DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B — DeepSeek chiqargan, Qwen asosidagi 14B hajmli mulohaza nazorat nuqtasi. Uning asosi DeepSeek-R1 tayyorlagan misollar bilan qo‘shimcha o‘qitilgan Qwen2.5-14B modelidir. U yozma masala yoki suhbatni qabul qilib, matematik yechim, dastur xatti-harakati izohi yoki bir nechta berilgan shartdan chiqarilgan xulosani o‘z ichiga olishi mumkin bo‘lgan matn qaytaradi.
Mulohazani ko‘chirish va nomlangan nashr
DeepSeek to‘liq R1 va R1-Zero modellarini Qwen hamda Llama asoslariga distillatsiya qilingan zich modellardan ajratadi. Distillatsiyalangan relizlarda o‘qitish ma’lumotlari kattaroq R1 modelidan mulohaza andozalarini boshqa nazorat nuqtasiga olib o‘tadi. 14B nomi shu muayyan Qwen asosini aniqlaydi; u to‘liq R1 arxitekturasini, 32B distillatsiya nazorat nuqtasini yoki oddiy Qwen2.5-14B-Instruct relizini bildirmaydi.
Ishlab chiqaruvchi Qwen distillatsiya relizlari uchun 800,000 saralangan misolni tavsiflaydi va ularning konfiguratsiyalari hamda tokenizatorlaridagi o‘zgarishlarni qayd etadi. Ushbu modeldan foydalanganda DeepSeek reliz sozlamalarini saqlang. Model Qwen2.5 dan kelib chiqqan bo‘lsa ham, bu o‘zgarishlar muhim. 14B nazorat nuqtasining o‘z konfiguratsiyasi 48 qatlam, 40 so‘rov diqqat boshi va 8 kalit/qiymat boshini belgilaydi; maksimal pozitsiyalar 131,072 qilib o‘rnatilgan.
Foydali batafsil javob uchun nimalarni berish kerak
O‘quv yordami vazifasida masala va o‘rganuvchining yechim urinishini kiriting, so‘ng tushuntirish talab qiladigan o‘tishni belgilang. Modeldan tegishli shartni aniqlash, tuzatishni ayni belgilar bilan tushuntirish va natijani asoslash uchun zarur bo‘lgan bosqichgacha davom etishni so‘rang. Bu aloqasiz to‘liq dars yaratish o‘rniga javobni o‘rganuvchining haqiqiy qiyinchiligiga bog‘lab turadi.
Masalan, o‘rganuvchi ifoda nolga teng bo‘lishi mumkinligini aytmasdan unga bo‘lgan bo‘lishi mumkin. Asl tenglamani bering va shu almashtirishdan oldin qaysi holatlarni ko‘rib chiqish kerakligini so‘rang. Istalgan natija ruxsat etilgan holat, istisno holat va yakuniy yechimlar to‘plamini ajratishi mumkin. Bu taklif etilgan matematik vazifa bo‘lib, javob shaklini algebrani tushuntirish haqidagi umumiy so‘rov emas, shart belgilaydi.
Dasturlash savolida algoritm yoki funksiyani va aniq kirishni bering. Holat qanday o‘zgarishi va qaytgan natija nega kelib chiqishini so‘rang. Keyingi murojaat ommaviy funksiya imzosini saqlash yoki kirishni o‘zgartirmaslik kabi aniq cheklov ostida qayta ishlangan implementatsiyani so‘rashi mumkin. Izoh belgilanmagan implementatsiyaga bog‘liq bo‘lmasligi uchun tegishli yordamchi kod va kutilgan xatti-harakatni kiriting.
Mantiqiy taqqoslashda muqobillarni va har biri bajarishi shart bo‘lgan shartlarni aniqlang. Har bir yondashuv foydalanadigan farazlarni, tanlovni chiqarib tashlaydigan ziddiyatlarni va qolgan aniqlanmagan ma’lumotni so‘rang. Shunda ixcham qaror jadvali yakuniy materialga aylanishi mumkin, atrofidagi matn esa berilgan qoidalar uni qanday asoslashini tushuntiradi.
DeepSeek kompaniyasining topshiriq tavsiyalari
Ishlab chiqaruvchi system topshirig‘idan qochishni va barcha ko‘rsatmalarni bevosita user topshirig‘iga joylashtirishni tavsiya qiladi. Vazifa, chiqish talablari va zarur manba materialini birga joylashtirib, qaysi matn masala, qaysisi javob haqidagi ko‘rsatma ekanini aniq belgilang. Dastlabki Qwen formati o‘zaro almashtiriladi deb taxmin qilish o‘rniga chiqarilgan tokenizator va suhbat sozlamalaridan foydalaning.
