DeepSeek R1 — DeepSeek kompaniyasining matematik, kodlash va mantiqiy vazifalar uchun dastlabki, mulohazaga yo‘naltirilgan modeli. U DeepSeek V3 Base asosida qurilgan va boshlang‘ich misollar, nazorat ostida takomillashtirish hamda mustahkamlovchi o‘qitishdan iborat o‘qitish jarayonidan foydalanadi. Kirish — matn, natija esa matnli yechim yoki javob. U R1 Zero, keyingi R1-0528 nashri va alohida distillatsiyalangan modellardan farqlanadi.
Ishlab chiqaruvchi R1 modelini R1 Zero modelining sof mustahkamlovchi o‘qitish yondashuvidan ajratadi. Boshlang‘ich material mulohazaga yo‘naltirilgan mustahkamlovchi o‘qitishdan oldin R1 modeliga o‘qilishi ravshanroq boshlang‘ich andoza beradi. Keyingi rad etib tanlash va nazorat ostidagi o‘qitish mulohaza hamda umumiy maqsadli ma’lumotlarni qo‘shadi, undan keyin yana bir mustahkamlovchi o‘qitish bosqichi keladi. Kartada mulohaza andozalarini va so‘ralgan javobga moslikni yaxshilashga mo‘ljallangan ikkita nazorat ostidagi va ikkita mustahkamlovchi o‘qitish bosqichi tavsiflanadi.
E’lon qilingan arxitekturasi jami 671 milliard parametrga ega; har bir token uchun 37 milliard parametr faol va kontekst 128K. Bu oyna manba, topshiriq va yaratilgan mulohaza yoki javobni birga o‘z ichiga oladi; u alohida 128K chiqish kafolati emas. Uzun matematik shart, kod parchasi yoki talablar to‘plamini model haqiqiy muammo va sizga kerakli natija shaklini aniqlay oladigan qilib tartiblash baribir zarur.
DeepSeek takror yoki izchilsiz chiqishni kamaytirish uchun temperature qiymatini 0.5 va 0.7 oralig‘ida tavsiya qiladi, 0.6 tavsiya etilgan qiymatdir. U system topshirig‘i qo‘shish o‘rniga ko‘rsatmalarni user topshirig‘iga joylashtirishni maslahat beradi. Tadqiqot hisoboti masala va chiqish formatini bevosita zero-shot tarzida bayon qilishni ham tavsiya qiladi, chunki few-shot topshiriqlar ushbu dastlabki profilda samaradorlikni pasaytirishi mumkin. Bular ishlab chiqaruvchining foydalanish tavsiyalari; har bir ilova uchun taxmin qilinadigan standart sozlamalar emas.
Matematikada to‘liq shart, o‘zgaruvchi ta’riflari va soha cheklovlarini bering. Ishlab chiqaruvchi yakuniy natijasi \\boxed{} ifodasida berilgan bosqichma-bosqich yechimni so‘rashni tavsiya etadi. Namunaviy topshiriqda yakuniy formula, u amal qiladigan farazlar va o‘rniga qo‘yib tekshirishni so‘rash mumkin. Kod uchun amalga oshiriladigan xatti-harakatni, cheklovlarni va namunaviy kirish ma’lumotini kiriting, so‘ng taklif etilgan algoritm hamda kod materialini uning izohidan alohida so‘rang.
Modelning mulohaza formati fikrlash bosqichini yakuniy javobdan ajratadi. DeepSeek ayrim so‘rovlar bo‘sh fikrlash blokini berishi mumkinligini qayd etadi va chuqurroq mulohaza ko‘zlanganda o‘zining etalon jarayonida mulohazani boshlovchi prefiksni tavsiya qiladi. Ishlab chiqaruvchining shu formati bilan foydalanuvchi o‘qishi kerak bo‘lgan yakuniy javob orasidagi farqni saqlang. Modelning oraliq jarayoni uzunroq bo‘lsa ham, so‘ralgan yakuniy material ixcham xulosa yoki kod bo‘lishi mumkin.
