DeepSeek Prover V2 671B är DeepSeeks stora modell för formella satsbevis i Lean 4. Den kopplar samman informellt matematiskt resonemang med konstruktion av formella bevis. Tillverkaren beskriver träningsmaterial som byggts genom att dela upp krävande satser i delmål, lösa dem och sammanfoga de formella bevisen till ett fullständigt resultat.
Lämna Lean 4-satsen som ska färdigställas, inklusive importer, antaganden och omgivande definitioner. Tillverkarens exempel anger en sats med en platshållare för beviset och ber om en bevisplan före Lean-koden. Den ordningen gör de avsedda matematiska stegen synliga tillsammans med den formella leveransen.
Behåll satsformuleringen oförändrad när du begär ett bevis. Om ett lemma eller en definition finns i projektet anger du dess exakta namn och relevanta form. Beviset måste fastställa den givna propositionen i den miljön; en förklaring av en liknande proposition är ett annat resultat.
Be modellen beskriva huvudidéerna, mellanliggande lemman och bevisstrukturen innan den producerar kod. För en längre sats hjälper dessa delmål till att koppla det matematiska argumentet till de formella steg som Lean behöver. En tydlig plan ger också användaren möjlighet att undersöka om argumentet tar hänsyn till varje antagande.
Modellens utdata är ett bevisförslag och formell kod. Applikationen eller användaren kör koden i Lean-miljön för att avgöra om den godtas. Behåll den ursprungliga satsformuleringen, den genererade koden och verifierarens utdata tillsammans när du kontrollerar resultatet.
Om Lean underkänner en del av ett förslag lämnar du diagnostiken och koden på den relevanta platsen. Be om en rättelse som bevarar satsformuleringen och löser det felet. Det reviderade beviset kan sedan kontrolleras i samma miljö, så att det observerade felet och det ändrade steget förblir kopplade till varandra.
Tillverkarens träning använder binär återkoppling om korrekthet för att förbättra konstruktionen av formella bevis. I ett praktiskt arbetsflöde ger den formella verifieraren det avgörande belägget för det returnerade beviset. En övertygande skriftlig förklaring fastställer inte i sig att Lean-koden har godtagits.
Tillverkaren släpper Prover V2 i storlekarna 7B och 671B. 671B-utgåvan är tränad på DeepSeek V3 Base; den mindre utgåvan har en annan grundmodell. Denna post behåller den stora utgåvan och lånar inte den mindre modellens kontextspecifikation. Förbered begäran och genereringsbudgeten enligt den exakta driftprofilen och Lean-uppgiften som används.
", "aboutText": "DeepSeek Prover V2 671B är DeepSeeks stora modell för formella satsbevis i Lean 4. Den kopplar samman informellt matematiskt resonemang med konstruktion av formella bevis. Tillverkaren beskriver träningsmaterial som byggts genom att dela upp krävande satser i delmål, lösa dem och sammanfoga de formella bevisen till ett fullständigt resultat.\n\n### Ange den formella satsen och miljön\n\nLämna Lean 4-satsen som ska färdigställas, inklusive importer, antaganden och omgivande definitioner. Tillverkarens exempel anger en sats med en platshållare för beviset och ber om en bevisplan före Lean-koden. Den ordningen gör de avsedda matematiska stegen synliga tillsammans med den formella leveransen.\n\nBehåll satsformuleringen oförändrad när du begär ett bevis. Om ett lemma eller en definition finns i projektet anger du dess exakta namn och relevanta form. Beviset måste fastställa den givna propositionen i den miljön; en förklaring av en liknande proposition är ett annat resultat.\n\n### Planera beviset med användbara delmål\n\nBe modellen beskriva huvudidéerna, mellanliggande lemman och bevisstrukturen innan den producerar kod. För en längre sats hjälper dessa delmål till att koppla det matematiska argumentet till de formella steg som Lean behöver. En tydlig plan ger också användaren möjlighet att undersöka om argumentet tar hänsyn till varje antagande.\n\nModellens utdata är ett bevisförslag och formell kod. Applikationen eller användaren kör koden i Lean-miljön för att avgöra om den godtas. Behåll den ursprungliga satsformuleringen, den genererade koden och verifierarens utdata tillsammans när du kontrollerar resultatet.