Hujjatlashtirilgan temperature oralig‘i 0.5 dan 0.7 gacha, 0.6 tavsiya etiladi. DeepSeek buni takror va izchilsiz chiqishni kamaytirish bilan bog‘laydi. Matematik savollarda yakuniy natijasi LaTeX ramkasida berilgan batafsil javobni tavsiya qiladi. U model mulohaza blokini chetlab o‘tadigan holatlarni ham tavsiflaydi va ko‘zlangan mulohaza jarayonini rag‘batlantirish uchun javobni ochuvchi mulohaza belgisi bilan boshlashni tavsiya etadi.
Foydali matematik chiqish tanlangan usul, asoslangan almashtirishlar va alohida yakuniy ifodani o‘z ichiga olishi mumkin. Natija aniq yoki yaxlitlangan bo‘lishi kerakligini ayting va muhim bo‘lganda birliklarni belgilang. Kod uchun izohni taklif etilgan implementatsiyadan alohida so‘rang. Mantiq uchun yakuniy xulosani u amal qiladigan shartlar bilan birga so‘rang. Bu talablar mulohaza matnidan keyin o‘quvchi yoki ilova amalda nimadan foydalana olishini belgilaydi.
Kontekst va mazmun chegaralari
Joriy chiqarilgan konfiguratsiya maksimal pozitsiyalarni 131,072 qilib belgilaydi. Bu ushbu nazorat nuqtasining konfiguratsiya qiymati; har bir xizmat interfeysi haqidagi meros va’da emas. Ishlab chiqaruvchining 32,768 tokenli yaratish sozlamasi baholashning bir qismidir; u alohida qat’iy maksimal javob uzunligini belgilamaydi. Xuddi shunday, dastlabki Qwen Instruct modelining chiqish sig‘imini o‘z spetsifikatsiyasisiz ushbu o‘zgartirilgan mulohaza reliziga ko‘chirmaslik kerak.
Bu matn modeli. Matematik masala tasviridagi belgilar va shartlarni mulohaza vazifasidan oldin matnga aylantirish kerak, taklif etilgan kodni bajarish esa alohida dasturlash yoki hisoblash muhitini talab qiladi. Distillatsiya o‘qituvchiga avtomatik ish vaqti chaqiruvi yoki ichki mustaqil tekshiruvchini emas, R1 misollari bilan o‘qitishni bildiradi.
Belgilangan batafsil javob vazifasi uchun nomlangan 14B nazorat nuqtasidan foydalaning va masalaning belgilari, farazlari hamda maqsad natijasini saqlang. Amaliy maqsad — o‘quvchi tekshirishi mumkin bo‘lgan yechim: qaysi shartlar amal qiladi, har bir muhim qadam nega kelib chiqadi va qaysi yakuniy ifoda, implementatsiya yoki xulosa asl savolga javob beradi.
", "aboutText": "DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B — DeepSeek chiqargan, Qwen asosidagi 14B hajmli mulohaza nazorat nuqtasi. Uning asosi DeepSeek-R1 tayyorlagan misollar bilan qo‘shimcha o‘qitilgan Qwen2.5-14B modelidir. U yozma masala yoki suhbatni qabul qilib, matematik yechim, dastur xatti-harakati izohi yoki bir nechta berilgan shartdan chiqarilgan xulosani o‘z ichiga olishi mumkin bo‘lgan matn qaytaradi.\n\nMulohazani ko‘chirish va nomlangan nashr\n\nDeepSeek to‘liq R1 va R1-Zero modellarini Qwen hamda Llama asoslariga distillatsiya qilingan zich modellardan ajratadi. Distillatsiyalangan relizlarda o‘qitish ma’lumotlari kattaroq R1 modelidan mulohaza andozalarini boshqa nazorat nuqtasiga olib o‘tadi. 14B nomi shu muayyan Qwen asosini aniqlaydi; u to‘liq R1 arxitekturasini, 32B distillatsiya nazorat nuqtasini yoki oddiy Qwen2.5-14B-Instruct relizini bildirmaydi.\n\nIshlab chiqaruvchi Qwen distillatsiya relizlari uchun 800,000 saralangan misolni tavsiflaydi va ularning konfiguratsiyalari hamda tokenizatorlaridagi o‘zgarishlarni qayd etadi. Ushbu modeldan foydalanganda DeepSeek reliz sozlamalarini saqlang. Model Qwen2.5 dan kelib chiqqan bo‘lsa ham, bu o‘zgarishlar muhim. 14B nazorat nuqtasining o‘z konfiguratsiyasi 48 qatlam, 40 so‘rov diqqat boshi va 8 kalit/qiymat boshini belgilaydi; maksimal pozitsiyalar 131,072 qilib o‘rnatilgan.