DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B je izdaja modela sklepanja velikosti 14B na osnovi Qwen, ki jo je izdal DeepSeek. Njena osnova je Qwen2.5-14B, dodatno učena s primeri, pripravljenimi z DeepSeek-R1. Sprejme pisni problem ali pogovor in vrne besedilo, ki lahko vključuje matematično rešitev, razlago vedenja programa ali sklep, izpeljan iz več priloženih pogojev.
Prenos sklepanja in poimenovana izdaja
DeepSeek ločuje celotna modela R1 in R1-Zero od gostih modelov, destiliranih na osnovi Qwen in Llama. Pri destiliranih izdajah učni podatki prenašajo vzorce sklepanja iz večjega modela R1 v drugo izdajo. Ime 14B označuje to konkretno osnovo Qwen; ne označuje celotne arhitekture R1, destilirane izdaje 32B ali običajne izdaje Qwen2.5-14B-Instruct.
Proizvajalec za destilirane izdaje Qwen opisuje 800,000 skrbno izbranih primerov ter opozarja na spremembe njihovih konfiguracij in tokenizatorjev. Pri uporabi tega modela ohranite nastavitve izdaje DeepSeek. Te spremembe so pomembne, čeprav model izvira iz Qwen2.5. Lastna konfiguracija izdaje 14B določa 48 plasti, 40 glav pozornosti za poizvedbe in 8 glav za ključe/vrednosti, z največjim številom položajev 131,072.
Kaj priložiti za koristen izdelan odgovor
Pri učni nalogi vključite problem in učenčev poskus rešitve, nato označite prehod, ki potrebuje razlago. Prosite model, naj opredeli ustrezni pogoj, pojasni popravek z istim zapisom in nadaljuje samo toliko, kolikor je potrebno za dokaz rezultata. Tako odgovor ostane povezan z dejansko učenčevo težavo, namesto da ustvari nepovezano celotno lekcijo.
Učenec je na primer lahko delil z izrazom, ne da bi navedel, ali je lahko enak nič. Priložite prvotno enačbo in vprašajte, katere primere je treba obravnavati pred to pretvorbo. Želeni rezultat lahko loči dovoljeni primer, izjemni primer in končno množico rešitev. To je predlagana matematična naloga, katere obliko odgovora določa pogoj, ne splošna zahteva po razlagi algebre.
Pri programerskem vprašanju priložite algoritem ali funkcijo in konkreten vhod. Vprašajte, kako se stanje spreminja in zakaj sledi vrnjeni rezultat. Nadaljnje vprašanje lahko zahteva popravljeno implementacijo ob izrecni omejitvi, na primer ohranitvi javnega podpisa funkcije ali izogibanju spreminjanju vhoda. Vključite ustrezno pomožno kodo in pričakovano vedenje, da razlaga ni odvisna od nedoločene implementacije.
Pri logični primerjavi opredelite alternative in pogoje, ki jih mora vsaka izpolnjevati. Zahtevajte predpostavke vsakega pristopa, nasprotja, ki izločijo izbiro, in preostale nerešene informacije. Strnjena odločitvena tabela je lahko končni izdelek, okoliško besedilo pa pojasni, kako jo podpirajo priložena pravila.
Priporočila DeepSeek za oblikovanje pozivov
Proizvajalec priporoča izogibanje sistemskemu pozivu in neposredno vključitev vseh navodil v uporabniški poziv. Nalogo, izhodne zahteve in potrebno izvorno gradivo postavite skupaj ter jasno opredelite, katero besedilo je problem in katero navodilo za odgovor. Uporabite izdani tokenizator in nastavitve pogovora, namesto da predpostavite zamenljivost s prvotno obliko Qwen.
Dokumentirani temperaturni razpon je 0.5 do 0.7, priporočena vrednost pa 0.6. DeepSeek to povezuje z zmanjšanjem ponavljanja in nepovezanih odgovorov. Pri matematičnih vprašanjih priporoča izdelan odgovor s končnim rezultatom v okvirju LaTeX. Opisuje tudi primere, ko model obide blok sklepanja, in priporoča začetek odgovora z začetno oznako sklepanja, da spodbudi predvideni postopek sklepanja.
