DeepSeek Math V2 erikoistuu luonnollisella kielellä esitettäviin lauseiden todistuksiin ja itse tarkistettavaan matemaattiseen päättelyyn. Sen pohjana on DeepSeek V3.2 Exp Base. Valmistajan lähtökohta on, että oikea lopullinen vastaus voi silti perustua virheelliseen päättelyyn, kun taas lause vaatii usein täydellisen johdon eikä numeerista vastausta. Malli keskittyy siksi todistusten tuottamiseen, niiden puutteiden tunnistamiseen ja perustelun parantamiseen ennen vastauksen viimeistelyä.
Todistuksen tarkistus. Koulutusmenetelmä opettaa tarkistinta lukemaan ongelman yhdessä todistusehdotuksen kanssa, tunnistamaan ongelmat ja arvioimaan todistuksen laadun. Sen kriteerit erottavat täydellisen, täsmällisen johdon muuten pätevästä ratkaisusta, jossa on pieniä virheitä, sekä perustaltaan virheellisestä perustelusta. Käytännöllisen todistuksen tarkistuspyynnön pitää käyttää samaa erottelua: näytä, missä päättely rikkoutuu, selitä ongelman merkitys ja erota puuttuva yksityiskohta aukosta, joka estää johtopäätöksen.
Metatarkistus. Tutkimus tarkastelee myös tarkistimen omaa kritiikkiä. Väitetyn puutteen on todella esiinnyttävä todistusehdotuksessa ja oikeutettava annettu arvio. Tämä puuttuu riskiin, jossa annetaan järkevältä näyttävä arvio mutta keksitään ongelma, jota todistuksessa ei ole. Anna tarkistustehtävään alkuperäinen todistus ja mahdollinen aiempi kritiikki sekä kysy, kuvaako kritiikki asianomaisen vaiheen täsmällisesti. Hyödyllinen tuotos on tarkistettu selitys vastaväitteestä ja sen seurauksista.
Todistusten tuottaminen ja itseanalyysi. DeepSeek kouluttaa generaattoria tarkistimen palautteella ja palkitsee nimenomaisesti oman työn täsmällistä arviointia. Mallia kannustetaan tunnustamaan todelliset virheet, korjaamaan ratkaistavissa olevat ongelmat ja esittämään paras todistus sekä rehellinen arvio sen täydellisyydestä. Tarkistus ja generointi paranevat iteratiivisessa koulutuskierrossa; vaikeammista tuotetuista todistuksista tulee aineistoa tarkistimen kehittämiseen. Tuloksena syntyvä malli voi sekä tuottaa että tarkistaa matemaattisia perusteluja.
Valmistele ongelma täsmällisesti. Sisällytä määritelmät, kvanttorit, määrittelyjoukot ja kaikki oletukset. Kerro, haluatko olemassaolon, yksikäsitteisyyden, epäyhtälön, konstruktion vai vastaesimerkin. Jos annat sallitun lemman, esitä sen tarkka väite ja selitä, saako sitä käyttää suoraan vai pitääkö sekin todistaa. Valmistajan todistuskehotteet vaativat perustellun ratkaisun silloinkin, kun tehtävä pyytää vastausta, eivätkä ne hyväksy viittausta toiseen tekstiin puuttuvan perustelun korvaajaksi.
Odotettu vastaus voi sisältää idean yleiskuvan, täydellisen todistuksen ja erillisen itsearvioinnin. Pyydä epäyhtälössä mallia tarkistamaan määrittelyjoukon rajoitukset ja yhtäsuuruusehdot. Pyydä laskentaongelmassa perustelu sille, että tapaukset kattavat kaiken eivätkä mene päällekkäin. Yksilöi olemassa olevasta todistuksesta kiistanalainen vaihe ja pyydä joko korjaus tai selitys siitä, miksi ehdotettu johtopäätös jää todistamatta. Valmistajan matemaattisissa arviointitehtävissä esiintyvät algebra, geometria, lukuteoria, kombinatoriikka ja epäyhtälöt.
Tarkentaminen. Julkaistu työnkulku voi syöttää todistuksen ja sen itseanalyysin takaisin samalle mallille jäljellä olevien puutteiden käsittelemiseksi. Valmistajan raportoimassa yhden yrityksen tutkimusasetelmassa todistusbudjetti on 128K tokenia; jotkin vaikeat perustelut jäävät keskeneräisiksi budjetin loppuessa. Käytä omassa työssäsi seuraavana syötteenä täsmällistä vastaväitettä ja kysy, mikä osa todistuksesta muuttuu, kun vastaväite ratkaistaan. Pidä aiemmat määritelmät ja oletukset näkyvissä. Muokatun tuotoksen pitää kertoa, mitä on osoitettu ja mikä vaikeus jää jäljelle.
