A DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B a DeepSeek által kiadott 14B méretű, Qwen alapú következtető ellenőrzőpont. Alapja a Qwen2.5-14B, amelyet DeepSeek-R1 által előkészített példákkal finomhangoltak. Írott problémát vagy beszélgetést fogad, és olyan szöveget ad vissza, amely matematikai megoldást, a program működésének magyarázatát vagy több megadott feltételből levont következtetést tartalmazhat.
Következtetésátvitel és a név szerint meghatározott kiadás
A DeepSeek megkülönbözteti a teljes R1 és R1-Zero modelleket a Qwen és Llama alapokra desztillált sűrű modellektől. A desztillált kiadásoknál a tanítási adatok viszik át a nagyobb R1 modell következtetési mintáit egy másik ellenőrzőpontba. A 14B név ezt az adott Qwen alapot azonosítja; nem a teljes R1 architektúrát, a 32B desztillált ellenőrzőpontot vagy a szokásos Qwen2.5-14B-Instruct kiadást jelöli.
A fejlesztő 800,000 gondosan válogatott példát ír le a Qwen desztillált kiadásokhoz, és megjegyzi a konfigurációik és tokenizálóik változásait. E modell használatakor őrizze meg a DeepSeek kiadási beállításait. Ezek a változtatások akkor is számítanak, ha a modell eredete Qwen2.5. A 14B ellenőrzőpont saját konfigurációja 48 réteget, 40 lekérdezési figyelmi fejet és 8 kulcs/érték fejet ad meg, a maximális pozíciószámot 131,072-re állítva.
Mit adjon meg egy hasznos, kidolgozott válaszhoz
Oktatási feladathoz mellékelje a problémát és a tanuló megoldási kísérletét, majd jelölje meg a magyarázatra szoruló átmenetet. Kérje meg a modellt, hogy azonosítsa a releváns feltételt, ugyanazzal a jelölésrendszerrel magyarázza el a javítást, és csak az eredmény megállapításához szükséges mértékig folytassa. Ez a választ a tanuló tényleges nehézségéhez köti ahelyett, hogy nem kapcsolódó teljes leckét készítene.
Például a tanuló oszthatott egy kifejezéssel anélkül, hogy kimondta volna, lehet-e nulla. Adja meg az eredeti egyenletet, és kérdezze meg, milyen eseteket kell figyelembe venni az átalakítás előtt. A kívánt eredmény külön kezelheti a megengedett esetet, a kivételes esetet és a végső megoldáshalmazt. Ez javasolt matematikai feladat, amelyben a válasz formáját a feltétel határozza meg, nem az algebra magyarázatára irányuló általános kérés.
Programozási kérdéshez adja meg az algoritmust vagy függvényt és egy konkrét bemenetet. Kérdezze meg, hogyan változik az állapot, és miért következik belőle a visszaadott eredmény. Egy folytatás kifejezett korláttal kérhet módosított megvalósítást, például a nyilvános függvényszignatúra megtartásával vagy a bemenet módosításának elkerülésével. Mellékelje a releváns segédkódot és az elvárt működést, hogy a magyarázat ne függjön meg nem határozott megvalósítástól.
Logikai összehasonlításhoz azonosítsa az alternatívákat és az egyes alternatívák által teljesítendő feltételeket. Kérje az egyes megközelítések feltételezéseit, a választást kizáró ellentmondásokat és a fennmaradó tisztázatlan információkat. A végső eredmény ezután lehet tömör döntési táblázat, miközben a környező szöveg elmagyarázza, hogyan támasztják azt alá a megadott szabályok.
A DeepSeek promptolási ajánlásai
A fejlesztő a rendszerutasítás elhagyását és az összes utasítás közvetlenül a felhasználói promptba helyezését javasolja. A feladatot, a kimeneti követelményeket és a szükséges forrásanyagot együtt adja meg, világosan azonosítva, melyik szöveg a probléma, és melyik a válaszra vonatkozó utasítás. A kiadott tokenizálót és beszélgetési beállításokat használja ahelyett, hogy az eredeti Qwen formázását felcserélhetőnek tekintené.
A dokumentált temperature tartomány 0.5 és 0.7 közötti, az ajánlott érték 0.6. A DeepSeek ezt az ismétlés és az összefüggéstelen kimenet csökkentéséhez kapcsolja. Matematikai kérdésekhez kidolgozott választ javasol, a végső eredménnyel LaTeX-keretben. Olyan eseteket is leír, amikor a modell kihagyja a következtetési blokkot, és a kívánt következtetési munkafolyamat ösztönzésére a válasz nyitó következtetési jelölővel való kezdését javasolja.
