MAI-DS-R1 on päättelymalli, jonka Microsoft AI -tiimi jälkikoulutti DeepSeek-R1:stä. Sen tarkoitus on säilyttää perusmallin päättelyvahvuudet ja samalla parantaa vastaamista aiheisiin, jotka aiemmin saivat hyödyttömiä kieltäytymisiä, sekä tarkentaa mallin riskiprofiilia. Microsoft kuvaa julkaisua omaksi jälkikoulutetuksi mallikseen, jossa on 671 miljardin parametrin DeepSeek-R1-pohja ja asiantuntijasekoitusarkkitehtuuri. Se on tekstintuotantomalli eikä yksi pienemmistä R1-tislauksista.
Mallikortti esittää suoriksi käyttötarkoituksiksi kielen ymmärtämisen ja tuottamisen, yleistietokysymykset, monivaiheisen ongelmanratkaisun, koodin generoinnin ja ymmärtämisen sekä tieteelliset tai akateemiset tehtävät. Hyödyllinen pyyntö voi siksi alkaa matemaattisesta ehdosta, logiikkapulmasta, koodikatkelmasta tai tutkittavasta teknisestä selityksestä. Tulos on tekstiä: ratkaisuehdotus, koodinpätkä, selitys tai yhtenäinen luonnos. Tuloksen luonne tulee ilmoittaa pyynnössä, jotta päättely palvelee määriteltyä tavoitetta.
Toimita matematiikka-avustajalle täydellinen ehto, määritelmät, tunnetut suureet ja osoitettava päätelmä. Esimerkkitehtävä: ”Tarkista tämä ratkaisuehdotus. Yksilöi ensimmäinen perustelematon siirtymä, selitä puuttuva oletus ja anna korjattu tulos, joka täyttää alkuperäiset ehdot.” Toimita ohjelmointiavustajalle olennainen funktio, syöte-esimerkit ja odotettu toiminta; pyydä virheen selitys ja muutos, joka voidaan tarkistaa näillä esimerkeillä. Anna tutkimusluonnokseen vertailtava aineisto ja erota lähdelausumat, tulkinnat ja edelleen näyttöä tarvitsevat kysymykset.
Microsoft esittää mallin myös pohjaksi myöhemmälle alakohtaiselle hienosäädölle, mukaan lukien matematiikan opetus, ohjelmointiavustajat ja tieteellisen tutkimuksen työkalut. Kyseessä on myöhempi mukautuskäyttö, erillinen tässä kuvatusta yleismallista. Jälkikoulutus käyttää turvallisuus- ja noudattamatta jättämisen esimerkkejä sekä monikielisiä esimerkkejä aiheista, joissa oli raportoitu vinoumia. Muutos kohdistuu vastauskäyttäytymiseen; se ei tee mallista rajoittamatonta järjestelmää eikä poista vastausten arvioinnin tarvetta.
Valmistaja yksilöi merkitykselliset käyttörajat. Kliiniset diagnoosi- tai hoitopäätökset, lopulliset oikeudelliset päätökset, itsenäinen turvallisuuskriittinen ohjaus ja suuren riskin talous- tai turvallisuuspäätökset jäävät mallikortin tarkoitetun luotettavan käytön ulkopuolelle. Dokumentoitu rooli on parempi kehystää selitykseksi, luonnosteluksi ja rakenteiseksi ongelmanratkaisuksi asianmukaisella tarkistuksella. Microsoft toteaa, että tosiasioita koskevat hallusinaatiot, kulttuuriset tai demografiset vinoumat ja alttius hyökkäyskehotteille voivat säilyä jälkikoulutuksen jälkeen.
