DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B je hustý kontrolný bod uvažovania DeepSeek vo veľkosti 32B postavený na Qwen2.5-32B. DeepSeek dolaďuje základ príkladmi uvažovania generovanými DeepSeek-R1. Výsledkom je samostatný textový model pre problémy vyžadujúce niekoľko prepojených krokov, napríklad matematické odvodenie, algoritmickú otázku alebo uvažovanie o obmedzeniach.
Čím sa táto destilácia odlišuje od plného modelu R1
Vydanie výrobcu rozlišuje DeepSeek-R1-Zero, DeepSeek-R1 a destilované modely založené na Qwen alebo Llama. Plná línia R1 rozvíja uvažovanie vlastným tréningovým postupom; fáza destilácie prenáša vzorce zastúpené v príkladoch generovaných R1 do samostatných hustých kontrolných bodov. Tento záznam je destilovaná edícia 32B na základe Qwen, nie plný model R1, R1-Zero ani nezmenený základ Qwen2.5-32B.
Vydané destilované modely Qwen sú doladené pomocou 800,000 starostlivo vybraných vzoriek. DeepSeek tiež mení ich konfigurácie a tokenizéry a používateľov vyzýva, aby tieto nastavenia zachovali. Pôvod tréningu vysvetľuje zameranie na uvažovanie, zatiaľ čo pomenovaný kontrolný bod a jeho vlastná konfigurácia určujú skutočné vydanie. Neznamená to, že sa pri odpovedi na každú novú otázku automaticky konzultuje väčší učiteľský model.
Konfigurácia kontrolného bodu 32B používa architektúru kauzálneho jazykového modelu so 64 vrstvami, 40 hlavami pozornosti pre dopyty a 8 hlavami kľúčov/hodnôt. Maximálny počet pozícií nastavuje na 131,072. Tento konfiguračný údaj sa týka vydaného modelu; príklad príkazu na sprístupnenie modelu ani iný člen rodiny R1 sa nemá považovať za rovnaké nastavenie kontextu. Model prijíma text a generuje text namiesto prijímania obrázka alebo vytvárania vizuálneho či zvukového výstupu.
Príprava matematickej alebo programátorskej úlohy
Pri matematickom probléme dodajte úplné podmienky, definujte premenné a uveďte definičný obor alebo predpoklady. Určte, či má byť konečným výsledkom presný výraz, numerická aproximácia alebo dôkaz tvrdenia. Užitočná požiadavka môže žiadať odvodenie, následne konečný výraz a kontrolu podľa pôvodných podmienok. Výrobca odporúča vypracovanú matematickú odpoveď s konečnou odpoveďou v rámčeku LaTeX.
Pri algoritmickom probléme poskytnite rozsah vstupu, požadovaný výstup a obmedzenia riešenia. Požiadajte o postup, implementáciu a vysvetlenie, prečo zachováva požadovanú vlastnosť. Ak sa problém týka existujúceho kódu, dodajte relevantnú funkciu, vstup vyvolávajúci neočakávané správanie a očakávaný výsledok. Odpoveď môže porovnať skutočný priebeh so zamýšľaným a navrhnúť opravu; vykonanie a overenie programu sú samostatné kroky aplikácie.
Pri probléme s obmedzeniami výslovne vypíšte povolené možnosti a vzťahy. Napríklad požiadavka na plánovanie môže uvádzať účastníkov, dostupnosť a pravidlá, podľa ktorých sú dve priradenia nezlučiteľné. Požiadajte o navrhované priradenie s pravidlom podporujúcim každé rozhodnutie a vyžadujte, aby nevyriešené podmienky zostali viditeľné. Úloha uvažovania sa tak dá preskúmať namiesto žiadosti, aby model vyberal bez základných obmedzení.
Odporúčania výrobcu na používanie
DeepSeek odporúča pre túto sériu vložiť všetky pokyny do používateľského zadania a vyhnúť sa samostatnému systémovému zadaniu. To sa líši od všeobecnej konverzačnej šablóny, ktorá sa pri definovaní úlohy spolieha na systémovú správu. Požadovaný formát odpovede, zdrojové materiály a samotnú otázku umiestnite spolu s jasnými hranicami.