Dastlabki tadqiqot aniq cheklovlarni ko‘rsatadi. R1 xitoy va ingliz tillari uchun optimallashtirilgan, boshqa tillardagi so‘rovlar esa istalmagan til aralashuviga olib kelishi mumkin. U topshiriq shakliga sezgir; murakkab ko‘p navbatli, rol o‘ynash, JSON va funksiya chaqirish xatti-harakati matematik hamda kodlash mulohazasi yo‘nalishiga qaraganda kamroq rivojlangan. R1-0528 uchun hujjatlashtirilgan JSON va vosita qo‘llovi keyingi nashr o‘zgarishidir, dastlabki R1 shartnomasi emas. Chiqish tili va formatini aniq ayting, masala bayonini bevosita saqlang.
Amaliy texnik vazifada to‘g‘ri natija nimadan iboratligini belgilang: farazlari bor formula, aytilgan murakkablik talabini bajaradigan algoritm yoki berilgan mezonlar bo‘yicha asoslangan taqqoslash. Yakuniy javobda yetishmayotgan ma’lumotni o‘ylab topish o‘rniga aniqlashni so‘rang. Manbaga bog‘liq ish uchun vakolatli parchalarni matn sifatida bering. Taklif etilgan kod yoki xulosani dastlabki shartlar bilan tekshiring; foydali material — modelni o‘rab turgan ilova amalda bajargan amal yoki tekshiruvdan alohida bo‘lgan yakuniy yechim va uning asoslovchi izohi.
", "aboutText": "DeepSeek R1 — DeepSeek kompaniyasining matematik, kodlash va mantiqiy vazifalar uchun dastlabki, mulohazaga yo‘naltirilgan modeli. U DeepSeek V3 Base asosida qurilgan va boshlang‘ich misollar, nazorat ostida takomillashtirish hamda mustahkamlovchi o‘qitishdan iborat o‘qitish jarayonidan foydalanadi. Kirish — matn, natija esa matnli yechim yoki javob. U R1 Zero, keyingi R1-0528 nashri va alohida distillatsiyalangan modellardan farqlanadi.\n\nIshlab chiqaruvchi R1 modelini R1 Zero modelining sof mustahkamlovchi o‘qitish yondashuvidan ajratadi. Boshlang‘ich material mulohazaga yo‘naltirilgan mustahkamlovchi o‘qitishdan oldin R1 modeliga o‘qilishi ravshanroq boshlang‘ich andoza beradi. Keyingi rad etib tanlash va nazorat ostidagi o‘qitish mulohaza hamda umumiy maqsadli ma’lumotlarni qo‘shadi, undan keyin yana bir mustahkamlovchi o‘qitish bosqichi keladi. Kartada mulohaza andozalarini va so‘ralgan javobga moslikni yaxshilashga mo‘ljallangan ikkita nazorat ostidagi va ikkita mustahkamlovchi o‘qitish bosqichi tavsiflanadi.\n\nE’lon qilingan arxitekturasi jami 671 milliard parametrga ega; har bir token uchun 37 milliard parametr faol va kontekst 128K. Bu oyna manba, topshiriq va yaratilgan mulohaza yoki javobni birga o‘z ichiga oladi; u alohida 128K chiqish kafolati emas. Uzun matematik shart, kod parchasi yoki talablar to‘plamini model haqiqiy muammo va sizga kerakli natija shaklini aniqlay oladigan qilib tartiblash baribir zarur.\n\nDeepSeek takror yoki izchilsiz chiqishni kamaytirish uchun temperature qiymatini 0.5 va 0.7 oralig‘ida tavsiya qiladi, 0.6 tavsiya etilgan qiymatdir. U system topshirig‘i qo‘shish o‘rniga ko‘rsatmalarni user topshirig‘iga joylashtirishni maslahat beradi. Tadqiqot hisoboti masala va chiqish formatini bevosita zero-shot tarzida bayon qilishni ham tavsiya qiladi, chunki few-shot topshiriqlar ushbu dastlabki profilda samaradorlikni pasaytirishi mumkin. Bular ishlab chiqaruvchining foydalanish tavsiyalari; har bir ilova uchun taxmin qilinadigan standart sozlamalar emas.