DeepSeek R1 Distill Qwen 7B
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B ist DeepSeeks kompaktes dichtes Reasoning-Modell, das ausgehend von Qwen2.5-Math-7B anhand von R1 erzeugter Beispiele feinabgestimmt wurde. Es nimmt Text entgegen und erzeugt Text für mathematische, Coding- und Logikaufgaben, mit checkpoint-spezifischen Prompt-Empfehlungen.
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Über das Modell
Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.
Einführung: ein kleineres, von R1 abgeleitetes Reasoning-Modell
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B überträgt Reasoning-Beispiele von DeepSeek-R1 in ein dichtes Modell auf Grundlage von Qwen2.5-Math-7B. Es akzeptiert Text und erzeugt Text, darunter ausgearbeitete Lösungen, Programmiererklärungen und Antworten auf logische Probleme. Diese konkrete 7B-Destillation ist ein separater Checkpoint gegenüber dem vollständigen DeepSeek-R1, dem ursprünglichen Qwen2.5-Math-7B und größeren destillierten Ausgaben. Ihr Name hält sowohl den Erzeuger der Reasoning-Daten als auch die zugrunde liegende Modellfamilie fest.
Was die Destillation beiträgt
DeepSeeks R1-Forschung unterscheidet das Training des großen Reasoning-Lehrermodells vom Fine-Tuning seiner kleineren Schülermodelle. Die Pipeline des Lehrers verwendet Reinforcement Learning und überwachte Phasen; die veröffentlichten destillierten Modelle werden mit von R1 erzeugten Beispielen feinabgestimmt. Der Hersteller nennt 800.000 kuratierte Beispiele für diese Veröffentlichungen. Gehen Sie nicht davon aus, dass der 7B-Schüler selbst die Mixture-of-Experts-Architektur des vollständigen Modells besitzt oder jede Trainingsphase des Lehrers durchlaufen hat. Die Destillation verleiht diesem Modell einen erlernten Reasoning-Stil; sie macht seine Schlussfolgerungen nicht denen des Lehrers gleichwertig.
Das genaue Modell und seine Konfiguration
Die offizielle Modelltabelle nennt Qwen2.5-Math-7B als Grundlage dieser Ausgabe. DeepSeek ändert Konfigurations- und Tokenizer-Einstellungen, weshalb der genaue veröffentlichte Checkpoint und die Chatvorlage wichtig sind. Die veröffentlichte Konfiguration verwendet eine Qwen2-Architektur für kausale Sprachmodellierung mit 28 Schichten und bfloat16-Gewichten. Sie setzt die maximalen Positionen auf 131.072. Dieser Konfigurationswert ist keine separate Validierung der Genauigkeit bei langen Dokumenten: Die Kontexttabelle mit 128K in der gemeinsamen R1-Modellkarte beschreibt die vollständigen R1-Modelle, während die Tabelle destillierter Modelle die Herkunft nennt, ohne eine validierte Kontexttabelle für jeden Schüler zu veröffentlichen.
Nutzen Sie es für eine Aufgabe mit überprüfbarem Ergebnis. Stellen Sie für Mathematik die vollständige Aufgabenstellung, Definitionen und Einheiten bereit. Fügen Sie bei Code die relevante Funktion, Eingabe, das beobachtete Ergebnis und das gewünschte Verhalten hinzu. Listen Sie bei einer Logikfrage die Fakten auf und unterscheiden Sie eine geforderte Schlussfolgerung von einer Annahme. Verlangen Sie ein unabhängig prüfbares Endergebnis, etwa einen eingerahmten Wert, eine knappe Beweisskizze oder einen erläuterten Patch. Diese Beispiele wenden den dokumentierten Reasoning-Umfang des Herstellers an; sie behaupten nicht, dass das Modell Code ausführt oder Beweise automatisch überprüft.
Den Prompt vorbereiten
DeepSeek empfiehlt für diese R1-Veröffentlichung, alle Anweisungen in den Nutzer-Prompt aufzunehmen und auf einen System-Prompt zu verzichten. Verlangen Sie bei einer mathematischen Aufgabe schrittweises Schlussfolgern und eine klar abgegrenzte finale Antwort. Nehmen Sie die Ausgabestruktur in denselben Prompt auf: etwa eine kurze Schlussfolgerung, gefolgt von Annahmen und unterstützenden Berechnungen. Eine Anwendung sollte den eigenen Tokenizer und die Formatierung des Schülers verwenden, statt ohne Prüfung der Herstelleränderungen die Qwen-Basisvorlage einzusetzen.