Odporúčaný rozsah teploty je 0.5 až 0.7, prednostne 0.6. Výrobca toto odporúčanie spája s predchádzaním opakovaniu alebo nesúvislému výstupu. Tiež upozorňuje, že niektoré otázky môžu vytvoriť prázdny blok uvažovania, a odporúča začať výstup otváracou značkou uvažovania. Sú to odporúčania pre vydaný postup uvažovania, nie záruka, že jediné nastavenie zabezpečí správnosť.
Praktická špecifikácia odpovede môže žiadať vysvetlenie metódy, dôležité odôvodnené kroky a samostatný konečný výstup. Pri matematickej úlohe použite pre konečný výsledok výraz v rámčeku. Pri programátorskej úlohe oddeľte kód od jeho predpokladov a príkladov vstupov. Pri logickej úlohe ponechajte každý záver spojený s pravidlom alebo dodaným faktom, ktorý ho podporuje. Text uvažovania a výsledok potrebný pre aplikáciu tak môžu slúžiť odlišným účelom.
Hranice kontextu, výstupu a integrácie
Maximálny počet 131,072 pozícií vo vydanej konfigurácii treba posudzovať spolu s celým zadaním a generovaným uvažovaním. Výrobca používa pri hodnotení nastavenie generovania 32,768 tokenov, ale toto experimentálne nastavenie nie je zverejnenou samostatnou špecifikáciou výstupnej kapacity daného kontrolného bodu. Neodvodzujte hranicu odpovede z nastavenia benchmarku ani do upraveného destilovaného vydania nekopírujte údaj 8,192 tokenov výstupu z pôvodnej edície Qwen Instruct.
Vstupy sústreďte na skutočnú matematickú, programátorskú alebo logickú otázku a určte požadovanú konečnú formu. Externú kalkulačku, repozitár, parser dokumentov alebo vyhľadávaciu funkciu musí dodať okolitá aplikácia; samotný výber textového kontrolného bodu uvažovania ich nezahŕňa. Užitočným výsledkom je písomné riešenie alebo navrhovaná implementácia, ktorých predpoklady, metóda a konečná odpoveď zodpovedajú dodanému problému.
", "aboutText": "DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B je hustý kontrolný bod uvažovania DeepSeek vo veľkosti 32B postavený na Qwen2.5-32B. DeepSeek dolaďuje základ príkladmi uvažovania generovanými DeepSeek-R1. Výsledkom je samostatný textový model pre problémy vyžadujúce niekoľko prepojených krokov, napríklad matematické odvodenie, algoritmickú otázku alebo uvažovanie o obmedzeniach.\n\nČím sa táto destilácia odlišuje od plného modelu R1\n\nVydanie výrobcu rozlišuje DeepSeek-R1-Zero, DeepSeek-R1 a destilované modely založené na Qwen alebo Llama. Plná línia R1 rozvíja uvažovanie vlastným tréningovým postupom; fáza destilácie prenáša vzorce zastúpené v príkladoch generovaných R1 do samostatných hustých kontrolných bodov. Tento záznam je destilovaná edícia 32B na základe Qwen, nie plný model R1, R1-Zero ani nezmenený základ Qwen2.5-32B.\n\nVydané destilované modely Qwen sú doladené pomocou 800,000 starostlivo vybraných vzoriek. DeepSeek tiež mení ich konfigurácie a tokenizéry a používateľov vyzýva, aby tieto nastavenia zachovali. Pôvod tréningu vysvetľuje zameranie na uvažovanie, zatiaľ čo pomenovaný kontrolný bod a jeho vlastná konfigurácia určujú skutočné vydanie. Neznamená to, že sa pri odpovedi na každú novú otázku automaticky konzultuje väčší učiteľský model.\n\nKonfigurácia kontrolného bodu 32B používa architektúru kauzálneho jazykového modelu so 64 vrstvami, 40 hlavami pozornosti pre dopyty a 8 hlavami kľúčov/hodnôt. Maximálny počet pozícií nastavuje na 131,072. Tento konfiguračný údaj sa týka vydaného modelu; príklad príkazu na sprístupnenie modelu ani iný člen rodiny R1 sa nemá považovať za rovnaké nastavenie kontextu. Model prijíma text a generuje text namiesto prijímania obrázka alebo vytvárania vizuálneho či zvukového výstupu.