\n\nMatematikada to‘liq shart, o‘zgaruvchi ta’riflari va soha cheklovlarini bering. Ishlab chiqaruvchi yakuniy natijasi \\boxed{} ifodasida berilgan bosqichma-bosqich yechimni so‘rashni tavsiya etadi. Namunaviy topshiriqda yakuniy formula, u amal qiladigan farazlar va o‘rniga qo‘yib tekshirishni so‘rash mumkin. Kod uchun amalga oshiriladigan xatti-harakatni, cheklovlarni va namunaviy kirish ma’lumotini kiriting, so‘ng taklif etilgan algoritm hamda kod materialini uning izohidan alohida so‘rang.\n\nModelning mulohaza formati fikrlash bosqichini yakuniy javobdan ajratadi. DeepSeek ayrim so‘rovlar bo‘sh fikrlash blokini berishi mumkinligini qayd etadi va chuqurroq mulohaza ko‘zlanganda o‘zining etalon jarayonida mulohazani boshlovchi prefiksni tavsiya qiladi. Ishlab chiqaruvchining shu formati bilan foydalanuvchi o‘qishi kerak bo‘lgan yakuniy javob orasidagi farqni saqlang. Modelning oraliq jarayoni uzunroq bo‘lsa ham, so‘ralgan yakuniy material ixcham xulosa yoki kod bo‘lishi mumkin.\n\nDastlabki tadqiqot aniq cheklovlarni ko‘rsatadi. R1 xitoy va ingliz tillari uchun optimallashtirilgan, boshqa tillardagi so‘rovlar esa istalmagan til aralashuviga olib kelishi mumkin. U topshiriq shakliga sezgir; murakkab ko‘p navbatli, rol o‘ynash, JSON va funksiya chaqirish xatti-harakati matematik hamda kodlash mulohazasi yo‘nalishiga qaraganda kamroq rivojlangan. R1-0528 uchun hujjatlashtirilgan JSON va vosita qo‘llovi keyingi nashr o‘zgarishidir, dastlabki R1 shartnomasi emas. Chiqish tili va formatini aniq ayting, masala bayonini bevosita saqlang.\n\nAmaliy texnik vazifada to‘g‘ri natija nimadan iboratligini belgilang: farazlari bor formula, aytilgan murakkablik talabini bajaradigan algoritm yoki berilgan mezonlar bo‘yicha asoslangan taqqoslash. Yakuniy javobda yetishmayotgan ma’lumotni o‘ylab topish o‘rniga aniqlashni so‘rang. Manbaga bog‘liq ish uchun vakolatli parchalarni matn sifatida bering. Taklif etilgan kod yoki xulosani dastlabki shartlar bilan tekshiring; foydali material — modelni o‘rab turgan ilova amalda bajargan amal yoki tekshiruvdan alohida bo‘lgan yakuniy yechim va uning asoslovchi izohi.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ingliz tilidagi texnik misol
Optimize a rectangular enclosure\n\nA rectangular enclosure has 60 metres of fencing, used on all four sides. Its width and length are positive real numbers. Derive the largest possible area, justify why the optimum is global and check the dimensions against the fencing constraint. Give the final result in a boxed mathematical expression.A derivation, optimal dimensions, a perimeter check and a boxed maximum area.Check that the solution respects positivity and uses 2(length + width) = 60 rather than a three-sided constraint.deepseek/deepseek-r1DeepSeek R1 — DeepSeek kompaniyasining matematika, kod va mantiq uchun dastlabki, mulohazaga yo‘naltirilgan matn modeli. U boshlang‘ich ko‘rsatma misollarini mustahkamlovchi o‘qitish va 128K kontekst bilan birlashtiradi; ishlab chiqaruvchi bevosita topshiriqlar va yakuniy javobni aniq formatlash bo‘yicha yo‘l-yo‘riq beradi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
DeepSeek R1 — DeepSeek kompaniyasining matematik, kodlash va mantiqiy vazifalar uchun dastlabki, mulohazaga yo‘naltirilgan modeli. U DeepSeek V3 Base asosida qurilgan va boshlang‘ich misollar, nazorat ostida takomillashtirish hamda mustahkamlovchi o‘qitishdan iborat o‘qitish jarayonidan foydalanadi. Kirish — matn, natija esa matnli yechim yoki javob. U R1 Zero, keyingi R1-0528 nashri va alohida distillatsiyalangan modellardan farqlanadi.