Julkaisu jakaa alkuperäisen DeepSeek-R1:n tietojen katkaisukohdan, joten itsevarmastakin vastauksesta voi puuttua tuore tapahtuma tai erikoistunut tosiasia. Vaikka jälkikoulutus käyttää monikielistä dataa, Microsoft odottaa englannin ja kiinan olevan vahvimmat kielet. Arvioi sovelluksen tarvitsema kieli ja aihealue sen sijaan, että olettaisit saman laadun kaikilla kielillä. Hyvin pitkät tai monimutkaiset kehotteet voivat edelleen olla haastavia; erota lähdeaineisto, tehtävä ja onnistuneen vastauksen kriteeri.
Mallikortti suosittelee selkeitä rooli- ja tehtäväohjeita, ihmisen tai automaation tekemää varmennusta arkaluonteisissa käyttötapauksissa sekä valvontaa tai sisällönsuodatusta sovelluksen tarvitessa niitä. Pidä lähdetosiasiat ja välioletukset tarkasteltavina ja pyydä lopullinen vastaus, jota voidaan verrata alkuperäiseen ongelmaan. Luettu kortti ei julkaise tälle versiolle erillistä numeerista konteksti- tai tulostekattoa, joten nämä rajat tulee selvittää täsmällisestä suoritusmäärittelystä eikä lainata toisesta DeepSeek-versiosta. MAI-DS-R1 pysyy erillisenä jälkikoulutettuna mallina omine dokumentoituine tavoitteineen ja rajoituksineen.
", "aboutText": "MAI-DS-R1 on päättelymalli, jonka Microsoft AI -tiimi jälkikoulutti DeepSeek-R1:stä. Sen tarkoitus on säilyttää perusmallin päättelyvahvuudet ja samalla parantaa vastaamista aiheisiin, jotka aiemmin saivat hyödyttömiä kieltäytymisiä, sekä tarkentaa mallin riskiprofiilia. Microsoft kuvaa julkaisua omaksi jälkikoulutetuksi mallikseen, jossa on 671 miljardin parametrin DeepSeek-R1-pohja ja asiantuntijasekoitusarkkitehtuuri. Se on tekstintuotantomalli eikä yksi pienemmistä R1-tislauksista.\n\nMallikortti esittää suoriksi käyttötarkoituksiksi kielen ymmärtämisen ja tuottamisen, yleistietokysymykset, monivaiheisen ongelmanratkaisun, koodin generoinnin ja ymmärtämisen sekä tieteelliset tai akateemiset tehtävät. Hyödyllinen pyyntö voi siksi alkaa matemaattisesta ehdosta, logiikkapulmasta, koodikatkelmasta tai tutkittavasta teknisestä selityksestä. Tulos on tekstiä: ratkaisuehdotus, koodinpätkä, selitys tai yhtenäinen luonnos. Tuloksen luonne tulee ilmoittaa pyynnössä, jotta päättely palvelee määriteltyä tavoitetta.\n\nToimita matematiikka-avustajalle täydellinen ehto, määritelmät, tunnetut suureet ja osoitettava päätelmä. Esimerkkitehtävä: ”Tarkista tämä ratkaisuehdotus. Yksilöi ensimmäinen perustelematon siirtymä, selitä puuttuva oletus ja anna korjattu tulos, joka täyttää alkuperäiset ehdot.” Toimita ohjelmointiavustajalle olennainen funktio, syöte-esimerkit ja odotettu toiminta; pyydä virheen selitys ja muutos, joka voidaan tarkistaa näillä esimerkeillä. Anna tutkimusluonnokseen vertailtava aineisto ja erota lähdelausumat, tulkinnat ja edelleen näyttöä tarvitsevat kysymykset.\n\nMicrosoft esittää mallin myös pohjaksi myöhemmälle alakohtaiselle hienosäädölle, mukaan lukien matematiikan opetus, ohjelmointiavustajat ja tieteellisen tutkimuksen työkalut. Kyseessä on myöhempi mukautuskäyttö, erillinen tässä kuvatusta yleismallista. Jälkikoulutus käyttää turvallisuus- ja noudattamatta jättämisen esimerkkejä sekä monikielisiä esimerkkejä aiheista, joissa oli raportoitu vinoumia. Muutos kohdistuu vastauskäyttäytymiseen; se ei tee mallista rajoittamatonta järjestelmää eikä poista vastausten arvioinnin tarvetta.