DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B — DeepSeek kompaniyasining Qwen2.5-32B asosida qurilgan 32B hajmli zich mulohaza nazorat nuqtasi. DeepSeek asos modelni DeepSeek-R1 yaratgan mulohaza misollari bilan qo‘shimcha o‘qitadi. Natija — matematik yechimni keltirib chiqarish, algoritmik savol yoki cheklovlar ustida mulohaza yuritish kabi bir nechta bog‘langan qadamni talab qiladigan masalalar uchun alohida matn modeli.
Bu distillatsiya to‘liq R1 modelidan qanday farq qiladi
Ishlab chiqaruvchi relizi DeepSeek-R1-Zero, DeepSeek-R1 va Qwen yoki Llama asosidagi distillatsiyalangan modellarni ajratadi. To‘liq R1 yo‘nalishi mulohazani o‘z o‘qitish jarayoni orqali rivojlantiradi; distillatsiya bosqichi esa R1 yaratgan misollarda ifodalangan andozalarni alohida zich nazorat nuqtalariga o‘tkazadi. Ushbu yozuv to‘liq R1 modeli, R1-Zero yoki o‘zgartirilmagan Qwen2.5-32B asosi emas, Qwen asosidagi 32B distillatsiya nashridir.
Chiqarilgan Qwen distillatsiya modellari 800,000 saralangan namuna bilan qo‘shimcha o‘qitilgan. DeepSeek ularning konfiguratsiyalari va tokenizatorlarini ham o‘zgartiradi hamda foydalanuvchilarga shu sozlamalarni saqlashni buyuradi. O‘qitish kelib chiqishi mulohaza yo‘nalishini izohlaydi, nomlangan nazorat nuqtasi va o‘z konfiguratsiyasi esa haqiqiy relizni belgilaydi. Bu har bir yangi savolga javob berishda kattaroq o‘qituvchi modelga avtomatik murojaat qilinadi degani emas.
32B nazorat nuqtasi konfiguratsiyasi 64 qatlam, 40 so‘rov diqqat boshi va 8 kalit/qiymat boshiga ega sababiy til modeli arxitekturasidan foydalanadi. Maksimal pozitsiyalar 131,072 qilib belgilangan. Bu konfiguratsiya soni chiqarilgan modelga taalluqli; xizmat ko‘rsatish buyrug‘i namunasi yoki R1 oilasining boshqa a’zosi ayni kontekst sozlamasi deb olinmasligi kerak. Model tasvir qabul qilish yoki vizual yoxud audio material yaratish o‘rniga matn qabul qiladi va matn yaratadi.
Matematik yoki kodlash vazifasini tayyorlash
Matematik masalada to‘liq shartni bering, o‘zgaruvchilarni ta’riflang va soha yoki farazlarni ayting. Yakuniy natija aniq ifoda, sonli yaqinlashuv yoki da’vo isboti bo‘lishi kerakligini belgilang. Foydali so‘rov yechimni keltirib chiqarishni, undan keyin yakuniy ifodani va dastlabki shartlar bilan tekshiruvni so‘rashi mumkin. Ishlab chiqaruvchi yakuniy javobi LaTeX ramkasiga olingan batafsil matematik javobni tavsiya qiladi.
Algoritm masalasida kirish oralig‘ini, kerakli chiqishni va yechim cheklovlarini bering. Yondashuv, implementatsiya va u kerakli xususiyatni nega saqlashi izohini so‘rang. Muammo mavjud kodga taalluqli bo‘lsa, tegishli funksiya, kutilmagan xatti-harakatni hosil qiladigan kirish va kutilgan natijani bering. Javob haqiqiy yo‘lni ko‘zlangan yo‘l bilan solishtirib, tuzatish taklif qilishi mumkin; dasturni bajarish va tekshirish ilovaning alohida qadamlaridir.
