上线 671B 满血版 DeepSeek-R1、DeepSeek-V3 之后，今天，硅基流动 SiliconCloud 平台继续上线 6 款加速版 DeepSeek-R1 蒸馏版模型，包括 DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B、DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B(Free)、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B(Free)、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B(Free)。
docs.siliconflow.cn/api-reference/chat-completions
API 价格
蒸馏小模型性能超越 o1-mini
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B、DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B 在多项能力上超越 OpenAI o1-mini。
Token 工厂 SiliconCloud
Qwen2.5（7B）等 20+ 模型免费用
作为一站式大模型云服务平台，SiliconCloud 致力于为开发者提供极速响应、价格亲民、品类齐全、体验丝滑的模型 API。
除了上述六款模型，SiliconCloud 已上架包括 DeepSeek-R1、DeepSeek-V3、Janus-Pro-7B、CosyVoice2、QVQ-72B-Preview、DeepSeek-VL2、DeepSeek-V2.5-1210、Llama-3.3-70B-Instruct、HunyuanVideo、fish-speech-1.5、Qwen2.5-7B/14B/32B/72B、FLUX.1、InternLM2.5-20B-Chat、BCE、BGE、SenseVoice-Small、GLM-4-9B-Chat 在内的数十种开源大语言模型、图片/视频生成模型、语音模型、代码/数学模型以及向量与重排序模型。平台支持开发者自由对比、组合各种模态的大模型，为你的生成式 AI 应用选择最佳实践。
DeepSeek-R1 系列模型由 deepseek-ai 开发的高级语言模型，旨在通过输出思维链内容（reasoning_content）来提升最终回答的准确性。目前该接口和 deepseek 接口兼容，在使用该模型时，建议先升级 OpenAI SDK 以支持新参数。
安装与升级
pip3 install -U openai
API 参数
输入参数：max_tokens：回答的最大长度（包含思维链输出），最大为 16K。
返回参数：
reasoning_content：思维链内容，与 content 同级。
content：最终回答内容
上下文拼接
OpenAI 请求示例
流式输出请求
from openai import OpenAI
url = 'https://api.siliconflow.cn/v1/'
api_key = 'your api_key'
client = OpenAI(
base_url=url,
api_key=api_key
)
# 发送带有流式输出的请求
content = ""
reasoning_content=""
messages = [
{"role": "user", "content": "奥运会的传奇名将有哪些？"}
]
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-ai/DeepSeek-R1",
messages=messages,
stream=True, # 启用流式输出
max_tokens=4096
)
# 逐步接收并处理响应
for chunk in response:
if chunk.choices[0].delta.content:
content += chunk.choices[0].delta.content
if chunk.choices[0].delta.reasoning_content:
reasoning_content += chunk.choices[0].delta.reasoning_content
# Round 2
messages.append({"role": "assistant", "content": content})
messages.append({'role': 'user', 'content': "继续"})
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-ai/DeepSeek-R1",
messages=messages,
stream=True
)
非流式输出请求
from openai import OpenAI
url = 'https://api.siliconflow.cn/v1/'
api_key = 'your api_key'
client = OpenAI(
base_url=url,
api_key=api_key
)
# 发送非流式输出的请求
messages = [
{"role": "user", "content": "奥运会的传奇名将有哪些？"}
]
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-ai/DeepSeek-R1",
messages=messages,
stream=False,
max_tokens=4096
)
content = response.choices[0].message.content
reasoning_content = response.choices[0].message.reasoning_content
# Round 2
messages.append({"role": "assistant", "content": content})
messages.append({'role': 'user', 'content': "继续"})
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-ai/DeepSeek-R1",
messages=messages,
stream=False
)
注意事项
API 密钥：请确保使用正确的 API 密钥进行身份验证。
流式输出：流式输出适用于需要逐步接收响应的场景，而非流式输出则适用于一次性获取完整响应的场景。
