מודלים

DeepSeek R1 Distill Qwen 14B

Markdown · JSON

DeepSeek R1 Distill Qwen 14B

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B הוא מודל הסקה טקסטואלי בגרסה שמורה, המבוסס על Qwen2.5-14B ועל דוגמאות שנוצרו בידי DeepSeek-R1. הוא תומך בתשובות מפורטות במתמטיקה, בתכנות ובלוגיקה, עם מפרק הטוקנים, המלצות הפרומפטים ותצורת המהדורה של DeepSeek עצמה.

על המודל

התיאור הזה מציג את יכולות המודל. הקלט, הפלט והאפשרויות הזמינים ב-Ailoot מפורטים בהמשך לפי השיטה שנבחרה.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B הוא מודל הסקה מבוסס Qwen בגודל 14B בגרסה שמורה שפרסמה DeepSeek. הבסיס שלו הוא Qwen2.5-14B, שעבר כוונון עדין באמצעות דוגמאות שהוכנו בידי DeepSeek-R1. הוא מקבל בעיה כתובה או שיחה ומחזיר טקסט שיכול לכלול פתרון מתמטי, הסבר להתנהגות תוכנית או מסקנה שהושגה מכמה תנאים שסופקו.

העברת הסקה והמהדורה בעלת השם

DeepSeek מבחינה בין המודלים המלאים R1 ו-R1-Zero לבין המודלים הצפופים שזוקקו על בסיסי Qwen ו-Llama. במהדורות המזוקקות, נתוני האימון נושאים דפוסי הסקה ממודל R1 הגדול יותר לגרסת מודל שמורה אחרת. השם 14B מזהה את בסיס Qwen המסוים הזה; הוא אינו מזהה את ארכיטקטורת R1 המלאה, את גרסת המודל המזוקק השמורה בגודל 32B או את מהדורת Qwen2.5-14B-Instruct הרגילה.

היצרן מתאר 800,000 דוגמאות שנבחרו בקפידה למהדורות הזיקוק של Qwen ומציין שינויים בתצורות ובמפרקי הטוקנים שלהן. שמרו על הגדרות המהדורה של DeepSeek בשימוש במודל זה. שינויים אלה חשובים אף שמקור המודל הוא Qwen2.5. התצורה של גרסת המודל השמורה בגודל 14B מציינת 48 שכבות, 40 ראשי קשב לשאילתות ו-8 ראשי מפתח/ערך, עם מספר מיקומים מרבי שנקבע ל-131,072.

מה לספק כדי לקבל תשובה מפורטת ומועילה

במשימת הוראה, כללו את הבעיה ואת ניסיון הפתרון של הלומד, ואז סמנו את המעבר הדורש הסבר. בקשו מהמודל לזהות את התנאי הרלוונטי, להסביר את התיקון באותו סימון ולהמשיך רק עד כמה שנחוץ כדי לבסס את התוצאה. כך התשובה נשארת מקושרת לקושי האמיתי של הלומד, במקום להפיק שיעור מלא שאינו קשור אליו.

לדוגמה, ייתכן שלומד חילק בביטוי בלי לציין אם הוא יכול להיות אפס. ספקו את המשוואה המקורית ושאלו אילו מקרים צריך לשקול לפני הטרנספורמציה הזאת. התוצאה הרצויה יכולה להפריד בין המקרה המותר, המקרה החריג וקבוצת הפתרונות הסופית. זו משימה מתמטית מוצעת שבה צורת התשובה מוגדרת על ידי התנאי, ולא באמצעות בקשה כללית להסביר אלגברה.

בשאלת תכנות, ספקו את האלגוריתם או הפונקציה וקלט קונקרטי. שאלו כיצד המצב משתנה ומדוע התוצאה המוחזרת נובעת ממנו. בקשת המשך יכולה לבקש מימוש מתוקן תחת אילוץ מפורש, כגון שמירה על החתימה הציבורית של הפונקציה או הימנעות משינוי הקלט. כללו את קוד העזר הרלוונטי ואת ההתנהגות הצפויה, כדי שההסבר לא יהיה תלוי במימוש שלא צוין.

