mai-ds-r1
MAI-DS-R1 er Microsofts eftertrænede DeepSeek-R1-model til tekstræsonnering, matematik, kode og forskning. Den bevarer R1s ræsonneringsgrundlag, mens den adresserer mangler i svar og forfiner modellens håndtering af følsomme emner.
- Ailoot Ultra · OpenAI Chat
POST /v1/chat/completionsMAI-DS-R1 - Ailoot Ultra · Anthropic Messages
POST /v1/messagesMAI-DS-R1
Om modellen
Denne beskrivelse dækker modellens funktioner. Tilgængelige input, output og indstillinger i Ailoot står nedenfor for den valgte metode.
MAI-DS-R1 er en ræsonneringsmodel, som Microsoft AI-teamet har eftertrænet fra DeepSeek-R1. Formålet er at bevare grundmodellens styrker i ræsonnering og samtidig forbedre svarvillighed på emner, der tidligere fik unyttige afvisninger, samt forfine modellens risikoprofil. Microsoft beskriver udgivelsen som sin egen eftertrænede model med et DeepSeek-R1-grundlag på 671 mia. parametre og en mixture-of-experts-arkitektur. Det er en tekstgenereringsmodel frem for en af de mindre R1-distillationer.
Modelkortet præsenterer sprogforståelse og -generering, spørgsmål om almen viden, problemløsning i flere trin, kodegenerering og -forståelse samt videnskabelige eller akademiske opgaver som direkte anvendelser. En nyttig anmodning kan derfor starte med en matematisk betingelse, en logisk gåde, et kodefragment eller en teknisk forklaring, der skal undersøges. Resultatet er tekst: en foreslået løsning, et stykke kode, en forklaring eller et sammenhængende udkast. Resultatets art bør angives i anmodningen, så ræsonneringen tjener et defineret mål.
Til en matematikassistent skal du levere den fulde betingelse, definitioner, kendte størrelser og den konklusion, der skal fastslås. En illustrativ opgave er: »Kontroller denne foreslåede løsning. Identificer den første udokumenterede overgang, forklar den manglende antagelse, og giv et rettet resultat, der opfylder de oprindelige betingelser.« Til en programmeringsassistent skal du levere den relevante funktion, inputeksempler og forventet adfærd; bed om en forklaring af fejlen og en ændring, der kan kontrolleres med disse eksempler. Ved forskningsudkast skal du levere materialet til sammenligning og skelne mellem kildeudsagn, fortolkninger og spørgsmål, der stadig kræver dokumentation.
Microsoft præsenterer også modellen som grundlag for yderligere domænespecifik finjustering, herunder matematikundervisning, programmeringsassistenter og videnskabelige forskningsværktøjer. Det er en efterfølgende tilpasningsanvendelse, adskilt fra den generelle model, der beskrives her. Eftertræningen bruger sikkerheds- og ikke-efterlevelseseksempler sammen med flersprogede eksempler, der dækker emner, hvor der var rapporteret skævheder. Ændringen retter sig mod svaradfærd; den gør ikke modellen til et system uden begrænsninger og fjerner ikke behovet for at vurdere dens svar.
Producenten identificerer væsentlige anvendelsesgrænser. Kliniske diagnoser eller behandlingsbeslutninger, endelige juridiske afgørelser, selvstændig sikkerhedskritisk styring og finansielle eller sikkerhedsmæssige beslutninger med store konsekvenser ligger uden for modelkortets tilsigtede pålidelige anvendelse. Den dokumenterede rolle beskrives bedre som forklaring, udarbejdelse af udkast og struktureret problemløsning med passende gennemgang. Microsoft bemærker, at faktuelle hallucinationer, kulturelle eller demografiske skævheder og sårbarhed over for manipulerende prompts kan bestå efter eftertræning.