Math V2:n tuloste on luonnollisen kielen todistus ja kritiikki. Lean-tyyppiset formaalit todistusjärjestelmät tarkistavat erilaisen tuotoksen; DeepSeek Prover V2 on erillinen formaalin päättelyn erikoistuminen. Arvio, ettei virhettä löytynyt, ansaitsee silti matemaattisen tarkistuksen etenkin, jos todistus riippuu pois jätetystä tapauksesta tai ilmoittamattomasta lemmasta. Valmistajan tutkimus toteaa, että vaikeimmat ongelmat voivat jäädä ratkaisematta myös tarkentamisen jälkeen.
", "aboutText": "DeepSeek Math V2 erikoistuu luonnollisella kielellä esitettäviin lauseiden todistuksiin ja itse tarkistettavaan matemaattiseen päättelyyn. Sen pohjana on DeepSeek V3.2 Exp Base. Valmistajan lähtökohta on, että oikea lopullinen vastaus voi silti perustua virheelliseen päättelyyn, kun taas lause vaatii usein täydellisen johdon eikä numeerista vastausta. Malli keskittyy siksi todistusten tuottamiseen, niiden puutteiden tunnistamiseen ja perustelun parantamiseen ennen vastauksen viimeistelyä.\n\nTodistuksen tarkistus. Koulutusmenetelmä opettaa tarkistinta lukemaan ongelman yhdessä todistusehdotuksen kanssa, tunnistamaan ongelmat ja arvioimaan todistuksen laadun. Sen kriteerit erottavat täydellisen, täsmällisen johdon muuten pätevästä ratkaisusta, jossa on pieniä virheitä, sekä perustaltaan virheellisestä perustelusta. Käytännöllisen todistuksen tarkistuspyynnön pitää käyttää samaa erottelua: näytä, missä päättely rikkoutuu, selitä ongelman merkitys ja erota puuttuva yksityiskohta aukosta, joka estää johtopäätöksen.\n\nMetatarkistus. Tutkimus tarkastelee myös tarkistimen omaa kritiikkiä. Väitetyn puutteen on todella esiinnyttävä todistusehdotuksessa ja oikeutettava annettu arvio. Tämä puuttuu riskiin, jossa annetaan järkevältä näyttävä arvio mutta keksitään ongelma, jota todistuksessa ei ole. Anna tarkistustehtävään alkuperäinen todistus ja mahdollinen aiempi kritiikki sekä kysy, kuvaako kritiikki asianomaisen vaiheen täsmällisesti. Hyödyllinen tuotos on tarkistettu selitys vastaväitteestä ja sen seurauksista.\n\nTodistusten tuottaminen ja itseanalyysi. DeepSeek kouluttaa generaattoria tarkistimen palautteella ja palkitsee nimenomaisesti oman työn täsmällistä arviointia. Mallia kannustetaan tunnustamaan todelliset virheet, korjaamaan ratkaistavissa olevat ongelmat ja esittämään paras todistus sekä rehellinen arvio sen täydellisyydestä. Tarkistus ja generointi paranevat iteratiivisessa koulutuskierrossa; vaikeammista tuotetuista todistuksista tulee aineistoa tarkistimen kehittämiseen. Tuloksena syntyvä malli voi sekä tuottaa että tarkistaa matemaattisia perusteluja.\n\nValmistele ongelma täsmällisesti. Sisällytä määritelmät, kvanttorit, määrittelyjoukot ja kaikki oletukset. Kerro, haluatko olemassaolon, yksikäsitteisyyden, epäyhtälön, konstruktion vai vastaesimerkin. Jos annat sallitun lemman, esitä sen tarkka väite ja selitä, saako sitä käyttää suoraan vai pitääkö sekin todistaa. Valmistajan todistuskehotteet vaativat perustellun ratkaisun silloinkin, kun tehtävä pyytää vastausta, eivätkä ne hyväksy viittausta toiseen tekstiin puuttuvan perustelun korvaajaksi.\n\nOdotettu vastaus voi sisältää idean yleiskuvan, täydellisen todistuksen ja erillisen itsearvioinnin. Pyydä epäyhtälössä mallia tarkistamaan määrittelyjoukon rajoitukset ja yhtäsuuruusehdot. Pyydä laskentaongelmassa perustelu sille, että tapaukset kattavat kaiken eivätkä mene päällekkäin. Yksilöi olemassa olevasta todistuksesta kiistanalainen vaihe ja pyydä joko korjaus tai selitys siitä, miksi ehdotettu johtopäätös jää todistamatta. Valmistajan matemaattisissa arviointitehtävissä esiintyvät algebra, geometria, lukuteoria, kombinatoriikka ja epäyhtälöt.