\n\nPríprava matematickej alebo programátorskej úlohy\n\nPri matematickom probléme dodajte úplné podmienky, definujte premenné a uveďte definičný obor alebo predpoklady. Určte, či má byť konečným výsledkom presný výraz, numerická aproximácia alebo dôkaz tvrdenia. Užitočná požiadavka môže žiadať odvodenie, následne konečný výraz a kontrolu podľa pôvodných podmienok. Výrobca odporúča vypracovanú matematickú odpoveď s konečnou odpoveďou v rámčeku LaTeX.\n\nPri algoritmickom probléme poskytnite rozsah vstupu, požadovaný výstup a obmedzenia riešenia. Požiadajte o postup, implementáciu a vysvetlenie, prečo zachováva požadovanú vlastnosť. Ak sa problém týka existujúceho kódu, dodajte relevantnú funkciu, vstup vyvolávajúci neočakávané správanie a očakávaný výsledok. Odpoveď môže porovnať skutočný priebeh so zamýšľaným a navrhnúť opravu; vykonanie a overenie programu sú samostatné kroky aplikácie.\n\nPri probléme s obmedzeniami výslovne vypíšte povolené možnosti a vzťahy. Napríklad požiadavka na plánovanie môže uvádzať účastníkov, dostupnosť a pravidlá, podľa ktorých sú dve priradenia nezlučiteľné. Požiadajte o navrhované priradenie s pravidlom podporujúcim každé rozhodnutie a vyžadujte, aby nevyriešené podmienky zostali viditeľné. Úloha uvažovania sa tak dá preskúmať namiesto žiadosti, aby model vyberal bez základných obmedzení.\n\nOdporúčania výrobcu na používanie\n\nDeepSeek odporúča pre túto sériu vložiť všetky pokyny do používateľského zadania a vyhnúť sa samostatnému systémovému zadaniu. To sa líši od všeobecnej konverzačnej šablóny, ktorá sa pri definovaní úlohy spolieha na systémovú správu. Požadovaný formát odpovede, zdrojové materiály a samotnú otázku umiestnite spolu s jasnými hranicami.\n\nOdporúčaný rozsah teploty je 0.5 až 0.7, prednostne 0.6. Výrobca toto odporúčanie spája s predchádzaním opakovaniu alebo nesúvislému výstupu. Tiež upozorňuje, že niektoré otázky môžu vytvoriť prázdny blok uvažovania, a odporúča začať výstup otváracou značkou uvažovania. Sú to odporúčania pre vydaný postup uvažovania, nie záruka, že jediné nastavenie zabezpečí správnosť.\n\nPraktická špecifikácia odpovede môže žiadať vysvetlenie metódy, dôležité odôvodnené kroky a samostatný konečný výstup. Pri matematickej úlohe použite pre konečný výsledok výraz v rámčeku. Pri programátorskej úlohe oddeľte kód od jeho predpokladov a príkladov vstupov. Pri logickej úlohe ponechajte každý záver spojený s pravidlom alebo dodaným faktom, ktorý ho podporuje. Text uvažovania a výsledok potrebný pre aplikáciu tak môžu slúžiť odlišným účelom.\n\nHranice kontextu, výstupu a integrácie\n\nMaximálny počet 131,072 pozícií vo vydanej konfigurácii treba posudzovať spolu s celým zadaním a generovaným uvažovaním. Výrobca používa pri hodnotení nastavenie generovania 32,768 tokenov, ale toto experimentálne nastavenie nie je zverejnenou samostatnou špecifikáciou výstupnej kapacity daného kontrolného bodu. Neodvodzujte hranicu odpovede z nastavenia benchmarku ani do upraveného destilovaného vydania nekopírujte údaj 8,192 tokenov výstupu z pôvodnej edície Qwen Instruct.\n\nVstupy sústreďte na skutočnú matematickú, programátorskú alebo logickú otázku a určte požadovanú konečnú formu. Externú kalkulačku, repozitár, parser dokumentov alebo vyhľadávaciu funkciu musí dodať okolitá aplikácia; samotný výber textového kontrolného bodu uvažovania ich nezahŕňa. Užitočným výsledkom je písomné riešenie alebo navrhovaná implementácia, ktorých predpoklady, metóda a konečná odpoveď zodpovedajú dodanému problému.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Technický príklad v angličtine
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 je hustý textový model uvažovania doladený z Qwen2.5-32B pomocou príkladov DeepSeek-R1. Je určený na viacstupňové matematické, programátorské a logické úlohy so zadávaním špecifickým pre výrobcu a konfiguráciou vydania s 131,072 pozíciami.
