DeepSeek R1 Distill Qwen 7B
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B הוא מודל ההסקה הצפוף והקומפקטי של DeepSeek, שכוונן מתוך Qwen2.5-Math-7B בעזרת דוגמאות שנוצרו ב־R1. הוא מקבל טקסט ומפיק טקסט למשימות מתמטיקה, תכנות ולוגיקה, עם הנחיות כתיבת הנחיות ייחודיות לגרסת המודל.
- Ailoot Ultra · OpenAI Chat
POST /v1/chat/completionsPro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B - Ailoot Ultra · Anthropic Messages
POST /v1/messagesPro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
על המודל
התיאור הזה מציג את יכולות המודל. הקלט, הפלט והאפשרויות הזמינים ב-Ailoot מפורטים בהמשך לפי השיטה שנבחרה.
מבוא: מודל הסקה קטן יותר הנגזר מ־R1
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B מעביר דוגמאות הסקה מ־DeepSeek-R1 למודל צפוף המבוסס על Qwen2.5-Math-7B. הוא מקבל טקסט ומייצר טקסט, לרבות פתרונות מפורטים, הסברי תכנות ותשובות לבעיות לוגיות. גרסת הזיקוק המסוימת הזו בגודל 7B היא גרסת מודל נפרדת מ־DeepSeek-R1 המלא, מ־Qwen2.5-Math-7B המקורי וממהדורות מזוקקות גדולות יותר. שמה מתעד הן את יצרנית נתוני ההסקה והן את משפחת מודל הבסיס.
מה הזיקוק תורם
מחקר R1 של DeepSeek מבחין בין אימון המורה הגדול להסקה לבין הכוונון העדין של תלמידיו הקטנים יותר. תהליך המורה משתמש בלמידת חיזוק ובשלבים מפוקחים; המודלים המזוקקים שפורסמו מכווננים בעזרת דגימות שהפיק R1. היצרנית מתארת 800,000 דוגמאות שנבחרו בקפידה עבור גרסאות אלה. אל תניחו שלתלמיד 7B עצמו יש את ארכיטקטורת תערובת המומחים של המודל המלא או שהוא עבר כל שלב באימון המורה. זיקוק מעניק למודל סגנון הסקה נלמד; הוא אינו הופך את מסקנותיו לשקולות לאלה של המורה.
המודל המדויק ותצורתו
טבלת המודלים הרשמית מזהה את Qwen2.5-Math-7B כבסיס של מהדורה זו. DeepSeek משנה הגדרות תצורה וטוקנייזר, ולכן גרסת המודל המדויקת שפורסמה ותבנית הצ'אט שלה חשובות. התצורה שפורסמה משתמשת בארכיטקטורת מודל שפה סיבתי Qwen2 עם 28 שכבות ומשקלי bfloat16. היא מגדירה מספר מיקומים מרבי של 131,072. ערך התצורה הזה אינו אימות נפרד של דיוק במסמכים ארוכים: טבלת הקשר ה־128K בכרטיס R1 המשותף מתארת את מודלי R1 המלאים, בעוד טבלת המודלים המזוקקים מזהה את מקורם בלי לפרסם טבלת הקשר מאומתת לכל תלמיד.
השתמשו בו למשימה עם תוצאה הניתנת לבדיקה. במתמטיקה, ספקו את הנוסח המלא, ההגדרות והיחידות. בקוד, כללו את הפונקציה הרלוונטית, הקלט, התוצאה שנצפתה וההתנהגות הרצויה. בשאלת לוגיקה, רשמו את העובדות והבחינו בין מסקנה נדרשת לבין הנחה. בקשו תוצאה סופית שאפשר לבדוק באופן עצמאי, כגון ערך במסגרת, מתווה הוכחה תמציתי או תיקון מוסבר. דוגמאות אלה מיישמות את תחום ההסקה המתועד של היצרנית; הן אינן טענות שהמודל מריץ קוד או מאמת הוכחות אוטומטית.
