DeepSeek 的 R1 模型通过结合上下文分析、概率推理和迭代澄清来处理含糊不清的查询。当面对模糊或存在多种解释的输入时，模型首先检查查询的直接上下文，包括对话历史和用户明确的指令。然后，它利用其训练数据生成多种可能的解释，这些数据包括不同的语言模式和技术概念示例。最后，它根据现有证据选择统计学上最有可能的解释，或者在未达到置信阈值时提示用户进行澄清。
例如，如果用户在未指定领域的情况下提问“如何优化性能？”，R1 会分析上下文线索，如之前的消息或技术关键词。如果对话涉及数据库查询，它可能会优先考虑 SQL 优化策略。如果不存在上下文，模型可能会列出常见的优化场景——例如代码运行时、网络延迟或内存使用——并为每个场景提供通用建议。这种方法平衡了特异性和灵活性，即使查询不够精确，也能让开发者获得相关信息。
该模型还通过利用用户反馈循环来处理歧义。如果一个回复引发了后续问题表明困惑，R1 会动态调整其解释。例如，当开发者提问“我的脚本为什么会失败？”然后在后续消息中指定“Docker 错误”时，模型会更新其理解，聚焦于容器化问题。这种自适应推理由加权决策过程支持，模型为不同的解释分配概率，并随着新信息的出现而更新。通过结合这些技术，R1 在保持技术问题解决效率的同时，降低了误解的风险。