בהשוואה לוגית, זהו את החלופות ואת התנאים שכל אחת חייבת לקיים. בקשו את ההנחות המשמשות כל גישה, את הסתירות הפוסלות אפשרות ואת המידע שנותר לא פתור. טבלת החלטה תמציתית יכולה להפוך לתוצר הסופי, בעוד שהטקסט סביבה מסביר כיצד הכללים שסופקו תומכים בה.

המלצות פרומפטים של DeepSeek

היצרן ממליץ להימנע מפרומפט מערכת ולהציב את כל ההוראות ישירות בפרומפט המשתמש. הציבו יחד את המשימה, דרישות הפלט וחומר המקור הנחוץ, תוך זיהוי ברור איזה טקסט הוא הבעיה ואיזה טקסט הוא הוראה לגבי התשובה. השתמשו במפרק הטוקנים ובהגדרות השיחה שפורסמו, במקום להניח שהפורמט המקורי של Qwen ניתן להחלפה עמם.

טווח temperature המתועד הוא 0.5 עד 0.7, עם המלצה ל-0.6. DeepSeek מקשרת זאת לצמצום חזרות ופלט לא קוהרנטי. בשאלות מתמטיות היא ממליצה על תשובה מפורטת עם התוצאה הסופית בתיבת LaTeX. היא מתארת גם מקרים שבהם המודל עוקף את בלוק ההסקה וממליצה להתחיל את התשובה בסמן פתיחת ההסקה כדי לעודד את תהליך ההסקה המיועד.

פלט מתמטי מועיל יכול להכיל את השיטה שנבחרה, הטרנספורמציות המנומקות וביטוי סופי נפרד. ציינו אם התוצאה צריכה להיות מדויקת או מעוגלת והגדירו יחידות כאשר הן חשובות. בקוד, בקשו את ההסבר בנפרד מהמימוש המוצע. בלוגיקה, בקשו את המסקנה הסופית לצד התנאים שבהם היא תקפה. דרישות אלה קובעות במה הקורא או היישום יכולים להשתמש בפועל לאחר טקסט ההסקה.

הקשר וגבולות מהותיים

התצורה הנוכחית שפורסמה קובעת מספר מיקומים מרבי של 131,072. זהו ערך התצורה של גרסת מודל שמורה זו, ולא הבטחה המועברת בירושה לגבי כל ממשק הגשה. הגדרת היצירה של 32,768 טוקנים אצל היצרן היא חלק מההערכה; היא אינה מבססת אורך תשובה מרבי קשיח ונפרד. בדומה לכך, אין להעביר את קיבולת הפלט של מודל Qwen Instruct המקורי למהדורת ההסקה ששונתה ללא מפרט משלה.

זהו מודל טקסט. תמונה של בעיה מתמטית מחייבת המרה של הסמלים והתנאים שלה לטקסט לפני משימת ההסקה, והרצת קוד מוצע מחייבת סביבת פיתוח או חישוב נפרדת. זיקוק מתאר אימון באמצעות דוגמאות של R1, ולא קריאה אוטומטית בזמן ריצה למורה או מאמת עצמאי מובנה.

השתמשו בגרסת המודל השמורה בעלת השם בגודל 14B למשימה מוגדרת של תשובה מפורטת, ושמרו את הסימון, ההנחות ותוצאת היעד של הבעיה. המטרה המעשית היא פתרון שהקורא יכול לבחון: אילו תנאים חלים, מדוע כל שלב חשוב נובע מהם ואיזה ביטוי, מימוש או מסקנה סופיים עונים על השאלה המקורית.

משימה מעשית

משימה מעשית

דוגמה טכנית באנגלית

Repair an algebraic division step

A student solves x(x - 3) = 2(x - 3) by dividing by x - 3 and concludes x = 2. Explain the missing case without changing the original equation. Separate the zero-divisor case from the nonzero case, then give the complete solution set and substitute each candidate back into the equation.

