Deepseek R1 0528 Qwen3 8B API

deepseek/deepseek-r1-0528-qwen3-8b

DeepSeek-R1-0528是DeepSeek R1的小幅升级版，通过投入更多算力与更精妙的训练后技巧，将其推理能力推升至媲美O3、Gemini 2.5 Pro等旗舰模型的水平。该版本目前称霸数学、编程与逻辑推理排行榜，展现出思维深度的阶跃式提升。其蒸馏变体DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B将这种思维链能力压缩至80亿参数规模，在AIME 2024测试中较标准Qwen3 8B提升10个百分点，甚至与2350亿参数的"思考"巨量模型表现持平。

模型 ID: deepseek/deepseek-r1-0528-qwen3-8b
更新日期: 2025-06-01
模型能力: 文本生成
上下文长度: 128 K
模型价格（每 1000 tokens 输入）: ¥ 0.00075
模型价格（每 1000 tokens 输出）: ¥ 0.00125
模型系列: DeepSeek

API 接口地址：

https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions

此 API 接口兼容 OpenAI 的接口规范，也就是可以直接使用 OpenAI 的 SDK 来调用各个模型。仅需替换以下两项配置即可：

base_url 替换为 https://wcode.net/api/gpt/v1

api_key 替换为从 https://wcode.net/get-apikey 获取到的 API Key

具体可参考下方的各编程语言代码示例中的 openai sdk 调用示例。

请求方法：

POST

各编程语言代码示例：

# TODO: 以下代码中的 API_KEY 需要替换，获取 API Key 入口：https://wcode.net/get-apikey

curl --request POST 'https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header 'Authorization: Bearer API_KEY' \
--data '{
    "model": "deepseek/deepseek-r1-0528-qwen3-8b",
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "你好"
        }
    ]
}'

import Foundation

let headers = [
  "Authorization": "Bearer API_KEY",     // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换，获取 API Key 入口：https://wcode.net/get-apikey
  "content-type": "application/json"
]
let parameters = [
  "model": "deepseek/deepseek-r1-0528-qwen3-8b",
  "messages": [
    [
      "role": "user",
      "content": "你好"
    ]
  ]
] as [String : Any]

let postData = JSONSerialization.data(withJSONObject: parameters, options: [])

let request = NSMutableURLRequest(url: NSURL(string: "https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions")! as URL,
                                        cachePolicy: .useProtocolCachePolicy,
                                    timeoutInterval: 60.0)
request.httpMethod = "POST"
request.allHTTPHeaderFields = headers
request.httpBody = postData as Data

let session = URLSession.shared
let dataTask = session.dataTask(with: request as URLRequest, completionHandler: { (data, response, error) -> Void in
  if (error != nil) {
    print(error as Any)
  } else {
    let httpResponse = response as? HTTPURLResponse
    print(httpResponse)
  }
})

dataTask.resume()

var headers = {
  'Content-Type': 'application/json',
  'Authorization': 'Bearer API_KEY'     // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换，获取 API Key 入口：https://wcode.net/get-apikey
};
var request = http.Request('POST', Uri.parse('https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions'));
request.body = json.encode({
  "model": "deepseek/deepseek-r1-0528-qwen3-8b",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "你好"
    }
  ]
});
request.headers.addAll(headers);

http.StreamedResponse response = await request.send();

if (response.statusCode == 200) {
  print(await response.stream.bytesToString());
}
else {
  print(response.reasonPhrase);
}

require 'uri'
require 'net/http'

url = URI("https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions")

http = Net::HTTP.new(url.host, url.port)
http.use_ssl = true

request = Net::HTTP::Post.new(url)
request["Authorization"] = 'Bearer API_KEY'     # TODO: 这里的 API_KEY 需要替换，获取 API Key 入口：https://wcode.net/get-apikey
request["content-type"] = 'application/json'
request.body = "{\"model\":\"deepseek/deepseek-r1-0528-qwen3-8b\",\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"你好\"}]}"

response = http.request(request)
puts response.read_body

use serde_json::json;
use reqwest;

