DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B yra DeepSeek 32B dydžio tankioji samprotavimo kontrolinė versija, sukurta Qwen2.5-32B pagrindu. DeepSeek papildomai apmoko pagrindą DeepSeek-R1 sugeneruotais samprotavimo pavyzdžiais. Rezultatas – atskiras tekstinis modelis problemoms, kurioms reikia kelių susijusių žingsnių, pavyzdžiui, matematiniam išvedimui, algoritminiam klausimui ar samprotavimui pagal apribojimus.
Kuo ši distiliacija skiriasi nuo viso R1 modelio
Gamintojo leidime atskiriami DeepSeek-R1-Zero, DeepSeek-R1 ir distiliuoti modeliai, pagrįsti Qwen ar Llama. Visa R1 linija ugdo samprotavimą per savo apmokymo eigą; distiliavimo etapas perkelia R1 sugeneruotuose pavyzdžiuose užfiksuotus šablonus į atskiras tankiąsias kontrolines versijas. Šis įrašas yra Qwen pagrįstas 32B distiliuotas leidimas, o ne visas R1 modelis, R1-Zero ar nepakeistas Qwen2.5-32B pagrindas.
Išleisti Qwen distiliuoti modeliai papildomai apmokyti naudojant 800,000 atrinktų pavyzdžių. DeepSeek taip pat keičia jų konfigūracijas bei žetonizatorius ir nurodo naudotojams šiuos nustatymus išlaikyti. Apmokymo kilmė paaiškina samprotavimo kryptį, o pavadinta kontrolinė versija ir jos konfigūracija apibrėžia faktinį leidimą. Tai nereiškia, kad atsakant į kiekvieną naują klausimą automatiškai konsultuojamasi su didesniu mokytojo modeliu.
32B kontrolinės versijos konfigūracija naudoja priežastinio kalbinio modelio architektūrą su 64 sluoksniais, 40 užklausos dėmesio galvučių ir 8 rakto bei reikšmės galvutėmis. Didžiausias pozicijų skaičius – 131,072. Šis konfigūracijos skaičius taikomas išleistam modeliui; pavyzdinės aptarnavimo komandos ar kito R1 šeimos nario nereikėtų laikyti tuo pačiu konteksto nustatymu. Modelis priima tekstą ir generuoja tekstą, o ne priima vaizdą ar kuria vaizdinį arba garso artefaktą.
Matematinės ar programavimo užduoties paruošimas
Matematiniam uždaviniui pateikite visą sąlygą, apibrėžkite kintamuosius ir nurodykite sritį ar prielaidas. Įvardykite, ar galutinis rezultatas turi būti tikslus reiškinys, skaitinis artinys, ar teiginio įrodymas. Naudingoje užklausoje galima prašyti išvedimo, po jo – galutinio reiškinio ir patikros pagal pradines sąlygas. Gamintojas rekomenduoja išspręstą matematinį atsakymą su galutiniu rezultatu LaTeX rėmelyje.
Algoritmo problemai pateikite įvesties intervalą, reikiamą išvestį ir sprendimo apribojimus. Paprašykite metodo, realizacijos ir paaiškinimo, kodėl ji išsaugo reikiamą savybę. Jei problema susijusi su esamu kodu, pateikite susijusią funkciją, netikėtą elgseną sukeliančią įvestį ir laukiamą rezultatą. Atsakymas gali palyginti faktinę vykdymo eigą su numatyta ir pasiūlyti pataisą; programos vykdymas bei patikra yra atskiri programos žingsniai.
Apribojimų problemai aiškiai išvardykite leidžiamus pasirinkimus ir ryšius. Pavyzdžiui, planavimo užklausoje galima pateikti dalyvius, jų prieinamumą ir taisykles, dėl kurių du paskyrimai nesuderinami. Paprašykite siūlomo paskirstymo, kiekvieną sprendimą pagrindžiančios taisyklės ir reikalaukite, kad neišspręstos sąlygos liktų matomos. Taip samprotavimo užduotį galima patikrinti, užuot prašius modelio rinktis be pagrindinių apribojimų.
Konkrečios gamintojo naudojimo rekomendacijos
DeepSeek šiai serijai rekomenduoja visas instrukcijas pateikti naudotojo užklausoje ir vengti atskiros sisteminės užklausos. Tai skiriasi nuo bendro pokalbio šablono, kuris užduočiai apibrėžti remiasi sistemine žinute. Prašomą atsakymo formatą, pirminę medžiagą ir tikrąjį klausimą pateikite kartu, aiškiai atskirdami jų ribas.