התוצאה הצפויה

A case split, a complete solution set and a substitution check for each candidate.

בדיקת התוצאה

The response checks the x - 3 = 0 case rather than silently dividing it away.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B

deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B

DeepSeek /deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B

התחלה

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B הוא מודל הסקה טקסטואלי בגרסה שמורה, המבוסס על Qwen2.5-14B ועל דוגמאות שנוצרו בידי DeepSeek-R1. הוא תומך בתשובות מפורטות במתמטיקה, בתכנות ובלוגיקה, עם מפרק הטוקנים, המלצות הפרומפטים ותצורת המהדורה של DeepSeek עצמה.

סוגי קלט נתמכים
טקסט
תוצאות
טקסט

זמין ב-Ailoot · קלט ושיטות

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
סוגי קלט
text
סוגי פלט
text
פורמט פלט
json או SSE
שדהסוגדרישהערכים ומגבלותברירת מחדל
שדהmodelסוגstringדרישהחובהערכים ומגבלות
deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B
ברירת מחדל—
שדהmessagesסוגmessage[]דרישהחובהערכים ומגבלות
מספר פריטים מזערי: ⁦1⁩
ברירת מחדל—
שדהmessages[].roleסוגstringדרישהחובהערכים ומגבלות
דוגמאות: system, user, assistant, tool, function
תנאים: התפקידים האלה מיוצגים במפורש בטיפוסי התאימות בקוד המקור; מערך התפקידים המדויק נשאר ייחודי לכל מודל.
תלוי במודל
ברירת מחדל—
שדהmessages[].contentסוגstring|content_part[]|nullדרישהרשותערכים ומגבלותברירת מחדל—
שדהmessages[].tool_callsסוגtool_call[]דרישהרשותערכים ומגבלותברירת מחדל—
שדהmessages[].tool_call_idסוגstringדרישהרשותערכים ומגבלות
חל כאשר: role=tool; השתמשו במזהה שהוחזר בפועל
ברירת מחדל—
שדהmessages[].nameסוגstringדרישהרשותערכים ומגבלותברירת מחדל—
שדהmessages[].reasoning_contentסוגstringדרישהרשותערכים ומגבלות
חל כאשר: החזירו בהמשך את ההנמקה שהתקבלה בפועל כאשר המודל הזה משתמש בה
ברירת מחדל—
שדהmessages[].reasoning_detailsסוגobject|arrayדרישהרשותערכים ומגבלות
תלוי במודל
ברירת מחדל—
שדהmax_tokensסוגintegerדרישהרשותערכים ומגבלות
מינימום: ⁦1⁩
תלוי במודל
ברירת מחדל—
שדהmax_completion_tokensסוגintegerדרישהרשותערכים ומגבלות
מינימום: ⁦1⁩
תלוי במודל
ברירת מחדל—
שדהstreamסוגbooleanדרישהרשותערכים ומגבלותברירת מחדלfalse
שדהstream_options.include_usageסוגbooleanדרישהרשותערכים ומגבלות
תלוי במודל
ברירת מחדל—
שדהtemperatureסוגnumberדרישהרשותערכים ומגבלות
תלוי במודל
ברירת מחדל—
שדהtop_pסוגnumberדרישהרשותערכים ומגבלות
תלוי במודל
ברירת מחדל—
שדהstopסוגstring|string[]דרישהרשותערכים ומגבלות
תלוי במודל
ברירת מחדל—
שדהtoolsסוגfunction_tool[]דרישהרשותערכים ומגבלות
תלוי במודל
ברירת מחדל—
שדהtools[].typeסוגstringדרישהרשותערכים ומגבלות
function
תלוי במודל
ברירת מחדל—
שדהtools[].function.nameסוגstringדרישהחובהערכים ומגבלות
חל כאשר: סופק כלי פונקציה
ברירת מחדל—
שדהtools[].function.descriptionסוגstringדרישהרשותערכים ומגבלותברירת מחדל—
שדהtools[].function.parametersסוגJSON_schemaדרישהרשותערכים ומגבלותברירת מחדל—
שדהtool_choiceסוגstring|objectדרישהרשותערכים ומגבלות
תלוי במודל
ברירת מחדל—
שדהparallel_tool_callsסוגbooleanדרישהרשותערכים ומגבלות
תלוי במודל
ברירת מחדל—
שדהresponse_formatסוגobjectדרישהרשותערכים ומגבלות
תלוי במודל
ברירת מחדל—
שדהreasoning_effortסוגstringדרישהרשותערכים ומגבלות
תלוי במודל
ברירת מחדל—
שדהreasoningסוגobjectדרישהרשותערכים ומגבלות
תלוי במודל
ברירת מחדל—
שדהservice_tierסוגstringדרישהרשותערכים ומגבלות
תלוי במודל
ברירת מחדל—
שדהinstructionsסוגstringדרישהרשותערכים ומגבלות
שדה תאימות
ברירת מחדל—
שדהfunctionsסוגfunction[]דרישהרשותערכים ומגבלות
תלוי במודל
ברירת מחדל—
שדהfunction_callסוגstring|objectדרישהרשותערכים ומגבלות
תלוי במודל
ברירת מחדל—
שדהprompt_cache_optionsסוגobjectדרישהרשותערכים ומגבלות
תלוי במודל
ברירת מחדל—
שדהmodalitiesסוגstring[]דרישהרשותערכים ומגבלות
text
ברירת מחדל—
שדהproviderסוגobjectדרישהרשותערכים ומגבלות
תנאים: provider.options נדחה במסלול הטקסט הזה של Ultra
ברירת מחדל—
שדהcache_control.ttlסוגstringדרישהרשותערכים ומגבלות
תנאים: 1h נדחה במיקומים המשמשים בפועל למטמון הנחיות
ברירת מחדל—
שילובים של חומרי קלט