Udgivelsen deler den oprindelige DeepSeek-R1s vidensgrænse, så et selvsikkert svar kan stadig mangle en nyere begivenhed eller en specialiseret oplysning. Selvom eftertræningen bruger flersprogede data, forventer Microsoft, at engelsk og kinesisk er de stærkeste sprog. Vurder det sprog og fagområde, applikationen kræver, frem for at antage samme kvalitet på alle sprog. Meget lange eller komplicerede prompts kan fortsat være udfordrende; adskil kildematerialet, opgaven og kriteriet for et vellykket svar.
Modelkortet anbefaler klare rolle- og opgaveinstruktioner, menneskelig eller automatisk verificering ved følsomme anvendelser samt overvågning eller indholdsfiltrering, hvor applikationen har brug for det. Hold kildefakta og mellemliggende antagelser tilgængelige for gennemgang, og bed om et endeligt svar, der kan sammenlignes med det oprindelige problem. Det læste kort offentliggør ikke en separat numerisk kontekst- eller outputgrænse for denne udgivelse, så disse grænser bør fastslås ud fra en præcis kørselsspecifikation frem for at lånes fra en anden DeepSeek-udgave. MAI-DS-R1 forbliver en særskilt eftertrænet model med sine egne dokumenterede mål og begrænsninger.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions MAI-DS-R1
MAI-DS-R1Start
MAI-DS-R1 er Microsofts eftertrænede DeepSeek-R1-model til tekstræsonnering, matematik, kode og forskning. Den bevarer R1s ræsonneringsgrundlag, mens den adresserer mangler i svar og forfiner modellens håndtering af følsomme emner.
- Accepterede input
- Tekst
- Resultater
- Tekst
Tilgængelig i Ailoot · input og metoder
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
- Inputtyper
text- Outputtyper
text- Outputformat
- json eller SSE
| Felt | Type | Krav | Værdier og grænser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feltmodel | Typestring | KravPåkrævet | Værdier og grænser MAI-DS-R1 | Standard— |
Feltmessages | Typemessage[] | KravPåkrævet | Værdier og grænser Minimumsantal elementer: 1 | Standard— |
Feltmessages[].role | Typestring | KravPåkrævet | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
Feltmessages[].content | Typestring | KravValgfrit | Værdier og grænser Gælder når: Tekstsamtale | Standard— |
Feltstream | Typeboolean | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standardfalse |
Kombinationer af inputmaterialer
Tekst · UTF8-tekst
messages[].content
Metodeparametre og livscyklus
| Parameter | Kontrakt |
|---|---|
Parametercontent_type | Kontraktapplication/json |
Parameterrequired | Kontraktmodel, messages |
Parametermaterial_types | Kontrakttext |
Parametermessages | Kontraktbeskedarray med strukturen role/content |
Parameterfile_material | Kontraktfaktisk UTF-8-dokument indsat som bogstavelig tekst; intet fil-ID udledes |
Parameteroptional_controls | Kontraktstream |
Parametercontrol_scope | KontraktTekstsamtale; stream er en boolesk værdi og er som standard false. |
Parameteroutput_modalities | Kontrakttext |
Parameterhosted_operations | Kontraktfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Kontraktnull |
Metodealiaser: /chat/completions
Livscyklus: synchronous_or_streamed
Send det præcise model-ID med messages.
Kontekstlængde er ikke et outputloft.
En tekstfil kan levere bogstavelig tekst; billed-, lyd- og filobjektinput kræver en præcis binding.
Priser
Tarifoplysninger tilføjer ikke anmodningsmuligheder. Understøttede parametre står ved den valgte metode.
- Hurtig tilstand
- Standardpris Når hurtig tilstand er valgt
- flex-tilstand
- Standardpris Når flex-tilstanden er valgt
- Maksimal ræsonneringsindsats
- Standardpris Når default-justeringen anvendes ved maksimal ræsonneringsindsats
Ailoot-takster
Priser efter konfiguration
Knyt hver omkostning til de viste betingelser. Brug én takst for hver gruppe af alternative konfigurationer.