#[tokio::main]
pub async fn main() {
  let url = "https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions";

  let payload = json!({
    "model": "deepseek/deepseek-r1-0528-qwen3-8b",
    "messages": (
      json!({
        "role": "user",
        "content": "你好"
      })
    )
  });

  let mut headers = reqwest::header::HeaderMap::new();
  headers.insert("Authorization", "Bearer API_KEY".parse().unwrap());     // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换，获取 API Key 入口：https://wcode.net/get-apikey
  headers.insert("content-type", "application/json".parse().unwrap());

  let client = reqwest::Client::new();
  let response = client.post(url)
    .headers(headers)
    .json(&payload)
    .send()
    .await;

  let results = response.unwrap()
    .json::<serde_json::Value>()
    .await
    .unwrap();

  dbg!(results);
}

CURL *hnd = curl_easy_init();

curl_easy_setopt(hnd, CURLOPT_CUSTOMREQUEST, "POST");
curl_easy_setopt(hnd, CURLOPT_URL, "https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions");

struct curl_slist *headers = NULL;
headers = curl_slist_append(headers, "Authorization: Bearer API_KEY");    // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换，获取 API Key 入口：https://wcode.net/get-apikey
headers = curl_slist_append(headers, "content-type: application/json");
curl_easy_setopt(hnd, CURLOPT_HTTPHEADER, headers);

curl_easy_setopt(hnd, CURLOPT_POSTFIELDS, "{\"model\":\"deepseek/deepseek-r1-0528-qwen3-8b\",\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"你好\"}]}");

CURLcode ret = curl_easy_perform(hnd);

package main

import (
  "fmt"
  "strings"
  "net/http"
  "io"
)

func main() {
  url := "https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions"

  payload := strings.NewReader("{\"model\":\"deepseek/deepseek-r1-0528-qwen3-8b\",\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"你好\"}]}")

  req, _ := http.NewRequest("POST", url, payload)

  req.Header.Add("Authorization", "Bearer API_KEY")     // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换，获取 API Key 入口：https://wcode.net/get-apikey
  req.Header.Add("content-type", "application/json")

  res, _ := http.DefaultClient.Do(req)

  defer res.Body.Close()
  body, _ := io.ReadAll(res.Body)

  fmt.Println(res)
  fmt.Println(string(body))
}

using System.Net.Http.Headers;


var client = new HttpClient();

var request = new HttpRequestMessage(HttpMethod.Post, "https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions");

request.Headers.Add("Authorization", "Bearer API_KEY");     // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换，获取 API Key 入口：https://wcode.net/get-apikey

request.Content = new StringContent("{\"model\":\"deepseek/deepseek-r1-0528-qwen3-8b\",\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"你好\"}]}", null, "application/json");

var response = await client.SendAsync(request);

response.EnsureSuccessStatusCode();

Console.WriteLine(await response.Content.ReadAsStringAsync());

var client = new RestClient("https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions");

var request = new RestRequest("", Method.Post);

request.AddHeader("Authorization", "Bearer API_KEY");     // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换，获取 API Key 入口：https://wcode.net/get-apikey

request.AddHeader("content-type", "application/json");

request.AddParameter("application/json", "{\"model\":\"deepseek/deepseek-r1-0528-qwen3-8b\",\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"你好\"}]}", ParameterType.RequestBody);

var response = client.Execute(request);

const axios = require('axios');

let data = JSON.stringify({
  "model": "deepseek/deepseek-r1-0528-qwen3-8b",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "你好"
    }
  ]
});

let config = {
  method: 'post',
  maxBodyLength: Infinity,
  url: 'https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions',
  headers: {
    'Content-Type': 'application/json',
    'Authorization': 'Bearer API_KEY'     // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换，获取 API Key 入口：https://wcode.net/get-apikey
  },
  data : data
};

axios.request(config).then((response) => {
  console.log(JSON.stringify(response.data));
}).catch((error) => {
  console.log(error);
});

OkHttpClient client = new OkHttpClient();

MediaType mediaType = MediaType.parse("application/json");

RequestBody body = RequestBody.create(mediaType, "{\"model\":\"deepseek/deepseek-r1-0528-qwen3-8b\",\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"你好\"}]}");

Request request = new Request.Builder()
  .url("https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions")
  .post(body)
  .addHeader("Authorization", "Bearer API_KEY")             // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换，获取 API Key 入口：https://wcode.net/get-apikey
  .addHeader("content-type", "application/json")
  .build();

Response response = client.newCall(request).execute();

$client = new \GuzzleHttp\Client();

$headers = [
  'Content-Type' => 'application/json',
  'Authorization' => 'Bearer API_KEY',     // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换，获取 API Key 入口：https://wcode.net/get-apikey
];

$body = '{
  "model": "deepseek/deepseek-r1-0528-qwen3-8b",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "你好"
    }
  ]
}';

$request = new \GuzzleHttp\Psr7\Request('POST', 'https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions', $headers, $body);

$response = $client->sendAsync($request)->wait();

echo $response->getBody();