Koristen matematični izhod lahko vsebuje izbrano metodo, utemeljene pretvorbe in ločen končni izraz. Navedite, ali mora biti rezultat točen ali zaokrožen, ter določite enote, kadar so pomembne. Pri kodi zahtevajte razlago ločeno od predlagane implementacije. Pri logiki zahtevajte končni sklep skupaj s pogoji, pod katerimi velja. Te zahteve določajo, kaj lahko bralec ali aplikacija dejansko uporabi po besedilu sklepanja.
Kontekst in vsebinske meje
Trenutna izdana konfiguracija nastavi največje število položajev na 131,072. To je konfiguracijska vrednost te izdaje, ne podedovana obljuba za vsak strežniški vmesnik. Proizvajalčeva nastavitev generiranja 32,768 žetonov je del vrednotenja; ne določa ločene trde omejitve dolžine odgovora. Prav tako izhodne zmogljivosti prvotnega modela Qwen Instruct ne smete prenesti v to spremenjeno izdajo sklepanja brez njene lastne specifikacije.
To je besedilni model. Slika matematičnega problema potrebuje pretvorbo simbolov in pogojev v besedilo pred nalogo sklepanja, izvajanje predlagane kode pa potrebuje ločeno razvojno ali računsko okolje. Destilacija opisuje učenje s primeri R1, ne samodejnega klica učiteljskega modela med izvajanjem ali vgrajenega neodvisnega preverjevalnika.
Poimenovano izdajo 14B uporabite za določeno nalogo izdelanega odgovora ter ohranite zapis, predpostavke in ciljni rezultat problema. Praktični cilj je rešitev, ki jo bralec lahko pregleda: kateri pogoji veljajo, zakaj sledi vsak pomemben korak in kateri končni izraz, implementacija ali sklep odgovarja na prvotno vprašanje.
", "aboutText": "DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B je izdaja modela sklepanja velikosti 14B na osnovi Qwen, ki jo je izdal DeepSeek. Njena osnova je Qwen2.5-14B, dodatno učena s primeri, pripravljenimi z DeepSeek-R1. Sprejme pisni problem ali pogovor in vrne besedilo, ki lahko vključuje matematično rešitev, razlago vedenja programa ali sklep, izpeljan iz več priloženih pogojev.\n\nPrenos sklepanja in poimenovana izdaja\n\nDeepSeek ločuje celotna modela R1 in R1-Zero od gostih modelov, destiliranih na osnovi Qwen in Llama. Pri destiliranih izdajah učni podatki prenašajo vzorce sklepanja iz večjega modela R1 v drugo izdajo. Ime 14B označuje to konkretno osnovo Qwen; ne označuje celotne arhitekture R1, destilirane izdaje 32B ali običajne izdaje Qwen2.5-14B-Instruct.\n\nProizvajalec za destilirane izdaje Qwen opisuje 800,000 skrbno izbranih primerov ter opozarja na spremembe njihovih konfiguracij in tokenizatorjev. Pri uporabi tega modela ohranite nastavitve izdaje DeepSeek. Te spremembe so pomembne, čeprav model izvira iz Qwen2.5. Lastna konfiguracija izdaje 14B določa 48 plasti, 40 glav pozornosti za poizvedbe in 8 glav za ključe/vrednosti, z največjim številom položajev 131,072.\n\nKaj priložiti za koristen izdelan odgovor\n\nPri učni nalogi vključite problem in učenčev poskus rešitve, nato označite prehod, ki potrebuje razlago. Prosite model, naj opredeli ustrezni pogoj, pojasni popravek z istim zapisom in nadaljuje samo toliko, kolikor je potrebno za dokaz rezultata. Tako odgovor ostane povezan z dejansko učenčevo težavo, namesto da ustvari nepovezano celotno lekcijo.\n\nUčenec je na primer lahko delil z izrazom, ne da bi navedel, ali je lahko enak nič. Priložite prvotno enačbo in vprašajte, katere primere je treba obravnavati pred to pretvorbo. Želeni rezultat lahko loči dovoljeni primer, izjemni primer in končno množico rešitev. To je predlagana matematična naloga, katere obliko odgovora določa pogoj, ne splošna zahteva po razlagi algebre.