| Konfiguration | Takstplan | Konteksttokens, mere end | Konteksttokens, op til og med | Beløb |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurationGrundtakster for tokens | TakstplanGrundtakst | Konteksttokens, mere end— | Konteksttokens, op til og medIngen øvre grænse | Beløb Input · Inputtokens $0.00132 / 1K tokens Output · Outputtokens $0.00506 / 1K tokens Input · Cachelæsning — / 1K tokens Input · Cacheskrivning — / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time — / 1K tokens |
| KonfigurationAnmodningslængde · niveau 1 | Takstplan— | Konteksttokens, mere end0 | Konteksttokens, op til og medIngen øvre grænse | Beløb Input · Inputtokens $0.00132 / 1K tokens Output · Outputtokens $0.00506 / 1K tokens Input · Cachelæsning — / 1K tokens Input · Cacheskrivning — / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time — / 1K tokens |
Ailoot reserverer et estimeret beløb før en anmodning. Efter resultatet afregnes det endelige beløb ud fra det målte forbrug. Ved streaming bruges den endelige forbrugsregistrering til afregningen. Sådan fungerer reservation og afregning →
Eksempelanmodninger
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model":"MAI-DS-R1","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model="MAI-DS-R1", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
save_result(result.to_dict(mode="json"))
Hent og gem resultater
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
json eller SSE
Behold alle færdige resultater
Gem hvert fuldstændigt returneret svar, hver fil og hver indholdsdel.
Bevar hvert valg og dets indhold, værktøjskald og ræsonnement. Saml i SSE deltaer efter valg-/værktøjsindeks, og bevar den endelige afslutningsårsag og forbrugsoplysningerne.
Hvis det oprindelige svar skal kontrolleres
Bevar anmodnings-/svar-ID’er og headere. Der leveres ingen generel URL til at hente tekstjob.
Svarfelter
| Felt | Type |
|---|---|
Feltchoices[].index | Typeinteger |
Feltchoices[].message.content | Typestring|null |
Feltchoices[].message.tool_calls | Typetool_call[] |
Feltchoices[].message.reasoning_content | Typestring |
Feltchoices[].message.reasoning_details | Typeobject|array |
Feltchoices[].finish_reason | Typestring|null |
Feltusage | Typeobject |
Fejl og næste trin
| Svar | Betingelse | Næste trin |
|---|---|---|
Svar400 · invalid_request_error | BetingelseUgyldige obligatoriske felter, materialerepræsentation eller parameterværdi | Næste trinRet de angivne felter før en ny oprettelsesanmodning. |
Aliaser
Modelaliaser
Ailoot Ultra MAI-DS-R1
Aliaser for metodestier
/chat/completions
Relaterede kalder-ID’er
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages MAI-DS-R1
MAI-DS-R1Start
MAI-DS-R1 er Microsofts eftertrænede DeepSeek-R1-model til tekstræsonnering, matematik, kode og forskning. Den bevarer R1s ræsonneringsgrundlag, mens den adresserer mangler i svar og forfiner modellens håndtering af følsomme emner.
- Accepterede input
- Tekst
- Resultater
- json · sse
Tilgængelig i Ailoot · input og metoder
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
- Inputtyper
text- Outputtyper
json,sse- Outputformat
- JSON eller SSE
| Felt | Type | Krav | Værdier og grænser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feltmodel | Typestring | KravPåkrævet | Værdier og grænser MAI-DS-R1 | Standard— |
Feltmessages | Typemessage[] | KravPåkrævet | Værdier og grænser | Standard— |
Feltmessages[].role | Typestring | KravPåkrævet | Værdier og grænser user, assistant | Standard— |
Feltmessages[].content | Typestring | KravPåkrævet | Værdier og grænser | Standard— |
Feltmax_tokens | Typeinteger | KravPåkrævet | Værdier og grænser | Standard— |
Feltstream | Typeboolean | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standardfalse |
Kombinationer af inputmaterialer
Tekst · UTF-8-tekst
messages[].content som streng
Metodeparametre og livscyklus
| Parameter | Kontrakt |
|---|---|
Parametercontent_type | Kontraktapplication/json |
Parameterrequired | Kontraktmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Kontraktstream |
Parametermaterial_types | Kontrakttext |
Parametertext_file_material | KontraktLæs det faktiske UTF-8-dokument, og indsæt teksten i det angivne input eller beskedens indholdsstreng. |
Livscyklus: synchronous_or_streamed
Priser
Tarifoplysninger tilføjer ikke anmodningsmuligheder. Understøttede parametre står ved den valgte metode.