Rekomenduojamas temperatūros intervalas yra nuo 0.5 iki 0.7, pirmenybę teikiant 0.6. Gamintojas šią rekomendaciją sieja su pasikartojimų ar nerišlios išvesties vengimu. Jis taip pat pažymi, kad kai kurios užklausos gali sukurti tuščią samprotavimo bloką, ir rekomenduoja išvestį pradėti atidarančia samprotavimo žyma. Tai rekomendacijos išleistai samprotavimo darbo eigai, o ne garantija, kad vienas nustatymas užtikrina teisingumą.
Praktiškoje atsakymo specifikacijoje galima prašyti metodo paaiškinimo, svarbių pagrįstų žingsnių ir atskiro galutinio artefakto. Matematinėje užduotyje galutinį rezultatą pateikite rėmelyje. Programavimo užduotyje atskirkite kodą nuo jo prielaidų ir pavyzdinių įvesčių. Loginėje užduotyje kiekvieną išvadą laikykite susietą su ją pagrindžiančia taisykle ar pateiktu faktu. Taip samprotavimo tekstas ir programai reikalingas rezultatas gali atlikti skirtingas paskirtis.
Konteksto, išvesties ir integracijos ribos
Išleistos konfigūracijos didžiausias 131,072 pozicijų skaičius turėtų būti vertinamas kartu su visa užklausa ir sugeneruotu samprotavimu. Vertinimui gamintojas naudoja 32,768 žetonų generavimo nustatymą, tačiau šis eksperimentinis nustatymas nėra paskelbta atskira šios kontrolinės versijos išvesties talpos specifikacija. Neišveskite atsakymo ribos iš etaloninio testo sąrankos ir neperkelkite originalaus Qwen Instruct leidimo 8,192 žetonų išvesties skaičiaus į pakeistą distiliuotą leidimą.
Įvestis sutelkite į tikrąjį matematinį, programavimo ar loginį klausimą ir nurodykite norimą galutinę formą. Išorinį skaičiuotuvą, saugyklą, dokumento analizatorių ar paieškos funkciją turi pateikti aplinkinė programa; vien tekstinės samprotavimo kontrolinės versijos pasirinkimas jų neįtraukia. Naudingas rezultatas yra rašytinis sprendimas ar siūloma realizacija, kurios prielaidos, metodas ir galutinis atsakymas atitinka pateiktą problemą.
", "aboutText": "DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B yra DeepSeek 32B dydžio tankioji samprotavimo kontrolinė versija, sukurta Qwen2.5-32B pagrindu. DeepSeek papildomai apmoko pagrindą DeepSeek-R1 sugeneruotais samprotavimo pavyzdžiais. Rezultatas – atskiras tekstinis modelis problemoms, kurioms reikia kelių susijusių žingsnių, pavyzdžiui, matematiniam išvedimui, algoritminiam klausimui ar samprotavimui pagal apribojimus.\n\nKuo ši distiliacija skiriasi nuo viso R1 modelio\n\nGamintojo leidime atskiriami DeepSeek-R1-Zero, DeepSeek-R1 ir distiliuoti modeliai, pagrįsti Qwen ar Llama. Visa R1 linija ugdo samprotavimą per savo apmokymo eigą; distiliavimo etapas perkelia R1 sugeneruotuose pavyzdžiuose užfiksuotus šablonus į atskiras tankiąsias kontrolines versijas. Šis įrašas yra Qwen pagrįstas 32B distiliuotas leidimas, o ne visas R1 modelis, R1-Zero ar nepakeistas Qwen2.5-32B pagrindas.\n\nIšleisti Qwen distiliuoti modeliai papildomai apmokyti naudojant 800,000 atrinktų pavyzdžių. DeepSeek taip pat keičia jų konfigūracijas bei žetonizatorius ir nurodo naudotojams šiuos nustatymus išlaikyti. Apmokymo kilmė paaiškina samprotavimo kryptį, o pavadinta kontrolinė versija ir jos konfigūracija apibrėžia faktinį leidimą. Tai nereiškia, kad atsakant į kiekvieną naują klausimą automatiškai konsultuojamasi su didesniu mokytojo modeliu.\n\n32B kontrolinės versijos konfigūracija naudoja priežastinio kalbinio modelio architektūrą su 64 sluoksniais, 40 užklausos dėmesio galvučių ir 8 rakto bei reikšmės galvutėmis. Didžiausias pozicijų skaičius – 131,072. Šis konfigūracijos skaičius taikomas išleistam modeliui; pavyzdinės aptarnavimo komandos ar kito R1 šeimos nario nereikėtų laikyti tuo pačiu konteksto nustatymu. Modelis priima tekstą ir generuoja tekstą, o ne priima vaizdą ar kuria vaizdinį arba garso artefaktą.\n\nMatematinės ar programavimo užduoties paruošimas\n\nMatematiniam uždaviniui pateikite visą sąlygą, apibrėžkite kintamuosius ir nurodykite sritį ar prielaidas. Įvardykite, ar galutinis rezultatas turi būti tikslus reiškinys, skaitinis artinys, ar teiginio įrodymas. Naudingoje užklausoje galima prašyti išvedimo, po jo – galutinio reiškinio ir patikros pagal pradines sąlygas. Gamintojas rekomenduoja išspręstą matematinį atsakymą su galutiniu rezultatu LaTeX rėmelyje.