Vanchin DeepSeek
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概述
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
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98K
- 最大输出32K
- 最大输入（思考模式）98K
- 最大输出（思考模式）32K
- 上下文131K
- TPM每分钟 Token 数1M
- RPM每分钟请求数500
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)