Cheklovli masalada ruxsat etilgan tanlovlar va munosabatlarni aniq sanang. Masalan, jadval tuzish so‘rovida ishtirokchilar, mavjud vaqtlar va ikki tayinlovni bir-biriga nomos qiladigan qoidalar berilishi mumkin. Har bir qarorni asoslaydigan qoida bilan tayinlov taklifini so‘rang va hal etilmagan har qanday shart ko‘rinadigan holda qolishini talab qiling. Bu modeldan asosiy cheklovlarsiz tanlashni so‘rash o‘rniga mulohaza vazifasini tekshirish mumkin qiladi.
Ishlab chiqaruvchiga xos foydalanish tavsiyalari
DeepSeek ushbu turkum uchun barcha ko‘rsatmalarni user topshirig‘iga joylashtirishni va alohida system topshirig‘idan qochishni tavsiya qiladi. Bu vazifani belgilash uchun system xabariga tayanadigan umumiy chat shablonidan farq qiladi. So‘ralgan javob formati, manba materiali va haqiqiy savolni aniq chegaralar bilan birga joylashtiring.
Tavsiya etilgan temperature oralig‘i 0.5 dan 0.7 gacha, 0.6 afzal ko‘riladi. Ishlab chiqaruvchi bu tavsiyani takror yoki izchilsiz chiqishning oldini olish bilan bog‘laydi. U ayrim so‘rovlar bo‘sh mulohaza blokini hosil qilishi mumkinligini ham qayd etadi va chiqishni ochuvchi mulohaza belgisi bilan boshlashni tavsiya qiladi. Bular chiqarilgan mulohaza jarayoni uchun tavsiyalar bo‘lib, bitta sozlama to‘g‘rilikni ta’minlashi kafolati emas.
Amaliy javob shartnomasi usul izohi, muhim asoslangan qadamlar va alohida yakuniy materialni so‘rashi mumkin. Matematik vazifada yakuniy natija uchun ramkaga olingan ifodadan foydalaning. Kodlash vazifasida kodni farazlari va namunaviy kirishlaridan ajrating. Mantiqiy vazifada har bir xulosani uni tasdiqlaydigan qoida yoki berilgan faktga bog‘lab saqlang. Bu mulohaza matni va ilovaga kerakli natijaning turli maqsadlarga xizmat qilishiga imkon beradi.
Kontekst, chiqish va integratsiya chegaralari
Chiqarilgan konfiguratsiyaning 131,072 maksimal pozitsiyasini to‘liq topshiriq va yaratilgan mulohaza bilan birga hisobga olish kerak. Ishlab chiqaruvchi baholashda 32,768 tokenli yaratish sozlamasidan foydalanadi, ammo bu tajriba sozlamasi ushbu nazorat nuqtasi uchun e’lon qilingan alohida chiqish sig‘imi spetsifikatsiyasi emas. Sinov sozlamasidan javob chegarasini chiqarmang va dastlabki Qwen Instruct nashrining 8,192 tokenli chiqish sonini o‘zgartirilgan distillatsiya reliziga ko‘chirmang.
Kirishlarni haqiqiy matematik, dasturlash yoki mantiqiy savolga qaratib, kerakli yakuniy shaklni ayting. Tashqi kalkulyator, repozitoriy, hujjat parseri yoki qidiruv funksiyasini modelni o‘rab turgan ilova taqdim etishi kerak; faqat matnli mulohaza nazorat nuqtasini tanlash bilan ular qo‘shilib qolmaydi. Foydali natija — farazlari, usuli va yakuniy javobi berilgan masalaga mos keladigan yozma yechim yoki implementatsiya taklifi.