\n\n### Använd verifieringsåterkoppling för en fokuserad rättelse\n\nOm Lean underkänner en del av ett förslag lämnar du diagnostiken och koden på den relevanta platsen. Be om en rättelse som bevarar satsformuleringen och löser det felet. Det reviderade beviset kan sedan kontrolleras i samma miljö, så att det observerade felet och det ändrade steget förblir kopplade till varandra.\n\nTillverkarens träning använder binär återkoppling om korrekthet för att förbättra konstruktionen av formella bevis. I ett praktiskt arbetsflöde ger den formella verifieraren det avgörande belägget för det returnerade beviset. En övertygande skriftlig förklaring fastställer inte i sig att Lean-koden har godtagits.\n\n### Bevara 671B-utgåvan\n\nTillverkaren släpper Prover V2 i storlekarna 7B och 671B. 671B-utgåvan är tränad på DeepSeek V3 Base; den mindre utgåvan har en annan grundmodell. Denna post behåller den stora utgåvan och lånar inte den mindre modellens kontextspecifikation. Förbered begäran och genereringsbudgeten enligt den exakta driftprofilen och Lean-uppgiften som används.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Tekniskt exempel på engelska
Complete a Lean distributivity proof\n\nComplete this Lean 4 theorem without changing its statement: import Mathlib; theorem pair_sum (a b : ℤ) : (a + b) * 2 = a * 2 + b * 2 := by sorry. Give a brief proof plan, then the replacement proof. Use only the imported environment and distinguish a proposed proof from a compiler-checked result.A short plan followed by Lean code replacing sorry while retaining the theorem statement.Run the unchanged statement and proposed proof in the stated Lean environment; only acceptance establishes success.deepseek/deepseek-prover-v2-671bDeepSeek Prover V2 671B genererar formella matematiska bevis i Lean 4 och kombinerar en skriftlig bevisplan med formell kod. Tillverkarens arbetsflöde delar upp en sats i delmål och använder återkoppling från verifieringen för att utveckla fullständiga bevis.
Den här beskrivningen omfattar modellens förmågor. Tillgängliga indata, utdata och alternativ i Ailoot anges nedan för den valda metoden.
DeepSeek Prover V2 671B är DeepSeeks stora modell för formella satsbevis i Lean 4. Den kopplar samman informellt matematiskt resonemang med konstruktion av formella bevis. Tillverkaren beskriver träningsmaterial som byggts genom att dela upp krävande satser i delmål, lösa dem och sammanfoga de formella bevisen till ett fullständigt resultat.
Lämna Lean 4-satsen som ska färdigställas, inklusive importer, antaganden och omgivande definitioner. Tillverkarens exempel anger en sats med en platshållare för beviset och ber om en bevisplan före Lean-koden. Den ordningen gör de avsedda matematiska stegen synliga tillsammans med den formella leveransen.
Behåll satsformuleringen oförändrad när du begär ett bevis. Om ett lemma eller en definition finns i projektet anger du dess exakta namn och relevanta form. Beviset måste fastställa den givna propositionen i den miljön; en förklaring av en liknande proposition är ett annat resultat.
Be modellen beskriva huvudidéerna, mellanliggande lemman och bevisstrukturen innan den producerar kod. För en längre sats hjälper dessa delmål till att koppla det matematiska argumentet till de formella steg som Lean behöver. En tydlig plan ger också användaren möjlighet att undersöka om argumentet tar hänsyn till varje antagande.
Modellens utdata är ett bevisförslag och formell kod. Applikationen eller användaren kör koden i Lean-miljön för att avgöra om den godtas. Behåll den ursprungliga satsformuleringen, den genererade koden och verifierarens utdata tillsammans när du kontrollerar resultatet.
Om Lean underkänner en del av ett förslag lämnar du diagnostiken och koden på den relevanta platsen. Be om en rättelse som bevarar satsformuleringen och löser det felet. Det reviderade beviset kan sedan kontrolleras i samma miljö, så att det observerade felet och det ändrade steget förblir kopplade till varandra.