\n\nPri programerskem vprašanju priložite algoritem ali funkcijo in konkreten vhod. Vprašajte, kako se stanje spreminja in zakaj sledi vrnjeni rezultat. Nadaljnje vprašanje lahko zahteva popravljeno implementacijo ob izrecni omejitvi, na primer ohranitvi javnega podpisa funkcije ali izogibanju spreminjanju vhoda. Vključite ustrezno pomožno kodo in pričakovano vedenje, da razlaga ni odvisna od nedoločene implementacije.\n\nPri logični primerjavi opredelite alternative in pogoje, ki jih mora vsaka izpolnjevati. Zahtevajte predpostavke vsakega pristopa, nasprotja, ki izločijo izbiro, in preostale nerešene informacije. Strnjena odločitvena tabela je lahko končni izdelek, okoliško besedilo pa pojasni, kako jo podpirajo priložena pravila.\n\nPriporočila DeepSeek za oblikovanje pozivov\n\nProizvajalec priporoča izogibanje sistemskemu pozivu in neposredno vključitev vseh navodil v uporabniški poziv. Nalogo, izhodne zahteve in potrebno izvorno gradivo postavite skupaj ter jasno opredelite, katero besedilo je problem in katero navodilo za odgovor. Uporabite izdani tokenizator in nastavitve pogovora, namesto da predpostavite zamenljivost s prvotno obliko Qwen.\n\nDokumentirani temperaturni razpon je 0.5 do 0.7, priporočena vrednost pa 0.6. DeepSeek to povezuje z zmanjšanjem ponavljanja in nepovezanih odgovorov. Pri matematičnih vprašanjih priporoča izdelan odgovor s končnim rezultatom v okvirju LaTeX. Opisuje tudi primere, ko model obide blok sklepanja, in priporoča začetek odgovora z začetno oznako sklepanja, da spodbudi predvideni postopek sklepanja.\n\nKoristen matematični izhod lahko vsebuje izbrano metodo, utemeljene pretvorbe in ločen končni izraz. Navedite, ali mora biti rezultat točen ali zaokrožen, ter določite enote, kadar so pomembne. Pri kodi zahtevajte razlago ločeno od predlagane implementacije. Pri logiki zahtevajte končni sklep skupaj s pogoji, pod katerimi velja. Te zahteve določajo, kaj lahko bralec ali aplikacija dejansko uporabi po besedilu sklepanja.\n\nKontekst in vsebinske meje\n\nTrenutna izdana konfiguracija nastavi največje število položajev na 131,072. To je konfiguracijska vrednost te izdaje, ne podedovana obljuba za vsak strežniški vmesnik. Proizvajalčeva nastavitev generiranja 32,768 žetonov je del vrednotenja; ne določa ločene trde omejitve dolžine odgovora. Prav tako izhodne zmogljivosti prvotnega modela Qwen Instruct ne smete prenesti v to spremenjeno izdajo sklepanja brez njene lastne specifikacije.\n\nTo je besedilni model. Slika matematičnega problema potrebuje pretvorbo simbolov in pogojev v besedilo pred nalogo sklepanja, izvajanje predlagane kode pa potrebuje ločeno razvojno ali računsko okolje. Destilacija opisuje učenje s primeri R1, ne samodejnega klica učiteljskega modela med izvajanjem ali vgrajenega neodvisnega preverjevalnika.\n\nPoimenovano izdajo 14B uporabite za določeno nalogo izdelanega odgovora ter ohranite zapis, predpostavke in ciljni rezultat problema. Praktični cilj je rešitev, ki jo bralec lahko pregleda: kateri pogoji veljajo, zakaj sledi vsak pomemben korak in kateri končni izraz, implementacija ali sklep odgovarja na prvotno vprašanje.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Tehnični primer v angleščini
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-14BDeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B je besedilna izdaja modela sklepanja na osnovi Qwen2.5-14B in primerov, ustvarjenih z DeepSeek-R1. Podpira izdelane matematične, programerske in logične odgovore, z lastnim tokenizatorjem DeepSeek, priporočili za pozive in konfiguracijo izdaje.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B je izdaja modela sklepanja velikosti 14B na osnovi Qwen, ki jo je izdal DeepSeek. Njena osnova je Qwen2.5-14B, dodatno učena s primeri, pripravljenimi z DeepSeek-R1. Sprejme pisni problem ali pogovor in vrne besedilo, ki lahko vključuje matematično rešitev, razlago vedenja programa ali sklep, izpeljan iz več priloženih pogojev.
