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DeepSeek R1 Distill Qwen 7B

Markdown · JSON

DeepSeek R1 Distill Qwen 7B

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B est le modèle dense compact de raisonnement de DeepSeek, ajusté à partir de Qwen2.5-Math-7B avec des exemples générés par R1. Il reçoit et produit du texte pour les tâches mathématiques, de programmation et de logique, avec des recommandations d’invite propres au point de contrôle.

À propos du modèle

Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.

Introduction : un plus petit modèle de raisonnement dérivé de R1

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B transfère des exemples de raisonnement de DeepSeek-R1 dans un modèle dense fondé sur Qwen2.5-Math-7B. Il accepte et génère du texte, notamment des solutions détaillées, des explications de programmation et des réponses à des problèmes de logique. Cette distillation exacte de 7 milliards de paramètres constitue un point de contrôle distinct de DeepSeek-R1 complet, de Qwen2.5-Math-7B d’origine et des éditions distillées plus grandes. Son nom indique à la fois le producteur des données de raisonnement et la famille du modèle sous-jacent.

Ce qu’apporte la distillation

La recherche R1 de DeepSeek distingue l’entraînement du grand modèle enseignant de raisonnement de l’ajustement fin de ses plus petits élèves. La chaîne d’entraînement de l’enseignant utilise l’apprentissage par renforcement et des étapes supervisées; les modèles distillés publiés sont ajustés avec des échantillons produits par R1. Le fabricant décrit 800 000 exemples sélectionnés pour ces versions. Ne supposez pas que l’élève de 7 milliards de paramètres possède lui-même l’architecture à mélange d’experts du modèle complet ou qu’il a suivi toutes les étapes d’entraînement de l’enseignant. La distillation donne à ce modèle un style de raisonnement appris; elle ne rend pas ses conclusions équivalentes à celles de l’enseignant.

Le modèle exact et sa configuration

Le tableau officiel des modèles indique Qwen2.5-Math-7B comme base de cette édition. DeepSeek modifie les réglages de configuration et de tokenisation; le point de contrôle exact publié et le gabarit de dialogue sont donc importants. Sa configuration publiée utilise une architecture de modèle de langage causal Qwen2 avec 28 couches et des poids bfloat16. Elle fixe le maximum de positions à 131 072. Cette valeur de configuration ne constitue pas une validation distincte de l’exactitude sur les longs documents : le tableau de contexte de 128K de la fiche R1 commune décrit les modèles R1 complets, tandis que son tableau des modèles distillés indique la filiation sans publier de tableau de contexte validé pour chaque élève.

Utilisez-le pour une tâche dont le résultat peut être vérifié. Pour les mathématiques, fournissez l’énoncé complet, les définitions et les unités. Pour le code, incluez la fonction pertinente, l’entrée, le résultat observé et le comportement souhaité. Pour une question de logique, énumérez les faits et distinguez une conclusion requise d’une hypothèse. Demandez un résultat final qui peut être vérifié indépendamment, comme une valeur encadrée, une brève esquisse de démonstration ou un correctif expliqué. Ces exemples appliquent le champ de raisonnement documenté par le fabricant; ils n’affirment pas que le modèle exécute du code ou vérifie automatiquement les démonstrations.

Comment préparer l’invite

DeepSeek recommande de placer toutes les instructions dans l’invite utilisateur et d’éviter une invite système pour cette version R1. Pour un problème mathématique, demandez un raisonnement étape par étape et une réponse finale clairement délimitée. Incluez toute structure de sortie dans la même invite : par exemple, une courte conclusion suivie des hypothèses et des calculs justificatifs. Une application doit utiliser le segmenteur en jetons et le formatage propres à l’élève plutôt que de leur substituer le gabarit Qwen de base sans vérifier les modifications du fabricant.

Le fabricant signale que certaines requêtes peuvent produire un bloc de réflexion vide et contourner le schéma de raisonnement prévu. Le correctif recommandé consiste à faire commencer la génération par le marqueur d’ouverture de réflexion et un saut de ligne dans un processus compatible. Il s’agit d’une recommandation documentée de format de génération, et non d’une promesse que chaque application expose ce contrôle. Distinguez la réponse finale du texte de raisonnement plus long lors de la présentation d’un résultat.