Tillverkarens träning använder binär återkoppling om korrekthet för att förbättra konstruktionen av formella bevis. I ett praktiskt arbetsflöde ger den formella verifieraren det avgörande belägget för det returnerade beviset. En övertygande skriftlig förklaring fastställer inte i sig att Lean-koden har godtagits.
Tillverkaren släpper Prover V2 i storlekarna 7B och 671B. 671B-utgåvan är tränad på DeepSeek V3 Base; den mindre utgåvan har en annan grundmodell. Denna post behåller den stora utgåvan och lånar inte den mindre modellens kontextspecifikation. Förbered begäran och genereringsbudgeten enligt den exakta driftprofilen och Lean-uppgiften som används.
POST /v1/chat/completionstexttext| Fält | Typ | Krav | Värden & gränser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Fältmodel | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser deepseek/deepseek-prover-v2-671b | Standard— |
Fältmessages | Typmessage[] | KravObligatoriskt | Värden & gränser Minsta antal objekt: 1 | Standard— |
Fältmessages[].role | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser Exempel: system, user, assistant, tool, function Villkor: Dessa roller representeras uttryckligen av källkodens kompatibilitetstyper; den exakta rolluppsättningen är fortfarande modellspecifik. Beror på modellen | Standard— |
Fältmessages[].content | Typstring|content_part[]|null | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmessages[].tool_calls | Typtool_call[] | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmessages[].tool_call_id | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Gäller när: role=tool; använd det faktiska returnerade ID:t | Standard— |
Fältmessages[].name | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmessages[].reasoning_content | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Gäller när: Skicka tillbaka det faktiska returnerade resonemanget när modellen använder det | Standard— |
Fältmessages[].reasoning_details | Typobject|array | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältmax_tokens | Typinteger | KravValfritt | Värden & gränser Minimum: 1 Beror på modellen | Standard— |
Fältmax_completion_tokens | Typinteger | KravValfritt | Värden & gränser Minimum: 1 Beror på modellen | Standard— |
Fältstream | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser | Standardfalse |
Fältstream_options.include_usage | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttemperature | Typnumber | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttop_p | Typnumber | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältstop | Typstring|string[] | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttools | Typfunction_tool[] | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttools[].type | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser function Beror på modellen | Standard— |
Fälttools[].function.name | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser Gäller när: verktyg av typen funktion har tillhandahållits | Standard— |
Fälttools[].function.description | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fälttools[].function.parameters | TypJSON_schema | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fälttool_choice | Typstring|object | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältparallel_tool_calls | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältresponse_format | Typobject | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältreasoning_effort | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältreasoning | Typobject | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältservice_tier | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältinstructions | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Kompatibilitetsfält | Standard— |
Fältfunctions | Typfunction[] | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältfunction_call | Typstring|object | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältprompt_cache_options | Typobject | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältmodalities | Typstring[] | KravValfritt | Värden & gränser text | Standard— |
Fältprovider | Typobject | KravValfritt | Värden & gränser Villkor: provider.options avvisas på denna Ultra-textrutt | Standard— |
Fältcache_control.ttl | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Villkor: 1h avvisas på de faktiska platserna för promptcache | Standard— |
Text · UTF8-text
messages[].content
| Parameter | Avtal |
|---|---|
Parametercontent_type | Avtalapplication/json |
Parameterrequired | Avtalmodel, messages |
Parametermaterial_types | Avtaltext |
Parametermessages | Avtalmeddelandearray med strukturen role/content |
Parameterfile_material | Avtaldet faktiska UTF-8-dokumentet infogat som bokstavlig text; inget fil-ID härleds |
Parameteroptional_controls | Avtalstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Avtalmodellspecifikt; användarens funktionsverktyg skiljer sig från värdbaserade verktyg |
Parameteroutput_modalities | Avtaltext |
Parameterhosted_operations | Avtalfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Avtalnull |
Livscykel: synchronous_or_streamed
Skicka det exakta modell-ID:t tillsammans med messages.
Kontextlängden är inte en utdatagräns.
En textfil kan tillhandahålla bokstavlig text; bild-/ljud-/filobjektsindata kräver exakt bindning.