Hasznos matematikai kimenet tartalmazhatja a választott módszert, az indokolt átalakításokat és egy külön végső kifejezést. Mondja meg, hogy az eredmény pontos vagy kerekített legyen-e, és adja meg a mértékegységeket, amikor számítanak. Kódnál a magyarázatot a javasolt megvalósítástól külön kérje. Logikánál a végső következtetést az érvényességi feltételeivel együtt kérje. Ezek a követelmények határozzák meg, mit tud az olvasó vagy az alkalmazás ténylegesen használni a következtetési szöveg után.
A kontextus és az érdemi képességek határai
A jelenleg kiadott konfiguráció 131,072-re állítja a maximális pozíciószámot. Ez e kiadás konfigurációs értéke, nem minden kiszolgáló interfészre örökölt ígéret. A fejlesztő 32,768 tokenes generálási beállítása az értékelés része; nem állapít meg külön, szigorú maximális válaszhosszt. Az eredeti Qwen Instruct modell kimeneti kapacitását szintén nem szabad saját specifikáció nélkül átvinni ebbe a módosított következtető kiadásba.
Ez szöveges modell. Matematikai feladat képe esetén a jelöléseket és feltételeket szöveggé kell alakítani a következtetési feladat előtt, a javasolt kód végrehajtásához pedig külön fejlesztési vagy számítási környezet szükséges. A desztilláció R1 példákkal végzett tanítást jelent, nem a tanítómodell automatikus futásidejű hívását vagy beépített, független ellenőrzőt.
Használja a név szerint meghatározott 14B ellenőrzőpontot egy definiált, kidolgozott választ igénylő feladathoz, és őrizze meg a probléma jelölésrendszerét, feltételezéseit és célzott eredményét. A gyakorlati cél olyan megoldás, amelyet az olvasó megvizsgálhat: mely feltételek érvényesek, miért következik minden fontos lépés, és milyen végső kifejezés, megvalósítás vagy következtetés válaszolja meg az eredeti kérdést.
", "aboutText": "A DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B a DeepSeek által kiadott 14B méretű, Qwen alapú következtető ellenőrzőpont. Alapja a Qwen2.5-14B, amelyet DeepSeek-R1 által előkészített példákkal finomhangoltak. Írott problémát vagy beszélgetést fogad, és olyan szöveget ad vissza, amely matematikai megoldást, a program működésének magyarázatát vagy több megadott feltételből levont következtetést tartalmazhat.\n\nKövetkeztetésátvitel és a név szerint meghatározott kiadás\n\nA DeepSeek megkülönbözteti a teljes R1 és R1-Zero modelleket a Qwen és Llama alapokra desztillált sűrű modellektől. A desztillált kiadásoknál a tanítási adatok viszik át a nagyobb R1 modell következtetési mintáit egy másik ellenőrzőpontba. A 14B név ezt az adott Qwen alapot azonosítja; nem a teljes R1 architektúrát, a 32B desztillált ellenőrzőpontot vagy a szokásos Qwen2.5-14B-Instruct kiadást jelöli.\n\nA fejlesztő 800,000 gondosan válogatott példát ír le a Qwen desztillált kiadásokhoz, és megjegyzi a konfigurációik és tokenizálóik változásait. E modell használatakor őrizze meg a DeepSeek kiadási beállításait. Ezek a változtatások akkor is számítanak, ha a modell eredete Qwen2.5. A 14B ellenőrzőpont saját konfigurációja 48 réteget, 40 lekérdezési figyelmi fejet és 8 kulcs/érték fejet ad meg, a maximális pozíciószámot 131,072-re állítva.\n\nMit adjon meg egy hasznos, kidolgozott válaszhoz\n\nOktatási feladathoz mellékelje a problémát és a tanuló megoldási kísérletét, majd jelölje meg a magyarázatra szoruló átmenetet. Kérje meg a modellt, hogy azonosítsa a releváns feltételt, ugyanazzal a jelölésrendszerrel magyarázza el a javítást, és csak az eredmény megállapításához szükséges mértékig folytassa. Ez a választ a tanuló tényleges nehézségéhez köti ahelyett, hogy nem kapcsolódó teljes leckét készítene.\n\nPéldául a tanuló oszthatott egy kifejezéssel anélkül, hogy kimondta volna, lehet-e nulla. Adja meg az eredeti egyenletet, és kérdezze meg, milyen eseteket kell figyelembe venni az átalakítás előtt. A kívánt eredmény külön kezelheti a megengedett esetet, a kivételes esetet és a végső megoldáshalmazt. Ez javasolt matematikai feladat, amelyben a válasz formáját a feltétel határozza meg, nem az algebra magyarázatára irányuló általános kérés.