Prenos sklepanja in poimenovana izdaja
DeepSeek ločuje celotna modela R1 in R1-Zero od gostih modelov, destiliranih na osnovi Qwen in Llama. Pri destiliranih izdajah učni podatki prenašajo vzorce sklepanja iz večjega modela R1 v drugo izdajo. Ime 14B označuje to konkretno osnovo Qwen; ne označuje celotne arhitekture R1, destilirane izdaje 32B ali običajne izdaje Qwen2.5-14B-Instruct.
Proizvajalec za destilirane izdaje Qwen opisuje 800,000 skrbno izbranih primerov ter opozarja na spremembe njihovih konfiguracij in tokenizatorjev. Pri uporabi tega modela ohranite nastavitve izdaje DeepSeek. Te spremembe so pomembne, čeprav model izvira iz Qwen2.5. Lastna konfiguracija izdaje 14B določa 48 plasti, 40 glav pozornosti za poizvedbe in 8 glav za ključe/vrednosti, z največjim številom položajev 131,072.
Kaj priložiti za koristen izdelan odgovor
Pri učni nalogi vključite problem in učenčev poskus rešitve, nato označite prehod, ki potrebuje razlago. Prosite model, naj opredeli ustrezni pogoj, pojasni popravek z istim zapisom in nadaljuje samo toliko, kolikor je potrebno za dokaz rezultata. Tako odgovor ostane povezan z dejansko učenčevo težavo, namesto da ustvari nepovezano celotno lekcijo.
Učenec je na primer lahko delil z izrazom, ne da bi navedel, ali je lahko enak nič. Priložite prvotno enačbo in vprašajte, katere primere je treba obravnavati pred to pretvorbo. Želeni rezultat lahko loči dovoljeni primer, izjemni primer in končno množico rešitev. To je predlagana matematična naloga, katere obliko odgovora določa pogoj, ne splošna zahteva po razlagi algebre.
Pri programerskem vprašanju priložite algoritem ali funkcijo in konkreten vhod. Vprašajte, kako se stanje spreminja in zakaj sledi vrnjeni rezultat. Nadaljnje vprašanje lahko zahteva popravljeno implementacijo ob izrecni omejitvi, na primer ohranitvi javnega podpisa funkcije ali izogibanju spreminjanju vhoda. Vključite ustrezno pomožno kodo in pričakovano vedenje, da razlaga ni odvisna od nedoločene implementacije.
Pri logični primerjavi opredelite alternative in pogoje, ki jih mora vsaka izpolnjevati. Zahtevajte predpostavke vsakega pristopa, nasprotja, ki izločijo izbiro, in preostale nerešene informacije. Strnjena odločitvena tabela je lahko končni izdelek, okoliško besedilo pa pojasni, kako jo podpirajo priložena pravila.
Priporočila DeepSeek za oblikovanje pozivov
Proizvajalec priporoča izogibanje sistemskemu pozivu in neposredno vključitev vseh navodil v uporabniški poziv. Nalogo, izhodne zahteve in potrebno izvorno gradivo postavite skupaj ter jasno opredelite, katero besedilo je problem in katero navodilo za odgovor. Uporabite izdani tokenizator in nastavitve pogovora, namesto da predpostavite zamenljivost s prvotno obliko Qwen.