Tento opis pokrýva možnosti modelu. Dostupné vstupy, výstupy a voľby v Ailoot sú uvedené nižšie pre vybranú metódu.
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B je hustý kontrolný bod uvažovania DeepSeek vo veľkosti 32B postavený na Qwen2.5-32B. DeepSeek dolaďuje základ príkladmi uvažovania generovanými DeepSeek-R1. Výsledkom je samostatný textový model pre problémy vyžadujúce niekoľko prepojených krokov, napríklad matematické odvodenie, algoritmickú otázku alebo uvažovanie o obmedzeniach.
Čím sa táto destilácia odlišuje od plného modelu R1
Vydanie výrobcu rozlišuje DeepSeek-R1-Zero, DeepSeek-R1 a destilované modely založené na Qwen alebo Llama. Plná línia R1 rozvíja uvažovanie vlastným tréningovým postupom; fáza destilácie prenáša vzorce zastúpené v príkladoch generovaných R1 do samostatných hustých kontrolných bodov. Tento záznam je destilovaná edícia 32B na základe Qwen, nie plný model R1, R1-Zero ani nezmenený základ Qwen2.5-32B.
Vydané destilované modely Qwen sú doladené pomocou 800,000 starostlivo vybraných vzoriek. DeepSeek tiež mení ich konfigurácie a tokenizéry a používateľov vyzýva, aby tieto nastavenia zachovali. Pôvod tréningu vysvetľuje zameranie na uvažovanie, zatiaľ čo pomenovaný kontrolný bod a jeho vlastná konfigurácia určujú skutočné vydanie. Neznamená to, že sa pri odpovedi na každú novú otázku automaticky konzultuje väčší učiteľský model.
Konfigurácia kontrolného bodu 32B používa architektúru kauzálneho jazykového modelu so 64 vrstvami, 40 hlavami pozornosti pre dopyty a 8 hlavami kľúčov/hodnôt. Maximálny počet pozícií nastavuje na 131,072. Tento konfiguračný údaj sa týka vydaného modelu; príklad príkazu na sprístupnenie modelu ani iný člen rodiny R1 sa nemá považovať za rovnaké nastavenie kontextu. Model prijíma text a generuje text namiesto prijímania obrázka alebo vytvárania vizuálneho či zvukového výstupu.
Príprava matematickej alebo programátorskej úlohy
Pri matematickom probléme dodajte úplné podmienky, definujte premenné a uveďte definičný obor alebo predpoklady. Určte, či má byť konečným výsledkom presný výraz, numerická aproximácia alebo dôkaz tvrdenia. Užitočná požiadavka môže žiadať odvodenie, následne konečný výraz a kontrolu podľa pôvodných podmienok. Výrobca odporúča vypracovanú matematickú odpoveď s konečnou odpoveďou v rámčeku LaTeX.
Pri algoritmickom probléme poskytnite rozsah vstupu, požadovaný výstup a obmedzenia riešenia. Požiadajte o postup, implementáciu a vysvetlenie, prečo zachováva požadovanú vlastnosť. Ak sa problém týka existujúceho kódu, dodajte relevantnú funkciu, vstup vyvolávajúci neočakávané správanie a očakávaný výsledok. Odpoveď môže porovnať skutočný priebeh so zamýšľaným a navrhnúť opravu; vykonanie a overenie programu sú samostatné kroky aplikácie.
Pri probléme s obmedzeniami výslovne vypíšte povolené možnosti a vzťahy. Napríklad požiadavka na plánovanie môže uvádzať účastníkov, dostupnosť a pravidlá, podľa ktorých sú dve priradenia nezlučiteľné. Požiadajte o navrhované priradenie s pravidlom podporujúcim každé rozhodnutie a vyžadujte, aby nevyriešené podmienky zostali viditeľné. Úloha uvažovania sa tak dá preskúmať namiesto žiadosti, aby model vyberal bez základných obmedzení.