Réglages de génération et espace disponible

DeepSeek recommande une température entre 0.5 et 0.7, avec 0.6 comme point de départ privilégié, pour réduire les sorties répétitives ou incohérentes. Sa configuration d’évaluation utilise une capacité de génération de 32 768 jetons et top_p à 0.95. Ces choix d’évaluation ne constituent pas un maximum ferme universel. Le raisonnement, le texte source et la réponse finale ont tous besoin d’espace dans le contexte configuré; une requête contenant une longue démonstration ou une liste de code doit donc tout de même garder de la place pour la génération.

Limites qui influencent le choix du modèle

Un petit modèle distillé demeure un compromis distinct en matière de raisonnement. Les documents de publication du fabricant n’établissent pas de prise en charge des images, de l’audio ou de la vidéo pour ce point de contrôle, ni de protocole dédié d’appels d’outils. L’exécution d’outils ou l’accès à des données à jour nécessiterait un processus applicatif configuré séparément. La version n’hérite pas non plus des changements ultérieurs de politique d’invite de DeepSeek-R1-0528 simplement par le nom R1. Vérifiez les réponses numériques, examinez les changements de code proposés et vérifiez si la conclusion finale découle des faits fournis; une longue transcription de raisonnement ne constitue pas à elle seule une preuve d’exactitude.

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B

Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B

Autre /Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B

Pour commencer

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B est le modèle dense compact de raisonnement de DeepSeek, ajusté à partir de Qwen2.5-Math-7B avec des exemples générés par R1. Il reçoit et produit du texte pour les tâches mathématiques, de programmation et de logique, avec des recommandations d’invite propres au point de contrôle.

Entrées acceptées
Texte
Résultats
Texte

Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Entrée
text
Sortie
text
Format de sortie
json ou SSE
ChampTypeExigenceValeurs et limitesPar défaut
ChampmodelTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
Par défaut—
ChampmessagesTypemessage[]ExigenceObligatoireValeurs et limites
Nombre minimal d’éléments: 1
Par défaut—
Champmessages[].roleTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champmessages[].contentTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
S’applique lorsque: Conversation textuelle
Par défaut—
ChampstreamTypebooleanExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défautfalse
Combinaisons d’éléments d’entrée

Texte · Texte UTF8

messages[].content

Paramètres et cycle de vie de la méthode
ParamètreContrat
Paramètrecontent_typeContratapplication/json
ParamètrerequiredContratmodel, messages
Paramètrematerial_typesContrattext
ParamètremessagesContratTableau de messages avec une structure role/content
Paramètrefile_materialContratDocument UTF-8 réel inséré comme texte littéral ; aucun ID de fichier déduit
Paramètreoptional_controlsContratstream
Paramètrecontrol_scopeContratConversation textuelle ; stream est un booléen dont la valeur par défaut est false.
Paramètreoutput_modalitiesContrattext
Paramètrehosted_operationsContratfalse
Paramètremultimodal_input_bindingContratnull

Alias de méthode : /chat/completions

Cycle de vie : synchronous_or_streamed

Envoyez l’ID exact du modèle avec messages.

La longueur du contexte n’est pas un plafond de sortie.

Un fichier texte peut fournir du texte littéral ; les entrées image/audio/objet fichier nécessitent une liaison exacte.

Tarifs

Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.

Mode rapide
Non précisé Lorsque le mode rapide est sélectionné
Mode Flex
Non précisé Lorsque le mode flex est sélectionné
Effort de raisonnement maximal
Non précisé Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default)

Tarifs Ailoot

Prix par configuration

ConfigurationBarème tarifaireCoût
ConfigurationTarifs de base des jetonsBarème tarifaireTarif de baseCoût
Entrée · Jetons en entrée $0.0001 / 1K jetons
Sortie · Jetons en sortie $0.0001 / 1K jetons
Entrée · Lecture du cache $0 / 1K jetons
Entrée · Écriture dans le cache $0 / 1K jetons
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons

Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →

Exemples de requêtes

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDK
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"))

Recevoir et enregistrer les résultats

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json ou SSE

Conserver tous les résultats terminés

Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.

Conservez chaque choix avec son contenu, ses appels d’outils et son raisonnement. En SSE, assemblez les deltas par index de choix et d’outil, et conservez le motif final d’arrêt et les données d’utilisation.

Si la réponse d’origine doit être vérifiée

Conservez les ID et les en-têtes de requête/réponse. Aucune URL générique de récupération de tâche textuelle n’est fournie.