\n\nTarkentaminen. Julkaistu työnkulku voi syöttää todistuksen ja sen itseanalyysin takaisin samalle mallille jäljellä olevien puutteiden käsittelemiseksi. Valmistajan raportoimassa yhden yrityksen tutkimusasetelmassa todistusbudjetti on 128K tokenia; jotkin vaikeat perustelut jäävät keskeneräisiksi budjetin loppuessa. Käytä omassa työssäsi seuraavana syötteenä täsmällistä vastaväitettä ja kysy, mikä osa todistuksesta muuttuu, kun vastaväite ratkaistaan. Pidä aiemmat määritelmät ja oletukset näkyvissä. Muokatun tuotoksen pitää kertoa, mitä on osoitettu ja mikä vaikeus jää jäljelle.\n\nMath V2:n tuloste on luonnollisen kielen todistus ja kritiikki. Lean-tyyppiset formaalit todistusjärjestelmät tarkistavat erilaisen tuotoksen; DeepSeek Prover V2 on erillinen formaalin päättelyn erikoistuminen. Arvio, ettei virhettä löytynyt, ansaitsee silti matemaattisen tarkistuksen etenkin, jos todistus riippuu pois jätetystä tapauksesta tai ilmoittamattomasta lemmasta. Valmistajan tutkimus toteaa, että vaikeimmat ongelmat voivat jäädä ratkaisematta myös tarkentamisen jälkeen.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Tekninen esimerkki englanniksi
Repair a divisibility proof\n\nReview this proposed proof: 'If 6 divides ab, then 6 divides a or 6 divides b, because every prime factor of 6 must divide one of the factors.' Here a and b are integers. Identify the invalid implication, provide a counterexample and state a correct related proposition with proof. Separate your proof from a self-check of its completeness.A precise flaw explanation, an integer counterexample, a corrected proposition with proof and a separate self-check.Verify the counterexample meets the premise and defeats both alternatives in the claimed conclusion.DeepSeek-Math-V2-ultraDeepSeekin malli luonnollisella kielellä esitettäviin matemaattisiin todistuksiin ja itsetarkistukseen, pohjana DeepSeek V3.2 Exp Base. Se voi kehittää ratkaisun, tutkia sen loogisia aukkoja ja tarkentaa perustelua sekä tuottaa yksityiskohtaisen todistuksen ja arvion jäljellä olevista ongelmista.
Tämä kuvaus kattaa mallin ominaisuudet. Ailootissa saatavilla olevat syötteet, tulosteet ja asetukset luetellaan alla valitulle menetelmälle.
DeepSeek Math V2 erikoistuu luonnollisella kielellä esitettäviin lauseiden todistuksiin ja itse tarkistettavaan matemaattiseen päättelyyn. Sen pohjana on DeepSeek V3.2 Exp Base. Valmistajan lähtökohta on, että oikea lopullinen vastaus voi silti perustua virheelliseen päättelyyn, kun taas lause vaatii usein täydellisen johdon eikä numeerista vastausta. Malli keskittyy siksi todistusten tuottamiseen, niiden puutteiden tunnistamiseen ja perustelun parantamiseen ennen vastauksen viimeistelyä.
Todistuksen tarkistus. Koulutusmenetelmä opettaa tarkistinta lukemaan ongelman yhdessä todistusehdotuksen kanssa, tunnistamaan ongelmat ja arvioimaan todistuksen laadun. Sen kriteerit erottavat täydellisen, täsmällisen johdon muuten pätevästä ratkaisusta, jossa on pieniä virheitä, sekä perustaltaan virheellisestä perustelusta. Käytännöllisen todistuksen tarkistuspyynnön pitää käyttää samaa erottelua: näytä, missä päättely rikkoutuu, selitä ongelman merkitys ja erota puuttuva yksityiskohta aukosta, joka estää johtopäätöksen.