", "aboutText": "DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B — DeepSeek kompaniyasining Qwen2.5-32B asosida qurilgan 32B hajmli zich mulohaza nazorat nuqtasi. DeepSeek asos modelni DeepSeek-R1 yaratgan mulohaza misollari bilan qo‘shimcha o‘qitadi. Natija — matematik yechimni keltirib chiqarish, algoritmik savol yoki cheklovlar ustida mulohaza yuritish kabi bir nechta bog‘langan qadamni talab qiladigan masalalar uchun alohida matn modeli.\n\nBu distillatsiya to‘liq R1 modelidan qanday farq qiladi\n\nIshlab chiqaruvchi relizi DeepSeek-R1-Zero, DeepSeek-R1 va Qwen yoki Llama asosidagi distillatsiyalangan modellarni ajratadi. To‘liq R1 yo‘nalishi mulohazani o‘z o‘qitish jarayoni orqali rivojlantiradi; distillatsiya bosqichi esa R1 yaratgan misollarda ifodalangan andozalarni alohida zich nazorat nuqtalariga o‘tkazadi. Ushbu yozuv to‘liq R1 modeli, R1-Zero yoki o‘zgartirilmagan Qwen2.5-32B asosi emas, Qwen asosidagi 32B distillatsiya nashridir.\n\nChiqarilgan Qwen distillatsiya modellari 800,000 saralangan namuna bilan qo‘shimcha o‘qitilgan. DeepSeek ularning konfiguratsiyalari va tokenizatorlarini ham o‘zgartiradi hamda foydalanuvchilarga shu sozlamalarni saqlashni buyuradi. O‘qitish kelib chiqishi mulohaza yo‘nalishini izohlaydi, nomlangan nazorat nuqtasi va o‘z konfiguratsiyasi esa haqiqiy relizni belgilaydi. Bu har bir yangi savolga javob berishda kattaroq o‘qituvchi modelga avtomatik murojaat qilinadi degani emas.\n\n32B nazorat nuqtasi konfiguratsiyasi 64 qatlam, 40 so‘rov diqqat boshi va 8 kalit/qiymat boshiga ega sababiy til modeli arxitekturasidan foydalanadi. Maksimal pozitsiyalar 131,072 qilib belgilangan. Bu konfiguratsiya soni chiqarilgan modelga taalluqli; xizmat ko‘rsatish buyrug‘i namunasi yoki R1 oilasining boshqa a’zosi ayni kontekst sozlamasi deb olinmasligi kerak. Model tasvir qabul qilish yoki vizual yoxud audio material yaratish o‘rniga matn qabul qiladi va matn yaratadi.\n\nMatematik yoki kodlash vazifasini tayyorlash\n\nMatematik masalada to‘liq shartni bering, o‘zgaruvchilarni ta’riflang va soha yoki farazlarni ayting. Yakuniy natija aniq ifoda, sonli yaqinlashuv yoki da’vo isboti bo‘lishi kerakligini belgilang. Foydali so‘rov yechimni keltirib chiqarishni, undan keyin yakuniy ifodani va dastlabki shartlar bilan tekshiruvni so‘rashi mumkin. Ishlab chiqaruvchi yakuniy javobi LaTeX ramkasiga olingan batafsil matematik javobni tavsiya qiladi.\n\nAlgoritm masalasida kirish oralig‘ini, kerakli chiqishni va yechim cheklovlarini bering. Yondashuv, implementatsiya va u kerakli xususiyatni nega saqlashi izohini so‘rang. Muammo mavjud kodga taalluqli bo‘lsa, tegishli funksiya, kutilmagan xatti-harakatni hosil qiladigan kirish va kutilgan natijani bering. Javob haqiqiy yo‘lni ko‘zlangan yo‘l bilan solishtirib, tuzatish taklif qilishi mumkin; dasturni bajarish va tekshirish ilovaning alohida qadamlaridir.\n\nCheklovli masalada ruxsat etilgan tanlovlar va munosabatlarni aniq sanang. Masalan, jadval tuzish so‘rovida ishtirokchilar, mavjud vaqtlar va ikki tayinlovni bir-biriga nomos qiladigan qoidalar berilishi mumkin. Har bir qarorni asoslaydigan qoida bilan tayinlov taklifini so‘rang va hal etilmagan har qanday shart ko‘rinadigan holda qolishini talab qiling. Bu modeldan asosiy cheklovlarsiz tanlashni so‘rash o‘rniga mulohaza vazifasini tekshirish mumkin qiladi.