Odporúčania výrobcu na používanie
DeepSeek odporúča pre túto sériu vložiť všetky pokyny do používateľského zadania a vyhnúť sa samostatnému systémovému zadaniu. To sa líši od všeobecnej konverzačnej šablóny, ktorá sa pri definovaní úlohy spolieha na systémovú správu. Požadovaný formát odpovede, zdrojové materiály a samotnú otázku umiestnite spolu s jasnými hranicami.
Odporúčaný rozsah teploty je 0.5 až 0.7, prednostne 0.6. Výrobca toto odporúčanie spája s predchádzaním opakovaniu alebo nesúvislému výstupu. Tiež upozorňuje, že niektoré otázky môžu vytvoriť prázdny blok uvažovania, a odporúča začať výstup otváracou značkou uvažovania. Sú to odporúčania pre vydaný postup uvažovania, nie záruka, že jediné nastavenie zabezpečí správnosť.
Praktická špecifikácia odpovede môže žiadať vysvetlenie metódy, dôležité odôvodnené kroky a samostatný konečný výstup. Pri matematickej úlohe použite pre konečný výsledok výraz v rámčeku. Pri programátorskej úlohe oddeľte kód od jeho predpokladov a príkladov vstupov. Pri logickej úlohe ponechajte každý záver spojený s pravidlom alebo dodaným faktom, ktorý ho podporuje. Text uvažovania a výsledok potrebný pre aplikáciu tak môžu slúžiť odlišným účelom.
Hranice kontextu, výstupu a integrácie
Maximálny počet 131,072 pozícií vo vydanej konfigurácii treba posudzovať spolu s celým zadaním a generovaným uvažovaním. Výrobca používa pri hodnotení nastavenie generovania 32,768 tokenov, ale toto experimentálne nastavenie nie je zverejnenou samostatnou špecifikáciou výstupnej kapacity daného kontrolného bodu. Neodvodzujte hranicu odpovede z nastavenia benchmarku ani do upraveného destilovaného vydania nekopírujte údaj 8,192 tokenov výstupu z pôvodnej edície Qwen Instruct.
Vstupy sústreďte na skutočnú matematickú, programátorskú alebo logickú otázku a určte požadovanú konečnú formu. Externú kalkulačku, repozitár, parser dokumentov alebo vyhľadávaciu funkciu musí dodať okolitá aplikácia; samotný výber textového kontrolného bodu uvažovania ich nezahŕňa. Užitočným výsledkom je písomné riešenie alebo navrhovaná implementácia, ktorých predpoklady, metóda a konečná odpoveď zodpovedajú dodanému problému.
POST /v1/chat/completionstexttext| Pole | Typ | Požiadavka | Hodnoty a limity | Predvolené |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B | Predvolené— |
Polemessages | Typmessage[] | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity Minimálny počet položiek: 1 | Predvolené— |
Polemessages[].role | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity Príklady: system, user, assistant, tool, function Podmienky: Tieto roly sú výslovne zastúpené typmi kompatibility v zdrojovom kóde; presný súbor rolí zostáva závislý od modelu. Závisí od modelu | Predvolené— |
Polemessages[].content | Typstring|content_part[]|null | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polemessages[].tool_calls | Typtool_call[] | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polemessages[].tool_call_id | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Platí, keď: role=tool; použite skutočne vrátené ID | Predvolené— |
Polemessages[].name | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polemessages[].reasoning_content | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Platí, keď: Posielajte späť skutočne vrátené uvažovanie, ak ho tento model používa | Predvolené— |
Polemessages[].reasoning_details | Typobject|array | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polemax_tokens | Typinteger | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Závisí od modelu | Predvolené— |
Polemax_completion_tokens | Typinteger | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Závisí od modelu | Predvolené— |
Polestream | Typboolean | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolenéfalse |
Polestream_options.include_usage | Typboolean | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poletemperature | Typnumber | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poletop_p | Typnumber | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polestop | Typstring|string[] | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poletools | Typfunction_tool[] | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poletools[].type | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity function Závisí od modelu | Predvolené— |
Poletools[].function.name | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity Platí, keď: poskytnutý nástroj typu funkcia | Predvolené— |