\n\nProgramozási kérdéshez adja meg az algoritmust vagy függvényt és egy konkrét bemenetet. Kérdezze meg, hogyan változik az állapot, és miért következik belőle a visszaadott eredmény. Egy folytatás kifejezett korláttal kérhet módosított megvalósítást, például a nyilvános függvényszignatúra megtartásával vagy a bemenet módosításának elkerülésével. Mellékelje a releváns segédkódot és az elvárt működést, hogy a magyarázat ne függjön meg nem határozott megvalósítástól.\n\nLogikai összehasonlításhoz azonosítsa az alternatívákat és az egyes alternatívák által teljesítendő feltételeket. Kérje az egyes megközelítések feltételezéseit, a választást kizáró ellentmondásokat és a fennmaradó tisztázatlan információkat. A végső eredmény ezután lehet tömör döntési táblázat, miközben a környező szöveg elmagyarázza, hogyan támasztják azt alá a megadott szabályok.\n\nA DeepSeek promptolási ajánlásai\n\nA fejlesztő a rendszerutasítás elhagyását és az összes utasítás közvetlenül a felhasználói promptba helyezését javasolja. A feladatot, a kimeneti követelményeket és a szükséges forrásanyagot együtt adja meg, világosan azonosítva, melyik szöveg a probléma, és melyik a válaszra vonatkozó utasítás. A kiadott tokenizálót és beszélgetési beállításokat használja ahelyett, hogy az eredeti Qwen formázását felcserélhetőnek tekintené.\n\nA dokumentált temperature tartomány 0.5 és 0.7 közötti, az ajánlott érték 0.6. A DeepSeek ezt az ismétlés és az összefüggéstelen kimenet csökkentéséhez kapcsolja. Matematikai kérdésekhez kidolgozott választ javasol, a végső eredménnyel LaTeX-keretben. Olyan eseteket is leír, amikor a modell kihagyja a következtetési blokkot, és a kívánt következtetési munkafolyamat ösztönzésére a válasz nyitó következtetési jelölővel való kezdését javasolja.\n\nHasznos matematikai kimenet tartalmazhatja a választott módszert, az indokolt átalakításokat és egy külön végső kifejezést. Mondja meg, hogy az eredmény pontos vagy kerekített legyen-e, és adja meg a mértékegységeket, amikor számítanak. Kódnál a magyarázatot a javasolt megvalósítástól külön kérje. Logikánál a végső következtetést az érvényességi feltételeivel együtt kérje. Ezek a követelmények határozzák meg, mit tud az olvasó vagy az alkalmazás ténylegesen használni a következtetési szöveg után.\n\nA kontextus és az érdemi képességek határai\n\nA jelenleg kiadott konfiguráció 131,072-re állítja a maximális pozíciószámot. Ez e kiadás konfigurációs értéke, nem minden kiszolgáló interfészre örökölt ígéret. A fejlesztő 32,768 tokenes generálási beállítása az értékelés része; nem állapít meg külön, szigorú maximális válaszhosszt. Az eredeti Qwen Instruct modell kimeneti kapacitását szintén nem szabad saját specifikáció nélkül átvinni ebbe a módosított következtető kiadásba.\n\nEz szöveges modell. Matematikai feladat képe esetén a jelöléseket és feltételeket szöveggé kell alakítani a következtetési feladat előtt, a javasolt kód végrehajtásához pedig külön fejlesztési vagy számítási környezet szükséges. A desztilláció R1 példákkal végzett tanítást jelent, nem a tanítómodell automatikus futásidejű hívását vagy beépített, független ellenőrzőt.\n\nHasználja a név szerint meghatározott 14B ellenőrzőpontot egy definiált, kidolgozott választ igénylő feladathoz, és őrizze meg a probléma jelölésrendszerét, feltételezéseit és célzott eredményét. A gyakorlati cél olyan megoldás, amelyet az olvasó megvizsgálhat: mely feltételek érvényesek, miért következik minden fontos lépés, és milyen végső kifejezés, megvalósítás vagy következtetés válaszolja meg az eredeti kérdést.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Technikai példa angolul
Repair an algebraic division step\n\nA 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.A case split, a complete solution set and a substitution check for each candidate.The response checks the x - 3 = 0 case rather than silently dividing it away.deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14BA DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B a Qwen2.5-14B alapra és a DeepSeek-R1 által generált példákra épülő szöveges következtető ellenőrzőpont. Kidolgozott matematikai, programozási és logikai válaszokat támogat, a DeepSeek saját tokenizálójával, promptolási ajánlásaival és kiadási konfigurációjával.
