蓝耘科技上线DeepSeek满血版：500万Tokens专享，解锁AI推理新体验_deepseek500万tokens
蓝耘科技：智算云平台的创新者
作为专注于高性能AI基础设施的科技企业，蓝耘科技于2024年11月正式发布元生代智算云平台，整合了智算算力调度、AI应用市场和协作开发三大模块。该平台通过裸金属调度和容器化技术，为用户提供灵活高效的算力资源管理，同时支持团队协作开发，大幅提升AI模型训练与推理效率。
DeepSeek-R1满血版：技术突破与实战优势
此次上线的DeepSeek-R1满血版，基于MoE（Mixture of Experts）架构优化，在32K上下文窗口下实现了动态稀疏激活：
- 数学推理：通过RLHF+DPO混合训练策略，在MATH数据集上准确率达到68.3%（GPT-4为74.9%），但推理成本降低97%。
- 代码生成：集成代码检索增强技术（RAG），支持Python/Java/C++等12种语言，HumanEval pass@1得分82.1%。
- 长文本理解：采用滑动窗口注意力机制（SWA），在16K tokens文本摘要任务中ROUGE-L得分提升15%。
开发者可通过量化压缩技术（支持FP16/INT8）灵活控制显存占用，在单卡RTX 4090上即可部署7B版本模型，实测生成速度达45 tokens/秒。
元生代推理引擎：释放AI无限潜能
通过元生代推理引擎，开发者可轻松实现以下功能：
- 复杂任务处理：支持多模态数据输入与动态推理，适用于科学计算、金融分析等高精度场景。
- 高效资源调度：结合容器化技术，自动优化算力分配，降低延迟与成本。
- 安全合规：内置策略引擎确保模型输出符合安全规范，减少重大错误概率。
三步调用大模型接口：OpenAI SDK无缝兼容
蓝耘的API接口完全兼容OpenAI官方规范，开发者只需简单配置即可迁移现有应用：
- 替换API参数：将
base_url设置为蓝耘接口地址（例如[https://api.lkeap.cloud.tencent.com/v1 ](https://api.lkeap.cloud.tencent.com/v1 )），并使用平台生成的api_key。 - 选择模型：调用时指定
model参数为deepseek-r1或deepseek-v3。 - 发送请求：通过标准OpenAI SDK发起对话，享受与ChatGPT一致的开发体验
如果使用python进行终端回答调用
创建一个python文件命名为ark_example.py，将下面示例代码拷贝进文件。并替换密钥为您的API KEY。替换content中的为您想要的提问内容。点击运行，稍等您可以在终端窗口中看到模型调用的返回结果。这样您就完成了您的首次型服务调用。
from openai import OpenAI# 构造 clientclient = OpenAI( api_key=\"sk-xxxxxxxxxxx\", # APIKey base_url=\"https://maas-api.lanyun.net/v1\",)# 流式stream = True# 请求chat_completion = client.chat.completions.create( model=\"/maas/deepseek-ai/DeepSeek-R1\", messages=[ { \"role\": \"user\", \"content\": \"你是谁\", } ], stream=stream,)if stream: for chunk in chat_completion: # 打印思维链内容 if hasattr(chunk.choices[0].delta, \'reasoning_content\'): print(f\"{chunk.choices[0].delta.reasoning_content}\", end=\"\") # 打印模型最终返回的content if hasattr(chunk.choices[0].delta, \'content\'): if chunk.choices[0].delta.content != None and len(chunk.choices[0].delta.content) != 0: print(chunk.choices[0].delta.content, end=\"\")else: result = chat_completion.choices[0].message.content 回答的答案为:
开发者实战：OpenAI SDK进阶用法
场景1：流式输出与速率控制
from openai import OpenAIclient = OpenAI(base_url=\"https://api.lkeap.cloud.tencent.com/v1\", api_key=\"sk-xxx\")response = client.chat.completions.create( model=\"deepseek-r1\", messages=[{\"role\": \"user\", \"content\": \"用Python实现快速排序\"}], temperature=0.3, stream=True, # 启用流式输出 max_tokens=500, timeout=10 # 设置超时阈值)for chunk in response: print(chunk.choices[0].delta.content, end=\"\", flush=True)场景2：函数调用（Function Calling）
response = client.chat.completions.create( model=\"deepseek-r1\", messages=[{\"role\": \"user\", \"content\": \"北京明天天气怎么样？\"}], tools=[{ \"type\": \"function\", \"function\": { \"name\": \"get_weather\", \"parameters\": { \"type\": \"object\", \"properties\": { \"location\": {\"type\": \"string\"}, \"date\": {\"type\": \"string\"} } } } }])# 解析返回的JSON Schema并执行外部API调用
搭配Chatbox：打造本地化AI助手
获取 API Key
点击API开放平台，然后点击API KEY管理，单击创建API KEY
搭配chatbox
Chatbox作为开源跨平台客户端，是连接蓝耘API的绝佳工具：
- 下载安装：支持Windows、Mac、Linux及移动端，从官网或第三方平台获取最新版本。
- 配置API：在设置中选择“自定义提供方”，填写蓝耘的
base_url和api_key，模型名称设为deepseek-r1。
进行填写
1.名称（随便填，比如可以是 lanyun，方便区分)
2.API 地址：https://maas-api.lanyun.net
3.API 路径：/v1/chat/completions
4.API 密钥：填写刚刚复制的APIKEY
5.填写模型名称，比如/maas/deepseek-ai/DeepSeek-R1
6.点击保存
7.创建对话，确认要使用的模型，开始聊天吧
聊天测试
功能扩展：利用Prompt模板定制专属助手，如代码生成器、多语言翻译等，提升工作效率。
结束语
注册蓝耘智算云平台即可：
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官网链接: https://cloud.lanyun.net//#/registerPage?promoterCode=0131