Poletools[].function.description | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Poletools[].function.parameters | TypJSON_schema | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Poletool_choice | Typstring|object | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poleparallel_tool_calls | Typboolean | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poleresponse_format | Typobject | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polereasoning_effort | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polereasoning | Typobject | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poleservice_tier | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poleinstructions | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Pole kompatibility | Predvolené— |
Polefunctions | Typfunction[] | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polefunction_call | Typstring|object | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poleprompt_cache_options | Typobject | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polemodalities | Typstring[] | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity text | Predvolené— |
Poleprovider | Typobject | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Podmienky: provider.options sa na tejto textovej trase Ultra odmieta | Predvolené— |
Polecache_control.ttl | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Podmienky: Hodnota 1h sa v skutočne používaných poliach cache promptov odmieta | Predvolené— |
Text · Text UTF8
messages[].content
| Parameter | Špecifikácia |
|---|---|
Parametercontent_type | Špecifikáciaapplication/json |
Parameterrequired | Špecifikáciamodel, messages |
Parametermaterial_types | Špecifikáciatext |
Parametermessages | Špecifikáciapole správ so štruktúrou role/content |
Parameterfile_material | Špecifikáciaskutočný dokument UTF-8 vložený ako doslovný text; ID súboru sa neodvodzuje |
Parameteroptional_controls | Špecifikáciastream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Špecifikáciazávisí od modelu; používateľské nástroje typu funkcia sa líšia od nástrojov prevádzkovaných službou |
Parameteroutput_modalities | Špecifikáciatext |
Parameterhosted_operations | Špecifikáciafalse |
Parametermultimodal_input_binding | Špecifikácianull |
Životný cyklus: synchronous_or_streamed
Pošlite presné ID modelu spolu s messages.
Dĺžka kontextu nie je horná hranica výstupu.
Textový súbor môže poskytnúť doslovný text; obrazové a zvukové vstupy a vstupy so súborovými objektmi potrebujú presné naviazanie.
Tarifné údaje nepridávajú možnosti požiadavky. Podporované parametre sú uvedené pri vybranej metóde.
| Konfigurácia | Sadzobník | Poplatok |
|---|---|---|
| KonfiguráciaZákladné sadzby za tokeny | SadzobníkZákladná sadzba | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.00036 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.00036 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache $0 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
Ailoot pred požiadavkou rezervuje odhadovanú sumu. Po získaní výsledku vyúčtuje konečný poplatok podľa nameraného využitia. Pri streamovaní sa vyúčtovanie riadi konečným záznamom využitia. Ako funguje rezervácia a vyúčtovanie →
set -eu\n: "${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 alebo SSE
Uložte každú úplnú vrátenú odpoveď, súbor a časť obsahu.
Zachovajte každý variant odpovede a jeho obsah, volania nástrojov a uvažovanie. V SSE zostavujte čiastkové zmeny podľa indexu variantu/nástroja a zachovajte konečný dôvod ukončenia aj údaje o spotrebe.
Zachovajte ID požiadaviek/odpovedí aj hlavičky. Všeobecná URL na načítanie textovej úlohy nie je poskytnutá.
| Pole | Typ |
|---|---|
Polechoices[].index | Typinteger |
Polechoices[].message.content | Typstring|null |
Polechoices[].message.tool_calls | Typtool_call[] |
Polechoices[].message.reasoning_content | Typstring |
Polechoices[].message.reasoning_details | Typobject|array |
Polechoices[].finish_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
| Odpoveď | Podmienka | Ďalší krok |
|---|---|---|
Odpoveď400 · invalid_request_error | PodmienkaNeplatné povinné polia, reprezentácia materiálu alebo hodnota parametra | Ďalší krokPred novou požiadavkou na vytvorenie opravte uvedené polia. |
Ailoot Ultra deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B
Použite cesty metód uvedené vyššie.
deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32BDeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B je hustý textový model uvažovania doladený z Qwen2.5-32B pomocou príkladov DeepSeek-R1. Je určený na viacstupňové matematické, programátorské a logické úlohy so zadávaním špecifickým pre výrobcu a konfiguráciou vydania s 131,072 pozíciami.
Tento opis pokrýva možnosti modelu. Dostupné vstupy, výstupy a voľby v Ailoot sú uvedené nižšie pre vybranú metódu.
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B je hustý kontrolný bod uvažovania DeepSeek vo veľkosti 32B postavený na Qwen2.5-32B. DeepSeek dolaďuje základ príkladmi uvažovania generovanými DeepSeek-R1. Výsledkom je samostatný textový model pre problémy vyžadujúce niekoľko prepojených krokov, napríklad matematické odvodenie, algoritmickú otázku alebo uvažovanie o obmedzeniach.