Ez a leírás a modell képességeit ismerteti. Az Ailootban elérhető bemenetek, kimenetek és lehetőségek alább, a kiválasztott metódusnál láthatók.
A DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B a DeepSeek által kiadott 14B méretű, Qwen alapú következtető ellenőrzőpont. Alapja a Qwen2.5-14B, amelyet DeepSeek-R1 által előkészített példákkal finomhangoltak. Írott problémát vagy beszélgetést fogad, és olyan szöveget ad vissza, amely matematikai megoldást, a program működésének magyarázatát vagy több megadott feltételből levont következtetést tartalmazhat.
Következtetésátvitel és a név szerint meghatározott kiadás
A DeepSeek megkülönbözteti a teljes R1 és R1-Zero modelleket a Qwen és Llama alapokra desztillált sűrű modellektől. A desztillált kiadásoknál a tanítási adatok viszik át a nagyobb R1 modell következtetési mintáit egy másik ellenőrzőpontba. A 14B név ezt az adott Qwen alapot azonosítja; nem a teljes R1 architektúrát, a 32B desztillált ellenőrzőpontot vagy a szokásos Qwen2.5-14B-Instruct kiadást jelöli.
A fejlesztő 800,000 gondosan válogatott példát ír le a Qwen desztillált kiadásokhoz, és megjegyzi a konfigurációik és tokenizálóik változásait. E modell használatakor őrizze meg a DeepSeek kiadási beállításait. Ezek a változtatások akkor is számítanak, ha a modell eredete Qwen2.5. A 14B ellenőrzőpont saját konfigurációja 48 réteget, 40 lekérdezési figyelmi fejet és 8 kulcs/érték fejet ad meg, a maximális pozíciószámot 131,072-re állítva.
Mit adjon meg egy hasznos, kidolgozott válaszhoz
Oktatási feladathoz mellékelje a problémát és a tanuló megoldási kísérletét, majd jelölje meg a magyarázatra szoruló átmenetet. Kérje meg a modellt, hogy azonosítsa a releváns feltételt, ugyanazzal a jelölésrendszerrel magyarázza el a javítást, és csak az eredmény megállapításához szükséges mértékig folytassa. Ez a választ a tanuló tényleges nehézségéhez köti ahelyett, hogy nem kapcsolódó teljes leckét készítene.
Például a tanuló oszthatott egy kifejezéssel anélkül, hogy kimondta volna, lehet-e nulla. Adja meg az eredeti egyenletet, és kérdezze meg, milyen eseteket kell figyelembe venni az átalakítás előtt. A kívánt eredmény külön kezelheti a megengedett esetet, a kivételes esetet és a végső megoldáshalmazt. Ez javasolt matematikai feladat, amelyben a válasz formáját a feltétel határozza meg, nem az algebra magyarázatára irányuló általános kérés.
Programozási kérdéshez adja meg az algoritmust vagy függvényt és egy konkrét bemenetet. Kérdezze meg, hogyan változik az állapot, és miért következik belőle a visszaadott eredmény. Egy folytatás kifejezett korláttal kérhet módosított megvalósítást, például a nyilvános függvényszignatúra megtartásával vagy a bemenet módosításának elkerülésével. Mellékelje a releváns segédkódot és az elvárt működést, hogy a magyarázat ne függjön meg nem határozott megvalósítástól.
Logikai összehasonlításhoz azonosítsa az alternatívákat és az egyes alternatívák által teljesítendő feltételeket. Kérje az egyes megközelítések feltételezéseit, a választást kizáró ellentmondásokat és a fennmaradó tisztázatlan információkat. A végső eredmény ezután lehet tömör döntési táblázat, miközben a környező szöveg elmagyarázza, hogyan támasztják azt alá a megadott szabályok.
A DeepSeek promptolási ajánlásai
A fejlesztő a rendszerutasítás elhagyását és az összes utasítás közvetlenül a felhasználói promptba helyezését javasolja. A feladatot, a kimeneti követelményeket és a szükséges forrásanyagot együtt adja meg, világosan azonosítva, melyik szöveg a probléma, és melyik a válaszra vonatkozó utasítás. A kiadott tokenizálót és beszélgetési beállításokat használja ahelyett, hogy az eredeti Qwen formázását felcserélhetőnek tekintené.