\n\nFoydali batafsil javob uchun nimalarni berish kerak\n\nO‘quv yordami vazifasida masala va o‘rganuvchining yechim urinishini kiriting, so‘ng tushuntirish talab qiladigan o‘tishni belgilang. Modeldan tegishli shartni aniqlash, tuzatishni ayni belgilar bilan tushuntirish va natijani asoslash uchun zarur bo‘lgan bosqichgacha davom etishni so‘rang. Bu aloqasiz to‘liq dars yaratish o‘rniga javobni o‘rganuvchining haqiqiy qiyinchiligiga bog‘lab turadi.\n\nMasalan, o‘rganuvchi ifoda nolga teng bo‘lishi mumkinligini aytmasdan unga bo‘lgan bo‘lishi mumkin. Asl tenglamani bering va shu almashtirishdan oldin qaysi holatlarni ko‘rib chiqish kerakligini so‘rang. Istalgan natija ruxsat etilgan holat, istisno holat va yakuniy yechimlar to‘plamini ajratishi mumkin. Bu taklif etilgan matematik vazifa bo‘lib, javob shaklini algebrani tushuntirish haqidagi umumiy so‘rov emas, shart belgilaydi.\n\nDasturlash savolida algoritm yoki funksiyani va aniq kirishni bering. Holat qanday o‘zgarishi va qaytgan natija nega kelib chiqishini so‘rang. Keyingi murojaat ommaviy funksiya imzosini saqlash yoki kirishni o‘zgartirmaslik kabi aniq cheklov ostida qayta ishlangan implementatsiyani so‘rashi mumkin. Izoh belgilanmagan implementatsiyaga bog‘liq bo‘lmasligi uchun tegishli yordamchi kod va kutilgan xatti-harakatni kiriting.\n\nMantiqiy taqqoslashda muqobillarni va har biri bajarishi shart bo‘lgan shartlarni aniqlang. Har bir yondashuv foydalanadigan farazlarni, tanlovni chiqarib tashlaydigan ziddiyatlarni va qolgan aniqlanmagan ma’lumotni so‘rang. Shunda ixcham qaror jadvali yakuniy materialga aylanishi mumkin, atrofidagi matn esa berilgan qoidalar uni qanday asoslashini tushuntiradi.\n\nDeepSeek kompaniyasining topshiriq tavsiyalari\n\nIshlab chiqaruvchi system topshirig‘idan qochishni va barcha ko‘rsatmalarni bevosita user topshirig‘iga joylashtirishni tavsiya qiladi. Vazifa, chiqish talablari va zarur manba materialini birga joylashtirib, qaysi matn masala, qaysisi javob haqidagi ko‘rsatma ekanini aniq belgilang. Dastlabki Qwen formati o‘zaro almashtiriladi deb taxmin qilish o‘rniga chiqarilgan tokenizator va suhbat sozlamalaridan foydalaning.\n\nHujjatlashtirilgan temperature oralig‘i 0.5 dan 0.7 gacha, 0.6 tavsiya etiladi. DeepSeek buni takror va izchilsiz chiqishni kamaytirish bilan bog‘laydi. Matematik savollarda yakuniy natijasi LaTeX ramkasida berilgan batafsil javobni tavsiya qiladi. U model mulohaza blokini chetlab o‘tadigan holatlarni ham tavsiflaydi va ko‘zlangan mulohaza jarayonini rag‘batlantirish uchun javobni ochuvchi mulohaza belgisi bilan boshlashni tavsiya etadi.\n\nFoydali matematik chiqish tanlangan usul, asoslangan almashtirishlar va alohida yakuniy ifodani o‘z ichiga olishi mumkin. Natija aniq yoki yaxlitlangan bo‘lishi kerakligini ayting va muhim bo‘lganda birliklarni belgilang. Kod uchun izohni taklif etilgan implementatsiyadan alohida so‘rang. Mantiq uchun yakuniy xulosani u amal qiladigan shartlar bilan birga so‘rang. Bu talablar mulohaza matnidan keyin o‘quvchi yoki ilova amalda nimadan foydalana olishini belgilaydi.\n\nKontekst va mazmun chegaralari\n\nJoriy chiqarilgan konfiguratsiya maksimal pozitsiyalarni 131,072 qilib belgilaydi. Bu ushbu nazorat nuqtasining konfiguratsiya qiymati; har bir xizmat interfeysi haqidagi meros va’da emas. Ishlab chiqaruvchining 32,768 tokenli yaratish sozlamasi baholashning bir qismidir; u alohida qat’iy maksimal javob uzunligini belgilamaydi. Xuddi shunday, dastlabki Qwen Instruct modelining chiqish sig‘imini o‘z spetsifikatsiyasisiz ushbu o‘zgartirilgan mulohaza reliziga ko‘chirmaslik kerak.