Der Hersteller weist darauf hin, dass manche Anfragen einen leeren Denkblock erzeugen und das vorgesehene Reasoning-Muster umgehen können. Als Abhilfe empfiehlt er, die Generierung in einem kompatiblen Ablauf mit der öffnenden Denkmarkierung und einem Zeilenumbruch beginnen zu lassen. Dies ist eine dokumentierte Empfehlung zum Generierungsformat und keine Zusage, dass jede Anwendung eine solche Steuerung anbietet. Halten Sie bei der Darstellung eines Ergebnisses die finale Antwort vom längeren Reasoning-Text getrennt.
Generierungseinstellungen und verfügbarer Platz
DeepSeek empfiehlt eine temperature zwischen 0.5 und 0.7, vorzugsweise 0.6 als Ausgangspunkt, um wiederholte oder zusammenhanglose Ausgaben zu reduzieren. Die Evaluierungskonfiguration verwendet einen Generierungsrahmen von 32.768 Token und top_p 0.95. Diese Evaluierungsentscheidungen sind keine allgemeingültige harte Höchstgrenze. Reasoning, Quelltext und finale Antwort benötigen alle Platz im konfigurierten Kontext; eine Anfrage mit einem langen Beweis oder Codelisting sollte daher weiterhin Raum für die Completion lassen.
Einschränkungen, die die Modellauswahl beeinflussen
Ein kleines destilliertes Modell bleibt eine eigene Abwägung beim Reasoning. Die Veröffentlichungsunterlagen des Herstellers belegen für diesen Checkpoint weder Bild-, Audio- oder Videoeingaben noch ein eigenes Werkzeugaufrufprotokoll. Werkzeugausführung oder Zugriff auf aktuelle Daten würden einen separat konfigurierten Anwendungsablauf benötigen. Die Veröffentlichung übernimmt auch nicht allein durch den Namen R1 spätere Änderungen an der Prompt-Policy von DeepSeek-R1-0528. Überprüfen Sie numerische Antworten, prüfen Sie vorgeschlagene Codeänderungen und kontrollieren Sie, ob die finale Schlussfolgerung aus den bereitgestellten Fakten folgt; ein langes Reasoning-Transkript allein ist kein Beweis für Richtigkeit.
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Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7BEinstieg
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B ist DeepSeeks kompaktes dichtes Reasoning-Modell, das ausgehend von Qwen2.5-Math-7B anhand von R1 erzeugter Beispiele feinabgestimmt wurde. Es nimmt Text entgegen und erzeugt Text für mathematische, Coding- und Logikaufgaben, mit checkpoint-spezifischen Prompt-Empfehlungen.
- Zulässige Eingaben
- Text
- Ergebnisse
- Text
In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
- Eingabe
text- Ausgabe
text- Ausgabeformat
- json oder SSE
| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B | Standard— |
Feldmessages | Typmessage[] | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Mindestanzahl Elemente: 1 | Standard— |
Feldmessages[].role | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldmessages[].content | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: Textgespräch | Standard— |
Feldstream | Typboolean | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse |
Kombinationen von Eingabematerialien
Text · UTF8-Text
messages[].content
Methodenparameter und Lebenszyklus
| Parameter | Vertrag |
|---|---|
Parametercontent_type | Vertragapplication/json |
Parameterrequired | Vertragmodel, messages |
Parametermaterial_types | Vertragtext |
Parametermessages | VertragNachrichtenarray mit role/content-Struktur |
Parameterfile_material | VertragTatsächliches UTF-8-Dokument als wörtlicher Text eingefügt; keine Datei-ID abgeleitet |
Parameteroptional_controls | Vertragstream |
Parametercontrol_scope | VertragTextgespräch; stream ist ein boolescher Wert und standardmäßig false. |
Parameteroutput_modalities | Vertragtext |
Parameterhosted_operations | Vertragfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Vertragnull |
Methodenaliasnamen: /chat/completions
Lebenszyklus: synchronous_or_streamed
Die genaue Modell-ID zusammen mit messages senden.
Die Kontextlänge ist keine Ausgabeobergrenze.
Eine Textdatei kann wörtlichen Text liefern; Bild-, Audio- und Dateiobjekteingaben benötigen eine exakte Zuordnung.
Tarife
Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.
- Schnellmodus
- Nicht angegeben Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist
- Flex-Modus
- Nicht angegeben Wenn der Modus flex ausgewählt ist
- Maximaler Denkaufwand
- Nicht angegeben Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird
Ailoot-Tarife
Preise nach Konfiguration
| Konfiguration | Tarifstaffel | Gebühr |
|---|---|---|
| KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.0001 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0.0001 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen $0 / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben $0 / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →
Beispielanfragen
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model":"Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B","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="Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B", 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"))
Ergebnisse abrufen und speichern
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
json oder SSE
Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren
Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf.