Tariffuppgifter lägger inte till begäransalternativ. Parametrar som stöds anges för den valda metoden.
| Konfiguration | Prislista | Avgift |
|---|---|---|
| KonfigurationGrundpriser för token | PrislistaGrundpris | Avgift Indata · Indatatoken $0.0012 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.0046 / 1K token Indata · Cacheläsning $0 / 1K token Indata · Skrivning till cache $0 / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim — / 1K token |
Ailoot reserverar ett uppskattat belopp före en begäran. Efter resultatet slutregleras avgiften utifrån uppmätt förbrukning. Slutreglering för strömning använder den slutliga förbrukningsposten. Så fungerar reservation och slutreglering →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "deepseek/deepseek-prover-v2-671b", "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/deepseek-prover-v2-671b',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/deepseek-prover-v2-671b',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 eller SSE
Behåll varje fullständigt returnerat svar, fil och innehållsdel.
Behåll varje svarsalternativ och dess innehåll/verktygsanrop/resonemang. Sätt i SSE samman deltauppdateringar efter svarsalternativets/verktygets index och behåll den slutliga avslutsorsaken och användningsuppgifterna.
Behåll begärans/svarets ID:n och huvuden. Ingen generell URL för hämtning av textjobb tillhandahålls.
| Fält | Typ |
|---|---|
Fältchoices[].index | Typinteger |
Fältchoices[].message.content | Typstring|null |
Fältchoices[].message.tool_calls | Typtool_call[] |
Fältchoices[].message.reasoning_content | Typstring |
Fältchoices[].message.reasoning_details | Typobject|array |
Fältchoices[].finish_reason | Typstring|null |
Fältusage | Typobject |
| Svar | Villkor | Nästa steg |
|---|---|---|
Svar400 · invalid_request_error | VillkorOgiltiga obligatoriska fält, ogiltig representation av underlaget eller ogiltigt parametervärde | Nästa stegKorrigera de angivna fälten före en ny begäran om att skapa. |
Ailoot Ultra deepseek/deepseek-prover-v2-671b
Använd metodsökvägarna som visas ovan.
deepseek/deepseek-prover-v2-671bDeepSeek Prover V2 671B genererar formella matematiska bevis i Lean 4 och kombinerar en skriftlig bevisplan med formell kod. Tillverkarens arbetsflöde delar upp en sats i delmål och använder återkoppling från verifieringen för att utveckla fullständiga bevis.
Den här beskrivningen omfattar modellens förmågor. Tillgängliga indata, utdata och alternativ i Ailoot anges nedan för den valda metoden.
DeepSeek Prover V2 671B är DeepSeeks stora modell för formella satsbevis i Lean 4. Den kopplar samman informellt matematiskt resonemang med konstruktion av formella bevis. Tillverkaren beskriver träningsmaterial som byggts genom att dela upp krävande satser i delmål, lösa dem och sammanfoga de formella bevisen till ett fullständigt resultat.
Lämna Lean 4-satsen som ska färdigställas, inklusive importer, antaganden och omgivande definitioner. Tillverkarens exempel anger en sats med en platshållare för beviset och ber om en bevisplan före Lean-koden. Den ordningen gör de avsedda matematiska stegen synliga tillsammans med den formella leveransen.
Behåll satsformuleringen oförändrad när du begär ett bevis. Om ett lemma eller en definition finns i projektet anger du dess exakta namn och relevanta form. Beviset måste fastställa den givna propositionen i den miljön; en förklaring av en liknande proposition är ett annat resultat.
Be modellen beskriva huvudidéerna, mellanliggande lemman och bevisstrukturen innan den producerar kod. För en längre sats hjälper dessa delmål till att koppla det matematiska argumentet till de formella steg som Lean behöver. En tydlig plan ger också användaren möjlighet att undersöka om argumentet tar hänsyn till varje antagande.
Modellens utdata är ett bevisförslag och formell kod. Applikationen eller användaren kör koden i Lean-miljön för att avgöra om den godtas. Behåll den ursprungliga satsformuleringen, den genererade koden och verifierarens utdata tillsammans när du kontrollerar resultatet.