כיצד להכין את ההנחיה
DeepSeek ממליצה לשים את כל ההוראות בהנחיית המשתמש ולהימנע מהנחיית מערכת בגרסת R1 זו. בבעיה מתמטית, בקשו הסקה צעד אחר צעד ותשובה סופית בעלת גבולות ברורים. כללו כל מבנה פלט באותה הנחיה: למשל מסקנה קצרה ואחריה הנחות וחישובים תומכים. יישום צריך להשתמש בטוקנייזר ובפורמט של התלמיד עצמו במקום להחליפם בתבנית הבסיס של Qwen בלי לבדוק את שינויי היצרנית.
היצרנית מציינת ששאילתות מסוימות עלולות להפיק בלוק חשיבה ריק ולדלג על דפוס ההסקה המיועד. הפתרון המומלץ שלה הוא להתחיל את היצירה בסמן פתיחת החשיבה ובשורה חדשה בתהליך עבודה תואם. זו המלצה מתועדת לפורמט היצירה, ולא הבטחה שכל יישום חושף בקרה כזו. בעת הצגת תוצאה, הבחינו בין התשובה הסופית לבין טקסט ההסקה הארוך יותר.
הגדרות יצירה ומקום זמין
DeepSeek ממליצה על טמפרטורה בין 0.5 ל־0.7, עם 0.6 כנקודת התחלה מועדפת, כדי לצמצם פלט חוזר או לא קוהרנטי. תצורת ההערכה שלה משתמשת בתקציב יצירה של 32,768 טוקנים וב־top_p של 0.95. בחירות ההערכה האלה אינן מגבלה מרבית קשיחה אחידה. ההסקה, טקסט המקור והתגובה הסופית צריכים כולם מקום בהקשר שהוגדר, ולכן בקשה המכילה הוכחה ארוכה או קטע קוד ארוך עדיין צריכה להשאיר מקום להשלמה.
מגבלות המשפיעות על בחירת המודל
מודל מזוקק קטן נשאר פשרה נפרדת בתחום ההסקה. חומרי ההפצה של היצרנית אינם מבססים קלט תמונה, אודיו או וידאו לגרסת מודל זו, וגם לא פרוטוקול ייעודי לקריאה לכלים. הרצת כלים או גישה לנתונים עדכניים ידרשו תהליך עבודה של יישום שהוגדר בנפרד. הגרסה גם אינה יורשת את שינויי מדיניות ההנחיות המאוחרים של DeepSeek-R1-0528 רק בזכות השם R1. אמתו תשובות מספריות, בחנו שינויי קוד מוצעים ובדקו אם המסקנה הסופית נובעת מהעובדות שסופקו; תיעוד הסקה ארוך לבדו אינו הוכחה לנכונות.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7Bהתחלה
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B הוא מודל ההסקה הצפוף והקומפקטי של DeepSeek, שכוונן מתוך Qwen2.5-Math-7B בעזרת דוגמאות שנוצרו ב־R1. הוא מקבל טקסט ומפיק טקסט למשימות מתמטיקה, תכנות ולוגיקה, עם הנחיות כתיבת הנחיות ייחודיות לגרסת המודל.