Metatarkistus. Tutkimus tarkastelee myös tarkistimen omaa kritiikkiä. Väitetyn puutteen on todella esiinnyttävä todistusehdotuksessa ja oikeutettava annettu arvio. Tämä puuttuu riskiin, jossa annetaan järkevältä näyttävä arvio mutta keksitään ongelma, jota todistuksessa ei ole. Anna tarkistustehtävään alkuperäinen todistus ja mahdollinen aiempi kritiikki sekä kysy, kuvaako kritiikki asianomaisen vaiheen täsmällisesti. Hyödyllinen tuotos on tarkistettu selitys vastaväitteestä ja sen seurauksista.
Todistusten tuottaminen ja itseanalyysi. DeepSeek kouluttaa generaattoria tarkistimen palautteella ja palkitsee nimenomaisesti oman työn täsmällistä arviointia. Mallia kannustetaan tunnustamaan todelliset virheet, korjaamaan ratkaistavissa olevat ongelmat ja esittämään paras todistus sekä rehellinen arvio sen täydellisyydestä. Tarkistus ja generointi paranevat iteratiivisessa koulutuskierrossa; vaikeammista tuotetuista todistuksista tulee aineistoa tarkistimen kehittämiseen. Tuloksena syntyvä malli voi sekä tuottaa että tarkistaa matemaattisia perusteluja.
Valmistele ongelma täsmällisesti. Sisällytä määritelmät, kvanttorit, määrittelyjoukot ja kaikki oletukset. Kerro, haluatko olemassaolon, yksikäsitteisyyden, epäyhtälön, konstruktion vai vastaesimerkin. Jos annat sallitun lemman, esitä sen tarkka väite ja selitä, saako sitä käyttää suoraan vai pitääkö sekin todistaa. Valmistajan todistuskehotteet vaativat perustellun ratkaisun silloinkin, kun tehtävä pyytää vastausta, eivätkä ne hyväksy viittausta toiseen tekstiin puuttuvan perustelun korvaajaksi.
Odotettu vastaus voi sisältää idean yleiskuvan, täydellisen todistuksen ja erillisen itsearvioinnin. Pyydä epäyhtälössä mallia tarkistamaan määrittelyjoukon rajoitukset ja yhtäsuuruusehdot. Pyydä laskentaongelmassa perustelu sille, että tapaukset kattavat kaiken eivätkä mene päällekkäin. Yksilöi olemassa olevasta todistuksesta kiistanalainen vaihe ja pyydä joko korjaus tai selitys siitä, miksi ehdotettu johtopäätös jää todistamatta. Valmistajan matemaattisissa arviointitehtävissä esiintyvät algebra, geometria, lukuteoria, kombinatoriikka ja epäyhtälöt.
Tarkentaminen. Julkaistu työnkulku voi syöttää todistuksen ja sen itseanalyysin takaisin samalle mallille jäljellä olevien puutteiden käsittelemiseksi. Valmistajan raportoimassa yhden yrityksen tutkimusasetelmassa todistusbudjetti on 128K tokenia; jotkin vaikeat perustelut jäävät keskeneräisiksi budjetin loppuessa. Käytä omassa työssäsi seuraavana syötteenä täsmällistä vastaväitettä ja kysy, mikä osa todistuksesta muuttuu, kun vastaväite ratkaistaan. Pidä aiemmat määritelmät ja oletukset näkyvissä. Muokatun tuotoksen pitää kertoa, mitä on osoitettu ja mikä vaikeus jää jäljelle.
Math V2:n tuloste on luonnollisen kielen todistus ja kritiikki. Lean-tyyppiset formaalit todistusjärjestelmät tarkistavat erilaisen tuotoksen; DeepSeek Prover V2 on erillinen formaalin päättelyn erikoistuminen. Arvio, ettei virhettä löytynyt, ansaitsee silti matemaattisen tarkistuksen etenkin, jos todistus riippuu pois jätetystä tapauksesta tai ilmoittamattomasta lemmasta. Valmistajan tutkimus toteaa, että vaikeimmat ongelmat voivat jäädä ratkaisematta myös tarkentamisen jälkeen.
