DeepSeek R1 Distill Llama 70B(免费版)API使用详解
DeepSeek R1 Distill Llama 70B(免费版)API使用详解
在人工智能领域,随着技术的不断进步,各种新的模型和应用如雨后春笋般涌现。今天,我们要为大家介绍的是OpenRouter平台上提供的DeepSeek R1 Distill Llama 70B(免费版)API。这款API基于Llama-3.3-70B-Instruct模型,通过DeepSeek R1的输出进行了精细调优,使其在多个基准测试中表现出色,性能堪比更大的前沿模型。
一、模型概述
DeepSeek R1 Distill Llama 70B是一个经过蒸馏的大型语言模型,其核心在于结合了先进的蒸馏技术,以实现高性能。这一模型不仅继承了Llama系列模型的优势,还在此基础上进行了优化,使其在处理自然语言任务时更加高效和准确。
二、API使用介绍
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API接入(API申请见文末)
OpenRouter提供了一个与OpenAI兼容的完成API,用户可以直接调用,或者使用OpenAI SDK。此外,还支持一些第三方SDK,为开发者提供了极大的便利。
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API调用示例
以下是使用TypeScript和Python进行API调用的示例代码:
- TypeScript示例:
import OpenAI from "openai";
const openai = new OpenAI({
baseURL: "https://openrouter.ai/api/v1",
apiKey: "<OPENROUTER_API_KEY>",
defaultHeaders: {
"HTTP-Referer": "<YOUR_SITE_URL>",
"X-Title": "<YOUR_SITE_NAME>",
}
});
async function main() {
const completion = await openai.chat.completions.create({
model: "deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b:free",
messages: [
{
"role": "user",
"content": "What is the meaning of life?"
}
]
});
console.log(completion.choices[0].message);
}
main();
- Python示例:
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://openrouter.ai/api/v1",
api_key="<OPENROUTER_API_KEY>",
)
completion = client.chat.completions.create(
extra_headers={
"HTTP-Referer": "<YOUR_SITE_URL>", # Optional. Site URL for rankings on openrouter.ai.
"X-Title": "<YOUR_SITE_NAME>", # Optional. Site title for rankings on openrouter.ai.
},
model="deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b:free",
messages=[
{
"role": "user",
"content": "What is the meaning of life?"
}
]
)
print(completion.choices[0].message.content)
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参数说明
- model:指定要使用的模型,本例中为"deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b:free"。
- messages:包含用户输入的消息列表,每个消息包含"role"和"content"两个字段。
三、应用场景与展望
DeepSeek R1 Distill Llama 70B(免费版)API的推出,为开发者提供了又一个强大的自然语言处理工具。这一模型可以应用于聊天机器人、智能客服、文本生成等多个场景,为企业和个人开发者提供了更多的选择和可能性。
同时,我们也期待未来能够有更多的模型和API推出,进一步推动人工智能技术的发展和应用。无论是对于科技巨头还是初创企业,人工智能都是一个充满机遇和挑战的领域。只有不断探索和创新,才能在这个领域中立于不败之地。
四、结语
DeepSeek R1 Distill Llama 70B(免费版)API的推出,无疑为人工智能领域注入了新的活力。这一模型的高性能和易用性,使得更多的开发者能够轻松地将其应用于实际项目中。我们相信,在不久的将来,这一模型将会在各个领域中发挥出更大的作用和价值。
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