Kirish: R1 dan olingan kichikroq mulohaza modeli
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B DeepSeek-R1 modelidan mulohaza misollarini Qwen2.5-Math-7B asosidagi zich modelga o‘tkazadi. U matnni qabul qilib, matn, jumladan bosqichma-bosqich yechimlar, dasturlash izohlari va mantiqiy masalalar javoblarini yaratadi. Aynan shu 7B distillyatsiyasi to‘liq DeepSeek-R1 modelidan, dastlabki Qwen2.5-Math-7B modelidan va kattaroq distillangan nashrlardan alohida nusxadir. Uning nomi mulohaza ma’lumotlarini yaratgan modelni ham, asosiy model oilasini ham qayd etadi.
Distillyatsiya nima beradi
DeepSeek kompaniyasining R1 tadqiqoti katta mulohaza yurituvchi ustoz modelni o‘qitishni uning kichikroq shogirdlarini qo‘shimcha o‘qitishdan ajratadi. Ustoz jarayoni mustahkamlash orqali o‘qitish va nazoratli bosqichlardan foydalanadi; chiqarilgan distillangan modellar R1 yaratgan namunalar bilan qo‘shimcha o‘qitiladi. Ishlab chiquvchi bu relizlar uchun 800,000 saralangan misolni ta’riflaydi. 7B shogirdning o‘zi to‘liq modelning ekspertlar aralashmasi arxitekturasiga ega yoki ustoz o‘qitishining barcha bosqichidan o‘tgan deb taxmin qilmang. Distillyatsiya modelga o‘rganilgan mulohaza uslubini beradi; uning xulosalarini ustoz xulosalariga teng qilmaydi.
Aniq model va uning konfiguratsiyasi
Rasmiy model jadvali ushbu nashrning asosi sifatida Qwen2.5-Math-7B modelini ko‘rsatadi. DeepSeek konfiguratsiya va tokenizer sozlamalarini o‘zgartiradi, shu sababli aynan chiqarilgan nusxa va chat shabloni muhim. E’lon qilingan konfiguratsiyada 28 qatlamli Qwen2 sababiy til modeli arxitekturasi va bfloat16 vaznlari ishlatiladi. Unda maksimal pozitsiyalar 131,072 deb belgilangan. Bu konfiguratsiya qiymati uzun hujjatlardagi aniqlikni alohida tasdiqlamaydi: umumiy R1 kartasining 128K kontekst jadvali to‘liq R1 modellarini ta’riflaydi, distillangan modellar jadvali esa har bir shogird uchun tasdiqlangan kontekst jadvalini e’lon qilmasdan ularning kelib chiqishini ko‘rsatadi.
Undan natijasini tekshirish mumkin bo‘lgan vazifa uchun foydalaning. Matematika uchun to‘liq shart, ta’riflar va birliklarni bering. Kod uchun tegishli funksiya, kirish, kuzatilgan natija va kerakli xatti-harakatni kiriting. Mantiqiy savolda faktlarni sanang va zarur xulosani farazdan ajrating. Ramka ichidagi qiymat, ixcham isbot rejasi yoki izohlangan patch kabi mustaqil tekshirish mumkin bo‘lgan yakuniy natijani so‘rang. Bu misollar ishlab chiquvchining hujjatlashtirilgan mulohaza doirasini qo‘llaydi; ular model kod bajaradi yoki isbotlarni avtomatik tekshiradi degan da’volar emas.
Ko‘rsatmani qanday tayyorlash kerak
DeepSeek ushbu R1 relizi uchun barcha ko‘rsatmalarni foydalanuvchi so‘roviga joylashni va tizim ko‘rsatmasidan foydalanmaslikni tavsiya qiladi. Matematik masalada bosqichma-bosqich mulohaza va aniq ajratilgan yakuniy javobni so‘rang. Chiqish tuzilishini ham shu so‘rovga kiriting: masalan, qisqa xulosa, undan keyin farazlar va tasdiqlovchi hisoblar. Ilova ishlab chiquvchi o‘zgarishlarini tekshirmasdan asosiy Qwen shablonini almashtirib qo‘llash o‘rniga shogirdning o‘z tokenizeri va formatidan foydalanishi kerak.