\n\nValmistaja yksilöi merkitykselliset käyttörajat. Kliiniset diagnoosi- tai hoitopäätökset, lopulliset oikeudelliset päätökset, itsenäinen turvallisuuskriittinen ohjaus ja suuren riskin talous- tai turvallisuuspäätökset jäävät mallikortin tarkoitetun luotettavan käytön ulkopuolelle. Dokumentoitu rooli on parempi kehystää selitykseksi, luonnosteluksi ja rakenteiseksi ongelmanratkaisuksi asianmukaisella tarkistuksella. Microsoft toteaa, että tosiasioita koskevat hallusinaatiot, kulttuuriset tai demografiset vinoumat ja alttius hyökkäyskehotteille voivat säilyä jälkikoulutuksen jälkeen.\n\nJulkaisu jakaa alkuperäisen DeepSeek-R1:n tietojen katkaisukohdan, joten itsevarmastakin vastauksesta voi puuttua tuore tapahtuma tai erikoistunut tosiasia. Vaikka jälkikoulutus käyttää monikielistä dataa, Microsoft odottaa englannin ja kiinan olevan vahvimmat kielet. Arvioi sovelluksen tarvitsema kieli ja aihealue sen sijaan, että olettaisit saman laadun kaikilla kielillä. Hyvin pitkät tai monimutkaiset kehotteet voivat edelleen olla haastavia; erota lähdeaineisto, tehtävä ja onnistuneen vastauksen kriteeri.\n\nMallikortti suosittelee selkeitä rooli- ja tehtäväohjeita, ihmisen tai automaation tekemää varmennusta arkaluonteisissa käyttötapauksissa sekä valvontaa tai sisällönsuodatusta sovelluksen tarvitessa niitä. Pidä lähdetosiasiat ja välioletukset tarkasteltavina ja pyydä lopullinen vastaus, jota voidaan verrata alkuperäiseen ongelmaan. Luettu kortti ei julkaise tälle versiolle erillistä numeerista konteksti- tai tulostekattoa, joten nämä rajat tulee selvittää täsmällisestä suoritusmäärittelystä eikä lainata toisesta DeepSeek-versiosta. MAI-DS-R1 pysyy erillisenä jälkikoulutettuna mallina omine dokumentoituine tavoitteineen ja rajoituksineen.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "49d4858696f26c6eb6a96af39fc24a6541bb5d956fb2cb8cfe2dc1a4de1f150f", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "fi", "methods": [ { "html": "MAI-DS-R1MAI-DS-R1 on Microsoftin jälkikoulutettu DeepSeek-R1-malli tekstipäättelyyn, matematiikkaan, ohjelmointiin ja tutkimukseen. Se säilyttää R1-päättelypohjan puuttuen samalla vastausaukkoihin ja tarkentaen mallin tapaa käsitellä arkaluonteisia aiheita.
Tämä kuvaus kattaa mallin ominaisuudet. Ailootissa saatavilla olevat syötteet, tulosteet ja asetukset luetellaan alla valitulle menetelmälle.
MAI-DS-R1 on päättelymalli, jonka Microsoft AI -tiimi jälkikoulutti DeepSeek-R1:stä. Sen tarkoitus on säilyttää perusmallin päättelyvahvuudet ja samalla parantaa vastaamista aiheisiin, jotka aiemmin saivat hyödyttömiä kieltäytymisiä, sekä tarkentaa mallin riskiprofiilia. Microsoft kuvaa julkaisua omaksi jälkikoulutetuksi mallikseen, jossa on 671 miljardin parametrin DeepSeek-R1-pohja ja asiantuntijasekoitusarkkitehtuuri. Se on tekstintuotantomalli eikä yksi pienemmistä R1-tislauksista.