\n\nAlgoritmo problemai pateikite įvesties intervalą, reikiamą išvestį ir sprendimo apribojimus. Paprašykite metodo, realizacijos ir paaiškinimo, kodėl ji išsaugo reikiamą savybę. Jei problema susijusi su esamu kodu, pateikite susijusią funkciją, netikėtą elgseną sukeliančią įvestį ir laukiamą rezultatą. Atsakymas gali palyginti faktinę vykdymo eigą su numatyta ir pasiūlyti pataisą; programos vykdymas bei patikra yra atskiri programos žingsniai.\n\nApribojimų problemai aiškiai išvardykite leidžiamus pasirinkimus ir ryšius. Pavyzdžiui, planavimo užklausoje galima pateikti dalyvius, jų prieinamumą ir taisykles, dėl kurių du paskyrimai nesuderinami. Paprašykite siūlomo paskirstymo, kiekvieną sprendimą pagrindžiančios taisyklės ir reikalaukite, kad neišspręstos sąlygos liktų matomos. Taip samprotavimo užduotį galima patikrinti, užuot prašius modelio rinktis be pagrindinių apribojimų.\n\nKonkrečios gamintojo naudojimo rekomendacijos\n\nDeepSeek šiai serijai rekomenduoja visas instrukcijas pateikti naudotojo užklausoje ir vengti atskiros sisteminės užklausos. Tai skiriasi nuo bendro pokalbio šablono, kuris užduočiai apibrėžti remiasi sistemine žinute. Prašomą atsakymo formatą, pirminę medžiagą ir tikrąjį klausimą pateikite kartu, aiškiai atskirdami jų ribas.\n\nRekomenduojamas temperatūros intervalas yra nuo 0.5 iki 0.7, pirmenybę teikiant 0.6. Gamintojas šią rekomendaciją sieja su pasikartojimų ar nerišlios išvesties vengimu. Jis taip pat pažymi, kad kai kurios užklausos gali sukurti tuščią samprotavimo bloką, ir rekomenduoja išvestį pradėti atidarančia samprotavimo žyma. Tai rekomendacijos išleistai samprotavimo darbo eigai, o ne garantija, kad vienas nustatymas užtikrina teisingumą.\n\nPraktiškoje atsakymo specifikacijoje galima prašyti metodo paaiškinimo, svarbių pagrįstų žingsnių ir atskiro galutinio artefakto. Matematinėje užduotyje galutinį rezultatą pateikite rėmelyje. Programavimo užduotyje atskirkite kodą nuo jo prielaidų ir pavyzdinių įvesčių. Loginėje užduotyje kiekvieną išvadą laikykite susietą su ją pagrindžiančia taisykle ar pateiktu faktu. Taip samprotavimo tekstas ir programai reikalingas rezultatas gali atlikti skirtingas paskirtis.\n\nKonteksto, išvesties ir integracijos ribos\n\nIšleistos konfigūracijos didžiausias 131,072 pozicijų skaičius turėtų būti vertinamas kartu su visa užklausa ir sugeneruotu samprotavimu. Vertinimui gamintojas naudoja 32,768 žetonų generavimo nustatymą, tačiau šis eksperimentinis nustatymas nėra paskelbta atskira šios kontrolinės versijos išvesties talpos specifikacija. Neišveskite atsakymo ribos iš etaloninio testo sąrankos ir neperkelkite originalaus Qwen Instruct leidimo 8,192 žetonų išvesties skaičiaus į pakeistą distiliuotą leidimą.\n\nĮvestis sutelkite į tikrąjį matematinį, programavimo ar loginį klausimą ir nurodykite norimą galutinę formą. Išorinį skaičiuotuvą, saugyklą, dokumento analizatorių ar paieškos funkciją turi pateikti aplinkinė programa; vien tekstinės samprotavimo kontrolinės versijos pasirinkimas jų neįtraukia. Naudingas rezultatas yra rašytinis sprendimas ar siūloma realizacija, kurios prielaidos, metodas ir galutinis atsakymas atitinka pateiktą problemą.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Techninis pavyzdys anglų kalba
Solve a bounded scheduling problem\n\nSchedule three one-hour interviews in slots 09:00, 10:00 and 11:00. Ada cannot attend 09:00; Ben cannot attend 11:00; Chen must be before Ada. Each person gets one distinct slot. Give a valid schedule, explain how each constraint is satisfied and state whether another schedule is possible.A person-to-slot table, a constraint check and a justified uniqueness or non-uniqueness conclusion.Check all three constraints and distinct slots directly against the proposed schedule.deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32BDeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B – tai tankusis tekstinio samprotavimo modelis, papildomai derintas iš Qwen2.5-32B su DeepSeek-R1 pavyzdžiais. Jis skirtas daugiapakopėms matematikos, programavimo ir logikos užduotims, su gamintojo užklausų rengimo ypatumais ir 131,072 pozicijų leidimo konfigūracija.