\n\nIshlab chiqaruvchiga xos foydalanish tavsiyalari\n\nDeepSeek ushbu turkum uchun barcha ko‘rsatmalarni user topshirig‘iga joylashtirishni va alohida system topshirig‘idan qochishni tavsiya qiladi. Bu vazifani belgilash uchun system xabariga tayanadigan umumiy chat shablonidan farq qiladi. So‘ralgan javob formati, manba materiali va haqiqiy savolni aniq chegaralar bilan birga joylashtiring.\n\nTavsiya etilgan temperature oralig‘i 0.5 dan 0.7 gacha, 0.6 afzal ko‘riladi. Ishlab chiqaruvchi bu tavsiyani takror yoki izchilsiz chiqishning oldini olish bilan bog‘laydi. U ayrim so‘rovlar bo‘sh mulohaza blokini hosil qilishi mumkinligini ham qayd etadi va chiqishni ochuvchi mulohaza belgisi bilan boshlashni tavsiya qiladi. Bular chiqarilgan mulohaza jarayoni uchun tavsiyalar bo‘lib, bitta sozlama to‘g‘rilikni ta’minlashi kafolati emas.\n\nAmaliy javob shartnomasi usul izohi, muhim asoslangan qadamlar va alohida yakuniy materialni so‘rashi mumkin. Matematik vazifada yakuniy natija uchun ramkaga olingan ifodadan foydalaning. Kodlash vazifasida kodni farazlari va namunaviy kirishlaridan ajrating. Mantiqiy vazifada har bir xulosani uni tasdiqlaydigan qoida yoki berilgan faktga bog‘lab saqlang. Bu mulohaza matni va ilovaga kerakli natijaning turli maqsadlarga xizmat qilishiga imkon beradi.\n\nKontekst, chiqish va integratsiya chegaralari\n\nChiqarilgan konfiguratsiyaning 131,072 maksimal pozitsiyasini to‘liq topshiriq va yaratilgan mulohaza bilan birga hisobga olish kerak. Ishlab chiqaruvchi baholashda 32,768 tokenli yaratish sozlamasidan foydalanadi, ammo bu tajriba sozlamasi ushbu nazorat nuqtasi uchun e’lon qilingan alohida chiqish sig‘imi spetsifikatsiyasi emas. Sinov sozlamasidan javob chegarasini chiqarmang va dastlabki Qwen Instruct nashrining 8,192 tokenli chiqish sonini o‘zgartirilgan distillatsiya reliziga ko‘chirmang.\n\nKirishlarni haqiqiy matematik, dasturlash yoki mantiqiy savolga qaratib, kerakli yakuniy shaklni ayting. Tashqi kalkulyator, repozitoriy, hujjat parseri yoki qidiruv funksiyasini modelni o‘rab turgan ilova taqdim etishi kerak; faqat matnli mulohaza nazorat nuqtasini tanlash bilan ular qo‘shilib qolmaydi. Foydali natija — farazlari, usuli va yakuniy javobi berilgan masalaga mos keladigan yozma yechim yoki implementatsiya taklifi.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ingliz tilidagi texnik misol
Solve a bounded scheduling problem\n\nSchedule three one-hour interviews in slots 09:00, 10:00 and 11:00. Ada cannot attend 09:00; Ben cannot attend 11:00; Chen must be before Ada. Each person gets one distinct slot. Give a valid schedule, explain how each constraint is satisfied and state whether another schedule is possible.A person-to-slot table, a constraint check and a justified uniqueness or non-uniqueness conclusion.Check all three constraints and distinct slots directly against the proposed schedule.deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32BDeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B — DeepSeek-R1 misollari bilan Qwen2.5-32B’dan moslashtirilgan zich matnli mulohaza modeli. U ishlab chiqaruvchiga xos koʻrsatma tayyorlash va 131,072 pozitsiyali reliz konfiguratsiyasi bilan koʻp bosqichli matematika, kodlash va mantiq vazifalariga moʻljallangan.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B — DeepSeek kompaniyasining Qwen2.5-32B asosida qurilgan 32B hajmli zich mulohaza nazorat nuqtasi. DeepSeek asos modelni DeepSeek-R1 yaratgan mulohaza misollari bilan qo‘shimcha o‘qitadi. Natija — matematik yechimni keltirib chiqarish, algoritmik savol yoki cheklovlar ustida mulohaza yuritish kabi bir nechta bog‘langan qadamni talab qiladigan masalalar uchun alohida matn modeli.