Alle Antwortvarianten mit ihren Inhalten, Werkzeugaufrufen und Reasoning-Daten beibehalten. In SSE die Deltas nach Varianten- und Werkzeugindex zusammensetzen; endgültigen Beendigungsgrund und Verbrauchsdaten beibehalten.
Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss
Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben.
Antwortfelder
| Feld | Typ |
|---|---|
Feldchoices[].index | Typinteger |
Feldchoices[].message.content | Typstring|null |
Feldchoices[].message.tool_calls | Typtool_call[] |
Feldchoices[].message.reasoning_content | Typstring |
Feldchoices[].message.reasoning_details | Typobject|array |
Feldchoices[].finish_reason | Typstring|null |
Feldusage | Typobject |
Fehler und nächste Schritte
| Antwort | Bedingung | Nächster Schritt |
|---|---|---|
Antwort400 · invalid_request_error | BedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren. |
Aliasnamen
Modellaliasnamen
Ailoot Ultra Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
Aliasnamen für Methodenpfade
/chat/completions
Zugehörige Aufrufer-IDs
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7BEinstieg
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B ist DeepSeeks kompaktes dichtes Reasoning-Modell, das ausgehend von Qwen2.5-Math-7B anhand von R1 erzeugter Beispiele feinabgestimmt wurde. Es nimmt Text entgegen und erzeugt Text für mathematische, Coding- und Logikaufgaben, mit checkpoint-spezifischen Prompt-Empfehlungen.
- Zulässige Eingaben
- Text
- Ergebnisse
- json · sse
In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
- Eingabe
text- Ausgabe
json,sse- Ausgabeformat
- JSON oder SSE
| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B | Standard— |
Feldmessages | Typmessage[] | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
Feldmessages[].role | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits user, assistant | Standard— |
Feldmessages[].content | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
Feldmax_tokens | Typinteger | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
Feldstream | Typboolean | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse |
Kombinationen von Eingabematerialien
Text · UTF-8-Text
Zeichenfolge messages[].content
Methodenparameter und Lebenszyklus
| Parameter | Vertrag |
|---|---|
Parametercontent_type | Vertragapplication/json |
Parameterrequired | Vertragmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Vertragstream |
Parametermaterial_types | Vertragtext |
Parametertext_file_material | VertragDas tatsächliche UTF-8-Dokument lesen und seinen Text in die angegebene Zeichenfolge für Eingabe oder Nachrichteninhalt einfügen. |
Lebenszyklus: synchronous_or_streamed
Tarife
Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.
- Schnellmodus
- Nicht angegeben Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist
- Flex-Modus
- Nicht angegeben Wenn der Modus flex ausgewählt ist
- Maximaler Denkaufwand
- Nicht angegeben Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird
Ailoot-Tarife
Preise nach Konfiguration
| Konfiguration | Tarifstaffel | Gebühr |
|---|---|---|
| KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.0001 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0.0001 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen $0 / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben $0 / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →
Beispielanfragen
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
{
"model": "Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${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': 'Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B', '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': 'Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B', '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))
Ergebnisse abrufen und speichern
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
JSON oder SSE
Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren
Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf.
Alle Inhaltsblöcke, Thinking-Signaturen und tatsächlichen Werkzeugaufruf-IDs beibehalten. Alle SSE-Blockdeltas zusammensetzen; der erste Textblock ist nicht die vollständige Ausgabe.
Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss
Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben.
Antwortfelder
| Feld | Typ |
|---|---|
Feldid | Typstring |
Feldmodel | Typstring |
Feldcontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Feldstop_reason | Typstring|null |
Feldusage | Typobject |
Fehler und nächste Schritte
| Antwort | Bedingung | Nächster Schritt |
|---|---|---|
Antwort400 · invalid_request_error | BedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren. |
Aliasnamen
Modellaliasnamen
Ailoot Ultra Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
Aliasnamen für Methodenpfade
/chat/completions
Zugehörige Aufrufer-IDs
FAQ · Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
- Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar?
POST /v1/chat/completions·Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B:text→textPOST /v1/messages·Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B:text→json,sse- Welche Felder verwendet die Anfrage?
POST /v1/chat/completions·Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B:model,messages,streamPOST /v1/messages·Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B:model,messages,max_tokens,stream- Welche Grenzen gelten?
POST /v1/chat/completions·Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B:messages.min_items:1