\n\nBu matn modeli. Matematik masala tasviridagi belgilar va shartlarni mulohaza vazifasidan oldin matnga aylantirish kerak, taklif etilgan kodni bajarish esa alohida dasturlash yoki hisoblash muhitini talab qiladi. Distillatsiya o‘qituvchiga avtomatik ish vaqti chaqiruvi yoki ichki mustaqil tekshiruvchini emas, R1 misollari bilan o‘qitishni bildiradi.\n\nBelgilangan batafsil javob vazifasi uchun nomlangan 14B nazorat nuqtasidan foydalaning va masalaning belgilari, farazlari hamda maqsad natijasini saqlang. Amaliy maqsad — o‘quvchi tekshirishi mumkin bo‘lgan yechim: qaysi shartlar amal qiladi, har bir muhim qadam nega kelib chiqadi va qaysi yakuniy ifoda, implementatsiya yoki xulosa asl savolga javob beradi.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ingliz tilidagi texnik misol
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 — Qwen2.5-14B va DeepSeek-R1 yaratgan misollarga asoslangan matnli mulohaza nazorat nuqtasi. U DeepSeek kompaniyasining o‘z tokenizatori, topshiriq tavsiyalari va reliz konfiguratsiyasi bilan batafsil matematik, dasturlash va mantiqiy javoblarni qo‘llaydi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B — DeepSeek chiqargan, Qwen asosidagi 14B hajmli mulohaza nazorat nuqtasi. Uning asosi DeepSeek-R1 tayyorlagan misollar bilan qo‘shimcha o‘qitilgan Qwen2.5-14B modelidir. U yozma masala yoki suhbatni qabul qilib, matematik yechim, dastur xatti-harakati izohi yoki bir nechta berilgan shartdan chiqarilgan xulosani o‘z ichiga olishi mumkin bo‘lgan matn qaytaradi.
Mulohazani ko‘chirish va nomlangan nashr
DeepSeek to‘liq R1 va R1-Zero modellarini Qwen hamda Llama asoslariga distillatsiya qilingan zich modellardan ajratadi. Distillatsiyalangan relizlarda o‘qitish ma’lumotlari kattaroq R1 modelidan mulohaza andozalarini boshqa nazorat nuqtasiga olib o‘tadi. 14B nomi shu muayyan Qwen asosini aniqlaydi; u to‘liq R1 arxitekturasini, 32B distillatsiya nazorat nuqtasini yoki oddiy Qwen2.5-14B-Instruct relizini bildirmaydi.
Ishlab chiqaruvchi Qwen distillatsiya relizlari uchun 800,000 saralangan misolni tavsiflaydi va ularning konfiguratsiyalari hamda tokenizatorlaridagi o‘zgarishlarni qayd etadi. Ushbu modeldan foydalanganda DeepSeek reliz sozlamalarini saqlang. Model Qwen2.5 dan kelib chiqqan bo‘lsa ham, bu o‘zgarishlar muhim. 14B nazorat nuqtasining o‘z konfiguratsiyasi 48 qatlam, 40 so‘rov diqqat boshi va 8 kalit/qiymat boshini belgilaydi; maksimal pozitsiyalar 131,072 qilib o‘rnatilgan.
Foydali batafsil javob uchun nimalarni berish kerak
O‘quv yordami vazifasida masala va o‘rganuvchining yechim urinishini kiriting, so‘ng tushuntirish talab qiladigan o‘tishni belgilang. Modeldan tegishli shartni aniqlash, tuzatishni ayni belgilar bilan tushuntirish va natijani asoslash uchun zarur bo‘lgan bosqichgacha davom etishni so‘rang. Bu aloqasiz to‘liq dars yaratish o‘rniga javobni o‘rganuvchining haqiqiy qiyinchiligiga bog‘lab turadi.
Masalan, o‘rganuvchi ifoda nolga teng bo‘lishi mumkinligini aytmasdan unga bo‘lgan bo‘lishi mumkin. Asl tenglamani bering va shu almashtirishdan oldin qaysi holatlarni ko‘rib chiqish kerakligini so‘rang. Istalgan natija ruxsat etilgan holat, istisno holat va yakuniy yechimlar to‘plamini ajratishi mumkin. Bu taklif etilgan matematik vazifa bo‘lib, javob shaklini algebrani tushuntirish haqidagi umumiy so‘rov emas, shart belgilaydi.
Dasturlash savolida algoritm yoki funksiyani va aniq kirishni bering. Holat qanday o‘zgarishi va qaytgan natija nega kelib chiqishini so‘rang. Keyingi murojaat ommaviy funksiya imzosini saqlash yoki kirishni o‘zgartirmaslik kabi aniq cheklov ostida qayta ishlangan implementatsiyani so‘rashi mumkin. Izoh belgilanmagan implementatsiyaga bog‘liq bo‘lmasligi uchun tegishli yordamchi kod va kutilgan xatti-harakatni kiriting.