Champs de la réponse
ChampType
Champchoices[].indexTypeinteger
Champchoices[].message.contentTypestring|null
Champchoices[].message.tool_callsTypetool_call[]
Champchoices[].message.reasoning_contentTypestring
Champchoices[].message.reasoning_detailsTypeobject|array
Champchoices[].finish_reasonTypestring|null
ChampusageTypeobject
Erreurs et étapes suivantes
RéponseConditionÉtape suivante
Réponse400 · invalid_request_errorConditionChamps obligatoires, représentation des éléments fournis ou valeur de paramètre invalidesÉtape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création.

Alias

Alias du modèle

Ailoot Ultra Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B

Alias des chemins de méthode

/chat/completions

ID d’appel associés

Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B

Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B

Autre /Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B

Pour commencer

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B est le modèle dense compact de raisonnement de DeepSeek, ajusté à partir de Qwen2.5-Math-7B avec des exemples générés par R1. Il reçoit et produit du texte pour les tâches mathématiques, de programmation et de logique, avec des recommandations d’invite propres au point de contrôle.

Entrées acceptées
Texte
Résultats
json · sse

Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Entrée
text
Sortie
json, sse
Format de sortie
JSON ou SSE
ChampTypeExigenceValeurs et limitesPar défaut
ChampmodelTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
Par défaut—
ChampmessagesTypemessage[]ExigenceObligatoireValeurs et limitesPar défaut—
Champmessages[].roleTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
user, assistant
Par défaut—
Champmessages[].contentTypestringExigenceObligatoireValeurs et limitesPar défaut—
Champmax_tokensTypeintegerExigenceObligatoireValeurs et limitesPar défaut—
ChampstreamTypebooleanExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défautfalse
Combinaisons d’éléments d’entrée

Texte · Texte UTF-8

Chaîne messages[].content

Paramètres et cycle de vie de la méthode
ParamètreContrat
Paramètrecontent_typeContratapplication/json
ParamètrerequiredContratmodel, messages, max_tokens
Paramètreoptional_controlsContratstream
Paramètrematerial_typesContrattext
Paramètretext_file_materialContratLisez le document UTF-8 réel et placez son texte dans l’entrée indiquée ou dans la chaîne de contenu du message.

Cycle de vie : synchronous_or_streamed

Tarifs

Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.

Mode rapide
Non précisé Lorsque le mode rapide est sélectionné
Mode Flex
Non précisé Lorsque le mode flex est sélectionné
Effort de raisonnement maximal
Non précisé Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default)

Tarifs Ailoot

Prix par configuration

ConfigurationBarème tarifaireCoût
ConfigurationTarifs de base des jetonsBarème tarifaireTarif de baseCoût
Entrée · Jetons en entrée $0.0001 / 1K jetons
Sortie · Jetons en sortie $0.0001 / 1K jetons
Entrée · Lecture du cache $0 / 1K jetons
Entrée · Écriture dans le cache $0 / 1K jetons
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons

Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →

Exemples de requêtes

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Corps JSON minimal completcurl · utilisez votre document UTF-8Python · enregistrez le résultat complet
{
  "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))

Recevoir et enregistrer les résultats

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON ou SSE

Conserver tous les résultats terminés

Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.

Conservez tous les blocs de contenu, les signatures de raisonnement et les ID réels d’utilisation d’outils. Assemblez tous les deltas de blocs SSE ; un premier bloc de texte ne constitue pas la sortie complète.

Si la réponse d’origine doit être vérifiée

Conservez les ID et les en-têtes de requête/réponse. Aucune URL générique de récupération de tâche textuelle n’est fournie.

Champs de la réponse
ChampType
ChampidTypestring
ChampmodelTypestring
Champcontent[]Typetext|thinking|tool_use|other content block
Champstop_reasonTypestring|null
ChampusageTypeobject
Erreurs et étapes suivantes
RéponseConditionÉtape suivante
Réponse400 · invalid_request_errorConditionChamps obligatoires, représentation des éléments fournis ou valeur de paramètre invalidesÉtape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création.

Alias

Alias du modèle

Ailoot Ultra Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B

Alias des chemins de méthode

/chat/completions

ID d’appel associés

Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B

FAQ · Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
Quelles entrées et quels résultats sont disponibles ?

POST /v1/chat/completions · Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B: text → text

POST /v1/messages · Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B: text → json, sse

Quels champs la requête utilise-t-elle ?

POST /v1/chat/completions · Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B: model, messages, stream

POST /v1/messages · Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B: model, messages, max_tokens, stream

Quelles limites s’appliquent ?

POST /v1/chat/completions · Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B: messages.min_items: 1

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