Bu distillatsiya to‘liq R1 modelidan qanday farq qiladi
Ishlab chiqaruvchi relizi DeepSeek-R1-Zero, DeepSeek-R1 va Qwen yoki Llama asosidagi distillatsiyalangan modellarni ajratadi. To‘liq R1 yo‘nalishi mulohazani o‘z o‘qitish jarayoni orqali rivojlantiradi; distillatsiya bosqichi esa R1 yaratgan misollarda ifodalangan andozalarni alohida zich nazorat nuqtalariga o‘tkazadi. Ushbu yozuv to‘liq R1 modeli, R1-Zero yoki o‘zgartirilmagan Qwen2.5-32B asosi emas, Qwen asosidagi 32B distillatsiya nashridir.
Chiqarilgan Qwen distillatsiya modellari 800,000 saralangan namuna bilan qo‘shimcha o‘qitilgan. DeepSeek ularning konfiguratsiyalari va tokenizatorlarini ham o‘zgartiradi hamda foydalanuvchilarga shu sozlamalarni saqlashni buyuradi. O‘qitish kelib chiqishi mulohaza yo‘nalishini izohlaydi, nomlangan nazorat nuqtasi va o‘z konfiguratsiyasi esa haqiqiy relizni belgilaydi. Bu har bir yangi savolga javob berishda kattaroq o‘qituvchi modelga avtomatik murojaat qilinadi degani emas.
32B nazorat nuqtasi konfiguratsiyasi 64 qatlam, 40 so‘rov diqqat boshi va 8 kalit/qiymat boshiga ega sababiy til modeli arxitekturasidan foydalanadi. Maksimal pozitsiyalar 131,072 qilib belgilangan. Bu konfiguratsiya soni chiqarilgan modelga taalluqli; xizmat ko‘rsatish buyrug‘i namunasi yoki R1 oilasining boshqa a’zosi ayni kontekst sozlamasi deb olinmasligi kerak. Model tasvir qabul qilish yoki vizual yoxud audio material yaratish o‘rniga matn qabul qiladi va matn yaratadi.
Matematik yoki kodlash vazifasini tayyorlash
Matematik masalada to‘liq shartni bering, o‘zgaruvchilarni ta’riflang va soha yoki farazlarni ayting. Yakuniy natija aniq ifoda, sonli yaqinlashuv yoki da’vo isboti bo‘lishi kerakligini belgilang. Foydali so‘rov yechimni keltirib chiqarishni, undan keyin yakuniy ifodani va dastlabki shartlar bilan tekshiruvni so‘rashi mumkin. Ishlab chiqaruvchi yakuniy javobi LaTeX ramkasiga olingan batafsil matematik javobni tavsiya qiladi.
Algoritm masalasida kirish oralig‘ini, kerakli chiqishni va yechim cheklovlarini bering. Yondashuv, implementatsiya va u kerakli xususiyatni nega saqlashi izohini so‘rang. Muammo mavjud kodga taalluqli bo‘lsa, tegishli funksiya, kutilmagan xatti-harakatni hosil qiladigan kirish va kutilgan natijani bering. Javob haqiqiy yo‘lni ko‘zlangan yo‘l bilan solishtirib, tuzatish taklif qilishi mumkin; dasturni bajarish va tekshirish ilovaning alohida qadamlaridir.