Dokumentirani temperaturni razpon je 0.5 do 0.7, priporočena vrednost pa 0.6. DeepSeek to povezuje z zmanjšanjem ponavljanja in nepovezanih odgovorov. Pri matematičnih vprašanjih priporoča izdelan odgovor s končnim rezultatom v okvirju LaTeX. Opisuje tudi primere, ko model obide blok sklepanja, in priporoča začetek odgovora z začetno oznako sklepanja, da spodbudi predvideni postopek sklepanja.
Koristen matematični izhod lahko vsebuje izbrano metodo, utemeljene pretvorbe in ločen končni izraz. Navedite, ali mora biti rezultat točen ali zaokrožen, ter določite enote, kadar so pomembne. Pri kodi zahtevajte razlago ločeno od predlagane implementacije. Pri logiki zahtevajte končni sklep skupaj s pogoji, pod katerimi velja. Te zahteve določajo, kaj lahko bralec ali aplikacija dejansko uporabi po besedilu sklepanja.
Kontekst in vsebinske meje
Trenutna izdana konfiguracija nastavi največje število položajev na 131,072. To je konfiguracijska vrednost te izdaje, ne podedovana obljuba za vsak strežniški vmesnik. Proizvajalčeva nastavitev generiranja 32,768 žetonov je del vrednotenja; ne določa ločene trde omejitve dolžine odgovora. Prav tako izhodne zmogljivosti prvotnega modela Qwen Instruct ne smete prenesti v to spremenjeno izdajo sklepanja brez njene lastne specifikacije.
To je besedilni model. Slika matematičnega problema potrebuje pretvorbo simbolov in pogojev v besedilo pred nalogo sklepanja, izvajanje predlagane kode pa potrebuje ločeno razvojno ali računsko okolje. Destilacija opisuje učenje s primeri R1, ne samodejnega klica učiteljskega modela med izvajanjem ali vgrajenega neodvisnega preverjevalnika.
Poimenovano izdajo 14B uporabite za določeno nalogo izdelanega odgovora ter ohranite zapis, predpostavke in ciljni rezultat problema. Praktični cilj je rešitev, ki jo bralec lahko pregleda: kateri pogoji veljajo, zakaj sledi vsak pomemben korak in kateri končni izraz, implementacija ali sklep odgovarja na prvotno vprašanje.
POST /v1/chat/completionstexttext| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B | Privzeto— |
Poljemessages | Vrstamessage[] | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve Najmanjše število elementov: 1 | Privzeto— |
Poljemessages[].role | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve Primeri: system, user, assistant, tool, function Pogoji: Te vloge so izrecno predstavljene s tipi združljivosti v izvorni kodi; natančen nabor vlog ostaja odvisen od modela. Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljemessages[].content | Vrstastring|content_part[]|null | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemessages[].tool_calls | Vrstatool_call[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemessages[].tool_call_id | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Velja, ko: role=tool; uporabite dejansko vrnjeni ID | Privzeto— |
Poljemessages[].name | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemessages[].reasoning_content | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Velja, ko: Pošljite nazaj dejansko vrnjeno sklepanje, kadar ga ta model uporablja | Privzeto— |
Poljemessages[].reasoning_details | Vrstaobject|array | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljemax_tokens | Vrstainteger | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Najmanj: 1 Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljemax_completion_tokens | Vrstainteger | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Najmanj: 1 Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljestream | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzetofalse |
Poljestream_options.include_usage | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetemperature | Vrstanumber | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetop_p | Vrstanumber | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljestop | Vrstastring|string[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetools | Vrstafunction_tool[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetools[].type | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve function Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetools[].function.name | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve Velja, ko: podano je funkcijsko orodje | Privzeto— |