POST /v1/chat/completionstexttext| Kenttä | Tyyppi | Vaatimus | Arvot & rajat | Oletus |
|---|---|---|---|---|
Kenttämodel | Tyyppistring | VaatimusPakollinen | Arvot & rajat DeepSeek-Math-V2-ultra | Oletus— |
Kenttämessages | Tyyppimessage[] | VaatimusPakollinen | Arvot & rajat Kohteiden vähimmäismäärä: 1 | Oletus— |
Kenttämessages[].role | Tyyppistring | VaatimusPakollinen | Arvot & rajat Esimerkit: system, user, assistant, tool, function Ehdot: Nämä roolit esitetään nimenomaisesti lähdekoodin yhteensopivuustyypeissä; mallin täsmällinen roolijoukko pysyy mallikohtaisena. Riippuu mallista | Oletus— |
Kenttämessages[].content | Tyyppistring|content_part[]|null | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat | Oletus— |
Kenttämessages[].tool_calls | Tyyppitool_call[] | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat | Oletus— |
Kenttämessages[].tool_call_id | Tyyppistring | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat Sovelletaan, kun: role=tool; käytä todella palautettua ID:tä | Oletus— |
Kenttämessages[].name | Tyyppistring | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat | Oletus— |
Kenttämessages[].reasoning_content | Tyyppistring | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat Sovelletaan, kun: Palauta todella saatu päättely takaisin mallille, kun kyseinen malli käyttää sitä | Oletus— |
Kenttämessages[].reasoning_details | Tyyppiobject|array | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat Riippuu mallista | Oletus— |
Kenttämax_tokens | Tyyppiinteger | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat Vähimmäismäärä: 1 Riippuu mallista | Oletus— |
Kenttämax_completion_tokens | Tyyppiinteger | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat Vähimmäismäärä: 1 Riippuu mallista | Oletus— |
Kenttästream | Tyyppiboolean | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat | Oletusfalse |
Kenttästream_options.include_usage | Tyyppiboolean | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat Riippuu mallista | Oletus— |
Kenttätemperature | Tyyppinumber | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat Riippuu mallista | Oletus— |
Kenttätop_p | Tyyppinumber | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat Riippuu mallista | Oletus— |
Kenttästop | Tyyppistring|string[] | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat Riippuu mallista | Oletus— |
Kenttätools | Tyyppifunction_tool[] | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat Riippuu mallista | Oletus— |
Kenttätools[].type | Tyyppistring | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat function Riippuu mallista | Oletus— |
Kenttätools[].function.name | Tyyppistring | VaatimusPakollinen | Arvot & rajat Sovelletaan, kun: funktiotyökalu annettu | Oletus— |
Kenttätools[].function.description | Tyyppistring | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat | Oletus— |
Kenttätools[].function.parameters | TyyppiJSON_schema | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat | Oletus— |
Kenttätool_choice | Tyyppistring|object | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat Riippuu mallista | Oletus— |
Kenttäparallel_tool_calls | Tyyppiboolean | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat Riippuu mallista | Oletus— |
Kenttäresponse_format | Tyyppiobject | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat Riippuu mallista | Oletus— |
Kenttäreasoning_effort | Tyyppistring | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat Riippuu mallista | Oletus— |
Kenttäreasoning | Tyyppiobject | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat Riippuu mallista | Oletus— |
Kenttäservice_tier | Tyyppistring | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat Riippuu mallista | Oletus— |
Kenttäinstructions | Tyyppistring | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat Yhteensopivuuskenttä | Oletus— |
Kenttäfunctions | Tyyppifunction[] | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat Riippuu mallista | Oletus— |
Kenttäfunction_call | Tyyppistring|object | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat Riippuu mallista | Oletus— |
Kenttäprompt_cache_options | Tyyppiobject | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat Riippuu mallista | Oletus— |
Kenttämodalities | Tyyppistring[] | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat text | Oletus— |
Kenttäprovider | Tyyppiobject | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat Ehdot: provider.options hylätään tällä Ultran tekstireitillä | Oletus— |
Kenttäcache_control.ttl | Tyyppistring | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat Ehdot: 1h hylätään varsinaisissa kehotevälimuistin kohdissa | Oletus— |
Teksti · UTF8-teksti
messages[].content
| Parametri | Sopimus |
|---|---|
Parametricontent_type | Sopimusapplication/json |
Parametrirequired | Sopimusmodel, messages |
Parametrimaterial_types | Sopimustext |
Parametrimessages | Sopimusviestitaulukko role/content-rakenteella |
Parametrifile_material | Sopimusvarsinainen UTF-8-asiakirja lisätään sellaisenaan tekstinä; tiedoston ID:tä ei päätellä |
Parametrioptional_controls | Sopimusstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametricontrol_scope | Sopimusmallikohtainen; käyttäjän funktiotyökalut eroavat palvelun isännöimistä työkaluista |
Parametrioutput_modalities | Sopimustext |
Parametrihosted_operations | Sopimusfalse |
Parametrimultimodal_input_binding | Sopimusnull |
Elinkaari: synchronous_or_streamed
Lähetä mallin täsmällinen ID yhdessä messages-kentän kanssa.