- Hurtig tilstand
- Standardpris Når hurtig tilstand er valgt
- flex-tilstand
- Standardpris Når flex-tilstanden er valgt
- Maksimal ræsonneringsindsats
- Standardpris Når default-justeringen anvendes ved maksimal ræsonneringsindsats
Ailoot-takster
Priser efter konfiguration
Knyt hver omkostning til de viste betingelser. Brug én takst for hver gruppe af alternative konfigurationer.
| Konfiguration | Takstplan | Konteksttokens, mere end | Konteksttokens, op til og med | Beløb |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurationGrundtakster for tokens | TakstplanGrundtakst | Konteksttokens, mere end— | Konteksttokens, op til og medIngen øvre grænse | Beløb Input · Inputtokens $0.00132 / 1K tokens Output · Outputtokens $0.00506 / 1K tokens Input · Cachelæsning — / 1K tokens Input · Cacheskrivning — / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time — / 1K tokens |
| KonfigurationAnmodningslængde · niveau 1 | Takstplan— | Konteksttokens, mere end0 | Konteksttokens, op til og medIngen øvre grænse | Beløb Input · Inputtokens $0.00132 / 1K tokens Output · Outputtokens $0.00506 / 1K tokens Input · Cachelæsning — / 1K tokens Input · Cacheskrivning — / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time — / 1K tokens |
Ailoot reserverer et estimeret beløb før en anmodning. Efter resultatet afregnes det endelige beløb ud fra det målte forbrug. Ved streaming bruges den endelige forbrugsregistrering til afregningen. Sådan fungerer reservation og afregning →
Eksempelanmodninger
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
{
"model": "MAI-DS-R1",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path
source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'MAI-DS-R1', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
-H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path
source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'MAI-DS-R1', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError
api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
with urlopen(request, timeout=120) as response:
raw = response.read()
Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
Path('result.json').write_bytes(error.read())
Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path
result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
Hent og gem resultater
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
JSON eller SSE
Behold alle færdige resultater
Gem hvert fuldstændigt returneret svar, hver fil og hver indholdsdel.
Bevar alle indholdsblokke, ræsonnementssignaturer og faktiske værktøjsbrugs-ID’er. Saml alle SSE-blokdeltaer; den første tekstblok er ikke hele outputtet.
Hvis det oprindelige svar skal kontrolleres
Bevar anmodnings-/svar-ID’er og headere. Der leveres ingen generel URL til at hente tekstjob.
Svarfelter
| Felt | Type |
|---|---|
Feltid | Typestring |
Feltmodel | Typestring |
Feltcontent[] | Typetext|thinking|tool_use|other content block |
Feltstop_reason | Typestring|null |
Feltusage | Typeobject |
Fejl og næste trin
| Svar | Betingelse | Næste trin |
|---|---|---|
Svar400 · invalid_request_error | BetingelseUgyldige obligatoriske felter, materialerepræsentation eller parameterværdi | Næste trinRet de angivne felter før en ny oprettelsesanmodning. |
Aliaser
Modelaliaser
Ailoot Ultra MAI-DS-R1
Aliaser for metodestier
/chat/completions
Relaterede kalder-ID’er
FAQ · mai-ds-r1
- Hvilke input og resultater er tilgængelige?
POST /v1/chat/completions·MAI-DS-R1:text→textPOST /v1/messages·MAI-DS-R1:text→json,sse- Hvilke felter bruger anmodningen?
POST /v1/chat/completions·MAI-DS-R1:model,messages,streamPOST /v1/messages·MAI-DS-R1:model,messages,max_tokens,stream- Hvilke grænser gælder?
POST /v1/chat/completions·MAI-DS-R1:messages.min_items:1