Ishlab chiquvchi ayrim so‘rovlar bo‘sh fikrlash blokini yaratib, ko‘zlangan mulohaza andozasini chetlab o‘tishi mumkinligini qayd etadi. Tavsiya etilgan chora — mos jarayonda generatsiyani fikrlashning ochilish belgisi va yangi satrdan boshlash. Bu har bir ilova shunday boshqaruvni ochishini va’da qilmaydigan hujjatlashtirilgan generatsiya formati tavsiyasidir. Natijani ko‘rsatishda yakuniy javobni uzunroq mulohaza matnidan ajrating.
Generatsiya sozlamalari va mavjud joy
DeepSeek takroriy yoki izchil bo‘lmagan chiqishni kamaytirish uchun temperature qiymatini 0.5 dan 0.7 gacha, afzal boshlang‘ich nuqta sifatida 0.6 ni tavsiya qiladi. Baholash konfiguratsiyasida 32,768 tokenli generatsiya budjeti va top_p 0.95 ishlatiladi. Bu baholash tanlovlari umumiy qat’iy maksimum emas. Mulohaza, manba matni va yakuniy javobga sozlangan kontekst ichida joy kerak, shu sababli uzun isbot yoki kod ro‘yxati bor so‘rov ham tugallanish uchun joy qoldirishi kerak.
Model tanlashga ta’sir qiluvchi cheklovlar
Kichik distillangan model mulohaza imkoniyatlari bo‘yicha alohida muvozanat bo‘lib qoladi. Ishlab chiquvchining reliz materiallari ushbu nusxa uchun tasvir, audio yoki video kirishini hamda maxsus vosita chaqirish protokolini tasdiqlamaydi. Vosita bajarish yoki dolzarb ma’lumotlarga kirish alohida sozlangan ilova jarayonini talab qiladi. Reliz R1 nomi tufayligina keyingi DeepSeek-R1-0528 ko‘rsatma siyosati o‘zgarishlarini meros olmaydi. Sonli javoblarni tekshiring, taklif etilgan kod o‘zgarishlarini ko‘rib chiqing va yakuniy xulosa berilgan faktlardan kelib chiqishini tekshiring; uzun mulohaza transkriptining o‘zi to‘g‘rilik isboti emas.
", "aboutText": "Kirish: R1 dan olingan kichikroq mulohaza modeli\n\nDeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B DeepSeek-R1 modelidan mulohaza misollarini Qwen2.5-Math-7B asosidagi zich modelga o‘tkazadi. U matnni qabul qilib, matn, jumladan bosqichma-bosqich yechimlar, dasturlash izohlari va mantiqiy masalalar javoblarini yaratadi. Aynan shu 7B distillyatsiyasi to‘liq DeepSeek-R1 modelidan, dastlabki Qwen2.5-Math-7B modelidan va kattaroq distillangan nashrlardan alohida nusxadir. Uning nomi mulohaza ma’lumotlarini yaratgan modelni ham, asosiy model oilasini ham qayd etadi.\n\nDistillyatsiya nima beradi\n\nDeepSeek kompaniyasining R1 tadqiqoti katta mulohaza yurituvchi ustoz modelni o‘qitishni uning kichikroq shogirdlarini qo‘shimcha o‘qitishdan ajratadi. Ustoz jarayoni mustahkamlash orqali o‘qitish va nazoratli bosqichlardan foydalanadi; chiqarilgan distillangan modellar R1 yaratgan namunalar bilan qo‘shimcha o‘qitiladi. Ishlab chiquvchi bu relizlar uchun 800,000 saralangan misolni ta’riflaydi. 7B shogirdning o‘zi to‘liq modelning ekspertlar aralashmasi arxitekturasiga ega yoki ustoz o‘qitishining barcha bosqichidan o‘tgan deb taxmin qilmang. Distillyatsiya modelga o‘rganilgan mulohaza uslubini beradi; uning xulosalarini ustoz xulosalariga teng qilmaydi.