Mantiqiy taqqoslashda muqobillarni va har biri bajarishi shart bo‘lgan shartlarni aniqlang. Har bir yondashuv foydalanadigan farazlarni, tanlovni chiqarib tashlaydigan ziddiyatlarni va qolgan aniqlanmagan ma’lumotni so‘rang. Shunda ixcham qaror jadvali yakuniy materialga aylanishi mumkin, atrofidagi matn esa berilgan qoidalar uni qanday asoslashini tushuntiradi.
DeepSeek kompaniyasining topshiriq tavsiyalari
Ishlab chiqaruvchi system topshirig‘idan qochishni va barcha ko‘rsatmalarni bevosita user topshirig‘iga joylashtirishni tavsiya qiladi. Vazifa, chiqish talablari va zarur manba materialini birga joylashtirib, qaysi matn masala, qaysisi javob haqidagi ko‘rsatma ekanini aniq belgilang. Dastlabki Qwen formati o‘zaro almashtiriladi deb taxmin qilish o‘rniga chiqarilgan tokenizator va suhbat sozlamalaridan foydalaning.
Hujjatlashtirilgan temperature oralig‘i 0.5 dan 0.7 gacha, 0.6 tavsiya etiladi. DeepSeek buni takror va izchilsiz chiqishni kamaytirish bilan bog‘laydi. Matematik savollarda yakuniy natijasi LaTeX ramkasida berilgan batafsil javobni tavsiya qiladi. U model mulohaza blokini chetlab o‘tadigan holatlarni ham tavsiflaydi va ko‘zlangan mulohaza jarayonini rag‘batlantirish uchun javobni ochuvchi mulohaza belgisi bilan boshlashni tavsiya etadi.
Foydali matematik chiqish tanlangan usul, asoslangan almashtirishlar va alohida yakuniy ifodani o‘z ichiga olishi mumkin. Natija aniq yoki yaxlitlangan bo‘lishi kerakligini ayting va muhim bo‘lganda birliklarni belgilang. Kod uchun izohni taklif etilgan implementatsiyadan alohida so‘rang. Mantiq uchun yakuniy xulosani u amal qiladigan shartlar bilan birga so‘rang. Bu talablar mulohaza matnidan keyin o‘quvchi yoki ilova amalda nimadan foydalana olishini belgilaydi.
Kontekst va mazmun chegaralari
Joriy chiqarilgan konfiguratsiya maksimal pozitsiyalarni 131,072 qilib belgilaydi. Bu ushbu nazorat nuqtasining konfiguratsiya qiymati; har bir xizmat interfeysi haqidagi meros va’da emas. Ishlab chiqaruvchining 32,768 tokenli yaratish sozlamasi baholashning bir qismidir; u alohida qat’iy maksimal javob uzunligini belgilamaydi. Xuddi shunday, dastlabki Qwen Instruct modelining chiqish sig‘imini o‘z spetsifikatsiyasisiz ushbu o‘zgartirilgan mulohaza reliziga ko‘chirmaslik kerak.
Bu matn modeli. Matematik masala tasviridagi belgilar va shartlarni mulohaza vazifasidan oldin matnga aylantirish kerak, taklif etilgan kodni bajarish esa alohida dasturlash yoki hisoblash muhitini talab qiladi. Distillatsiya o‘qituvchiga avtomatik ish vaqti chaqiruvi yoki ichki mustaqil tekshiruvchini emas, R1 misollari bilan o‘qitishni bildiradi.
Belgilangan batafsil javob vazifasi uchun nomlangan 14B nazorat nuqtasidan foydalaning va masalaning belgilari, farazlari hamda maqsad natijasini saqlang. Amaliy maqsad — o‘quvchi tekshirishi mumkin bo‘lgan yechim: qaysi shartlar amal qiladi, har bir muhim qadam nega kelib chiqadi va qaysi yakuniy ifoda, implementatsiya yoki xulosa asl savolga javob beradi.