Kontekstin pituus ei ole tuloksen yläraja.
Tekstitiedosto voi antaa tekstiä sellaisenaan; kuva-, ääni- ja tiedosto-objektisyötteet tarvitsevat täsmällisen sidonnan.
Hintatiedot eivät lisää pyyntövalintoja. Tuetut parametrit on lueteltu valitulle menetelmälle.
| Asetukset | Hinnasto | Veloitus |
|---|---|---|
| AsetuksetTokenien perushinnat | HinnastoPerushinta | Veloitus Syöte · Syötetokenit $0.001144 / 1K tokenia Tuloste · Tulostokenit $0.004572 / 1K tokenia Syöte · Välimuistin luku $0 / 1K tokenia Syöte · Välimuistiin kirjoitus $0 / 1K tokenia Syöte · Välimuistiin kirjoitus, 1 tunti — / 1K tokenia |
Ailoot varaa arvioidun summan ennen pyyntöä. Tuloksen jälkeen lopullinen veloitus toteutetaan mitatun käytön perusteella. Suoratoiston veloituksessa käytetään lopullista käyttötietuetta. Varauksen ja lopullisen veloituksen toiminta →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "DeepSeek-Math-V2-ultra", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='DeepSeek-Math-V2-ultra',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='DeepSeek-Math-V2-ultra',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson tai SSE
Säilytä jokainen kokonainen palautettu vastaus, tiedosto ja sisällön osa.
Säilytä jokainen vastausvaihtoehto sisältöineen, työkalukutsuineen ja päättelyineen. Kokoa SSE:ssä muutokset vastausvaihtoehdon ja työkalun indeksin mukaan ja säilytä lopullinen päättymissyy sekä käyttötiedot.
Säilytä pyyntöjen/vastausten ID:t ja otsakkeet. Yleistä tekstityön haku-URL:ää ei anneta.
| Kenttä | Tyyppi |
|---|---|
Kenttächoices[].index | Tyyppiinteger |
Kenttächoices[].message.content | Tyyppistring|null |
Kenttächoices[].message.tool_calls | Tyyppitool_call[] |
Kenttächoices[].message.reasoning_content | Tyyppistring |
Kenttächoices[].message.reasoning_details | Tyyppiobject|array |
Kenttächoices[].finish_reason | Tyyppistring|null |
Kenttäusage | Tyyppiobject |
| Vastaus | Ehto | Seuraava vaihe |
|---|---|---|
Vastaus400 · invalid_request_error | EhtoVirheelliset pakolliset kentät, aineiston esitysmuoto tai parametrin arvo | Seuraava vaiheKorjaa ilmoitetut kentät ennen uutta luontipyyntöä. |
Ailoot Ultra DeepSeek-Math-V2-ultra
Käytä yllä näytettyjä menetelmäpolkuja.
DeepSeek-Math-V2-ultraDeepSeekin malli luonnollisella kielellä esitettäviin matemaattisiin todistuksiin ja itsetarkistukseen, pohjana DeepSeek V3.2 Exp Base. Se voi kehittää ratkaisun, tutkia sen loogisia aukkoja ja tarkentaa perustelua sekä tuottaa yksityiskohtaisen todistuksen ja arvion jäljellä olevista ongelmista.
Tämä kuvaus kattaa mallin ominaisuudet. Ailootissa saatavilla olevat syötteet, tulosteet ja asetukset luetellaan alla valitulle menetelmälle.
DeepSeek Math V2 erikoistuu luonnollisella kielellä esitettäviin lauseiden todistuksiin ja itse tarkistettavaan matemaattiseen päättelyyn. Sen pohjana on DeepSeek V3.2 Exp Base. Valmistajan lähtökohta on, että oikea lopullinen vastaus voi silti perustua virheelliseen päättelyyn, kun taas lause vaatii usein täydellisen johdon eikä numeerista vastausta. Malli keskittyy siksi todistusten tuottamiseen, niiden puutteiden tunnistamiseen ja perustelun parantamiseen ennen vastauksen viimeistelyä.