טקסט · טקסט UTF8

messages[].content

פרמטרים ומחזור חיים של השיטה
פרמטרמפרט
פרמטרcontent_typeמפרטapplication/json
פרמטרrequiredמפרטmodel, messages
פרמטרmaterial_typesמפרטtext
פרמטרmessagesמפרטמערך הודעות במבנה role/content
פרמטרfile_materialמפרטמסמך UTF-8 בפועל מוכנס כטקסט מילולי; לא מוסק מזהה קובץ
פרמטרoptional_controlsמפרטstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
פרמטרcontrol_scopeמפרטייחודי למודל; כלי פונקציות של המשתמש שונים מכלים מתארחים
פרמטרoutput_modalitiesמפרטtext
פרמטרhosted_operationsמפרטfalse
פרמטרmultimodal_input_bindingמפרטnull

מחזור חיים: synchronous_or_streamed

שלחו את מזהה המודל המדויק עם messages.

אורך ההקשר אינו תקרת פלט.

קובץ טקסט יכול לספק טקסט מילולי; קלטי תמונה/אודיו/אובייקט קובץ דורשים קישור מדויק.

תעריפים

מידע תעריפים אינו מוסיף אפשרויות לבקשה. הפרמטרים הנתמכים מפורטים בשיטה שנבחרה.

