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Vanchin DeepSeek

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推理文本生成

概述

推理文本生成

DeepSeek-R1 是深度求索于 2025 年 1 月开源的 6710 亿参数混合专家（MoE）推理模型，推理时仅激活 370 亿参数。作为首个通过纯强化学习（无监督微调）训练的千亿级模型，实现了链式思维（CoT）的自然涌现。模型在 RL 前加入冷启动数据解决了 R1-Zero 的重复和混语问题，在数学、代码、推理任务上达到 OpenAI o1 水平。

输入

文本

输出

文本

功能

前缀补全

您可在调用通义千问 API 时启用 Partial Mode，确保模型严格基于您的起始文本进行生成。查看文档

函数调用

您可以使用 函数调用 功能，通过引入外部工具，使得大模型可以与外部世界进行交互。查看文档

缓存

Context Cache 技术会缓存长上下文请求的公共前缀，减少推理时的重复计算，提升响应速度同时降低您的使用成本。查看文档

结构化输出

开启结构化输出功能可以确保大模型输出标准格式的 JSON 字符串。查看文档

批量任务

联网搜索

启用联网检索功能后，模型将基于实时检索数据进行回复。查看文档

微调

定价

  • 输入
    ¥4/M tokens
  • 输出
    ¥16/M tokens
  • 输入（缓存命中）
    ¥1.6/M tokens

速率限制与上下文

  • 最大输入
    98.30K
  • 最大输出
    32.76K
  • RPM每分钟请求数
    500
  • TPM每分钟 Token 数
    1M
  • 最大输入（思考模式）
    98.30K
  • 最大输出（思考模式）
    32.76K
  • 上下文
    131.07K

API 参考

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from openai import OpenAI
import os

client = OpenAI(
    api_key="sk-xxx",  # 替换为你的百炼API Key
    base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)

completion = client.chat.completions.create(
    model="vanchin/deepseek-r1",
    messages=[{"role": "user", "content": "你是谁"}],
    extra_body={"enable_thinking": True},
    stream=True,
)

for chunk in completion:
    if not chunk.choices:
        continue
    delta = chunk.choices[0].delta
    if hasattr(delta, "reasoning_content") and delta.reasoning_content:
        print(delta.reasoning_content, end="", flush=True)
    if hasattr(delta, "content") and delta.content:
        print(delta.content, end="", flush=True)