\n\nAniq model va uning konfiguratsiyasi\n\nRasmiy model jadvali ushbu nashrning asosi sifatida Qwen2.5-Math-7B modelini ko‘rsatadi. DeepSeek konfiguratsiya va tokenizer sozlamalarini o‘zgartiradi, shu sababli aynan chiqarilgan nusxa va chat shabloni muhim. E’lon qilingan konfiguratsiyada 28 qatlamli Qwen2 sababiy til modeli arxitekturasi va bfloat16 vaznlari ishlatiladi. Unda maksimal pozitsiyalar 131,072 deb belgilangan. Bu konfiguratsiya qiymati uzun hujjatlardagi aniqlikni alohida tasdiqlamaydi: umumiy R1 kartasining 128K kontekst jadvali to‘liq R1 modellarini ta’riflaydi, distillangan modellar jadvali esa har bir shogird uchun tasdiqlangan kontekst jadvalini e’lon qilmasdan ularning kelib chiqishini ko‘rsatadi.\n\nUndan natijasini tekshirish mumkin bo‘lgan vazifa uchun foydalaning. Matematika uchun to‘liq shart, ta’riflar va birliklarni bering. Kod uchun tegishli funksiya, kirish, kuzatilgan natija va kerakli xatti-harakatni kiriting. Mantiqiy savolda faktlarni sanang va zarur xulosani farazdan ajrating. Ramka ichidagi qiymat, ixcham isbot rejasi yoki izohlangan patch kabi mustaqil tekshirish mumkin bo‘lgan yakuniy natijani so‘rang. Bu misollar ishlab chiquvchining hujjatlashtirilgan mulohaza doirasini qo‘llaydi; ular model kod bajaradi yoki isbotlarni avtomatik tekshiradi degan da’volar emas.\n\nKo‘rsatmani qanday tayyorlash kerak\n\nDeepSeek ushbu R1 relizi uchun barcha ko‘rsatmalarni foydalanuvchi so‘roviga joylashni va tizim ko‘rsatmasidan foydalanmaslikni tavsiya qiladi. Matematik masalada bosqichma-bosqich mulohaza va aniq ajratilgan yakuniy javobni so‘rang. Chiqish tuzilishini ham shu so‘rovga kiriting: masalan, qisqa xulosa, undan keyin farazlar va tasdiqlovchi hisoblar. Ilova ishlab chiquvchi o‘zgarishlarini tekshirmasdan asosiy Qwen shablonini almashtirib qo‘llash o‘rniga shogirdning o‘z tokenizeri va formatidan foydalanishi kerak.\n\nIshlab chiquvchi ayrim so‘rovlar bo‘sh fikrlash blokini yaratib, ko‘zlangan mulohaza andozasini chetlab o‘tishi mumkinligini qayd etadi. Tavsiya etilgan chora — mos jarayonda generatsiyani fikrlashning ochilish belgisi va yangi satrdan boshlash. Bu har bir ilova shunday boshqaruvni ochishini va’da qilmaydigan hujjatlashtirilgan generatsiya formati tavsiyasidir. Natijani ko‘rsatishda yakuniy javobni uzunroq mulohaza matnidan ajrating.\n\nGeneratsiya sozlamalari va mavjud joy\n\nDeepSeek takroriy yoki izchil bo‘lmagan chiqishni kamaytirish uchun temperature qiymatini 0.5 dan 0.7 gacha, afzal boshlang‘ich nuqta sifatida 0.6 ni tavsiya qiladi. Baholash konfiguratsiyasida 32,768 tokenli generatsiya budjeti va top_p 0.95 ishlatiladi. Bu baholash tanlovlari umumiy qat’iy maksimum emas. Mulohaza, manba matni va yakuniy javobga sozlangan kontekst ichida joy kerak, shu sababli uzun isbot yoki kod ro‘yxati bor so‘rov ham tugallanish uchun joy qoldirishi kerak.