מצב מהיר
לא צוין כאשר נבחר מצב מהיר
מצב Flex
לא צוין כאשר נבחר מצב flex
מאמץ חשיבה מרבי
לא צוין כאשר מאמץ החשיבה המרבי משתמש בהתאמת ברירת המחדל (default)

תעריפי Ailoot

מחירים לפי תצורה

תצורהטבלת תעריפיםחיוב
תצורהתעריפי הבסיס לטוקניםטבלת תעריפיםתעריף בסיסחיוב
קלט · טוקני קלט $0.0002 / 1K טוקנים
פלט · טוקני פלט $0.0002 / 1K טוקנים
קלט · קריאה מהמטמון $0 / 1K טוקנים
קלט · כתיבה למטמון $0 / 1K טוקנים
קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים

לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →

דוגמאות לבקשות

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKהזרמה ב-Python
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

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='deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
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"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

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)
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))

with client.chat.completions.stream(model='deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

קבלה ושמירה של תוצאות

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json או SSE

שמירת כל התוצאות שהושלמו

שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו.

שמרו כל בחירה ואת התוכן, קריאות הכלים וההנמקה שלה. ב-SSE הרכיבו עדכונים לפי אינדקס הבחירה/הכלי ושמרו את סיבת הסיום הסופית ואת השימוש.

כשצריך לבדוק את התגובה המקורית

שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט.

שדות התגובה
שדהסוג
שדהchoices[].indexסוגinteger
שדהchoices[].message.contentסוגstring|null
שדהchoices[].message.tool_callsסוגtool_call[]
שדהchoices[].message.reasoning_contentסוגstring
שדהchoices[].message.reasoning_detailsסוגobject|array
שדהchoices[].finish_reasonסוגstring|null
שדהusageסוגobject
שגיאות והשלבים הבאים
תגובהתנאיהשלב הבא
תגובה⁦400⁩ · invalid_request_errorתנאישדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקיניםהשלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה.

כינויים

כינויים למודל

Ailoot Ultra deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B

כינויים לנתיבי שיטות

השתמשו בנתיבי השיטות המוצגים למעלה.

מזהי מודלים קשורים IDs

deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B

deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B

DeepSeek /deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B

התחלה

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B הוא מודל הסקה טקסטואלי בגרסה שמורה, המבוסס על Qwen2.5-14B ועל דוגמאות שנוצרו בידי DeepSeek-R1. הוא תומך בתשובות מפורטות במתמטיקה, בתכנות ובלוגיקה, עם מפרק הטוקנים, המלצות הפרומפטים ותצורת המהדורה של DeepSeek עצמה.

סוגי קלט נתמכים
טקסט
תוצאות
json · sse

זמין ב-Ailoot · קלט ושיטות

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
סוגי קלט
text
סוגי פלט
json, sse
פורמט פלט
JSON או SSE
שדהסוגדרישהערכים ומגבלותברירת מחדל
שדהmodelסוגstringדרישהחובהערכים ומגבלות
deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B
ברירת מחדל—
שדהmessagesסוגmessage[]דרישהחובהערכים ומגבלותברירת מחדל—
שדהmessages[].roleסוגstringדרישהחובהערכים ומגבלות
user, assistant
ברירת מחדל—
שדהmessages[].contentסוגstringדרישהחובהערכים ומגבלותברירת מחדל—
שדהmax_tokensסוגintegerדרישהחובהערכים ומגבלותברירת מחדל—
שדהstreamסוגbooleanדרישהרשותערכים ומגבלותברירת מחדלfalse
שילובים של חומרי קלט

טקסט · טקסט UTF-8

מחרוזת messages[].content

פרמטרים ומחזור חיים של השיטה
פרמטרמפרט
פרמטרcontent_typeמפרטapplication/json
פרמטרrequiredמפרטmodel, messages, max_tokens
פרמטרoptional_controlsמפרטstream
פרמטרmaterial_typesמפרטtext
פרמטרtext_file_materialמפרטקראו את מסמך UTF-8 בפועל והכניסו את הטקסט שלו לקלט שצוין או למחרוזת תוכן ההודעה.

מחזור חיים: synchronous_or_streamed

תעריפים

מידע תעריפים אינו מוסיף אפשרויות לבקשה. הפרמטרים הנתמכים מפורטים בשיטה שנבחרה.