Poljetools[].function.description | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljetools[].function.parameters | VrstaJSON_schema | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljetool_choice | Vrstastring|object | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeparallel_tool_calls | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeresponse_format | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljereasoning_effort | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljereasoning | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeservice_tier | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeinstructions | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Polje združljivosti | Privzeto— |
Poljefunctions | Vrstafunction[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljefunction_call | Vrstastring|object | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeprompt_cache_options | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljemodalities | Vrstastring[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve text | Privzeto— |
Poljeprovider | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Pogoji: provider.options je na tej besedilni poti Ultra zavrnjen | Privzeto— |
Poljecache_control.ttl | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Pogoji: 1h je zavrnjen na dejanskih mestih za predpomnjenje pozivov | Privzeto— |
Besedilo · Besedilo UTF8
messages[].content
| Parameter | Specifikacija |
|---|---|
Parametercontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parameterrequired | Specifikacijamodel, messages |
Parametermaterial_types | Specifikacijatext |
Parametermessages | Specifikacijapolje sporočil s strukturo role/content |
Parameterfile_material | Specifikacijadejanski dokument UTF-8 je vstavljen kot dobesedno besedilo; ID datoteke se ne izpeljuje |
Parameteroptional_controls | Specifikacijastream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Specifikacijaodvisno od modela; uporabniška funkcijska orodja se razlikujejo od orodij, ki jih izvaja storitev |
Parameteroutput_modalities | Specifikacijatext |
Parameterhosted_operations | Specifikacijafalse |
Parametermultimodal_input_binding | Specifikacijanull |
Življenjski cikel: synchronous_or_streamed
Pošljite natančen ID modela skupaj z messages.
Dolžina konteksta ni zgornja meja izhoda.
Besedilna datoteka lahko poda dobesedno besedilo; slikovni, zvočni vhodi in vhodi z datotečnimi objekti potrebujejo natančno vezavo.
Tarifni podatki ne dodajajo možnosti zahteve. Podprti parametri so navedeni pri izbrani metodi.
| Nastavitev | Cenovna lestvica | Strošek |
|---|---|---|
| NastavitevOsnovne cene za žetone | Cenovna lestvicaOsnovna cena | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.0002 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.0002 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik $0 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →
set -eu\n: "${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 ali SSE
Shranite vsak v celoti vrnjen odgovor, datoteko in del vsebine.
Ohranite vsako možnost odgovora ter njeno vsebino, klice orodij in sklepanje. V SSE sestavite delne spremembe po indeksu možnosti/orodja ter ohranite končni razlog zaključka in podatke o porabi.
Ohranite ID zahtev/odgovorov in glave. Splošni URL za pridobivanje besedilne naloge ni podan.
| Polje | Vrsta |
|---|---|
Poljechoices[].index | Vrstainteger |
Poljechoices[].message.content | Vrstastring|null |
Poljechoices[].message.tool_calls | Vrstatool_call[] |
Poljechoices[].message.reasoning_content | Vrstastring |
Poljechoices[].message.reasoning_details | Vrstaobject|array |
Poljechoices[].finish_reason | Vrstastring|null |
Poljeusage | Vrstaobject |
| Odgovor | Pogoj | Naslednji korak |
|---|---|---|
Odgovor400 · invalid_request_error | PogojNeveljavna obvezna polja, predstavitev gradiva ali vrednost parametra | Naslednji korakPred novo zahtevo za ustvarjanje popravite navedena polja. |
Ailoot Ultra deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14BDeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B je besedilna izdaja modela sklepanja na osnovi Qwen2.5-14B in primerov, ustvarjenih z DeepSeek-R1. Podpira izdelane matematične, programerske in logične odgovore, z lastnim tokenizatorjem DeepSeek, priporočili za pozive in konfiguracijo izdaje.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B je izdaja modela sklepanja velikosti 14B na osnovi Qwen, ki jo je izdal DeepSeek. Njena osnova je Qwen2.5-14B, dodatno učena s primeri, pripravljenimi z DeepSeek-R1. Sprejme pisni problem ali pogovor in vrne besedilo, ki lahko vključuje matematično rešitev, razlago vedenja programa ali sklep, izpeljan iz več priloženih pogojev.