Ishlab chiqaruvchi R1 modelini R1 Zero modelining sof mustahkamlovchi o‘qitish yondashuvidan ajratadi. Boshlang‘ich material mulohazaga yo‘naltirilgan mustahkamlovchi o‘qitishdan oldin R1 modeliga o‘qilishi ravshanroq boshlang‘ich andoza beradi. Keyingi rad etib tanlash va nazorat ostidagi o‘qitish mulohaza hamda umumiy maqsadli ma’lumotlarni qo‘shadi, undan keyin yana bir mustahkamlovchi o‘qitish bosqichi keladi. Kartada mulohaza andozalarini va so‘ralgan javobga moslikni yaxshilashga mo‘ljallangan ikkita nazorat ostidagi va ikkita mustahkamlovchi o‘qitish bosqichi tavsiflanadi.
E’lon qilingan arxitekturasi jami 671 milliard parametrga ega; har bir token uchun 37 milliard parametr faol va kontekst 128K. Bu oyna manba, topshiriq va yaratilgan mulohaza yoki javobni birga o‘z ichiga oladi; u alohida 128K chiqish kafolati emas. Uzun matematik shart, kod parchasi yoki talablar to‘plamini model haqiqiy muammo va sizga kerakli natija shaklini aniqlay oladigan qilib tartiblash baribir zarur.
DeepSeek takror yoki izchilsiz chiqishni kamaytirish uchun temperature qiymatini 0.5 va 0.7 oralig‘ida tavsiya qiladi, 0.6 tavsiya etilgan qiymatdir. U system topshirig‘i qo‘shish o‘rniga ko‘rsatmalarni user topshirig‘iga joylashtirishni maslahat beradi. Tadqiqot hisoboti masala va chiqish formatini bevosita zero-shot tarzida bayon qilishni ham tavsiya qiladi, chunki few-shot topshiriqlar ushbu dastlabki profilda samaradorlikni pasaytirishi mumkin. Bular ishlab chiqaruvchining foydalanish tavsiyalari; har bir ilova uchun taxmin qilinadigan standart sozlamalar emas.
Matematikada to‘liq shart, o‘zgaruvchi ta’riflari va soha cheklovlarini bering. Ishlab chiqaruvchi yakuniy natijasi \\boxed{} ifodasida berilgan bosqichma-bosqich yechimni so‘rashni tavsiya etadi. Namunaviy topshiriqda yakuniy formula, u amal qiladigan farazlar va o‘rniga qo‘yib tekshirishni so‘rash mumkin. Kod uchun amalga oshiriladigan xatti-harakatni, cheklovlarni va namunaviy kirish ma’lumotini kiriting, so‘ng taklif etilgan algoritm hamda kod materialini uning izohidan alohida so‘rang.
Modelning mulohaza formati fikrlash bosqichini yakuniy javobdan ajratadi. DeepSeek ayrim so‘rovlar bo‘sh fikrlash blokini berishi mumkinligini qayd etadi va chuqurroq mulohaza ko‘zlanganda o‘zining etalon jarayonida mulohazani boshlovchi prefiksni tavsiya qiladi. Ishlab chiqaruvchining shu formati bilan foydalanuvchi o‘qishi kerak bo‘lgan yakuniy javob orasidagi farqni saqlang. Modelning oraliq jarayoni uzunroq bo‘lsa ham, so‘ralgan yakuniy material ixcham xulosa yoki kod bo‘lishi mumkin.
Dastlabki tadqiqot aniq cheklovlarni ko‘rsatadi. R1 xitoy va ingliz tillari uchun optimallashtirilgan, boshqa tillardagi so‘rovlar esa istalmagan til aralashuviga olib kelishi mumkin. U topshiriq shakliga sezgir; murakkab ko‘p navbatli, rol o‘ynash, JSON va funksiya chaqirish xatti-harakati matematik hamda kodlash mulohazasi yo‘nalishiga qaraganda kamroq rivojlangan. R1-0528 uchun hujjatlashtirilgan JSON va vosita qo‘llovi keyingi nashr o‘zgarishidir, dastlabki R1 shartnomasi emas. Chiqish tili va formatini aniq ayting, masala bayonini bevosita saqlang.