A dokumentált temperature tartomány 0.5 és 0.7 közötti, az ajánlott érték 0.6. A DeepSeek ezt az ismétlés és az összefüggéstelen kimenet csökkentéséhez kapcsolja. Matematikai kérdésekhez kidolgozott választ javasol, a végső eredménnyel LaTeX-keretben. Olyan eseteket is leír, amikor a modell kihagyja a következtetési blokkot, és a kívánt következtetési munkafolyamat ösztönzésére a válasz nyitó következtetési jelölővel való kezdését javasolja.
Hasznos matematikai kimenet tartalmazhatja a választott módszert, az indokolt átalakításokat és egy külön végső kifejezést. Mondja meg, hogy az eredmény pontos vagy kerekített legyen-e, és adja meg a mértékegységeket, amikor számítanak. Kódnál a magyarázatot a javasolt megvalósítástól külön kérje. Logikánál a végső következtetést az érvényességi feltételeivel együtt kérje. Ezek a követelmények határozzák meg, mit tud az olvasó vagy az alkalmazás ténylegesen használni a következtetési szöveg után.
A kontextus és az érdemi képességek határai
A jelenleg kiadott konfiguráció 131,072-re állítja a maximális pozíciószámot. Ez e kiadás konfigurációs értéke, nem minden kiszolgáló interfészre örökölt ígéret. A fejlesztő 32,768 tokenes generálási beállítása az értékelés része; nem állapít meg külön, szigorú maximális válaszhosszt. Az eredeti Qwen Instruct modell kimeneti kapacitását szintén nem szabad saját specifikáció nélkül átvinni ebbe a módosított következtető kiadásba.
Ez szöveges modell. Matematikai feladat képe esetén a jelöléseket és feltételeket szöveggé kell alakítani a következtetési feladat előtt, a javasolt kód végrehajtásához pedig külön fejlesztési vagy számítási környezet szükséges. A desztilláció R1 példákkal végzett tanítást jelent, nem a tanítómodell automatikus futásidejű hívását vagy beépített, független ellenőrzőt.
Használja a név szerint meghatározott 14B ellenőrzőpontot egy definiált, kidolgozott választ igénylő feladathoz, és őrizze meg a probléma jelölésrendszerét, feltételezéseit és célzott eredményét. A gyakorlati cél olyan megoldás, amelyet az olvasó megvizsgálhat: mely feltételek érvényesek, miért következik minden fontos lépés, és milyen végső kifejezés, megvalósítás vagy következtetés válaszolja meg az eredeti kérdést.
POST /v1/chat/completionstexttext| Mező | Típus | Követelmény | Értékek és korlátok | Alapértelmezett |
|---|---|---|---|---|
Mezőmodel | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B | Alapértelmezett— |
Mezőmessages | Típusmessage[] | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok Minimális elemszám: 1 | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].role | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok Példák: system, user, assistant, tool, function Feltételek: Ezeket a szerepeket a forráskód kompatibilitási típusai kifejezetten reprezentálják; a pontos szerepkészlet továbbra is modellspecifikus. Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].content | Típusstring|content_part[]|null | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].tool_calls | Típustool_call[] | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].tool_call_id | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Akkor alkalmazandó, ha: role=tool; használja a ténylegesen visszaadott ID-t | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].name | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].reasoning_content | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Akkor alkalmazandó, ha: Küldje vissza a ténylegesen visszaadott gondolkodási tartalmat, ha ez a modell használja | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].reasoning_details | Típusobject|array | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőmax_tokens | Típusinteger | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Minimum: 1 Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőmax_completion_tokens | Típusinteger | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Minimum: 1 Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőstream | Típusboolean | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezettfalse |
Mezőstream_options.include_usage | Típusboolean | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőtemperature | Típusnumber | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőtop_p | Típusnumber | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőstop | Típusstring|string[] | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőtools | Típusfunction_tool[] | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőtools[].type | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok function Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőtools[].function.name | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok Akkor alkalmazandó, ha: Függvényeszköz megadva | Alapértelmezett— |