POST /v1/chat/completionstexttext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B | Standart— |
Maydonmessages | Turmessage[] | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Elementlarning eng kam soni: 1 | Standart— |
Maydonmessages[].role | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Namunalar: system, user, assistant, tool, function Shartlar: Bu rollar manba kodining moslik turlarida ochiq ifodalangan; aniq rollar to‘plami har bir modelga xos bo‘lib qoladi. Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmessages[].content | Turstring|content_part[]|null | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].tool_calls | Turtool_call[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].tool_call_id | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: role=tool; haqiqatan qaytarilgan IDdan foydalaning | Standart— |
Maydonmessages[].name | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].reasoning_content | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: Ushbu model foydalanganda, haqiqatan qaytarilgan fikrlash ma’lumotlarini keyingi so‘rovda qayta yuboring | Standart— |
Maydonmessages[].reasoning_details | Turobject|array | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmax_tokens | Turinteger | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmax_completion_tokens | Turinteger | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonstream | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standartfalse |
Maydonstream_options.include_usage | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontemperature | Turnumber | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontop_p | Turnumber | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonstop | Turstring|string[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools | Turfunction_tool[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools[].type | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar function Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools[].function.name | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: Funksiya vositasi taqdim etilgan | Standart— |
Maydontools[].function.description | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydontools[].function.parameters | TurJSON_schema | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydontool_choice | Turstring|object | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonparallel_tool_calls | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonresponse_format | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonreasoning_effort | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonreasoning | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonservice_tier | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydoninstructions | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Moslik maydoni | Standart— |
Maydonfunctions | Turfunction[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonfunction_call | Turstring|object | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonprompt_cache_options | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmodalities | Turstring[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar text | Standart— |
Maydonprovider | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Shartlar: Ushbu Ultra matn marshrutida provider.options rad etiladi | Standart— |
Maydoncache_control.ttl | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Shartlar: Haqiqiy prompt-kesh joylarida 1h rad etiladi | Standart— |
Matn · UTF8 matni
messages[].content
| Parametr | Parametr talablari |
|---|---|
Parametrcontent_type | Parametr talablariapplication/json |
Parametrrequired | Parametr talablarimodel, messages |
Parametrmaterial_types | Parametr talablaritext |
Parametrmessages | Parametr talablarirole/content tuzilishidagi xabarlar massivi |
Parametrfile_material | Parametr talablariHaqiqiy UTF-8 hujjati aynan matn sifatida kiritiladi; fayl IDsi faraz qilinmaydi |
Parametroptional_controls | Parametr talablaristream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametrcontrol_scope | Parametr talablariModelga xos; foydalanuvchi funksiya vositalari hostingdagi vositalardan farq qiladi |
Parametroutput_modalities | Parametr talablaritext |
Parametrhosted_operations | Parametr talablarifalse |
Parametrmultimodal_input_binding | Parametr talablarinull |
Hayot sikli: synchronous_or_streamed
Aniq model IDsini messages bilan yuboring.
Kontekst uzunligi chiqishning yuqori chegarasi emas.
Matn fayli aynan matnni taqdim etishi mumkin; tasvir, audio va fayl obyekti kirishlari aniq bog‘lashni talab qiladi.
Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan.
| Sozlama | Tariflar jadvali | To‘lov |
|---|---|---|
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0002 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0002 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
set -eu\n: "${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 yoki SSE
Qaytarilgan har bir to‘liq javob, fayl va kontent qismini saqlang.
Har bir javob variantini va uning kontenti, vosita chaqiruvlari hamda fikrlash ma’lumotlarini saqlang. SSEda o‘zgarish qismlarini variant va vosita indeksi bo‘yicha yig‘ing, yakuniy tugash sababi va sarf ma’lumotlarini saqlang.
So‘rov va javob IDlari hamda sarlavhalarini saqlang. Matn vazifasini olish uchun umumiy URL taqdim etilmagan.
| Maydon | Tur |
|---|---|
Maydonchoices[].index | Turinteger |
Maydonchoices[].message.content | Turstring|null |
Maydonchoices[].message.tool_calls | Turtool_call[] |
Maydonchoices[].message.reasoning_content | Turstring |
Maydonchoices[].message.reasoning_details | Turobject|array |
Maydonchoices[].finish_reason | Turstring|null |
Maydonusage | Turobject |
| Javob | Shart | Keyingi qadam |
|---|---|---|
Javob400 · invalid_request_error | ShartMajburiy maydonlar, material ifodasi yoki parametr qiymati noto‘g‘ri | Keyingi qadamYangi yaratish so‘rovidan oldin ko‘rsatilgan maydonlarni tuzating. |
Ailoot Ultra deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14BDeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B — Qwen2.5-14B va DeepSeek-R1 yaratgan misollarga asoslangan matnli mulohaza nazorat nuqtasi. U DeepSeek kompaniyasining o‘z tokenizatori, topshiriq tavsiyalari va reliz konfiguratsiyasi bilan batafsil matematik, dasturlash va mantiqiy javoblarni qo‘llaydi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B — DeepSeek chiqargan, Qwen asosidagi 14B hajmli mulohaza nazorat nuqtasi. Uning asosi DeepSeek-R1 tayyorlagan misollar bilan qo‘shimcha o‘qitilgan Qwen2.5-14B modelidir. U yozma masala yoki suhbatni qabul qilib, matematik yechim, dastur xatti-harakati izohi yoki bir nechta berilgan shartdan chiqarilgan xulosani o‘z ichiga olishi mumkin bo‘lgan matn qaytaradi.
