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全新多模态深度思考模型，同时支持
| 有极致推理速度的多模态深度思考模型；同时支持文本和视觉理解。文本理解能力超过上一代 Lite 系列模型，视觉理解比肩友商 Pro 系列模型。
| 在思考能力上进行了大幅强化， 对比 doubao 1.5 代深度理解模型，在编程、数学、逻辑推理等基础能力上进一步提升， 支持视觉理解。
| deepseek-r1 在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，在数学、代码、自然语言推理等任务上，能力比肩 OpenAI o1 正式版。
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快速入门-调用模型服务 ｜ 直接体验
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import os from volcenginesdkarkruntime import Ark # 获取并配置方舟API Key，并从环境变量中读取。https://www.volcengine.com/docs/82379/1399008#_1-%E8%8E%B7%E5%8F%96%E5%B9%B6%E9%85%8D%E7%BD%AE-api-key client = Ark(api_key=os.environ.get("<ARK_API_KEY>")) completion = client.chat.completions.create( # 替换为模型 ID，获取模型 ID：https://www.volcengine.com/docs/82379/1330310 model="<Model>", messages=[ {"role": "user", "content": "你好"} ] ) print(completion.choices[0].message.content)
您也可将
<Model>配置为推理接入点ID，来获取调用限流、购买保障包、监控调用明细等附加能力。详细请参见 获取 Endpoint ID（创建自定义推理接入点）。
方舟提供的高效的缓存机制，您可以基于它优化多轮对话，通过缓存部分上下文数据，减少重复加载或处理，提高响应速度和一致性。 | 当您的任务计算量大，如分析当日汇总新闻信息、翻译长文本、用户反馈分析收录等大规模数据处理任务，您可以借助方舟的批量推理能力获得更高速率限制和更大吞吐的模型推理服务。 | Prompt engineering 是指设计和优化提示的过程，以使人工智能模型能够更好地理解用户的意图和要求，并生成更准确、有用的响应。 | 通过预填部分 |
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