Mallikortti esittää suoriksi käyttötarkoituksiksi kielen ymmärtämisen ja tuottamisen, yleistietokysymykset, monivaiheisen ongelmanratkaisun, koodin generoinnin ja ymmärtämisen sekä tieteelliset tai akateemiset tehtävät. Hyödyllinen pyyntö voi siksi alkaa matemaattisesta ehdosta, logiikkapulmasta, koodikatkelmasta tai tutkittavasta teknisestä selityksestä. Tulos on tekstiä: ratkaisuehdotus, koodinpätkä, selitys tai yhtenäinen luonnos. Tuloksen luonne tulee ilmoittaa pyynnössä, jotta päättely palvelee määriteltyä tavoitetta.
Toimita matematiikka-avustajalle täydellinen ehto, määritelmät, tunnetut suureet ja osoitettava päätelmä. Esimerkkitehtävä: ”Tarkista tämä ratkaisuehdotus. Yksilöi ensimmäinen perustelematon siirtymä, selitä puuttuva oletus ja anna korjattu tulos, joka täyttää alkuperäiset ehdot.” Toimita ohjelmointiavustajalle olennainen funktio, syöte-esimerkit ja odotettu toiminta; pyydä virheen selitys ja muutos, joka voidaan tarkistaa näillä esimerkeillä. Anna tutkimusluonnokseen vertailtava aineisto ja erota lähdelausumat, tulkinnat ja edelleen näyttöä tarvitsevat kysymykset.
Microsoft esittää mallin myös pohjaksi myöhemmälle alakohtaiselle hienosäädölle, mukaan lukien matematiikan opetus, ohjelmointiavustajat ja tieteellisen tutkimuksen työkalut. Kyseessä on myöhempi mukautuskäyttö, erillinen tässä kuvatusta yleismallista. Jälkikoulutus käyttää turvallisuus- ja noudattamatta jättämisen esimerkkejä sekä monikielisiä esimerkkejä aiheista, joissa oli raportoitu vinoumia. Muutos kohdistuu vastauskäyttäytymiseen; se ei tee mallista rajoittamatonta järjestelmää eikä poista vastausten arvioinnin tarvetta.
Valmistaja yksilöi merkitykselliset käyttörajat. Kliiniset diagnoosi- tai hoitopäätökset, lopulliset oikeudelliset päätökset, itsenäinen turvallisuuskriittinen ohjaus ja suuren riskin talous- tai turvallisuuspäätökset jäävät mallikortin tarkoitetun luotettavan käytön ulkopuolelle. Dokumentoitu rooli on parempi kehystää selitykseksi, luonnosteluksi ja rakenteiseksi ongelmanratkaisuksi asianmukaisella tarkistuksella. Microsoft toteaa, että tosiasioita koskevat hallusinaatiot, kulttuuriset tai demografiset vinoumat ja alttius hyökkäyskehotteille voivat säilyä jälkikoulutuksen jälkeen.
Julkaisu jakaa alkuperäisen DeepSeek-R1:n tietojen katkaisukohdan, joten itsevarmastakin vastauksesta voi puuttua tuore tapahtuma tai erikoistunut tosiasia. Vaikka jälkikoulutus käyttää monikielistä dataa, Microsoft odottaa englannin ja kiinan olevan vahvimmat kielet. Arvioi sovelluksen tarvitsema kieli ja aihealue sen sijaan, että olettaisit saman laadun kaikilla kielillä. Hyvin pitkät tai monimutkaiset kehotteet voivat edelleen olla haastavia; erota lähdeaineisto, tehtävä ja onnistuneen vastauksen kriteeri.