\n\nModel tanlashga ta’sir qiluvchi cheklovlar\n\nKichik distillangan model mulohaza imkoniyatlari bo‘yicha alohida muvozanat bo‘lib qoladi. Ishlab chiquvchining reliz materiallari ushbu nusxa uchun tasvir, audio yoki video kirishini hamda maxsus vosita chaqirish protokolini tasdiqlamaydi. Vosita bajarish yoki dolzarb ma’lumotlarga kirish alohida sozlangan ilova jarayonini talab qiladi. Reliz R1 nomi tufayligina keyingi DeepSeek-R1-0528 ko‘rsatma siyosati o‘zgarishlarini meros olmaydi. Sonli javoblarni tekshiring, taklif etilgan kod o‘zgarishlarini ko‘rib chiqing va yakuniy xulosa berilgan faktlardan kelib chiqishini tekshiring; uzun mulohaza transkriptining o‘zi to‘g‘rilik isboti emas.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "9650913e1378f115c74b96756111663652b46ebf82087c950fb4567de69e32da", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "uz", "methods": [ { "html": "Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7BDeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B — DeepSeek kompaniyasining R1 yaratgan misollar yordamida Qwen2.5-Math-7B asosidan qo‘shimcha o‘qitilgan ixcham zich mulohaza modeli. U matematik, dasturlash va mantiqiy vazifalar uchun matnni qabul qilib, matn yaratadi; ko‘rsatma tuzish bo‘yicha ushbu nusxaga xos tavsiyalar bor.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Kirish: R1 dan olingan kichikroq mulohaza modeli
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B DeepSeek-R1 modelidan mulohaza misollarini Qwen2.5-Math-7B asosidagi zich modelga o‘tkazadi. U matnni qabul qilib, matn, jumladan bosqichma-bosqich yechimlar, dasturlash izohlari va mantiqiy masalalar javoblarini yaratadi. Aynan shu 7B distillyatsiyasi to‘liq DeepSeek-R1 modelidan, dastlabki Qwen2.5-Math-7B modelidan va kattaroq distillangan nashrlardan alohida nusxadir. Uning nomi mulohaza ma’lumotlarini yaratgan modelni ham, asosiy model oilasini ham qayd etadi.
Distillyatsiya nima beradi
DeepSeek kompaniyasining R1 tadqiqoti katta mulohaza yurituvchi ustoz modelni o‘qitishni uning kichikroq shogirdlarini qo‘shimcha o‘qitishdan ajratadi. Ustoz jarayoni mustahkamlash orqali o‘qitish va nazoratli bosqichlardan foydalanadi; chiqarilgan distillangan modellar R1 yaratgan namunalar bilan qo‘shimcha o‘qitiladi. Ishlab chiquvchi bu relizlar uchun 800,000 saralangan misolni ta’riflaydi. 7B shogirdning o‘zi to‘liq modelning ekspertlar aralashmasi arxitekturasiga ega yoki ustoz o‘qitishining barcha bosqichidan o‘tgan deb taxmin qilmang. Distillyatsiya modelga o‘rganilgan mulohaza uslubini beradi; uning xulosalarini ustoz xulosalariga teng qilmaydi.
Aniq model va uning konfiguratsiyasi
Rasmiy model jadvali ushbu nashrning asosi sifatida Qwen2.5-Math-7B modelini ko‘rsatadi. DeepSeek konfiguratsiya va tokenizer sozlamalarini o‘zgartiradi, shu sababli aynan chiqarilgan nusxa va chat shabloni muhim. E’lon qilingan konfiguratsiyada 28 qatlamli Qwen2 sababiy til modeli arxitekturasi va bfloat16 vaznlari ishlatiladi. Unda maksimal pozitsiyalar 131,072 deb belgilangan. Bu konfiguratsiya qiymati uzun hujjatlardagi aniqlikni alohida tasdiqlamaydi: umumiy R1 kartasining 128K kontekst jadvali to‘liq R1 modellarini ta’riflaydi, distillangan modellar jadvali esa har bir shogird uchun tasdiqlangan kontekst jadvalini e’lon qilmasdan ularning kelib chiqishini ko‘rsatadi.