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B yra DeepSeek 32B dydžio tankioji samprotavimo kontrolinė versija, sukurta Qwen2.5-32B pagrindu. DeepSeek papildomai apmoko pagrindą DeepSeek-R1 sugeneruotais samprotavimo pavyzdžiais. Rezultatas – atskiras tekstinis modelis problemoms, kurioms reikia kelių susijusių žingsnių, pavyzdžiui, matematiniam išvedimui, algoritminiam klausimui ar samprotavimui pagal apribojimus.
Kuo ši distiliacija skiriasi nuo viso R1 modelio
Gamintojo leidime atskiriami DeepSeek-R1-Zero, DeepSeek-R1 ir distiliuoti modeliai, pagrįsti Qwen ar Llama. Visa R1 linija ugdo samprotavimą per savo apmokymo eigą; distiliavimo etapas perkelia R1 sugeneruotuose pavyzdžiuose užfiksuotus šablonus į atskiras tankiąsias kontrolines versijas. Šis įrašas yra Qwen pagrįstas 32B distiliuotas leidimas, o ne visas R1 modelis, R1-Zero ar nepakeistas Qwen2.5-32B pagrindas.
Išleisti Qwen distiliuoti modeliai papildomai apmokyti naudojant 800,000 atrinktų pavyzdžių. DeepSeek taip pat keičia jų konfigūracijas bei žetonizatorius ir nurodo naudotojams šiuos nustatymus išlaikyti. Apmokymo kilmė paaiškina samprotavimo kryptį, o pavadinta kontrolinė versija ir jos konfigūracija apibrėžia faktinį leidimą. Tai nereiškia, kad atsakant į kiekvieną naują klausimą automatiškai konsultuojamasi su didesniu mokytojo modeliu.
32B kontrolinės versijos konfigūracija naudoja priežastinio kalbinio modelio architektūrą su 64 sluoksniais, 40 užklausos dėmesio galvučių ir 8 rakto bei reikšmės galvutėmis. Didžiausias pozicijų skaičius – 131,072. Šis konfigūracijos skaičius taikomas išleistam modeliui; pavyzdinės aptarnavimo komandos ar kito R1 šeimos nario nereikėtų laikyti tuo pačiu konteksto nustatymu. Modelis priima tekstą ir generuoja tekstą, o ne priima vaizdą ar kuria vaizdinį arba garso artefaktą.
Matematinės ar programavimo užduoties paruošimas
Matematiniam uždaviniui pateikite visą sąlygą, apibrėžkite kintamuosius ir nurodykite sritį ar prielaidas. Įvardykite, ar galutinis rezultatas turi būti tikslus reiškinys, skaitinis artinys, ar teiginio įrodymas. Naudingoje užklausoje galima prašyti išvedimo, po jo – galutinio reiškinio ir patikros pagal pradines sąlygas. Gamintojas rekomenduoja išspręstą matematinį atsakymą su galutiniu rezultatu LaTeX rėmelyje.