Amaliy texnik vazifada to‘g‘ri natija nimadan iboratligini belgilang: farazlari bor formula, aytilgan murakkablik talabini bajaradigan algoritm yoki berilgan mezonlar bo‘yicha asoslangan taqqoslash. Yakuniy javobda yetishmayotgan ma’lumotni o‘ylab topish o‘rniga aniqlashni so‘rang. Manbaga bog‘liq ish uchun vakolatli parchalarni matn sifatida bering. Taklif etilgan kod yoki xulosani dastlabki shartlar bilan tekshiring; foydali material — modelni o‘rab turgan ilova amalda bajargan amal yoki tekshiruvdan alohida bo‘lgan yakuniy yechim va uning asoslovchi izohi.
POST /v1/chat/completionstexttext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar deepseek/deepseek-r1 | 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.
Har bir to‘lovni ko‘rsatilgan shartlarga moslang. Har bir muqobil sozlamalar to‘plami uchun bitta tarifdan foydalaning.
| Sozlama | Tariflar jadvali | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradi | To‘lov |
|---|---|---|---|---|
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p— | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0014 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.005 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaSo‘rov uzunligi bo‘yicha 1-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0014 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.005 / 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/deepseek-r1", "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-r1',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-r1',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/deepseek-r1
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
deepseek/deepseek-r1DeepSeek R1 — DeepSeek kompaniyasining matematika, kod va mantiq uchun dastlabki, mulohazaga yo‘naltirilgan matn modeli. U boshlang‘ich ko‘rsatma misollarini mustahkamlovchi o‘qitish va 128K kontekst bilan birlashtiradi; ishlab chiqaruvchi bevosita topshiriqlar va yakuniy javobni aniq formatlash bo‘yicha yo‘l-yo‘riq beradi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
DeepSeek R1 — DeepSeek kompaniyasining matematik, kodlash va mantiqiy vazifalar uchun dastlabki, mulohazaga yo‘naltirilgan modeli. U DeepSeek V3 Base asosida qurilgan va boshlang‘ich misollar, nazorat ostida takomillashtirish hamda mustahkamlovchi o‘qitishdan iborat o‘qitish jarayonidan foydalanadi. Kirish — matn, natija esa matnli yechim yoki javob. U R1 Zero, keyingi R1-0528 nashri va alohida distillatsiyalangan modellardan farqlanadi.
Ishlab chiqaruvchi R1 modelini R1 Zero modelining sof mustahkamlovchi o‘qitish yondashuvidan ajratadi. Boshlang‘ich material mulohazaga yo‘naltirilgan mustahkamlovchi o‘qitishdan oldin R1 modeliga o‘qilishi ravshanroq boshlang‘ich andoza beradi. Keyingi rad etib tanlash va nazorat ostidagi o‘qitish mulohaza hamda umumiy maqsadli ma’lumotlarni qo‘shadi, undan keyin yana bir mustahkamlovchi o‘qitish bosqichi keladi. Kartada mulohaza andozalarini va so‘ralgan javobga moslikni yaxshilashga mo‘ljallangan ikkita nazorat ostidagi va ikkita mustahkamlovchi o‘qitish bosqichi tavsiflanadi.
E’lon qilingan arxitekturasi jami 671 milliard parametrga ega; har bir token uchun 37 milliard parametr faol va kontekst 128K. Bu oyna manba, topshiriq va yaratilgan mulohaza yoki javobni birga o‘z ichiga oladi; u alohida 128K chiqish kafolati emas. Uzun matematik shart, kod parchasi yoki talablar to‘plamini model haqiqiy muammo va sizga kerakli natija shaklini aniqlay oladigan qilib tartiblash baribir zarur.
DeepSeek takror yoki izchilsiz chiqishni kamaytirish uchun temperature qiymatini 0.5 va 0.7 oralig‘ida tavsiya qiladi, 0.6 tavsiya etilgan qiymatdir. U system topshirig‘i qo‘shish o‘rniga ko‘rsatmalarni user topshirig‘iga joylashtirishni maslahat beradi. Tadqiqot hisoboti masala va chiqish formatini bevosita zero-shot tarzida bayon qilishni ham tavsiya qiladi, chunki few-shot topshiriqlar ushbu dastlabki profilda samaradorlikni pasaytirishi mumkin. Bular ishlab chiqaruvchining foydalanish tavsiyalari; har bir ilova uchun taxmin qilinadigan standart sozlamalar emas.