Om Lean underkänner en del av ett förslag lämnar du diagnostiken och koden på den relevanta platsen. Be om en rättelse som bevarar satsformuleringen och löser det felet. Det reviderade beviset kan sedan kontrolleras i samma miljö, så att det observerade felet och det ändrade steget förblir kopplade till varandra.
Tillverkarens träning använder binär återkoppling om korrekthet för att förbättra konstruktionen av formella bevis. I ett praktiskt arbetsflöde ger den formella verifieraren det avgörande belägget för det returnerade beviset. En övertygande skriftlig förklaring fastställer inte i sig att Lean-koden har godtagits.
Tillverkaren släpper Prover V2 i storlekarna 7B och 671B. 671B-utgåvan är tränad på DeepSeek V3 Base; den mindre utgåvan har en annan grundmodell. Denna post behåller den stora utgåvan och lånar inte den mindre modellens kontextspecifikation. Förbered begäran och genereringsbudgeten enligt den exakta driftprofilen och Lean-uppgiften som används.
POST /v1/messagestextjson, sse| Fält | Typ | Krav | Värden & gränser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Fältmodel | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser deepseek/deepseek-prover-v2-671b | Standard— |
Fältmessages | Typmessage[] | KravObligatoriskt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmessages[].role | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser user, assistant | Standard— |
Fältmessages[].content | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmax_tokens | Typinteger | KravObligatoriskt | Värden & gränser | Standard— |
Fältstream | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser | Standardfalse |
Text · UTF-8-text
sträng i messages[].content
| Parameter | Avtal |
|---|---|
Parametercontent_type | Avtalapplication/json |
Parameterrequired | Avtalmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Avtalstream |
Parametermaterial_types | Avtaltext |
Parametertext_file_material | AvtalLäs det faktiska UTF-8-dokumentet och placera texten i det angivna input-fältet eller i strängen för meddelandets innehåll. |
Livscykel: synchronous_or_streamed
Tariffuppgifter lägger inte till begäransalternativ. Parametrar som stöds anges för den valda metoden.
| Konfiguration | Prislista | Avgift |
|---|---|---|
| KonfigurationGrundpriser för token | PrislistaGrundpris | Avgift Indata · Indatatoken $0.0012 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.0046 / 1K token Indata · Cacheläsning $0 / 1K token Indata · Skrivning till cache $0 / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim — / 1K token |
Ailoot reserverar ett uppskattat belopp före en begäran. Efter resultatet slutregleras avgiften utifrån uppmätt förbrukning. Slutreglering för strömning använder den slutliga förbrukningsposten. Så fungerar reservation och slutreglering →
{\n "model": "deepseek/deepseek-prover-v2-671b",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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/deepseek-prover-v2-671b', '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/deepseek-prover-v2-671b', '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 eller SSE
Behåll varje fullständigt returnerat svar, fil och innehållsdel.
Behåll alla innehållsblock, resonemangssignaturer och faktiska ID:n för verktygsanvändning. Sätt samman alla SSE-deltauppdateringar för blocken; ett första textblock är inte hela utdata.
Behåll begärans/svarets ID:n och huvuden. Ingen generell URL för hämtning av textjobb tillhandahålls.
| Fält | Typ |
|---|---|
Fältid | Typstring |
Fältmodel | Typstring |
Fältcontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Fältstop_reason | Typstring|null |
Fältusage | Typobject |
| Svar | Villkor | Nästa steg |
|---|---|---|
Svar400 · invalid_request_error | VillkorOgiltiga obligatoriska fält, ogiltig representation av underlaget eller ogiltigt parametervärde | Nästa stegKorrigera de angivna fälten före en ny begäran om att skapa. |
Ailoot Ultra deepseek/deepseek-prover-v2-671b
Använd metodsökvägarna som visas ovan.
Tekniskt exempel på engelska
Complete a Lean distributivity proof\n\nComplete this Lean 4 theorem without changing its statement: import Mathlib; theorem pair_sum (a b : ℤ) : (a + b) * 2 = a * 2 + b * 2 := by sorry. Give a brief proof plan, then the replacement proof. Use only the imported environment and distinguish a proposed proof from a compiler-checked result.A short plan followed by Lean code replacing sorry while retaining the theorem statement.Run the unchanged statement and proposed proof in the stated Lean environment; only acceptance establishes success.