Mulohazani ko‘chirish va nomlangan nashr
DeepSeek to‘liq R1 va R1-Zero modellarini Qwen hamda Llama asoslariga distillatsiya qilingan zich modellardan ajratadi. Distillatsiyalangan relizlarda o‘qitish ma’lumotlari kattaroq R1 modelidan mulohaza andozalarini boshqa nazorat nuqtasiga olib o‘tadi. 14B nomi shu muayyan Qwen asosini aniqlaydi; u to‘liq R1 arxitekturasini, 32B distillatsiya nazorat nuqtasini yoki oddiy Qwen2.5-14B-Instruct relizini bildirmaydi.
Ishlab chiqaruvchi Qwen distillatsiya relizlari uchun 800,000 saralangan misolni tavsiflaydi va ularning konfiguratsiyalari hamda tokenizatorlaridagi o‘zgarishlarni qayd etadi. Ushbu modeldan foydalanganda DeepSeek reliz sozlamalarini saqlang. Model Qwen2.5 dan kelib chiqqan bo‘lsa ham, bu o‘zgarishlar muhim. 14B nazorat nuqtasining o‘z konfiguratsiyasi 48 qatlam, 40 so‘rov diqqat boshi va 8 kalit/qiymat boshini belgilaydi; maksimal pozitsiyalar 131,072 qilib o‘rnatilgan.
Foydali batafsil javob uchun nimalarni berish kerak
O‘quv yordami vazifasida masala va o‘rganuvchining yechim urinishini kiriting, so‘ng tushuntirish talab qiladigan o‘tishni belgilang. Modeldan tegishli shartni aniqlash, tuzatishni ayni belgilar bilan tushuntirish va natijani asoslash uchun zarur bo‘lgan bosqichgacha davom etishni so‘rang. Bu aloqasiz to‘liq dars yaratish o‘rniga javobni o‘rganuvchining haqiqiy qiyinchiligiga bog‘lab turadi.
Masalan, o‘rganuvchi ifoda nolga teng bo‘lishi mumkinligini aytmasdan unga bo‘lgan bo‘lishi mumkin. Asl tenglamani bering va shu almashtirishdan oldin qaysi holatlarni ko‘rib chiqish kerakligini so‘rang. Istalgan natija ruxsat etilgan holat, istisno holat va yakuniy yechimlar to‘plamini ajratishi mumkin. Bu taklif etilgan matematik vazifa bo‘lib, javob shaklini algebrani tushuntirish haqidagi umumiy so‘rov emas, shart belgilaydi.
Dasturlash savolida algoritm yoki funksiyani va aniq kirishni bering. Holat qanday o‘zgarishi va qaytgan natija nega kelib chiqishini so‘rang. Keyingi murojaat ommaviy funksiya imzosini saqlash yoki kirishni o‘zgartirmaslik kabi aniq cheklov ostida qayta ishlangan implementatsiyani so‘rashi mumkin. Izoh belgilanmagan implementatsiyaga bog‘liq bo‘lmasligi uchun tegishli yordamchi kod va kutilgan xatti-harakatni kiriting.
Mantiqiy taqqoslashda muqobillarni va har biri bajarishi shart bo‘lgan shartlarni aniqlang. Har bir yondashuv foydalanadigan farazlarni, tanlovni chiqarib tashlaydigan ziddiyatlarni va qolgan aniqlanmagan ma’lumotni so‘rang. Shunda ixcham qaror jadvali yakuniy materialga aylanishi mumkin, atrofidagi matn esa berilgan qoidalar uni qanday asoslashini tushuntiradi.
DeepSeek kompaniyasining topshiriq tavsiyalari
Ishlab chiqaruvchi system topshirig‘idan qochishni va barcha ko‘rsatmalarni bevosita user topshirig‘iga joylashtirishni tavsiya qiladi. Vazifa, chiqish talablari va zarur manba materialini birga joylashtirib, qaysi matn masala, qaysisi javob haqidagi ko‘rsatma ekanini aniq belgilang. Dastlabki Qwen formati o‘zaro almashtiriladi deb taxmin qilish o‘rniga chiqarilgan tokenizator va suhbat sozlamalaridan foydalaning.