Algoritmo problemai pateikite įvesties intervalą, reikiamą išvestį ir sprendimo apribojimus. Paprašykite metodo, realizacijos ir paaiškinimo, kodėl ji išsaugo reikiamą savybę. Jei problema susijusi su esamu kodu, pateikite susijusią funkciją, netikėtą elgseną sukeliančią įvestį ir laukiamą rezultatą. Atsakymas gali palyginti faktinę vykdymo eigą su numatyta ir pasiūlyti pataisą; programos vykdymas bei patikra yra atskiri programos žingsniai.
Apribojimų problemai aiškiai išvardykite leidžiamus pasirinkimus ir ryšius. Pavyzdžiui, planavimo užklausoje galima pateikti dalyvius, jų prieinamumą ir taisykles, dėl kurių du paskyrimai nesuderinami. Paprašykite siūlomo paskirstymo, kiekvieną sprendimą pagrindžiančios taisyklės ir reikalaukite, kad neišspręstos sąlygos liktų matomos. Taip samprotavimo užduotį galima patikrinti, užuot prašius modelio rinktis be pagrindinių apribojimų.
Konkrečios gamintojo naudojimo rekomendacijos
DeepSeek šiai serijai rekomenduoja visas instrukcijas pateikti naudotojo užklausoje ir vengti atskiros sisteminės užklausos. Tai skiriasi nuo bendro pokalbio šablono, kuris užduočiai apibrėžti remiasi sistemine žinute. Prašomą atsakymo formatą, pirminę medžiagą ir tikrąjį klausimą pateikite kartu, aiškiai atskirdami jų ribas.
Rekomenduojamas temperatūros intervalas yra nuo 0.5 iki 0.7, pirmenybę teikiant 0.6. Gamintojas šią rekomendaciją sieja su pasikartojimų ar nerišlios išvesties vengimu. Jis taip pat pažymi, kad kai kurios užklausos gali sukurti tuščią samprotavimo bloką, ir rekomenduoja išvestį pradėti atidarančia samprotavimo žyma. Tai rekomendacijos išleistai samprotavimo darbo eigai, o ne garantija, kad vienas nustatymas užtikrina teisingumą.
Praktiškoje atsakymo specifikacijoje galima prašyti metodo paaiškinimo, svarbių pagrįstų žingsnių ir atskiro galutinio artefakto. Matematinėje užduotyje galutinį rezultatą pateikite rėmelyje. Programavimo užduotyje atskirkite kodą nuo jo prielaidų ir pavyzdinių įvesčių. Loginėje užduotyje kiekvieną išvadą laikykite susietą su ją pagrindžiančia taisykle ar pateiktu faktu. Taip samprotavimo tekstas ir programai reikalingas rezultatas gali atlikti skirtingas paskirtis.
Konteksto, išvesties ir integracijos ribos
Išleistos konfigūracijos didžiausias 131,072 pozicijų skaičius turėtų būti vertinamas kartu su visa užklausa ir sugeneruotu samprotavimu. Vertinimui gamintojas naudoja 32,768 žetonų generavimo nustatymą, tačiau šis eksperimentinis nustatymas nėra paskelbta atskira šios kontrolinės versijos išvesties talpos specifikacija. Neišveskite atsakymo ribos iš etaloninio testo sąrankos ir neperkelkite originalaus Qwen Instruct leidimo 8,192 žetonų išvesties skaičiaus į pakeistą distiliuotą leidimą.
Įvestis sutelkite į tikrąjį matematinį, programavimo ar loginį klausimą ir nurodykite norimą galutinę formą. Išorinį skaičiuotuvą, saugyklą, dokumento analizatorių ar paieškos funkciją turi pateikti aplinkinė programa; vien tekstinės samprotavimo kontrolinės versijos pasirinkimas jų neįtraukia. Naudingas rezultatas yra rašytinis sprendimas ar siūloma realizacija, kurios prielaidos, metodas ir galutinis atsakymas atitinka pateiktą problemą.