- 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
| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
|---|---|---|---|---|
שדהmodel | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B | ברירת מחדל— |
שדהmessages | סוגmessage[] | דרישהחובה | ערכים ומגבלות מספר פריטים מזערי: 1 | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].role | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].content | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: שיחת טקסט | ברירת מחדל— |
שדהstream | סוגboolean | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדלfalse |
שילובים של חומרי קלט
טקסט · טקסט UTF8
messages[].content
פרמטרים ומחזור חיים של השיטה
| פרמטר | מפרט |
|---|---|
פרמטרcontent_type | מפרטapplication/json |
פרמטרrequired | מפרטmodel, messages |
פרמטרmaterial_types | מפרטtext |
פרמטרmessages | מפרטמערך הודעות במבנה role/content |
פרמטרfile_material | מפרטמסמך UTF-8 בפועל מוכנס כטקסט מילולי; לא מוסק מזהה קובץ |
פרמטרoptional_controls | מפרטstream |
פרמטרcontrol_scope | מפרטשיחת טקסט; stream הוא ערך בוליאני וברירת המחדל שלו היא false. |
פרמטרoutput_modalities | מפרטtext |
פרמטרhosted_operations | מפרטfalse |
פרמטרmultimodal_input_binding | מפרטnull |
כינויים לשיטה: /chat/completions
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
| תצורה | טבלת תעריפים | חיוב |
|---|---|---|
| תצורהתעריפי הבסיס לטוקנים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | חיוב קלט · טוקני קלט $0.0001 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.0001 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון $0 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →
דוגמאות לבקשות
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
set -eu
: "${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"))
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
| שדה | סוג |
|---|---|
שדהchoices[].index | סוגinteger |
שדהchoices[].message.content | סוגstring|null |
שדהchoices[].message.tool_calls | סוגtool_call[] |
שדהchoices[].message.reasoning_content | סוגstring |
שדהchoices[].message.reasoning_details | סוגobject|array |
שדהchoices[].finish_reason | סוגstring|null |
שדהusage | סוגobject |
שגיאות והשלבים הבאים
| תגובה | תנאי | השלב הבא |
|---|---|---|
תגובה400 · invalid_request_error | תנאישדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים | השלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה. |
כינויים
כינויים למודל
Ailoot Ultra Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
כינויים לנתיבי שיטות
/chat/completions
מזהי מודלים קשורים IDs
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7Bהתחלה
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B הוא מודל ההסקה הצפוף והקומפקטי של DeepSeek, שכוונן מתוך Qwen2.5-Math-7B בעזרת דוגמאות שנוצרו ב־R1. הוא מקבל טקסט ומפיק טקסט למשימות מתמטיקה, תכנות ולוגיקה, עם הנחיות כתיבת הנחיות ייחודיות לגרסת המודל.
- 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
| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
|---|---|---|---|---|
שדהmodel | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B | ברירת מחדל— |
שדהmessages | סוגmessage[] | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].role | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות user, assistant | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].content | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהmax_tokens | סוגinteger | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהstream | סוגboolean | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדלfalse |
שילובים של חומרי קלט
טקסט · טקסט UTF-8
מחרוזת messages[].content
פרמטרים ומחזור חיים של השיטה
| פרמטר | מפרט |
|---|---|
פרמטרcontent_type | מפרטapplication/json |
פרמטרrequired | מפרטmodel, messages, max_tokens |
פרמטרoptional_controls | מפרטstream |
פרמטרmaterial_types | מפרטtext |
פרמטרtext_file_material | מפרטקראו 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
| תצורה | טבלת תעריפים | חיוב |
|---|---|---|
| תצורהתעריפי הבסיס לטוקנים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | חיוב קלט · טוקני קלט $0.0001 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.0001 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון $0 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →
דוגמאות לבקשות
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
{
"model": "Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${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))
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
| שדה | סוג |
|---|---|
שדהid | סוגstring |
שדהmodel | סוגstring |
שדהcontent[] | סוגtext|thinking|tool_use|other content block |
שדהstop_reason | סוגstring|null |
שדהusage | סוגobject |
שגיאות והשלבים הבאים
| תגובה | תנאי | השלב הבא |
|---|---|---|
תגובה400 · invalid_request_error | תנאישדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים | השלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה. |
כינויים
כינויים למודל
Ailoot Ultra Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
כינויים לנתיבי שיטות
/chat/completions
מזהי מודלים קשורים IDs
FAQ · Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
- אילו קלטים ותוצאות זמינים?
POST /v1/chat/completions·Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B:text→textPOST /v1/messages·Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B:text→json,sse- באילו שדות הבקשה משתמשת?
POST /v1/chat/completions·Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B:model,messages,streamPOST /v1/messages·Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B:model,messages,max_tokens,stream- אילו מגבלות חלות?
POST /v1/chat/completions·Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B:messages.min_items:1