一句话先给结论（先记住）
DeepSeek-Chat：用来“写东西 / 生成内容 / 快速判断”
DeepSeek-Reasoner：用来“想明白 / 拆逻辑 / 做复杂决策”
如果你犹豫要不要用 Reasoner，80% 的情况你其实该用 Chat。
在 n8n 中使用 AI Agent 节点时，模型选择往往直接决定了：
- 工作流是否稳定
- 输出是否可控
- 成本与响应速度是否合理
DeepSeek 在 n8n 中常见的两个模型是：
- deepseek-chat
- deepseek-reasoner
它们并不是“强弱关系”，而是为不同任务设计的两种模式。下面将从 n8n 自动化的实际场景出发，讲清楚该如何选择。
一、DeepSeek Chat 是什么？适合什么场景？
1️⃣ 模型定位
DeepSeek Chat = 通用对话 + 高稳定输出模型
它的核心目标是：
- 快速响应
- 输出结构稳定
- 更少“想太多”
2️⃣ 在 n8n 中的典型用途
在 AI Agent 节点中，以下场景优先使用 deepseek-chat：
- 文本整理 / 改写 / 总结
- 按固定格式生成内容（JSON、Markdown、表格）
- 新闻摘要、日报、简报生成
- 标题、文案、描述类内容
- 作为流程中的“执行型写手”
关键词判断法：
只要你的任务是「照规则写」「照结构输出」「少推理，多执行」，就选 Chat。
3️⃣ 优点与限制
优点
- 响应快，延迟低
- 输出格式可控，适合接 Structured Output Parser
- 更不容易跑题
- 成本更友好
限制
- 不擅长复杂逻辑推演
- 多步骤因果分析能力一般
二、DeepSeek Reasoner 是什么？什么时候该用？
1️⃣ 模型定位
DeepSeek Reasoner = 强推理 + 思考导向模型
它的设计目标是：
- 深度分析
- 多步推理
- 决策与判断
2️⃣ 在 n8n 中的典型用途
以下场景更适合 deepseek-reasoner：
- 多条件决策判断（if / else 很复杂）
- 信息冲突分析、优先级排序
- 从大量材料中提炼“核心观点”
- 策略分析、趋势判断、逻辑拆解
- Agent 需要“先想清楚再输出”
关键词判断法：
如果你在 prompt 里写了很多「为什么」「应该如何判断」「背后逻辑是什么」，那就用 Reasoner。
3️⃣ 优点与限制
优点
- 推理能力明显更强
- 擅长复杂问题拆解
- 适合做“分析型 Agent”
限制
- 响应时间更长
- 输出更自由，格式不一定稳定
- 成本通常高于 Chat
- 不适合强约束 JSON 输出
三、在 n8n 中的实用选型对照表
| 任务类型 | 推荐模型 |
|---|---|
| 生成固定结构 JSON | deepseek-chat |
| Markdown 内容整理 | deepseek-chat |
| 日报 / 周报 / 简报 | deepseek-chat |
| 多新闻对比分析 | deepseek-reasoner |
| 策略判断 / 趋势总结 | deepseek-reasoner |
| 自动化流程中的“写手角色” | deepseek-chat |
| 自动化流程中的“分析师角色” | deepseek-reasoner |
四、一个实用的 n8n 设计建议
在复杂工作流中，不要只用一个模型，而是：
推理用 Reasoner，执行用 Chat
常见组合方式：
- 第一个 AI Agent（Reasoner）：
- 负责分析、判断、提炼思路
- 第二个 AI Agent（Chat）：
- 负责按照既定结构输出最终内容
这种拆分方式可以同时获得：
- 更强的推理质量
- 更稳定的自动化输出
五、快速决策口诀（记住这三句）
- 写内容 → Chat
- 做判断 → Reasoner
- 又要想，又要稳 → 拆成两个 Agent
结语
在 n8n 的 AI Agent 中，模型选择不是“哪个更强”，而是：
谁更适合当前这一步自动化任务
理解 deepseek-chat 与 deepseek-reasoner 的差异，是构建稳定、可扩展 AI 工作流的重要一步。