Todistuksen tarkistus. Koulutusmenetelmä opettaa tarkistinta lukemaan ongelman yhdessä todistusehdotuksen kanssa, tunnistamaan ongelmat ja arvioimaan todistuksen laadun. Sen kriteerit erottavat täydellisen, täsmällisen johdon muuten pätevästä ratkaisusta, jossa on pieniä virheitä, sekä perustaltaan virheellisestä perustelusta. Käytännöllisen todistuksen tarkistuspyynnön pitää käyttää samaa erottelua: näytä, missä päättely rikkoutuu, selitä ongelman merkitys ja erota puuttuva yksityiskohta aukosta, joka estää johtopäätöksen.
Metatarkistus. Tutkimus tarkastelee myös tarkistimen omaa kritiikkiä. Väitetyn puutteen on todella esiinnyttävä todistusehdotuksessa ja oikeutettava annettu arvio. Tämä puuttuu riskiin, jossa annetaan järkevältä näyttävä arvio mutta keksitään ongelma, jota todistuksessa ei ole. Anna tarkistustehtävään alkuperäinen todistus ja mahdollinen aiempi kritiikki sekä kysy, kuvaako kritiikki asianomaisen vaiheen täsmällisesti. Hyödyllinen tuotos on tarkistettu selitys vastaväitteestä ja sen seurauksista.
Todistusten tuottaminen ja itseanalyysi. DeepSeek kouluttaa generaattoria tarkistimen palautteella ja palkitsee nimenomaisesti oman työn täsmällistä arviointia. Mallia kannustetaan tunnustamaan todelliset virheet, korjaamaan ratkaistavissa olevat ongelmat ja esittämään paras todistus sekä rehellinen arvio sen täydellisyydestä. Tarkistus ja generointi paranevat iteratiivisessa koulutuskierrossa; vaikeammista tuotetuista todistuksista tulee aineistoa tarkistimen kehittämiseen. Tuloksena syntyvä malli voi sekä tuottaa että tarkistaa matemaattisia perusteluja.
Valmistele ongelma täsmällisesti. Sisällytä määritelmät, kvanttorit, määrittelyjoukot ja kaikki oletukset. Kerro, haluatko olemassaolon, yksikäsitteisyyden, epäyhtälön, konstruktion vai vastaesimerkin. Jos annat sallitun lemman, esitä sen tarkka väite ja selitä, saako sitä käyttää suoraan vai pitääkö sekin todistaa. Valmistajan todistuskehotteet vaativat perustellun ratkaisun silloinkin, kun tehtävä pyytää vastausta, eivätkä ne hyväksy viittausta toiseen tekstiin puuttuvan perustelun korvaajaksi.
Odotettu vastaus voi sisältää idean yleiskuvan, täydellisen todistuksen ja erillisen itsearvioinnin. Pyydä epäyhtälössä mallia tarkistamaan määrittelyjoukon rajoitukset ja yhtäsuuruusehdot. Pyydä laskentaongelmassa perustelu sille, että tapaukset kattavat kaiken eivätkä mene päällekkäin. Yksilöi olemassa olevasta todistuksesta kiistanalainen vaihe ja pyydä joko korjaus tai selitys siitä, miksi ehdotettu johtopäätös jää todistamatta. Valmistajan matemaattisissa arviointitehtävissä esiintyvät algebra, geometria, lukuteoria, kombinatoriikka ja epäyhtälöt.
Tarkentaminen. Julkaistu työnkulku voi syöttää todistuksen ja sen itseanalyysin takaisin samalle mallille jäljellä olevien puutteiden käsittelemiseksi. Valmistajan raportoimassa yhden yrityksen tutkimusasetelmassa todistusbudjetti on 128K tokenia; jotkin vaikeat perustelut jäävät keskeneräisiksi budjetin loppuessa. Käytä omassa työssäsi seuraavana syötteenä täsmällistä vastaväitettä ja kysy, mikä osa todistuksesta muuttuu, kun vastaväite ratkaistaan. Pidä aiemmat määritelmät ja oletukset näkyvissä. Muokatun tuotoksen pitää kertoa, mitä on osoitettu ja mikä vaikeus jää jäljelle.
Math V2:n tuloste on luonnollisen kielen todistus ja kritiikki. Lean-tyyppiset formaalit todistusjärjestelmät tarkistavat erilaisen tuotoksen; DeepSeek Prover V2 on erillinen formaalin päättelyn erikoistuminen. Arvio, ettei virhettä löytynyt, ansaitsee silti matemaattisen tarkistuksen etenkin, jos todistus riippuu pois jätetystä tapauksesta tai ilmoittamattomasta lemmasta. Valmistajan tutkimus toteaa, että vaikeimmat ongelmat voivat jäädä ratkaisematta myös tarkentamisen jälkeen.