מצב מהיר
לא צוין כאשר נבחר מצב מהיר
מצב Flex
לא צוין כאשר נבחר מצב flex
מאמץ חשיבה מרבי
לא צוין כאשר מאמץ החשיבה המרבי משתמש בהתאמת ברירת המחדל (default)

תעריפי Ailoot

מחירים לפי תצורה

תצורהטבלת תעריפיםחיוב
תצורהתעריפי הבסיס לטוקניםטבלת תעריפיםתעריף בסיסחיוב
קלט · טוקני קלט $0.0002 / 1K טוקנים
פלט · טוקני פלט $0.0002 / 1K טוקנים
קלט · קריאה מהמטמון $0 / 1K טוקנים
קלט · כתיבה למטמון $0 / 1K טוקנים
קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים

לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →

דוגמאות לבקשות

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

גוף JSON מינימלי ושלםcurl · השתמשו במסמך UTF-8 שלכםPython · שמרו את התוצאה המלאה
{
  "model": "deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B",
  "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': 'deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B', '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': 'deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B', '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))

קבלה ושמירה של תוצאות

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON או SSE

שמירת כל התוצאות שהושלמו

שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו.

שמרו את כל בלוקי התוכן, חתימות החשיבה ומזהי השימוש בכלים בפועל. הרכיבו את כל עדכוני הבלוקים של SSE; בלוק הטקסט הראשון אינו הפלט המלא.

כשצריך לבדוק את התגובה המקורית

שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט.

שדות התגובה
שדהסוג
שדהidסוגstring
שדהmodelסוגstring
שדהcontent[]סוגtext|thinking|tool_use|other content block
שדהstop_reasonסוגstring|null
שדהusageסוגobject
שגיאות והשלבים הבאים
תגובהתנאיהשלב הבא
תגובה⁦400⁩ · invalid_request_errorתנאישדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקיניםהשלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה.

כינויים

כינויים למודל

Ailoot Ultra deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B

כינויים לנתיבי שיטות

השתמשו בנתיבי השיטות המוצגים למעלה.

מזהי מודלים קשורים IDs

deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B

FAQ · deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B
אילו קלטים ותוצאות זמינים?

POST /v1/chat/completions · deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B: text → text

POST /v1/messages · deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B: text → json, sse

באילו שדות הבקשה משתמשת?

POST /v1/chat/completions · deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B: model, messages, max_tokens, stream

אילו מגבלות חלות?

POST /v1/chat/completions · deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B: messages.min_items: 1

פרטים נוספים

חברו Ailoot ל- Claude Code, OpenCode, Hermes או ליישום שלכם.

החברה ופורטפוליו הפרויקטים שלה

החברה ופורטפוליו הפרויקטים שלה: מיליוני לקוחות; מכירות בהיקף של מיליארדים מדי חודש.

קנו אסימונים בהנחה.

הנחת מנוי לעבודה קבועה. קודי הנחה עד 50% על רכישת אסימונים.

מנוי
בחרו מסלול עם הנחה לבקשות הקבועות שלכם.
קוד הנחה עד 50%
הזינו קוד ברכישה. המחיר יחושב מחדש לפי המבצע הפעיל.
הוצאות בהיסטוריה
המודל, האסימונים והסכום נשמרים לכל בקשה.

בחירת מנוי · מחירי מודלים

חברו API למוצר שאתם מוכרים.

SaaS, יישומים ובוטים לפי ההצעה והסכם הרישוי של Ailoot. למכירה מחדש בקשו רישיון משווק.

יישום מסחרי
שלבו יצירת טקסט, תמונות, וידאו ושמע בתכונות בתשלום של השירות שלכם.
רישיון למכירה מחדש
שלחו תיאור פרויקט ואופן מתן גישה. בקשו תנאי שימוש ומכירה מחדש בכתב.
מסמכים באתר
ההצעה, הסכם הרישוי ומדיניות עיבוד הנתונים זמינים לפני החיבור.

בקשת רישיון למכירה מחדש · ההצעה והסכם הרישוי