Prenos sklepanja in poimenovana izdaja
DeepSeek ločuje celotna modela R1 in R1-Zero od gostih modelov, destiliranih na osnovi Qwen in Llama. Pri destiliranih izdajah učni podatki prenašajo vzorce sklepanja iz večjega modela R1 v drugo izdajo. Ime 14B označuje to konkretno osnovo Qwen; ne označuje celotne arhitekture R1, destilirane izdaje 32B ali običajne izdaje Qwen2.5-14B-Instruct.
Proizvajalec za destilirane izdaje Qwen opisuje 800,000 skrbno izbranih primerov ter opozarja na spremembe njihovih konfiguracij in tokenizatorjev. Pri uporabi tega modela ohranite nastavitve izdaje DeepSeek. Te spremembe so pomembne, čeprav model izvira iz Qwen2.5. Lastna konfiguracija izdaje 14B določa 48 plasti, 40 glav pozornosti za poizvedbe in 8 glav za ključe/vrednosti, z največjim številom položajev 131,072.
Kaj priložiti za koristen izdelan odgovor
Pri učni nalogi vključite problem in učenčev poskus rešitve, nato označite prehod, ki potrebuje razlago. Prosite model, naj opredeli ustrezni pogoj, pojasni popravek z istim zapisom in nadaljuje samo toliko, kolikor je potrebno za dokaz rezultata. Tako odgovor ostane povezan z dejansko učenčevo težavo, namesto da ustvari nepovezano celotno lekcijo.
Učenec je na primer lahko delil z izrazom, ne da bi navedel, ali je lahko enak nič. Priložite prvotno enačbo in vprašajte, katere primere je treba obravnavati pred to pretvorbo. Želeni rezultat lahko loči dovoljeni primer, izjemni primer in končno množico rešitev. To je predlagana matematična naloga, katere obliko odgovora določa pogoj, ne splošna zahteva po razlagi algebre.
Pri programerskem vprašanju priložite algoritem ali funkcijo in konkreten vhod. Vprašajte, kako se stanje spreminja in zakaj sledi vrnjeni rezultat. Nadaljnje vprašanje lahko zahteva popravljeno implementacijo ob izrecni omejitvi, na primer ohranitvi javnega podpisa funkcije ali izogibanju spreminjanju vhoda. Vključite ustrezno pomožno kodo in pričakovano vedenje, da razlaga ni odvisna od nedoločene implementacije.
Pri logični primerjavi opredelite alternative in pogoje, ki jih mora vsaka izpolnjevati. Zahtevajte predpostavke vsakega pristopa, nasprotja, ki izločijo izbiro, in preostale nerešene informacije. Strnjena odločitvena tabela je lahko končni izdelek, okoliško besedilo pa pojasni, kako jo podpirajo priložena pravila.
Priporočila DeepSeek za oblikovanje pozivov
Proizvajalec priporoča izogibanje sistemskemu pozivu in neposredno vključitev vseh navodil v uporabniški poziv. Nalogo, izhodne zahteve in potrebno izvorno gradivo postavite skupaj ter jasno opredelite, katero besedilo je problem in katero navodilo za odgovor. Uporabite izdani tokenizator in nastavitve pogovora, namesto da predpostavite zamenljivost s prvotno obliko Qwen.
Dokumentirani temperaturni razpon je 0.5 do 0.7, priporočena vrednost pa 0.6. DeepSeek to povezuje z zmanjšanjem ponavljanja in nepovezanih odgovorov. Pri matematičnih vprašanjih priporoča izdelan odgovor s končnim rezultatom v okvirju LaTeX. Opisuje tudi primere, ko model obide blok sklepanja, in priporoča začetek odgovora z začetno oznako sklepanja, da spodbudi predvideni postopek sklepanja.