Mallikortti suosittelee selkeitä rooli- ja tehtäväohjeita, ihmisen tai automaation tekemää varmennusta arkaluonteisissa käyttötapauksissa sekä valvontaa tai sisällönsuodatusta sovelluksen tarvitessa niitä. Pidä lähdetosiasiat ja välioletukset tarkasteltavina ja pyydä lopullinen vastaus, jota voidaan verrata alkuperäiseen ongelmaan. Luettu kortti ei julkaise tälle versiolle erillistä numeerista konteksti- tai tulostekattoa, joten nämä rajat tulee selvittää täsmällisestä suoritusmäärittelystä eikä lainata toisesta DeepSeek-versiosta. MAI-DS-R1 pysyy erillisenä jälkikoulutettuna mallina omine dokumentoituine tavoitteineen ja rajoituksineen.
POST /v1/chat/completionstexttext| Kenttä | Tyyppi | Vaatimus | Arvot & rajat | Oletus |
|---|---|---|---|---|
Kenttämodel | Tyyppistring | VaatimusPakollinen | Arvot & rajat MAI-DS-R1 | Oletus— |
Kenttämessages | Tyyppimessage[] | VaatimusPakollinen | Arvot & rajat Kohteiden vähimmäismäärä: 1 | Oletus— |
Kenttämessages[].role | Tyyppistring | VaatimusPakollinen | Arvot & rajat Riippuu mallista | Oletus— |
Kenttämessages[].content | Tyyppistring | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat Sovelletaan, kun: Tekstikeskustelu | Oletus— |
Kenttästream | Tyyppiboolean | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat | Oletusfalse |
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 |
Parametricontrol_scope | SopimusTekstikeskustelu; stream on totuusarvo, jonka oletus on false. |
Parametrioutput_modalities | Sopimustext |
Parametrihosted_operations | Sopimusfalse |
Parametrimultimodal_input_binding | Sopimusnull |
Menetelmien aliakset: /chat/completions
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.
Kohdista kukin veloitus näytettyihin ehtoihin. Käytä yhtä hintaa kutakin vaihtoehtoisten asetusten ryhmää kohden.
| Asetukset | Hinnasto | Kontekstin tokenit, enemmän kuin | Kontekstin tokenit, enintään raja-arvo mukaan lukien | Veloitus |
|---|---|---|---|---|
| AsetuksetTokenien perushinnat | HinnastoPerushinta | Kontekstin tokenit, enemmän kuin— | Kontekstin tokenit, enintään raja-arvo mukaan lukienEi ylärajaa | Veloitus Syöte · Syötetokenit $0.00132 / 1K tokenia Tuloste · Tulostokenit $0.00506 / 1K tokenia Syöte · Välimuistin luku — / 1K tokenia Syöte · Välimuistiin kirjoitus — / 1K tokenia Syöte · Välimuistiin kirjoitus, 1 tunti — / 1K tokenia |
| AsetuksetPyynnön pituusluokka 1 | Hinnasto— | Kontekstin tokenit, enemmän kuin0 | Kontekstin tokenit, enintään raja-arvo mukaan lukienEi ylärajaa | Veloitus Syöte · Syötetokenit $0.00132 / 1K tokenia Tuloste · Tulostokenit $0.00506 / 1K tokenia Syöte · Välimuistin luku — / 1K tokenia Syöte · Välimuistiin kirjoitus — / 1K tokenia Syöte · Välimuistiin kirjoitus, 1 tunti — / 1K tokenia |
Ailoot varaa arvioidun summan ennen pyyntöä. Tuloksen jälkeen lopullinen veloitus toteutetaan mitatun käytön perusteella. Suoratoiston veloituksessa käytetään lopullista käyttötietuetta. Varauksen ja lopullisen veloituksen toiminta →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model":"MAI-DS-R1","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')\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="MAI-DS-R1", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)\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"))\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 MAI-DS-R1
/chat/completions
MAI-DS-R1MAI-DS-R1 on Microsoftin jälkikoulutettu DeepSeek-R1-malli tekstipäättelyyn, matematiikkaan, ohjelmointiin ja tutkimukseen. Se säilyttää R1-päättelypohjan puuttuen samalla vastausaukkoihin ja tarkentaen mallin tapaa käsitellä arkaluonteisia aiheita.