Mezőtools[].function.description | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőtools[].function.parameters | TípusJSON_schema | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőtool_choice | Típusstring|object | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőparallel_tool_calls | Típusboolean | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőresponse_format | Típusobject | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőreasoning_effort | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőreasoning | Típusobject | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőservice_tier | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőinstructions | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Kompatibilitási mező | Alapértelmezett— |
Mezőfunctions | Típusfunction[] | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőfunction_call | Típusstring|object | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőprompt_cache_options | Típusobject | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőmodalities | Típusstring[] | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok text | Alapértelmezett— |
Mezőprovider | Típusobject | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Feltételek: A provider.options elutasításra kerül ezen az Ultra szöveges útvonalon | Alapértelmezett— |
Mezőcache_control.ttl | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Feltételek: Az 1h elutasításra kerül a tényleges prompt-gyorsítótárazási helyeken | Alapértelmezett— |
Szöveg · UTF8 szöveg
messages[].content
| Paraméter | Szerződés |
|---|---|
Paramétercontent_type | Szerződésapplication/json |
Paraméterrequired | Szerződésmodel, messages |
Paramétermaterial_types | Szerződéstext |
Paramétermessages | Szerződésüzenettömb role/content szerkezettel |
Paraméterfile_material | Szerződésa tényleges UTF-8 dokumentum szó szerinti szövegként beillesztve; nincs kikövetkeztetett fájlazonosító |
Paraméteroptional_controls | Szerződésstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Paramétercontrol_scope | Szerződésmodellspecifikus; a felhasználói függvényeszközök eltérnek a hosztolt eszközöktől |
Paraméteroutput_modalities | Szerződéstext |
Paraméterhosted_operations | Szerződésfalse |
Paramétermultimodal_input_binding | Szerződésnull |
Életciklus: synchronous_or_streamed
Küldje el a pontos modellazonosítót a messages mellett.
A kontextushossz nem kimeneti felső korlát.
Egy szövegfájl szó szerinti szöveget adhat meg; a kép-/hang-/fájlobjektum-bemenetek pontos hozzárendelést igényelnek.
A díjszabás nem ad új kérési lehetőségeket. A támogatott paraméterek a kiválasztott módszernél szerepelnek.
| Beállítás | Díjtáblázat | Díj |
|---|---|---|
| BeállításTokenenkénti alapárak | DíjtáblázatAlapdíj | Díj Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0002 / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek $0.0002 / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0 / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba $0 / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token |
Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. A foglalás és az elszámolás működése →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson vagy SSE
Őrizzen meg minden teljes visszaadott választ, fájlt és tartalomrészt.
Őrizze meg az összes válaszváltozatot és azok tartalmát/eszközhívásait/gondolkodási tartalmát. SSE esetén válaszváltozat- és eszközindex szerint állítsa össze a részleges frissítéseket, és tartsa meg a végső befejezési okot és a használati adatokat.
Őrizze meg a kérés-/válaszazonosítókat és a fejléceket. Nincs megadva általános URL a szöveges feladatok lekéréséhez.
| Mező | Típus |
|---|---|
Mezőchoices[].index | Típusinteger |
Mezőchoices[].message.content | Típusstring|null |
Mezőchoices[].message.tool_calls | Típustool_call[] |
Mezőchoices[].message.reasoning_content | Típusstring |
Mezőchoices[].message.reasoning_details | Típusobject|array |
Mezőchoices[].finish_reason | Típusstring|null |
Mezőusage | Típusobject |
| Válasz | Feltétel | Következő lépés |
|---|---|---|
Válasz400 · invalid_request_error | FeltételÉrvénytelen kötelező mezők, az anyag érvénytelen reprezentációja vagy érvénytelen paraméterérték | Következő lépésJavítsa a jelzett mezőket egy új létrehozási kérés előtt. |
Ailoot Ultra deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B
Használja a fent látható metódusútvonalakat.
deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14BA DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B a Qwen2.5-14B alapra és a DeepSeek-R1 által generált példákra épülő szöveges következtető ellenőrzőpont. Kidolgozott matematikai, programozási és logikai válaszokat támogat, a DeepSeek saját tokenizálójával, promptolási ajánlásaival és kiadási konfigurációjával.
Ez a leírás a modell képességeit ismerteti. Az Ailootban elérhető bemenetek, kimenetek és lehetőségek alább, a kiválasztott metódusnál láthatók.
A DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B a DeepSeek által kiadott 14B méretű, Qwen alapú következtető ellenőrzőpont. Alapja a Qwen2.5-14B, amelyet DeepSeek-R1 által előkészített példákkal finomhangoltak. Írott problémát vagy beszélgetést fogad, és olyan szöveget ad vissza, amely matematikai megoldást, a program működésének magyarázatát vagy több megadott feltételből levont következtetést tartalmazhat.
