DeepSeek R1 Distill Qwen 7B
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B ist DeepSeeks kompaktes dichtes Denkmodell, das auf Basis von Qwen2.5-Math-7B mit von R1 erzeugten Beispielen feinabgestimmt wurde. Es verarbeitet und erzeugt Text für mathematische, Programmier- und Logikaufgaben, mit Checkpoint-spezifischen Promptempfehlungen.
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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 Denkmodell
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B überträgt Denkbeispiele aus DeepSeek-R1 in ein dichtes Modell auf Basis von Qwen2.5-Math-7B. Es verarbeitet Text und erzeugt Text, darunter ausgearbeitete Lösungen, Programmiererklärungen und Antworten auf logische Probleme. Diese exakte 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 Denkdaten als auch die zugrunde liegende Modellfamilie fest.
Was die Destillation beiträgt
DeepSeeks R1-Forschung unterscheidet das Training des grossen Denk-Lehrmodells von der Feinabstimmung seiner kleineren Schülermodelle. Die Pipeline des Lehrmodells 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. Nehmen Sie nicht an, dass das 7B-Schülermodell selbst die Mixture-of-Experts-Architektur des vollständigen Modells hat oder jede Trainingsphase des Lehrmodells durchlaufen hat. Die Destillation gibt diesem Modell einen erlernten Denkstil; sie macht seine Schlussfolgerungen nicht mit denen des Lehrmodells gleichwertig.
Das exakte Modell und seine Konfiguration
Die offizielle Modelltabelle benennt Qwen2.5-Math-7B als Basis dieser Ausgabe. DeepSeek verändert Konfiguration und Tokenizer-Einstellungen; deshalb sind der exakte veröffentlichte Checkpoint und die Chatvorlage entscheidend. Seine veröffentlichte Konfiguration verwendet eine kausale Qwen2-Sprachmodellarchitektur mit 28 Schichten und bfloat16-Gewichten. Sie setzt die maximale Positionszahl auf 131’072. Dieser Konfigurationswert ist kein separater Nachweis für 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 benennt, ohne eine validierte Kontexttabelle je Schülermodell zu veröffentlichen.
Verwenden Sie es für eine Aufgabe mit prüfbarem Ergebnis. Stellen Sie für Mathematik die vollständige Aufgabenstellung, Definitionen und Einheiten bereit. Geben Sie für Code die relevante Funktion, Eingabe, das beobachtete Ergebnis und das gewünschte Verhalten an. Listen Sie bei einer Logikfrage die Fakten auf und unterscheiden Sie eine erforderliche Schlussfolgerung von einer Annahme. Fordern Sie ein unabhängig prüfbares Endergebnis an, etwa einen eingerahmten Wert, eine knappe Beweisskizze oder einen erläuterten Patch. Diese Beispiele wenden den vom Hersteller dokumentierten Denkbereich an; sie behaupten nicht, dass das Modell automatisch Code ausführt oder Beweise verifiziert.
So bereiten Sie den Prompt vor
DeepSeek empfiehlt für diese R1-Veröffentlichung, sämtliche Anweisungen in den Nutzerprompt aufzunehmen und einen Systemprompt zu vermeiden. Verlangen Sie bei einem mathematischen Problem schrittweises Schlussfolgern und eine klar abgegrenzte Endantwort. Nehmen Sie jede Ausgabestruktur in denselben Prompt auf, beispielsweise eine kurze Schlussfolgerung, gefolgt von Annahmen und stützenden Berechnungen. Eine Anwendung sollte den eigenen Tokenizer und die Formatierung des Schülermodells verwenden, statt ohne Prüfung der Herstelleränderungen die Basis-Qwen-Vorlage einzusetzen.
Der Hersteller weist darauf hin, dass einige Anfragen einen leeren Denkblock erzeugen und das beabsichtigte Denkmuster 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 kein Versprechen, dass jede Anwendung eine solche Steuerung bereitstellt. Halten Sie bei der Darstellung eines Ergebnisses die Endantwort vom längeren Denktext getrennt.
Generierungseinstellungen und verfügbarer Platz
DeepSeek empfiehlt eine Temperatur zwischen 0.5 und 0.7, mit 0.6 als bevorzugtem Ausgangspunkt, um wiederholte oder zusammenhanglose Ausgaben zu reduzieren. Seine Evaluationskonfiguration verwendet ein Generierungsbudget von 32’768 Tokens und top_p 0.95. Diese Evaluationsentscheidungen sind kein allgemeingültiges hartes Maximum. Schlussfolgern, Quelltext und Endantwort benötigen alle Platz im konfigurierten Kontext; eine Anfrage mit einem langen Beweis oder Codelisting sollte daher weiterhin Raum für die Vervollständigung lassen.
Einschränkungen, die die Modellwahl beeinflussen
Ein kleines destilliertes Modell bleibt eine eigene Abwägung beim Schlussfolgern. Die Veröffentlichungsunterlagen des Herstellers belegen für diesen Checkpoint weder Bild-, Audio- oder Videoeingaben noch ein eigenes Protokoll für Werkzeugaufrufe. Werkzeugausführung oder Zugriff auf aktuelle Daten würden einen separat konfigurierten Anwendungsablauf benötigen. Ebenso übernimmt diese Veröffentlichung nicht allein durch den Namen R1 spätere Änderungen der Promptregeln von DeepSeek-R1-0528. Verifizieren Sie numerische Antworten, prüfen Sie vorgeschlagene Codeänderungen und kontrollieren Sie, ob die Endschlussfolgerung aus den bereitgestellten Fakten folgt; ein langes Denktranskript allein ist kein Richtigkeitsbeleg.
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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 Denkmodell, das auf Basis von Qwen2.5-Math-7B mit von R1 erzeugten Beispielen feinabgestimmt wurde. Es verarbeitet und erzeugt Text für mathematische, Programmier- und Logikaufgaben, mit Checkpoint-spezifischen Promptempfehlungen.
- 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 · Cache schreiben $0 / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschliessenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →
Beispielanfragen
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
set -eu
: "${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 Denkmodell, das auf Basis von Qwen2.5-Math-7B mit von R1 erzeugten Beispielen feinabgestimmt wurde. Es verarbeitet und erzeugt Text für mathematische, Programmier- und Logikaufgaben, mit Checkpoint-spezifischen Promptempfehlungen.
- 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 · Cache schreiben $0 / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschliessenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →
Beispielanfragen
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
{
"model": "Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${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