Tämä kuvaus kattaa mallin ominaisuudet. Ailootissa saatavilla olevat syötteet, tulosteet ja asetukset luetellaan alla valitulle menetelmälle.
MAI-DS-R1 on päättelymalli, jonka Microsoft AI -tiimi jälkikoulutti DeepSeek-R1:stä. Sen tarkoitus on säilyttää perusmallin päättelyvahvuudet ja samalla parantaa vastaamista aiheisiin, jotka aiemmin saivat hyödyttömiä kieltäytymisiä, sekä tarkentaa mallin riskiprofiilia. Microsoft kuvaa julkaisua omaksi jälkikoulutetuksi mallikseen, jossa on 671 miljardin parametrin DeepSeek-R1-pohja ja asiantuntijasekoitusarkkitehtuuri. Se on tekstintuotantomalli eikä yksi pienemmistä R1-tislauksista.
Mallikortti esittää suoriksi käyttötarkoituksiksi kielen ymmärtämisen ja tuottamisen, yleistietokysymykset, monivaiheisen ongelmanratkaisun, koodin generoinnin ja ymmärtämisen sekä tieteelliset tai akateemiset tehtävät. Hyödyllinen pyyntö voi siksi alkaa matemaattisesta ehdosta, logiikkapulmasta, koodikatkelmasta tai tutkittavasta teknisestä selityksestä. Tulos on tekstiä: ratkaisuehdotus, koodinpätkä, selitys tai yhtenäinen luonnos. Tuloksen luonne tulee ilmoittaa pyynnössä, jotta päättely palvelee määriteltyä tavoitetta.
Toimita matematiikka-avustajalle täydellinen ehto, määritelmät, tunnetut suureet ja osoitettava päätelmä. Esimerkkitehtävä: ”Tarkista tämä ratkaisuehdotus. Yksilöi ensimmäinen perustelematon siirtymä, selitä puuttuva oletus ja anna korjattu tulos, joka täyttää alkuperäiset ehdot.” Toimita ohjelmointiavustajalle olennainen funktio, syöte-esimerkit ja odotettu toiminta; pyydä virheen selitys ja muutos, joka voidaan tarkistaa näillä esimerkeillä. Anna tutkimusluonnokseen vertailtava aineisto ja erota lähdelausumat, tulkinnat ja edelleen näyttöä tarvitsevat kysymykset.
Microsoft esittää mallin myös pohjaksi myöhemmälle alakohtaiselle hienosäädölle, mukaan lukien matematiikan opetus, ohjelmointiavustajat ja tieteellisen tutkimuksen työkalut. Kyseessä on myöhempi mukautuskäyttö, erillinen tässä kuvatusta yleismallista. Jälkikoulutus käyttää turvallisuus- ja noudattamatta jättämisen esimerkkejä sekä monikielisiä esimerkkejä aiheista, joissa oli raportoitu vinoumia. Muutos kohdistuu vastauskäyttäytymiseen; se ei tee mallista rajoittamatonta järjestelmää eikä poista vastausten arvioinnin tarvetta.
Valmistaja yksilöi merkitykselliset käyttörajat. Kliiniset diagnoosi- tai hoitopäätökset, lopulliset oikeudelliset päätökset, itsenäinen turvallisuuskriittinen ohjaus ja suuren riskin talous- tai turvallisuuspäätökset jäävät mallikortin tarkoitetun luotettavan käytön ulkopuolelle. Dokumentoitu rooli on parempi kehystää selitykseksi, luonnosteluksi ja rakenteiseksi ongelmanratkaisuksi asianmukaisella tarkistuksella. Microsoft toteaa, että tosiasioita koskevat hallusinaatiot, kulttuuriset tai demografiset vinoumat ja alttius hyökkäyskehotteille voivat säilyä jälkikoulutuksen jälkeen.
