ​

Q3: 输出过于冗长或简短？ ​

Q4: 如何提高推理任务的准确性？ ​

Q5: 国产模型如何选择？ ​

🔗 参考资料 ​

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3. 思维树（Tree of Thoughts）

4. ReAct（推理+行动）

📊 使用场景最佳实践

写作任务

代码开发

图像生成

数据分析

⚠️ 常见问题与解决方案

Q1: 模型产生幻觉（编造信息）怎么办？

Q2: 输出格式不符合要求？

Q3: 输出过于冗长或简短？

Q4: 如何提高推理任务的准确性？

Q5: 国产模型如何选择？

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