Matematikada to‘liq shart, o‘zgaruvchi ta’riflari va soha cheklovlarini bering. Ishlab chiqaruvchi yakuniy natijasi \\boxed{} ifodasida berilgan bosqichma-bosqich yechimni so‘rashni tavsiya etadi. Namunaviy topshiriqda yakuniy formula, u amal qiladigan farazlar va o‘rniga qo‘yib tekshirishni so‘rash mumkin. Kod uchun amalga oshiriladigan xatti-harakatni, cheklovlarni va namunaviy kirish ma’lumotini kiriting, so‘ng taklif etilgan algoritm hamda kod materialini uning izohidan alohida so‘rang.
Modelning mulohaza formati fikrlash bosqichini yakuniy javobdan ajratadi. DeepSeek ayrim so‘rovlar bo‘sh fikrlash blokini berishi mumkinligini qayd etadi va chuqurroq mulohaza ko‘zlanganda o‘zining etalon jarayonida mulohazani boshlovchi prefiksni tavsiya qiladi. Ishlab chiqaruvchining shu formati bilan foydalanuvchi o‘qishi kerak bo‘lgan yakuniy javob orasidagi farqni saqlang. Modelning oraliq jarayoni uzunroq bo‘lsa ham, so‘ralgan yakuniy material ixcham xulosa yoki kod bo‘lishi mumkin.
Dastlabki tadqiqot aniq cheklovlarni ko‘rsatadi. R1 xitoy va ingliz tillari uchun optimallashtirilgan, boshqa tillardagi so‘rovlar esa istalmagan til aralashuviga olib kelishi mumkin. U topshiriq shakliga sezgir; murakkab ko‘p navbatli, rol o‘ynash, JSON va funksiya chaqirish xatti-harakati matematik hamda kodlash mulohazasi yo‘nalishiga qaraganda kamroq rivojlangan. R1-0528 uchun hujjatlashtirilgan JSON va vosita qo‘llovi keyingi nashr o‘zgarishidir, dastlabki R1 shartnomasi emas. Chiqish tili va formatini aniq ayting, masala bayonini bevosita saqlang.
Amaliy texnik vazifada to‘g‘ri natija nimadan iboratligini belgilang: farazlari bor formula, aytilgan murakkablik talabini bajaradigan algoritm yoki berilgan mezonlar bo‘yicha asoslangan taqqoslash. Yakuniy javobda yetishmayotgan ma’lumotni o‘ylab topish o‘rniga aniqlashni so‘rang. Manbaga bog‘liq ish uchun vakolatli parchalarni matn sifatida bering. Taklif etilgan kod yoki xulosani dastlabki shartlar bilan tekshiring; foydali material — modelni o‘rab turgan ilova amalda bajargan amal yoki tekshiruvdan alohida bo‘lgan yakuniy yechim va uning asoslovchi izohi.
POST /v1/messagestextjson, sse| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar deepseek/deepseek-r1 | 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.
Har bir to‘lovni ko‘rsatilgan shartlarga moslang. Har bir muqobil sozlamalar to‘plami uchun bitta tarifdan foydalaning.
| Sozlama | Tariflar jadvali | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradi | To‘lov |
|---|---|---|---|---|
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p— | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0014 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.005 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaSo‘rov uzunligi bo‘yicha 1-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0014 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.005 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
{\n "model": "deepseek/deepseek-r1",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-r1', '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-r1', '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/deepseek-r1
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
Ingliz tilidagi texnik misol
Optimize a rectangular enclosure\n\nA rectangular enclosure has 60 metres of fencing, used on all four sides. Its width and length are positive real numbers. Derive the largest possible area, justify why the optimum is global and check the dimensions against the fencing constraint. Give the final result in a boxed mathematical expression.A derivation, optimal dimensions, a perimeter check and a boxed maximum area.Check that the solution respects positivity and uses 2(length + width) = 60 rather than a three-sided constraint.