POST /v1/chat/completionstexttext| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B | Numatyta— |
Laukasmessages | Tipasmessage[] | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausias elementų skaičius: 1 | Numatyta— |
Laukasmessages[].role | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Pavyzdžiai: system, user, assistant, tool, function Sąlygos: Šie vaidmenys aiškiai išreikšti šaltinio kodo suderinamumo tipuose; tikslus vaidmenų rinkinys priklauso nuo konkretaus modelio. Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasmessages[].content | Tipasstring|content_part[]|null | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmessages[].tool_calls | Tipastool_call[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmessages[].tool_call_id | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: role=tool; naudokite tikrąjį grąžintą ID | Numatyta— |
Laukasmessages[].name | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmessages[].reasoning_content | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: Grąžinkite tikrąjį gautą samprotavimą ten, kur šis modelis jį naudoja | Numatyta— |
Laukasmessages[].reasoning_details | Tipasobject|array | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasmax_tokens | Tipasinteger | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasmax_completion_tokens | Tipasinteger | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasstream | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
Laukasstream_options.include_usage | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastemperature | Tipasnumber | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastop_p | Tipasnumber | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasstop | Tipasstring|string[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastools | Tipasfunction_tool[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastools[].type | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos function Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastools[].function.name | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: pateiktas funkcijos tipo įrankis | Numatyta— |
Laukastools[].function.description | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukastools[].function.parameters | TipasJSON_schema | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukastool_choice | Tipasstring|object | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasparallel_tool_calls | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasresponse_format | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasreasoning_effort | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasreasoning | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasservice_tier | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasinstructions | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Suderinamumo laukas | Numatyta— |
Laukasfunctions | Tipasfunction[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasfunction_call | Tipasstring|object | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasprompt_cache_options | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasmodalities | Tipasstring[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos text | Numatyta— |
Laukasprovider | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Sąlygos: provider.options šiame Ultra teksto maršrute atmetamas | Numatyta— |
Laukascache_control.ttl | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Sąlygos: 1h atmetamas tikrosiose užklausų podėlio vietose | Numatyta— |
Tekstas · UTF8 tekstas
messages[].content
| Parametras | Specifikacija |
|---|---|
Parametrascontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parametrasrequired | Specifikacijamodel, messages |
Parametrasmaterial_types | Specifikacijatext |
Parametrasmessages | Specifikacijapranešimų masyvas su role/content struktūra |
Parametrasfile_material | Specifikacijatikrasis UTF-8 dokumentas įterptas kaip pažodinis tekstas; failo ID nenumanomas |
Parametrasoptional_controls | Specifikacijastream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametrascontrol_scope | Specifikacijapriklauso nuo modelio; naudotojo funkcijų įrankiai skiriasi nuo priglobtų įrankių |
Parametrasoutput_modalities | Specifikacijatext |
Parametrashosted_operations | Specifikacijafalse |
Parametrasmultimodal_input_binding | Specifikacijanull |
Gyvavimo ciklas: synchronous_or_streamed
Siųskite tikslų modelio ID kartu su messages.
Konteksto ilgis nėra išvesties limitas.
Teksto failas gali pateikti pažodinį tekstą; vaizdų / garso / failų objektų įvestims reikia tikslaus susiejimo.
Tarifų informacija neprideda užklausos parinkčių. Palaikomi parametrai nurodyti prie pasirinkto metodo.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Mokestis |
|---|---|---|
| KonfigūracijaBaziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.00036 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.00036 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →
set -eu\n: "${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-32B", "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-32B',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-32B',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 arba SSE
Išsaugokite kiekvieną visą grąžintą atsakymą, failą ir turinio dalį.
Išsaugokite kiekvieną variantą ir jo turinį / įrankių iškvietimus / samprotavimą. SSE prieaugius surinkite pagal varianto / įrankio indeksą; išsaugokite galutinę užbaigimo priežastį ir naudojimo duomenis.
Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas.
| Laukas | Tipas |
|---|---|
Laukaschoices[].index | Tipasinteger |
Laukaschoices[].message.content | Tipasstring|null |
Laukaschoices[].message.tool_calls | Tipastool_call[] |
Laukaschoices[].message.reasoning_content | Tipasstring |
Laukaschoices[].message.reasoning_details | Tipasobject|array |
Laukaschoices[].finish_reason | Tipasstring|null |
Laukasusage | Tipasobject |
| Atsakymas | Sąlyga | Kitas žingsnis |
|---|---|---|
Atsakymas400 · invalid_request_error | SąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė | Kitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus. |
Ailoot Ultra deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B
Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.
deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32BDeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B – tai tankusis tekstinio samprotavimo modelis, papildomai derintas iš Qwen2.5-32B su DeepSeek-R1 pavyzdžiais. Jis skirtas daugiapakopėms matematikos, programavimo ir logikos užduotims, su gamintojo užklausų rengimo ypatumais ir 131,072 pozicijų leidimo konfigūracija.
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B yra DeepSeek 32B dydžio tankioji samprotavimo kontrolinė versija, sukurta Qwen2.5-32B pagrindu. DeepSeek papildomai apmoko pagrindą DeepSeek-R1 sugeneruotais samprotavimo pavyzdžiais. Rezultatas – atskiras tekstinis modelis problemoms, kurioms reikia kelių susijusių žingsnių, pavyzdžiui, matematiniam išvedimui, algoritminiam klausimui ar samprotavimui pagal apribojimus.