Undan natijasini tekshirish mumkin bo‘lgan vazifa uchun foydalaning. Matematika uchun to‘liq shart, ta’riflar va birliklarni bering. Kod uchun tegishli funksiya, kirish, kuzatilgan natija va kerakli xatti-harakatni kiriting. Mantiqiy savolda faktlarni sanang va zarur xulosani farazdan ajrating. Ramka ichidagi qiymat, ixcham isbot rejasi yoki izohlangan patch kabi mustaqil tekshirish mumkin bo‘lgan yakuniy natijani so‘rang. Bu misollar ishlab chiquvchining hujjatlashtirilgan mulohaza doirasini qo‘llaydi; ular model kod bajaradi yoki isbotlarni avtomatik tekshiradi degan da’volar emas.
Ko‘rsatmani qanday tayyorlash kerak
DeepSeek ushbu R1 relizi uchun barcha ko‘rsatmalarni foydalanuvchi so‘roviga joylashni va tizim ko‘rsatmasidan foydalanmaslikni tavsiya qiladi. Matematik masalada bosqichma-bosqich mulohaza va aniq ajratilgan yakuniy javobni so‘rang. Chiqish tuzilishini ham shu so‘rovga kiriting: masalan, qisqa xulosa, undan keyin farazlar va tasdiqlovchi hisoblar. Ilova ishlab chiquvchi o‘zgarishlarini tekshirmasdan asosiy Qwen shablonini almashtirib qo‘llash o‘rniga shogirdning o‘z tokenizeri va formatidan foydalanishi kerak.
Ishlab chiquvchi ayrim so‘rovlar bo‘sh fikrlash blokini yaratib, ko‘zlangan mulohaza andozasini chetlab o‘tishi mumkinligini qayd etadi. Tavsiya etilgan chora — mos jarayonda generatsiyani fikrlashning ochilish belgisi va yangi satrdan boshlash. Bu har bir ilova shunday boshqaruvni ochishini va’da qilmaydigan hujjatlashtirilgan generatsiya formati tavsiyasidir. Natijani ko‘rsatishda yakuniy javobni uzunroq mulohaza matnidan ajrating.
Generatsiya sozlamalari va mavjud joy
DeepSeek takroriy yoki izchil bo‘lmagan chiqishni kamaytirish uchun temperature qiymatini 0.5 dan 0.7 gacha, afzal boshlang‘ich nuqta sifatida 0.6 ni tavsiya qiladi. Baholash konfiguratsiyasida 32,768 tokenli generatsiya budjeti va top_p 0.95 ishlatiladi. Bu baholash tanlovlari umumiy qat’iy maksimum emas. Mulohaza, manba matni va yakuniy javobga sozlangan kontekst ichida joy kerak, shu sababli uzun isbot yoki kod ro‘yxati bor so‘rov ham tugallanish uchun joy qoldirishi kerak.
Model tanlashga ta’sir qiluvchi cheklovlar
Kichik distillangan model mulohaza imkoniyatlari bo‘yicha alohida muvozanat bo‘lib qoladi. Ishlab chiquvchining reliz materiallari ushbu nusxa uchun tasvir, audio yoki video kirishini hamda maxsus vosita chaqirish protokolini tasdiqlamaydi. Vosita bajarish yoki dolzarb ma’lumotlarga kirish alohida sozlangan ilova jarayonini talab qiladi. Reliz R1 nomi tufayligina keyingi DeepSeek-R1-0528 ko‘rsatma siyosati o‘zgarishlarini meros olmaydi. Sonli javoblarni tekshiring, taklif etilgan kod o‘zgarishlarini ko‘rib chiqing va yakuniy xulosa berilgan faktlardan kelib chiqishini tekshiring; uzun mulohaza transkriptining o‘zi to‘g‘rilik isboti emas.