POST /v1/messagestextjson, sse| Kenttä | Tyyppi | Vaatimus | Arvot & rajat | Oletus |
|---|---|---|---|---|
Kenttämodel | Tyyppistring | VaatimusPakollinen | Arvot & rajat DeepSeek-Math-V2-ultra | Oletus— |
Kenttämessages | Tyyppimessage[] | VaatimusPakollinen | Arvot & rajat | Oletus— |
Kenttämessages[].role | Tyyppistring | VaatimusPakollinen | Arvot & rajat user, assistant | Oletus— |
Kenttämessages[].content | Tyyppistring | VaatimusPakollinen | Arvot & rajat | Oletus— |
Kenttämax_tokens | Tyyppiinteger | VaatimusPakollinen | Arvot & rajat | Oletus— |
Kenttästream | Tyyppiboolean | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat | Oletusfalse |
Teksti · UTF-8-teksti
messages[].content-merkkijono
| Parametri | Sopimus |
|---|---|
Parametricontent_type | Sopimusapplication/json |
Parametrirequired | Sopimusmodel, messages, max_tokens |
Parametrioptional_controls | Sopimusstream |
Parametrimaterial_types | Sopimustext |
Parametritext_file_material | SopimusLue varsinainen UTF-8-asiakirja ja sijoita sen teksti ilmoitettuun syöte- tai viestisisällön merkkijonoon. |
Elinkaari: synchronous_or_streamed
Hintatiedot eivät lisää pyyntövalintoja. Tuetut parametrit on lueteltu valitulle menetelmälle.
| Asetukset | Hinnasto | Veloitus |
|---|---|---|
| AsetuksetTokenien perushinnat | HinnastoPerushinta | Veloitus Syöte · Syötetokenit $0.001144 / 1K tokenia Tuloste · Tulostokenit $0.004572 / 1K tokenia Syöte · Välimuistin luku $0 / 1K tokenia Syöte · Välimuistiin kirjoitus $0 / 1K tokenia Syöte · Välimuistiin kirjoitus, 1 tunti — / 1K tokenia |
Ailoot varaa arvioidun summan ennen pyyntöä. Tuloksen jälkeen lopullinen veloitus toteutetaan mitatun käytön perusteella. Suoratoiston veloituksessa käytetään lopullista käyttötietuetta. Varauksen ja lopullisen veloituksen toiminta →
{\n "model": "DeepSeek-Math-V2-ultra",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'DeepSeek-Math-V2-ultra', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'DeepSeek-Math-V2-ultra', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON tai SSE
Säilytä jokainen kokonainen palautettu vastaus, tiedosto ja sisällön osa.
Säilytä kaikki sisältölohkot, päättelyallekirjoitukset ja todelliset työkalukäytön ID:t. Kokoa kaikki SSE-lohkomuutokset; ensimmäinen tekstilohko ei ole koko tulos.
Säilytä pyyntöjen/vastausten ID:t ja otsakkeet. Yleistä tekstityön haku-URL:ää ei anneta.
| Kenttä | Tyyppi |
|---|---|
Kenttäid | Tyyppistring |
Kenttämodel | Tyyppistring |
Kenttäcontent[] | Tyyppitext|thinking|tool_use|other content block |
Kenttästop_reason | Tyyppistring|null |
Kenttäusage | Tyyppiobject |
| Vastaus | Ehto | Seuraava vaihe |
|---|---|---|
Vastaus400 · invalid_request_error | EhtoVirheelliset pakolliset kentät, aineiston esitysmuoto tai parametrin arvo | Seuraava vaiheKorjaa ilmoitetut kentät ennen uutta luontipyyntöä. |
Ailoot Ultra DeepSeek-Math-V2-ultra
Käytä yllä näytettyjä menetelmäpolkuja.
Tekninen esimerkki englanniksi
Repair a divisibility proof\n\nReview this proposed proof: 'If 6 divides ab, then 6 divides a or 6 divides b, because every prime factor of 6 must divide one of the factors.' Here a and b are integers. Identify the invalid implication, provide a counterexample and state a correct related proposition with proof. Separate your proof from a self-check of its completeness.A precise flaw explanation, an integer counterexample, a corrected proposition with proof and a separate self-check.Verify the counterexample meets the premise and defeats both alternatives in the claimed conclusion.