Koristen matematični izhod lahko vsebuje izbrano metodo, utemeljene pretvorbe in ločen končni izraz. Navedite, ali mora biti rezultat točen ali zaokrožen, ter določite enote, kadar so pomembne. Pri kodi zahtevajte razlago ločeno od predlagane implementacije. Pri logiki zahtevajte končni sklep skupaj s pogoji, pod katerimi velja. Te zahteve določajo, kaj lahko bralec ali aplikacija dejansko uporabi po besedilu sklepanja.
Kontekst in vsebinske meje
Trenutna izdana konfiguracija nastavi največje število položajev na 131,072. To je konfiguracijska vrednost te izdaje, ne podedovana obljuba za vsak strežniški vmesnik. Proizvajalčeva nastavitev generiranja 32,768 žetonov je del vrednotenja; ne določa ločene trde omejitve dolžine odgovora. Prav tako izhodne zmogljivosti prvotnega modela Qwen Instruct ne smete prenesti v to spremenjeno izdajo sklepanja brez njene lastne specifikacije.
To je besedilni model. Slika matematičnega problema potrebuje pretvorbo simbolov in pogojev v besedilo pred nalogo sklepanja, izvajanje predlagane kode pa potrebuje ločeno razvojno ali računsko okolje. Destilacija opisuje učenje s primeri R1, ne samodejnega klica učiteljskega modela med izvajanjem ali vgrajenega neodvisnega preverjevalnika.
Poimenovano izdajo 14B uporabite za določeno nalogo izdelanega odgovora ter ohranite zapis, predpostavke in ciljni rezultat problema. Praktični cilj je rešitev, ki jo bralec lahko pregleda: kateri pogoji veljajo, zakaj sledi vsak pomemben korak in kateri končni izraz, implementacija ali sklep odgovarja na prvotno vprašanje.
POST /v1/messagestextjson, sse| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B | Privzeto— |
Poljemessages | Vrstamessage[] | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemessages[].role | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve user, assistant | Privzeto— |
Poljemessages[].content | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemax_tokens | Vrstainteger | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljestream | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzetofalse |
Besedilo · Besedilo UTF-8
niz messages[].content
| Parameter | Specifikacija |
|---|---|
Parametercontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parameterrequired | Specifikacijamodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Specifikacijastream |
Parametermaterial_types | Specifikacijatext |
Parametertext_file_material | SpecifikacijaPreberite dejanski dokument UTF-8 in njegovo besedilo vstavite v navedeni vhodni niz ali niz vsebine sporočila. |
Življenjski cikel: synchronous_or_streamed
Tarifni podatki ne dodajajo možnosti zahteve. Podprti parametri so navedeni pri izbrani metodi.
| Nastavitev | Cenovna lestvica | Strošek |
|---|---|---|
| NastavitevOsnovne cene za žetone | Cenovna lestvicaOsnovna cena | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.0002 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.0002 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik $0 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →
{\n "model": "deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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 ali SSE
Shranite vsak v celoti vrnjen odgovor, datoteko in del vsebine.
Ohranite vse vsebinske bloke, podpise sklepanja in dejanske ID uporabe orodij. Sestavite vse delne spremembe blokov SSE; prvi besedilni blok ni celoten izhod.
Ohranite ID zahtev/odgovorov in glave. Splošni URL za pridobivanje besedilne naloge ni podan.
| Polje | Vrsta |
|---|---|
Poljeid | Vrstastring |
Poljemodel | Vrstastring |
Poljecontent[] | Vrstatext|thinking|tool_use|other content block |
Poljestop_reason | Vrstastring|null |
Poljeusage | Vrstaobject |
| Odgovor | Pogoj | Naslednji korak |
|---|---|---|
Odgovor400 · invalid_request_error | PogojNeveljavna obvezna polja, predstavitev gradiva ali vrednost parametra | Naslednji korakPred novo zahtevo za ustvarjanje popravite navedena polja. |
Ailoot Ultra deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
Tehnični primer v angleščini
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.