POST /v1/chat/completionstexttext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B | Standart— |
Maydonmessages | Turmessage[] | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Elementlarning eng kam soni: 1 | Standart— |
Maydonmessages[].role | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmessages[].content | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: Matnli suhbat | Standart— |
Maydonstream | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standartfalse |
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 |
Parametrcontrol_scope | Parametr talablariMatnli suhbat; stream mantiqiy qiymat bo‘lib, standart holatda false. |
Parametroutput_modalities | Parametr talablaritext |
Parametrhosted_operations | Parametr talablarifalse |
Parametrmultimodal_input_binding | Parametr talablarinull |
Usul taxalluslari: /chat/completions
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 $0.0001 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0001 / 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":"Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')\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="Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)\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"))\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 Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
/chat/completions
Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7BDeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B — DeepSeek kompaniyasining R1 yaratgan misollar yordamida Qwen2.5-Math-7B asosidan qo‘shimcha o‘qitilgan ixcham zich mulohaza modeli. U matematik, dasturlash va mantiqiy vazifalar uchun matnni qabul qilib, matn yaratadi; ko‘rsatma tuzish bo‘yicha ushbu nusxaga xos tavsiyalar bor.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Kirish: R1 dan olingan kichikroq mulohaza modeli
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B DeepSeek-R1 modelidan mulohaza misollarini Qwen2.5-Math-7B asosidagi zich modelga o‘tkazadi. U matnni qabul qilib, matn, jumladan bosqichma-bosqich yechimlar, dasturlash izohlari va mantiqiy masalalar javoblarini yaratadi. Aynan shu 7B distillyatsiyasi to‘liq DeepSeek-R1 modelidan, dastlabki Qwen2.5-Math-7B modelidan va kattaroq distillangan nashrlardan alohida nusxadir. Uning nomi mulohaza ma’lumotlarini yaratgan modelni ham, asosiy model oilasini ham qayd etadi.
Distillyatsiya nima beradi
DeepSeek kompaniyasining R1 tadqiqoti katta mulohaza yurituvchi ustoz modelni o‘qitishni uning kichikroq shogirdlarini qo‘shimcha o‘qitishdan ajratadi. Ustoz jarayoni mustahkamlash orqali o‘qitish va nazoratli bosqichlardan foydalanadi; chiqarilgan distillangan modellar R1 yaratgan namunalar bilan qo‘shimcha o‘qitiladi. Ishlab chiquvchi bu relizlar uchun 800,000 saralangan misolni ta’riflaydi. 7B shogirdning o‘zi to‘liq modelning ekspertlar aralashmasi arxitekturasiga ega yoki ustoz o‘qitishining barcha bosqichidan o‘tgan deb taxmin qilmang. Distillyatsiya modelga o‘rganilgan mulohaza uslubini beradi; uning xulosalarini ustoz xulosalariga teng qilmaydi.
Aniq model va uning konfiguratsiyasi
Rasmiy model jadvali ushbu nashrning asosi sifatida Qwen2.5-Math-7B modelini ko‘rsatadi. DeepSeek konfiguratsiya va tokenizer sozlamalarini o‘zgartiradi, shu sababli aynan chiqarilgan nusxa va chat shabloni muhim. E’lon qilingan konfiguratsiyada 28 qatlamli Qwen2 sababiy til modeli arxitekturasi va bfloat16 vaznlari ishlatiladi. Unda maksimal pozitsiyalar 131,072 deb belgilangan. Bu konfiguratsiya qiymati uzun hujjatlardagi aniqlikni alohida tasdiqlamaydi: umumiy R1 kartasining 128K kontekst jadvali to‘liq R1 modellarini ta’riflaydi, distillangan modellar jadvali esa har bir shogird uchun tasdiqlangan kontekst jadvalini e’lon qilmasdan ularning kelib chiqishini ko‘rsatadi.