Cheklovli masalada ruxsat etilgan tanlovlar va munosabatlarni aniq sanang. Masalan, jadval tuzish so‘rovida ishtirokchilar, mavjud vaqtlar va ikki tayinlovni bir-biriga nomos qiladigan qoidalar berilishi mumkin. Har bir qarorni asoslaydigan qoida bilan tayinlov taklifini so‘rang va hal etilmagan har qanday shart ko‘rinadigan holda qolishini talab qiling. Bu modeldan asosiy cheklovlarsiz tanlashni so‘rash o‘rniga mulohaza vazifasini tekshirish mumkin qiladi.
Ishlab chiqaruvchiga xos foydalanish tavsiyalari
DeepSeek ushbu turkum uchun barcha ko‘rsatmalarni user topshirig‘iga joylashtirishni va alohida system topshirig‘idan qochishni tavsiya qiladi. Bu vazifani belgilash uchun system xabariga tayanadigan umumiy chat shablonidan farq qiladi. So‘ralgan javob formati, manba materiali va haqiqiy savolni aniq chegaralar bilan birga joylashtiring.
Tavsiya etilgan temperature oralig‘i 0.5 dan 0.7 gacha, 0.6 afzal ko‘riladi. Ishlab chiqaruvchi bu tavsiyani takror yoki izchilsiz chiqishning oldini olish bilan bog‘laydi. U ayrim so‘rovlar bo‘sh mulohaza blokini hosil qilishi mumkinligini ham qayd etadi va chiqishni ochuvchi mulohaza belgisi bilan boshlashni tavsiya qiladi. Bular chiqarilgan mulohaza jarayoni uchun tavsiyalar bo‘lib, bitta sozlama to‘g‘rilikni ta’minlashi kafolati emas.
Amaliy javob shartnomasi usul izohi, muhim asoslangan qadamlar va alohida yakuniy materialni so‘rashi mumkin. Matematik vazifada yakuniy natija uchun ramkaga olingan ifodadan foydalaning. Kodlash vazifasida kodni farazlari va namunaviy kirishlaridan ajrating. Mantiqiy vazifada har bir xulosani uni tasdiqlaydigan qoida yoki berilgan faktga bog‘lab saqlang. Bu mulohaza matni va ilovaga kerakli natijaning turli maqsadlarga xizmat qilishiga imkon beradi.
Kontekst, chiqish va integratsiya chegaralari
Chiqarilgan konfiguratsiyaning 131,072 maksimal pozitsiyasini to‘liq topshiriq va yaratilgan mulohaza bilan birga hisobga olish kerak. Ishlab chiqaruvchi baholashda 32,768 tokenli yaratish sozlamasidan foydalanadi, ammo bu tajriba sozlamasi ushbu nazorat nuqtasi uchun e’lon qilingan alohida chiqish sig‘imi spetsifikatsiyasi emas. Sinov sozlamasidan javob chegarasini chiqarmang va dastlabki Qwen Instruct nashrining 8,192 tokenli chiqish sonini o‘zgartirilgan distillatsiya reliziga ko‘chirmang.
Kirishlarni haqiqiy matematik, dasturlash yoki mantiqiy savolga qaratib, kerakli yakuniy shaklni ayting. Tashqi kalkulyator, repozitoriy, hujjat parseri yoki qidiruv funksiyasini modelni o‘rab turgan ilova taqdim etishi kerak; faqat matnli mulohaza nazorat nuqtasini tanlash bilan ular qo‘shilib qolmaydi. Foydali natija — farazlari, usuli va yakuniy javobi berilgan masalaga mos keladigan yozma yechim yoki implementatsiya taklifi.
POST /v1/chat/completionstexttext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B | 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 $0.00036 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.00036 / 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-32B", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson 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-32B
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32BDeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B — DeepSeek-R1 misollari bilan Qwen2.5-32B’dan moslashtirilgan zich matnli mulohaza modeli. U ishlab chiqaruvchiga xos koʻrsatma tayyorlash va 131,072 pozitsiyali reliz konfiguratsiyasi bilan koʻp bosqichli matematika, kodlash va mantiq vazifalariga moʻljallangan.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B — DeepSeek kompaniyasining Qwen2.5-32B asosida qurilgan 32B hajmli zich mulohaza nazorat nuqtasi. DeepSeek asos modelni DeepSeek-R1 yaratgan mulohaza misollari bilan qo‘shimcha o‘qitadi. Natija — matematik yechimni keltirib chiqarish, algoritmik savol yoki cheklovlar ustida mulohaza yuritish kabi bir nechta bog‘langan qadamni talab qiladigan masalalar uchun alohida matn modeli.