Julkaisu jakaa alkuperäisen DeepSeek-R1:n tietojen katkaisukohdan, joten itsevarmastakin vastauksesta voi puuttua tuore tapahtuma tai erikoistunut tosiasia. Vaikka jälkikoulutus käyttää monikielistä dataa, Microsoft odottaa englannin ja kiinan olevan vahvimmat kielet. Arvioi sovelluksen tarvitsema kieli ja aihealue sen sijaan, että olettaisit saman laadun kaikilla kielillä. Hyvin pitkät tai monimutkaiset kehotteet voivat edelleen olla haastavia; erota lähdeaineisto, tehtävä ja onnistuneen vastauksen kriteeri.
Mallikortti suosittelee selkeitä rooli- ja tehtäväohjeita, ihmisen tai automaation tekemää varmennusta arkaluonteisissa käyttötapauksissa sekä valvontaa tai sisällönsuodatusta sovelluksen tarvitessa niitä. Pidä lähdetosiasiat ja välioletukset tarkasteltavina ja pyydä lopullinen vastaus, jota voidaan verrata alkuperäiseen ongelmaan. Luettu kortti ei julkaise tälle versiolle erillistä numeerista konteksti- tai tulostekattoa, joten nämä rajat tulee selvittää täsmällisestä suoritusmäärittelystä eikä lainata toisesta DeepSeek-versiosta. MAI-DS-R1 pysyy erillisenä jälkikoulutettuna mallina omine dokumentoituine tavoitteineen ja rajoituksineen.
POST /v1/messagestextjson, sse| Kenttä | Tyyppi | Vaatimus | Arvot & rajat | Oletus |
|---|---|---|---|---|
Kenttämodel | Tyyppistring | VaatimusPakollinen | Arvot & rajat MAI-DS-R1 | 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.
Kohdista kukin veloitus näytettyihin ehtoihin. Käytä yhtä hintaa kutakin vaihtoehtoisten asetusten ryhmää kohden.
| Asetukset | Hinnasto | Kontekstin tokenit, enemmän kuin | Kontekstin tokenit, enintään raja-arvo mukaan lukien | Veloitus |
|---|---|---|---|---|
| AsetuksetTokenien perushinnat | HinnastoPerushinta | Kontekstin tokenit, enemmän kuin— | Kontekstin tokenit, enintään raja-arvo mukaan lukienEi ylärajaa | Veloitus Syöte · Syötetokenit $0.00132 / 1K tokenia Tuloste · Tulostokenit $0.00506 / 1K tokenia Syöte · Välimuistin luku — / 1K tokenia Syöte · Välimuistiin kirjoitus — / 1K tokenia Syöte · Välimuistiin kirjoitus, 1 tunti — / 1K tokenia |
| AsetuksetPyynnön pituusluokka 1 | Hinnasto— | Kontekstin tokenit, enemmän kuin0 | Kontekstin tokenit, enintään raja-arvo mukaan lukienEi ylärajaa | Veloitus Syöte · Syötetokenit $0.00132 / 1K tokenia Tuloste · Tulostokenit $0.00506 / 1K tokenia Syöte · Välimuistin luku — / 1K tokenia Syöte · Välimuistiin kirjoitus — / 1K tokenia Syöte · Välimuistiin kirjoitus, 1 tunti — / 1K tokenia |
Ailoot varaa arvioidun summan ennen pyyntöä. Tuloksen jälkeen lopullinen veloitus toteutetaan mitatun käytön perusteella. Suoratoiston veloituksessa käytetään lopullista käyttötietuetta. Varauksen ja lopullisen veloituksen toiminta →
{\n "model": "MAI-DS-R1",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'MAI-DS-R1', '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': 'MAI-DS-R1', '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 MAI-DS-R1
/chat/completions