Čím sa táto destilácia odlišuje od plného modelu R1
Vydanie výrobcu rozlišuje DeepSeek-R1-Zero, DeepSeek-R1 a destilované modely založené na Qwen alebo Llama. Plná línia R1 rozvíja uvažovanie vlastným tréningovým postupom; fáza destilácie prenáša vzorce zastúpené v príkladoch generovaných R1 do samostatných hustých kontrolných bodov. Tento záznam je destilovaná edícia 32B na základe Qwen, nie plný model R1, R1-Zero ani nezmenený základ Qwen2.5-32B.
Vydané destilované modely Qwen sú doladené pomocou 800,000 starostlivo vybraných vzoriek. DeepSeek tiež mení ich konfigurácie a tokenizéry a používateľov vyzýva, aby tieto nastavenia zachovali. Pôvod tréningu vysvetľuje zameranie na uvažovanie, zatiaľ čo pomenovaný kontrolný bod a jeho vlastná konfigurácia určujú skutočné vydanie. Neznamená to, že sa pri odpovedi na každú novú otázku automaticky konzultuje väčší učiteľský model.
Konfigurácia kontrolného bodu 32B používa architektúru kauzálneho jazykového modelu so 64 vrstvami, 40 hlavami pozornosti pre dopyty a 8 hlavami kľúčov/hodnôt. Maximálny počet pozícií nastavuje na 131,072. Tento konfiguračný údaj sa týka vydaného modelu; príklad príkazu na sprístupnenie modelu ani iný člen rodiny R1 sa nemá považovať za rovnaké nastavenie kontextu. Model prijíma text a generuje text namiesto prijímania obrázka alebo vytvárania vizuálneho či zvukového výstupu.
Príprava matematickej alebo programátorskej úlohy
Pri matematickom probléme dodajte úplné podmienky, definujte premenné a uveďte definičný obor alebo predpoklady. Určte, či má byť konečným výsledkom presný výraz, numerická aproximácia alebo dôkaz tvrdenia. Užitočná požiadavka môže žiadať odvodenie, následne konečný výraz a kontrolu podľa pôvodných podmienok. Výrobca odporúča vypracovanú matematickú odpoveď s konečnou odpoveďou v rámčeku LaTeX.
Pri algoritmickom probléme poskytnite rozsah vstupu, požadovaný výstup a obmedzenia riešenia. Požiadajte o postup, implementáciu a vysvetlenie, prečo zachováva požadovanú vlastnosť. Ak sa problém týka existujúceho kódu, dodajte relevantnú funkciu, vstup vyvolávajúci neočakávané správanie a očakávaný výsledok. Odpoveď môže porovnať skutočný priebeh so zamýšľaným a navrhnúť opravu; vykonanie a overenie programu sú samostatné kroky aplikácie.
Pri probléme s obmedzeniami výslovne vypíšte povolené možnosti a vzťahy. Napríklad požiadavka na plánovanie môže uvádzať účastníkov, dostupnosť a pravidlá, podľa ktorých sú dve priradenia nezlučiteľné. Požiadajte o navrhované priradenie s pravidlom podporujúcim každé rozhodnutie a vyžadujte, aby nevyriešené podmienky zostali viditeľné. Úloha uvažovania sa tak dá preskúmať namiesto žiadosti, aby model vyberal bez základných obmedzení.
Odporúčania výrobcu na používanie
DeepSeek odporúča pre túto sériu vložiť všetky pokyny do používateľského zadania a vyhnúť sa samostatnému systémovému zadaniu. To sa líši od všeobecnej konverzačnej šablóny, ktorá sa pri definovaní úlohy spolieha na systémovú správu. Požadovaný formát odpovede, zdrojové materiály a samotnú otázku umiestnite spolu s jasnými hranicami.
Odporúčaný rozsah teploty je 0.5 až 0.7, prednostne 0.6. Výrobca toto odporúčanie spája s predchádzaním opakovaniu alebo nesúvislému výstupu. Tiež upozorňuje, že niektoré otázky môžu vytvoriť prázdny blok uvažovania, a odporúča začať výstup otváracou značkou uvažovania. Sú to odporúčania pre vydaný postup uvažovania, nie záruka, že jediné nastavenie zabezpečí správnosť.