Bu distillatsiya to‘liq R1 modelidan qanday farq qiladi
Ishlab chiqaruvchi relizi DeepSeek-R1-Zero, DeepSeek-R1 va Qwen yoki Llama asosidagi distillatsiyalangan modellarni ajratadi. To‘liq R1 yo‘nalishi mulohazani o‘z o‘qitish jarayoni orqali rivojlantiradi; distillatsiya bosqichi esa R1 yaratgan misollarda ifodalangan andozalarni alohida zich nazorat nuqtalariga o‘tkazadi. Ushbu yozuv to‘liq R1 modeli, R1-Zero yoki o‘zgartirilmagan Qwen2.5-32B asosi emas, Qwen asosidagi 32B distillatsiya nashridir.
Chiqarilgan Qwen distillatsiya modellari 800,000 saralangan namuna bilan qo‘shimcha o‘qitilgan. DeepSeek ularning konfiguratsiyalari va tokenizatorlarini ham o‘zgartiradi hamda foydalanuvchilarga shu sozlamalarni saqlashni buyuradi. O‘qitish kelib chiqishi mulohaza yo‘nalishini izohlaydi, nomlangan nazorat nuqtasi va o‘z konfiguratsiyasi esa haqiqiy relizni belgilaydi. Bu har bir yangi savolga javob berishda kattaroq o‘qituvchi modelga avtomatik murojaat qilinadi degani emas.
32B nazorat nuqtasi konfiguratsiyasi 64 qatlam, 40 so‘rov diqqat boshi va 8 kalit/qiymat boshiga ega sababiy til modeli arxitekturasidan foydalanadi. Maksimal pozitsiyalar 131,072 qilib belgilangan. Bu konfiguratsiya soni chiqarilgan modelga taalluqli; xizmat ko‘rsatish buyrug‘i namunasi yoki R1 oilasining boshqa a’zosi ayni kontekst sozlamasi deb olinmasligi kerak. Model tasvir qabul qilish yoki vizual yoxud audio material yaratish o‘rniga matn qabul qiladi va matn yaratadi.
Matematik yoki kodlash vazifasini tayyorlash
Matematik masalada to‘liq shartni bering, o‘zgaruvchilarni ta’riflang va soha yoki farazlarni ayting. Yakuniy natija aniq ifoda, sonli yaqinlashuv yoki da’vo isboti bo‘lishi kerakligini belgilang. Foydali so‘rov yechimni keltirib chiqarishni, undan keyin yakuniy ifodani va dastlabki shartlar bilan tekshiruvni so‘rashi mumkin. Ishlab chiqaruvchi yakuniy javobi LaTeX ramkasiga olingan batafsil matematik javobni tavsiya qiladi.
Algoritm masalasida kirish oralig‘ini, kerakli chiqishni va yechim cheklovlarini bering. Yondashuv, implementatsiya va u kerakli xususiyatni nega saqlashi izohini so‘rang. Muammo mavjud kodga taalluqli bo‘lsa, tegishli funksiya, kutilmagan xatti-harakatni hosil qiladigan kirish va kutilgan natijani bering. Javob haqiqiy yo‘lni ko‘zlangan yo‘l bilan solishtirib, tuzatish taklif qilishi mumkin; dasturni bajarish va tekshirish ilovaning alohida qadamlaridir.