Kuo ši distiliacija skiriasi nuo viso R1 modelio
Gamintojo leidime atskiriami DeepSeek-R1-Zero, DeepSeek-R1 ir distiliuoti modeliai, pagrįsti Qwen ar Llama. Visa R1 linija ugdo samprotavimą per savo apmokymo eigą; distiliavimo etapas perkelia R1 sugeneruotuose pavyzdžiuose užfiksuotus šablonus į atskiras tankiąsias kontrolines versijas. Šis įrašas yra Qwen pagrįstas 32B distiliuotas leidimas, o ne visas R1 modelis, R1-Zero ar nepakeistas Qwen2.5-32B pagrindas.
Išleisti Qwen distiliuoti modeliai papildomai apmokyti naudojant 800,000 atrinktų pavyzdžių. DeepSeek taip pat keičia jų konfigūracijas bei žetonizatorius ir nurodo naudotojams šiuos nustatymus išlaikyti. Apmokymo kilmė paaiškina samprotavimo kryptį, o pavadinta kontrolinė versija ir jos konfigūracija apibrėžia faktinį leidimą. Tai nereiškia, kad atsakant į kiekvieną naują klausimą automatiškai konsultuojamasi su didesniu mokytojo modeliu.
32B kontrolinės versijos konfigūracija naudoja priežastinio kalbinio modelio architektūrą su 64 sluoksniais, 40 užklausos dėmesio galvučių ir 8 rakto bei reikšmės galvutėmis. Didžiausias pozicijų skaičius – 131,072. Šis konfigūracijos skaičius taikomas išleistam modeliui; pavyzdinės aptarnavimo komandos ar kito R1 šeimos nario nereikėtų laikyti tuo pačiu konteksto nustatymu. Modelis priima tekstą ir generuoja tekstą, o ne priima vaizdą ar kuria vaizdinį arba garso artefaktą.
Matematinės ar programavimo užduoties paruošimas
Matematiniam uždaviniui pateikite visą sąlygą, apibrėžkite kintamuosius ir nurodykite sritį ar prielaidas. Įvardykite, ar galutinis rezultatas turi būti tikslus reiškinys, skaitinis artinys, ar teiginio įrodymas. Naudingoje užklausoje galima prašyti išvedimo, po jo – galutinio reiškinio ir patikros pagal pradines sąlygas. Gamintojas rekomenduoja išspręstą matematinį atsakymą su galutiniu rezultatu LaTeX rėmelyje.
Algoritmo problemai pateikite įvesties intervalą, reikiamą išvestį ir sprendimo apribojimus. Paprašykite metodo, realizacijos ir paaiškinimo, kodėl ji išsaugo reikiamą savybę. Jei problema susijusi su esamu kodu, pateikite susijusią funkciją, netikėtą elgseną sukeliančią įvestį ir laukiamą rezultatą. Atsakymas gali palyginti faktinę vykdymo eigą su numatyta ir pasiūlyti pataisą; programos vykdymas bei patikra yra atskiri programos žingsniai.
Apribojimų problemai aiškiai išvardykite leidžiamus pasirinkimus ir ryšius. Pavyzdžiui, planavimo užklausoje galima pateikti dalyvius, jų prieinamumą ir taisykles, dėl kurių du paskyrimai nesuderinami. Paprašykite siūlomo paskirstymo, kiekvieną sprendimą pagrindžiančios taisyklės ir reikalaukite, kad neišspręstos sąlygos liktų matomos. Taip samprotavimo užduotį galima patikrinti, užuot prašius modelio rinktis be pagrindinių apribojimų.
Konkrečios gamintojo naudojimo rekomendacijos
DeepSeek šiai serijai rekomenduoja visas instrukcijas pateikti naudotojo užklausoje ir vengti atskiros sisteminės užklausos. Tai skiriasi nuo bendro pokalbio šablono, kuris užduočiai apibrėžti remiasi sistemine žinute. Prašomą atsakymo formatą, pirminę medžiagą ir tikrąjį klausimą pateikite kartu, aiškiai atskirdami jų ribas.
Rekomenduojamas temperatūros intervalas yra nuo 0.5 iki 0.7, pirmenybę teikiant 0.6. Gamintojas šią rekomendaciją sieja su pasikartojimų ar nerišlios išvesties vengimu. Jis taip pat pažymi, kad kai kurios užklausos gali sukurti tuščią samprotavimo bloką, ir rekomenduoja išvestį pradėti atidarančia samprotavimo žyma. Tai rekomendacijos išleistai samprotavimo darbo eigai, o ne garantija, kad vienas nustatymas užtikrina teisingumą.