Következtetésátvitel és a név szerint meghatározott kiadás
A DeepSeek megkülönbözteti a teljes R1 és R1-Zero modelleket a Qwen és Llama alapokra desztillált sűrű modellektől. A desztillált kiadásoknál a tanítási adatok viszik át a nagyobb R1 modell következtetési mintáit egy másik ellenőrzőpontba. A 14B név ezt az adott Qwen alapot azonosítja; nem a teljes R1 architektúrát, a 32B desztillált ellenőrzőpontot vagy a szokásos Qwen2.5-14B-Instruct kiadást jelöli.
A fejlesztő 800,000 gondosan válogatott példát ír le a Qwen desztillált kiadásokhoz, és megjegyzi a konfigurációik és tokenizálóik változásait. E modell használatakor őrizze meg a DeepSeek kiadási beállításait. Ezek a változtatások akkor is számítanak, ha a modell eredete Qwen2.5. A 14B ellenőrzőpont saját konfigurációja 48 réteget, 40 lekérdezési figyelmi fejet és 8 kulcs/érték fejet ad meg, a maximális pozíciószámot 131,072-re állítva.
Mit adjon meg egy hasznos, kidolgozott válaszhoz
Oktatási feladathoz mellékelje a problémát és a tanuló megoldási kísérletét, majd jelölje meg a magyarázatra szoruló átmenetet. Kérje meg a modellt, hogy azonosítsa a releváns feltételt, ugyanazzal a jelölésrendszerrel magyarázza el a javítást, és csak az eredmény megállapításához szükséges mértékig folytassa. Ez a választ a tanuló tényleges nehézségéhez köti ahelyett, hogy nem kapcsolódó teljes leckét készítene.
Például a tanuló oszthatott egy kifejezéssel anélkül, hogy kimondta volna, lehet-e nulla. Adja meg az eredeti egyenletet, és kérdezze meg, milyen eseteket kell figyelembe venni az átalakítás előtt. A kívánt eredmény külön kezelheti a megengedett esetet, a kivételes esetet és a végső megoldáshalmazt. Ez javasolt matematikai feladat, amelyben a válasz formáját a feltétel határozza meg, nem az algebra magyarázatára irányuló általános kérés.
Programozási kérdéshez adja meg az algoritmust vagy függvényt és egy konkrét bemenetet. Kérdezze meg, hogyan változik az állapot, és miért következik belőle a visszaadott eredmény. Egy folytatás kifejezett korláttal kérhet módosított megvalósítást, például a nyilvános függvényszignatúra megtartásával vagy a bemenet módosításának elkerülésével. Mellékelje a releváns segédkódot és az elvárt működést, hogy a magyarázat ne függjön meg nem határozott megvalósítástól.
Logikai összehasonlításhoz azonosítsa az alternatívákat és az egyes alternatívák által teljesítendő feltételeket. Kérje az egyes megközelítések feltételezéseit, a választást kizáró ellentmondásokat és a fennmaradó tisztázatlan információkat. A végső eredmény ezután lehet tömör döntési táblázat, miközben a környező szöveg elmagyarázza, hogyan támasztják azt alá a megadott szabályok.
A DeepSeek promptolási ajánlásai
A fejlesztő a rendszerutasítás elhagyását és az összes utasítás közvetlenül a felhasználói promptba helyezését javasolja. A feladatot, a kimeneti követelményeket és a szükséges forrásanyagot együtt adja meg, világosan azonosítva, melyik szöveg a probléma, és melyik a válaszra vonatkozó utasítás. A kiadott tokenizálót és beszélgetési beállításokat használja ahelyett, hogy az eredeti Qwen formázását felcserélhetőnek tekintené.
A dokumentált temperature tartomány 0.5 és 0.7 közötti, az ajánlott érték 0.6. A DeepSeek ezt az ismétlés és az összefüggéstelen kimenet csökkentéséhez kapcsolja. Matematikai kérdésekhez kidolgozott választ javasol, a végső eredménnyel LaTeX-keretben. Olyan eseteket is leír, amikor a modell kihagyja a következtetési blokkot, és a kívánt következtetési munkafolyamat ösztönzésére a válasz nyitó következtetési jelölővel való kezdését javasolja.
Hasznos matematikai kimenet tartalmazhatja a választott módszert, az indokolt átalakításokat és egy külön végső kifejezést. Mondja meg, hogy az eredmény pontos vagy kerekített legyen-e, és adja meg a mértékegységeket, amikor számítanak. Kódnál a magyarázatot a javasolt megvalósítástól külön kérje. Logikánál a végső következtetést az érvényességi feltételeivel együtt kérje. Ezek a követelmények határozzák meg, mit tud az olvasó vagy az alkalmazás ténylegesen használni a következtetési szöveg után.
