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DeepSeek

deepseek-r1-distill-qwen-32b

DeepSeek R1 Distill Qwen 32B is a distilled large language model based on Qwen 2.5 32B, using outputs from DeepSeek R1. It outperforms OpenAI's o1-mini across various benchmarks, achieving new...

TextReasoningTools32.8K
InputGratis
OutputGratis
Kontext32.8K
Endpunkteopenai

Funktionen

ReasoningToolsStrukturiert

Modalitäten

Eingabe
text
Ausgabe
text

Kurzstatistik

Kontextfenster32.8K
Max. Ausgabe80K
Moduschat
TokenizerQwen
Wissensstand2024
Quantisierungfp8

Leistung

Lade Leistungsdaten...

Unterstützte Parameter

ParameterImmerStandard
frequency_penalty-
include_reasoning-
logprobs-
max_tokens-
presence_penalty-
reasoning-
repetition_penalty-
response_format-
seed-
stop-
structured_outputs-
temperature-
top_logprobs-
top_p-
§ 01

Preise

Input-Preis$0.00 · 1M Tokens
Output-Preis$0.00 · 1M Tokens
Kontextfenster32.8K Tokens
Kompatible Endpunkteopenai
AnbieterDeepSeek
§ 02

deepseek-r1-distill-qwen-32b aus deinem Code aufrufen

Richte jedes OpenAI-kompatible SDK auf UnoRouter aus und frage das Modell per Namen an. Ersetze YOUR_API_KEY durch einen echten Schlüssel aus deinem Dashboard.

bash
curl https://api.unorouter.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek-r1-distill-qwen-32b",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

Melde dich an, um deinen API-Key automatisch einzutragen

§ 03

Häufige Fragen

Was kostet deepseek-r1-distill-qwen-32b pro 1M Tokens?

Input kostet $0.00 pro 1M Tokens, Output $0.00 pro 1M Tokens. Abrechnung erfolgt pro Token, ohne Aufrundung auf Batch-Größen.

Wie greife ich per API auf deepseek-r1-distill-qwen-32b zu?

Sende Anfragen an den UnoRouter-Endpunkt /v1/chat/completions mit model=deepseek-r1-distill-qwen-32b. Jede OpenAI-kompatible Client-Bibliothek funktioniert. Die Authentifizierung erfolgt über einen Standard-Bearer-Token.

Wie groß ist das Kontextfenster von deepseek-r1-distill-qwen-32b?

deepseek-r1-distill-qwen-32b unterstützt ein Kontextfenster von 32.8K Tokens, aufgeteilt zwischen deinem Prompt und der Modellantwort.

§ 04

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