Praktiškoje atsakymo specifikacijoje galima prašyti metodo paaiškinimo, svarbių pagrįstų žingsnių ir atskiro galutinio artefakto. Matematinėje užduotyje galutinį rezultatą pateikite rėmelyje. Programavimo užduotyje atskirkite kodą nuo jo prielaidų ir pavyzdinių įvesčių. Loginėje užduotyje kiekvieną išvadą laikykite susietą su ją pagrindžiančia taisykle ar pateiktu faktu. Taip samprotavimo tekstas ir programai reikalingas rezultatas gali atlikti skirtingas paskirtis.
Konteksto, išvesties ir integracijos ribos
Išleistos konfigūracijos didžiausias 131,072 pozicijų skaičius turėtų būti vertinamas kartu su visa užklausa ir sugeneruotu samprotavimu. Vertinimui gamintojas naudoja 32,768 žetonų generavimo nustatymą, tačiau šis eksperimentinis nustatymas nėra paskelbta atskira šios kontrolinės versijos išvesties talpos specifikacija. Neišveskite atsakymo ribos iš etaloninio testo sąrankos ir neperkelkite originalaus Qwen Instruct leidimo 8,192 žetonų išvesties skaičiaus į pakeistą distiliuotą leidimą.
Įvestis sutelkite į tikrąjį matematinį, programavimo ar loginį klausimą ir nurodykite norimą galutinę formą. Išorinį skaičiuotuvą, saugyklą, dokumento analizatorių ar paieškos funkciją turi pateikti aplinkinė programa; vien tekstinės samprotavimo kontrolinės versijos pasirinkimas jų neįtraukia. Naudingas rezultatas yra rašytinis sprendimas ar siūloma realizacija, kurios prielaidos, metodas ir galutinis atsakymas atitinka pateiktą problemą.
POST /v1/messagestextjson, sse| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B | Numatyta— |
Laukasmessages | Tipasmessage[] | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmessages[].role | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos user, assistant | Numatyta— |
Laukasmessages[].content | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmax_tokens | Tipasinteger | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasstream | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
Tekstas · UTF-8 tekstas
messages[].content eilutė
| Parametras | Specifikacija |
|---|---|
Parametrascontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parametrasrequired | Specifikacijamodel, messages, max_tokens |
Parametrasoptional_controls | Specifikacijastream |
Parametrasmaterial_types | Specifikacijatext |
Parametrastext_file_material | SpecifikacijaPerskaitykite tikrąjį UTF-8 dokumentą ir įterpkite jo tekstą į nurodytą input lauką arba pranešimo turinio eilutę. |
Gyvavimo ciklas: synchronous_or_streamed
Tarifų informacija neprideda užklausos parinkčių. Palaikomi parametrai nurodyti prie pasirinkto metodo.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Mokestis |
|---|---|---|
| KonfigūracijaBaziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.00036 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.00036 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →
{\n "model": "deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-32B', '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-32B', '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 arba SSE
Išsaugokite kiekvieną visą grąžintą atsakymą, failą ir turinio dalį.
Išsaugokite visus turinio blokus, mąstymo parašus ir tikruosius įrankių naudojimo ID. Surinkite visus SSE blokų prieaugius; pirmasis teksto blokas nėra visa išvestis.
Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas.
| Laukas | Tipas |
|---|---|
Laukasid | Tipasstring |
Laukasmodel | Tipasstring |
Laukascontent[] | Tipastext|thinking|tool_use|other content block |
Laukasstop_reason | Tipasstring|null |
Laukasusage | Tipasobject |
| Atsakymas | Sąlyga | Kitas žingsnis |
|---|---|---|
Atsakymas400 · invalid_request_error | SąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė | Kitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus. |
Ailoot Ultra deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B
Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.
Techninis pavyzdys anglų kalba
Solve a bounded scheduling problem\n\nSchedule three one-hour interviews in slots 09:00, 10:00 and 11:00. Ada cannot attend 09:00; Ben cannot attend 11:00; Chen must be before Ada. Each person gets one distinct slot. Give a valid schedule, explain how each constraint is satisfied and state whether another schedule is possible.A person-to-slot table, a constraint check and a justified uniqueness or non-uniqueness conclusion.Check all three constraints and distinct slots directly against the proposed schedule.