Hujjatlashtirilgan temperature oralig‘i 0.5 dan 0.7 gacha, 0.6 tavsiya etiladi. DeepSeek buni takror va izchilsiz chiqishni kamaytirish bilan bog‘laydi. Matematik savollarda yakuniy natijasi LaTeX ramkasida berilgan batafsil javobni tavsiya qiladi. U model mulohaza blokini chetlab o‘tadigan holatlarni ham tavsiflaydi va ko‘zlangan mulohaza jarayonini rag‘batlantirish uchun javobni ochuvchi mulohaza belgisi bilan boshlashni tavsiya etadi.
Foydali matematik chiqish tanlangan usul, asoslangan almashtirishlar va alohida yakuniy ifodani o‘z ichiga olishi mumkin. Natija aniq yoki yaxlitlangan bo‘lishi kerakligini ayting va muhim bo‘lganda birliklarni belgilang. Kod uchun izohni taklif etilgan implementatsiyadan alohida so‘rang. Mantiq uchun yakuniy xulosani u amal qiladigan shartlar bilan birga so‘rang. Bu talablar mulohaza matnidan keyin o‘quvchi yoki ilova amalda nimadan foydalana olishini belgilaydi.
Kontekst va mazmun chegaralari
Joriy chiqarilgan konfiguratsiya maksimal pozitsiyalarni 131,072 qilib belgilaydi. Bu ushbu nazorat nuqtasining konfiguratsiya qiymati; har bir xizmat interfeysi haqidagi meros va’da emas. Ishlab chiqaruvchining 32,768 tokenli yaratish sozlamasi baholashning bir qismidir; u alohida qat’iy maksimal javob uzunligini belgilamaydi. Xuddi shunday, dastlabki Qwen Instruct modelining chiqish sig‘imini o‘z spetsifikatsiyasisiz ushbu o‘zgartirilgan mulohaza reliziga ko‘chirmaslik kerak.
Bu matn modeli. Matematik masala tasviridagi belgilar va shartlarni mulohaza vazifasidan oldin matnga aylantirish kerak, taklif etilgan kodni bajarish esa alohida dasturlash yoki hisoblash muhitini talab qiladi. Distillatsiya o‘qituvchiga avtomatik ish vaqti chaqiruvi yoki ichki mustaqil tekshiruvchini emas, R1 misollari bilan o‘qitishni bildiradi.
Belgilangan batafsil javob vazifasi uchun nomlangan 14B nazorat nuqtasidan foydalaning va masalaning belgilari, farazlari hamda maqsad natijasini saqlang. Amaliy maqsad — o‘quvchi tekshirishi mumkin bo‘lgan yechim: qaysi shartlar amal qiladi, har bir muhim qadam nega kelib chiqadi va qaysi yakuniy ifoda, implementatsiya yoki xulosa asl savolga javob beradi.
POST /v1/messagestextjson, sse| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B | Standart— |
Maydonmessages | Turmessage[] | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].role | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar user, assistant | Standart— |
Maydonmessages[].content | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmax_tokens | Turinteger | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonstream | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standartfalse |
Matn · UTF-8 matni
messages[].content satri
| Parametr | Parametr talablari |
|---|---|
Parametrcontent_type | Parametr talablariapplication/json |
Parametrrequired | Parametr talablarimodel, messages, max_tokens |
Parametroptional_controls | Parametr talablaristream |
Parametrmaterial_types | Parametr talablaritext |
Parametrtext_file_material | Parametr talablariHaqiqiy UTF-8 hujjatini o‘qing va uning matnini ko‘rsatilgan kirish yoki xabar kontenti satriga joylashtiring. |
Hayot sikli: synchronous_or_streamed
Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan.
| Sozlama | Tariflar jadvali | To‘lov |
|---|---|---|
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0002 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0002 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
{\n "model": "deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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 yoki SSE
Qaytarilgan har bir to‘liq javob, fayl va kontent qismini saqlang.
Barcha kontent bloklari, fikrlash imzolari va haqiqiy vosita ishlatish IDlarini saqlang. SSE bloklarining barcha o‘zgarish qismlarini yig‘ing; birinchi matn bloki to‘liq chiqish emas.
So‘rov va javob IDlari hamda sarlavhalarini saqlang. Matn vazifasini olish uchun umumiy URL taqdim etilmagan.
| Maydon | Tur |
|---|---|
Maydonid | Turstring |
Maydonmodel | Turstring |
Maydoncontent[] | Turtext|thinking|tool_use|other content block |
Maydonstop_reason | Turstring|null |
Maydonusage | Turobject |
| Javob | Shart | Keyingi qadam |
|---|---|---|
Javob400 · invalid_request_error | ShartMajburiy maydonlar, material ifodasi yoki parametr qiymati noto‘g‘ri | Keyingi qadamYangi yaratish so‘rovidan oldin ko‘rsatilgan maydonlarni tuzating. |
Ailoot Ultra deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
Ingliz tilidagi texnik misol
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.