Praktická špecifikácia odpovede môže žiadať vysvetlenie metódy, dôležité odôvodnené kroky a samostatný konečný výstup. Pri matematickej úlohe použite pre konečný výsledok výraz v rámčeku. Pri programátorskej úlohe oddeľte kód od jeho predpokladov a príkladov vstupov. Pri logickej úlohe ponechajte každý záver spojený s pravidlom alebo dodaným faktom, ktorý ho podporuje. Text uvažovania a výsledok potrebný pre aplikáciu tak môžu slúžiť odlišným účelom.
Hranice kontextu, výstupu a integrácie
Maximálny počet 131,072 pozícií vo vydanej konfigurácii treba posudzovať spolu s celým zadaním a generovaným uvažovaním. Výrobca používa pri hodnotení nastavenie generovania 32,768 tokenov, ale toto experimentálne nastavenie nie je zverejnenou samostatnou špecifikáciou výstupnej kapacity daného kontrolného bodu. Neodvodzujte hranicu odpovede z nastavenia benchmarku ani do upraveného destilovaného vydania nekopírujte údaj 8,192 tokenov výstupu z pôvodnej edície Qwen Instruct.
Vstupy sústreďte na skutočnú matematickú, programátorskú alebo logickú otázku a určte požadovanú konečnú formu. Externú kalkulačku, repozitár, parser dokumentov alebo vyhľadávaciu funkciu musí dodať okolitá aplikácia; samotný výber textového kontrolného bodu uvažovania ich nezahŕňa. Užitočným výsledkom je písomné riešenie alebo navrhovaná implementácia, ktorých predpoklady, metóda a konečná odpoveď zodpovedajú dodanému problému.
POST /v1/messagestextjson, sse| Pole | Typ | Požiadavka | Hodnoty a limity | Predvolené |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B | Predvolené— |
Polemessages | Typmessage[] | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polemessages[].role | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity user, assistant | Predvolené— |
Polemessages[].content | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polemax_tokens | Typinteger | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polestream | Typboolean | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolenéfalse |
Text · Text UTF-8
reťazec messages[].content
| Parameter | Špecifikácia |
|---|---|
Parametercontent_type | Špecifikáciaapplication/json |
Parameterrequired | Špecifikáciamodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Špecifikáciastream |
Parametermaterial_types | Špecifikáciatext |
Parametertext_file_material | ŠpecifikáciaPrečítajte skutočný dokument UTF-8 a vložte jeho text do uvedeného vstupného reťazca alebo reťazca obsahu správy. |
Životný cyklus: synchronous_or_streamed
Tarifné údaje nepridávajú možnosti požiadavky. Podporované parametre sú uvedené pri vybranej metóde.
| Konfigurácia | Sadzobník | Poplatok |
|---|---|---|
| KonfiguráciaZákladné sadzby za tokeny | SadzobníkZákladná sadzba | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.00036 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.00036 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache $0 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
Ailoot pred požiadavkou rezervuje odhadovanú sumu. Po získaní výsledku vyúčtuje konečný poplatok podľa nameraného využitia. Pri streamovaní sa vyúčtovanie riadi konečným záznamom využitia. Ako funguje rezervácia a vyúčtovanie →
{\n "model": "deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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 alebo SSE
Uložte každú úplnú vrátenú odpoveď, súbor a časť obsahu.
Zachovajte všetky bloky obsahu, podpisy uvažovania a skutočné ID volaní nástrojov. Zostavte všetky čiastkové zmeny blokov SSE; prvý textový blok nie je celý výstup.
Zachovajte ID požiadaviek/odpovedí aj hlavičky. Všeobecná URL na načítanie textovej úlohy nie je poskytnutá.
| Pole | Typ |
|---|---|
Poleid | Typstring |
Polemodel | Typstring |
Polecontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Polestop_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
| Odpoveď | Podmienka | Ďalší krok |
|---|---|---|
Odpoveď400 · invalid_request_error | PodmienkaNeplatné povinné polia, reprezentácia materiálu alebo hodnota parametra | Ďalší krokPred novou požiadavkou na vytvorenie opravte uvedené polia. |
Ailoot Ultra deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B
Použite cesty metód uvedené vyššie.
Technický príklad v angličtine
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.