Undan natijasini tekshirish mumkin bo‘lgan vazifa uchun foydalaning. Matematika uchun to‘liq shart, ta’riflar va birliklarni bering. Kod uchun tegishli funksiya, kirish, kuzatilgan natija va kerakli xatti-harakatni kiriting. Mantiqiy savolda faktlarni sanang va zarur xulosani farazdan ajrating. Ramka ichidagi qiymat, ixcham isbot rejasi yoki izohlangan patch kabi mustaqil tekshirish mumkin bo‘lgan yakuniy natijani so‘rang. Bu misollar ishlab chiquvchining hujjatlashtirilgan mulohaza doirasini qo‘llaydi; ular model kod bajaradi yoki isbotlarni avtomatik tekshiradi degan da’volar emas.
Ko‘rsatmani qanday tayyorlash kerak
DeepSeek ushbu R1 relizi uchun barcha ko‘rsatmalarni foydalanuvchi so‘roviga joylashni va tizim ko‘rsatmasidan foydalanmaslikni tavsiya qiladi. Matematik masalada bosqichma-bosqich mulohaza va aniq ajratilgan yakuniy javobni so‘rang. Chiqish tuzilishini ham shu so‘rovga kiriting: masalan, qisqa xulosa, undan keyin farazlar va tasdiqlovchi hisoblar. Ilova ishlab chiquvchi o‘zgarishlarini tekshirmasdan asosiy Qwen shablonini almashtirib qo‘llash o‘rniga shogirdning o‘z tokenizeri va formatidan foydalanishi kerak.
Ishlab chiquvchi ayrim so‘rovlar bo‘sh fikrlash blokini yaratib, ko‘zlangan mulohaza andozasini chetlab o‘tishi mumkinligini qayd etadi. Tavsiya etilgan chora — mos jarayonda generatsiyani fikrlashning ochilish belgisi va yangi satrdan boshlash. Bu har bir ilova shunday boshqaruvni ochishini va’da qilmaydigan hujjatlashtirilgan generatsiya formati tavsiyasidir. Natijani ko‘rsatishda yakuniy javobni uzunroq mulohaza matnidan ajrating.
Generatsiya sozlamalari va mavjud joy
DeepSeek takroriy yoki izchil bo‘lmagan chiqishni kamaytirish uchun temperature qiymatini 0.5 dan 0.7 gacha, afzal boshlang‘ich nuqta sifatida 0.6 ni tavsiya qiladi. Baholash konfiguratsiyasida 32,768 tokenli generatsiya budjeti va top_p 0.95 ishlatiladi. Bu baholash tanlovlari umumiy qat’iy maksimum emas. Mulohaza, manba matni va yakuniy javobga sozlangan kontekst ichida joy kerak, shu sababli uzun isbot yoki kod ro‘yxati bor so‘rov ham tugallanish uchun joy qoldirishi kerak.
Model tanlashga ta’sir qiluvchi cheklovlar
Kichik distillangan model mulohaza imkoniyatlari bo‘yicha alohida muvozanat bo‘lib qoladi. Ishlab chiquvchining reliz materiallari ushbu nusxa uchun tasvir, audio yoki video kirishini hamda maxsus vosita chaqirish protokolini tasdiqlamaydi. Vosita bajarish yoki dolzarb ma’lumotlarga kirish alohida sozlangan ilova jarayonini talab qiladi. Reliz R1 nomi tufayligina keyingi DeepSeek-R1-0528 ko‘rsatma siyosati o‘zgarishlarini meros olmaydi. Sonli javoblarni tekshiring, taklif etilgan kod o‘zgarishlarini ko‘rib chiqing va yakuniy xulosa berilgan faktlardan kelib chiqishini tekshiring; uzun mulohaza transkriptining o‘zi to‘g‘rilik isboti emas.
POST /v1/messagestextjson, sse| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B | 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 $0.0001 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0001 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
{\n "model": "Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B', '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': 'Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B', '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 Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
/chat/completions