Cheklovli masalada ruxsat etilgan tanlovlar va munosabatlarni aniq sanang. Masalan, jadval tuzish so‘rovida ishtirokchilar, mavjud vaqtlar va ikki tayinlovni bir-biriga nomos qiladigan qoidalar berilishi mumkin. Har bir qarorni asoslaydigan qoida bilan tayinlov taklifini so‘rang va hal etilmagan har qanday shart ko‘rinadigan holda qolishini talab qiling. Bu modeldan asosiy cheklovlarsiz tanlashni so‘rash o‘rniga mulohaza vazifasini tekshirish mumkin qiladi.
Ishlab chiqaruvchiga xos foydalanish tavsiyalari
DeepSeek ushbu turkum uchun barcha ko‘rsatmalarni user topshirig‘iga joylashtirishni va alohida system topshirig‘idan qochishni tavsiya qiladi. Bu vazifani belgilash uchun system xabariga tayanadigan umumiy chat shablonidan farq qiladi. So‘ralgan javob formati, manba materiali va haqiqiy savolni aniq chegaralar bilan birga joylashtiring.
Tavsiya etilgan temperature oralig‘i 0.5 dan 0.7 gacha, 0.6 afzal ko‘riladi. Ishlab chiqaruvchi bu tavsiyani takror yoki izchilsiz chiqishning oldini olish bilan bog‘laydi. U ayrim so‘rovlar bo‘sh mulohaza blokini hosil qilishi mumkinligini ham qayd etadi va chiqishni ochuvchi mulohaza belgisi bilan boshlashni tavsiya qiladi. Bular chiqarilgan mulohaza jarayoni uchun tavsiyalar bo‘lib, bitta sozlama to‘g‘rilikni ta’minlashi kafolati emas.
Amaliy javob shartnomasi usul izohi, muhim asoslangan qadamlar va alohida yakuniy materialni so‘rashi mumkin. Matematik vazifada yakuniy natija uchun ramkaga olingan ifodadan foydalaning. Kodlash vazifasida kodni farazlari va namunaviy kirishlaridan ajrating. Mantiqiy vazifada har bir xulosani uni tasdiqlaydigan qoida yoki berilgan faktga bog‘lab saqlang. Bu mulohaza matni va ilovaga kerakli natijaning turli maqsadlarga xizmat qilishiga imkon beradi.
Kontekst, chiqish va integratsiya chegaralari
Chiqarilgan konfiguratsiyaning 131,072 maksimal pozitsiyasini to‘liq topshiriq va yaratilgan mulohaza bilan birga hisobga olish kerak. Ishlab chiqaruvchi baholashda 32,768 tokenli yaratish sozlamasidan foydalanadi, ammo bu tajriba sozlamasi ushbu nazorat nuqtasi uchun e’lon qilingan alohida chiqish sig‘imi spetsifikatsiyasi emas. Sinov sozlamasidan javob chegarasini chiqarmang va dastlabki Qwen Instruct nashrining 8,192 tokenli chiqish sonini o‘zgartirilgan distillatsiya reliziga ko‘chirmang.
Kirishlarni haqiqiy matematik, dasturlash yoki mantiqiy savolga qaratib, kerakli yakuniy shaklni ayting. Tashqi kalkulyator, repozitoriy, hujjat parseri yoki qidiruv funksiyasini modelni o‘rab turgan ilova taqdim etishi kerak; faqat matnli mulohaza nazorat nuqtasini tanlash bilan ular qo‘shilib qolmaydi. Foydali natija — farazlari, usuli va yakuniy javobi berilgan masalaga mos keladigan yozma yechim yoki implementatsiya taklifi.
POST /v1/messagestextjson, sse| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B | 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 $0.00036 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.00036 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
{\n "model": "deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON 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-32B
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
Ingliz tilidagi texnik misol
Solve a bounded scheduling problem\n\nSchedule three one-hour interviews in slots 09:00, 10:00 and 11:00. Ada cannot attend 09:00; Ben cannot attend 11:00; Chen must be before Ada. Each person gets one distinct slot. Give a valid schedule, explain how each constraint is satisfied and state whether another schedule is possible.A person-to-slot table, a constraint check and a justified uniqueness or non-uniqueness conclusion.Check all three constraints and distinct slots directly against the proposed schedule.