A kontextus és az érdemi képességek határai
A jelenleg kiadott konfiguráció 131,072-re állítja a maximális pozíciószámot. Ez e kiadás konfigurációs értéke, nem minden kiszolgáló interfészre örökölt ígéret. A fejlesztő 32,768 tokenes generálási beállítása az értékelés része; nem állapít meg külön, szigorú maximális válaszhosszt. Az eredeti Qwen Instruct modell kimeneti kapacitását szintén nem szabad saját specifikáció nélkül átvinni ebbe a módosított következtető kiadásba.
Ez szöveges modell. Matematikai feladat képe esetén a jelöléseket és feltételeket szöveggé kell alakítani a következtetési feladat előtt, a javasolt kód végrehajtásához pedig külön fejlesztési vagy számítási környezet szükséges. A desztilláció R1 példákkal végzett tanítást jelent, nem a tanítómodell automatikus futásidejű hívását vagy beépített, független ellenőrzőt.
Használja a név szerint meghatározott 14B ellenőrzőpontot egy definiált, kidolgozott választ igénylő feladathoz, és őrizze meg a probléma jelölésrendszerét, feltételezéseit és célzott eredményét. A gyakorlati cél olyan megoldás, amelyet az olvasó megvizsgálhat: mely feltételek érvényesek, miért következik minden fontos lépés, és milyen végső kifejezés, megvalósítás vagy következtetés válaszolja meg az eredeti kérdést.
POST /v1/messagestextjson, sse| Mező | Típus | Követelmény | Értékek és korlátok | Alapértelmezett |
|---|---|---|---|---|
Mezőmodel | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B | Alapértelmezett— |
Mezőmessages | Típusmessage[] | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].role | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok user, assistant | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].content | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőmax_tokens | Típusinteger | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőstream | Típusboolean | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezettfalse |
Szöveg · UTF-8 szöveg
messages[].content karakterlánc
| Paraméter | Szerződés |
|---|---|
Paramétercontent_type | Szerződésapplication/json |
Paraméterrequired | Szerződésmodel, messages, max_tokens |
Paraméteroptional_controls | Szerződésstream |
Paramétermaterial_types | Szerződéstext |
Paramétertext_file_material | SzerződésOlvassa el a tényleges UTF-8 dokumentumot, és tegye a szövegét a jelzett bemeneti karakterláncba vagy az üzenettartalom karakterláncába. |
Életciklus: synchronous_or_streamed
A díjszabás nem ad új kérési lehetőségeket. A támogatott paraméterek a kiválasztott módszernél szerepelnek.
| Beállítás | Díjtáblázat | Díj |
|---|---|---|
| BeállításTokenenkénti alapárak | DíjtáblázatAlapdíj | Díj Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0002 / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek $0.0002 / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0 / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba $0 / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token |
Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. A foglalás és az elszámolás működése →
{\n "model": "deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B', '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 vagy SSE
Őrizzen meg minden teljes visszaadott választ, fájlt és tartalomrészt.
Őrizze meg az összes tartalomblokkot, a gondolkodási tartalom aláírásait és a tényleges eszközhasználati ID-kat. Állítsa össze az összes SSE-blokk részleges frissítését; az első szövegblokk nem a teljes kimenet.
Őrizze meg a kérés-/válaszazonosítókat és a fejléceket. Nincs megadva általános URL a szöveges feladatok lekéréséhez.
| Mező | Típus |
|---|---|
Mezőid | Típusstring |
Mezőmodel | Típusstring |
Mezőcontent[] | Típustext|thinking|tool_use|other content block |
Mezőstop_reason | Típusstring|null |
Mezőusage | Típusobject |
| Válasz | Feltétel | Következő lépés |
|---|---|---|
Válasz400 · invalid_request_error | FeltételÉrvénytelen kötelező mezők, az anyag érvénytelen reprezentációja vagy érvénytelen paraméterérték | Következő lépésJavítsa a jelzett mezőket egy új létrehozási kérés előtt. |
Ailoot Ultra deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B
Használja a fent látható metódusútvonalakat.
Technikai példa angolul
Repair an algebraic division step\n\nA 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.A case split, a complete solution set and a substitution check for each candidate.The response checks the x - 3 = 0 case rather than silently dividing it away.