$curl = curl_init();

curl_setopt_array($curl, [
  CURLOPT_URL => "https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions",
  CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
  CURLOPT_ENCODING => "",
  CURLOPT_MAXREDIRS => 5,
  CURLOPT_TIMEOUT => 300,
  CURLOPT_CUSTOMREQUEST => "POST",
  CURLOPT_POSTFIELDS => json_encode([
    'model' => 'deepseek/deepseek-r1-0528-qwen3-8b',
    'messages' => [
      [
        'role' => 'user',
        'content' => '你好'
      ]
    ]
  ]),
  CURLOPT_HTTPHEADER => [
    "Authorization: Bearer API_KEY",     // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换，获取 API Key 入口：https://wcode.net/get-apikey
    "content-type: application/json",
  ],
]);

$response = curl_exec($curl);
$error = curl_error($curl);

curl_close($curl);

if ($error) {
  echo "cURL Error #:" . $error;
} else {
  echo $response;
}

import requests
import json

url = "https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions"

payload = {
  "model": "deepseek/deepseek-r1-0528-qwen3-8b",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "你好"
    }
  ]
}

headers = {
  "Authorization": "Bearer API_KEY",     # TODO: 这里的 API_KEY 需要替换，获取 API Key 入口：https://wcode.net/get-apikey
  "content-type": "application/json"
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)

print(json.dumps(response.json(), indent=4, ensure_ascii=False))

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
  base_url="https://wcode.net/api/gpt/v1",
  api_key="API_KEY"                             # TODO: 这里的 API_KEY 需要替换，获取 API Key 入口：https://wcode.net/get-apikey
)

completion = client.chat.completions.create(
  model="deepseek/deepseek-r1-0528-qwen3-8b",
  messages=[
    {
      "role": "user",
      "content": "你好"
    }
  ]
)

print(completion.choices[0].message.content)

API 响应示例：

{
    "id": "chatcmpl-t1759073883s416r882db4f8947f4ab1ac684ff1",
    "model": "deepseek/deepseek-r1-0528-qwen3-8b",
    "object": "chat.completion",
    "created": 1759073884,
    "choices": [
        {
            "logprobs": {
                "content": [],
                "refusal": []
            },
            "finish_reason": "stop",
            "native_finish_reason": "stop",
            "index": 0,
            "message": {
                "role": "assistant",
                "content": "你好呀～我是你的智能助手 🤖  \n很高兴认识你！我是由深度求索（DeepSeek）研发的语言模型，名字叫 **DeepSeek-R1**，就像一个超级知识丰富又总在努力理解你的小伙伴💖\n\n我擅长自然语言理解与生成，能陪你聊天、解问题、写文章、译外语、做学习笔记、读懂文件、编程辅导（无论 Python、C++、前端后端等）、甚至帮你草拟计划或组织观点，就是你的全能知识搭子 & 创意拍档！\n\n不管你是遇到难题、心情不好，还是单纯想找人聊聊天，只要你敲下那句话，我就会认真回答你每一个问题、每一次请求。\n\n另外，我现在是**免费使用的**，你可以随时来找我～  \n如果你有什么特别想问我或需要我帮忙的事，就告诉我吧🥰\n\n你想先从哪开始了解我呢？或者有没有我能马上帮你的任务？",
                "refusal": null,
                "reasoning": "嗯，用户发来了一句简单的问候和自我介绍请求。看起来像是第一次接触AI助手，可能刚打开聊天界面，带着一点好奇和试探。\n\n用户可能想快速了解我能做什么，但又不确定从何问起，所以用最基础的方式开启对话。这种开场白很像人类社交中“你好，先介绍一下自己”的破冰场景，背后或许藏着“你会怎么回应”的观察心理。\n\n考虑到用户没有明确场景，大概率是通用型咨询。回应时需要同时做到三点：一是展现友好亲切感消除陌生感，二是用具体能力证明价值，三是留出开放提问空间。可以用生活化的语言避免术语，适当加入emoji营造轻快氛围。\n\n要特别注意第一条回复的“锚点效应”——这是用户对AI形成认知的第一块拼图。既然用户主动介绍自己，我也应该礼貌对等，所以结尾特意反问来延续对话。提到具体功能领域时按人类思维习惯进行了优先级调整（学习/工作/生活），这样能帮助快速建立认知框架。\n"
            }
        }
    ],
    "usage": {
        "prompt_tokens": 9,
        "completion_tokens": 414,
        "total_tokens": 423,
        "prompt_tokens_details": null,
        "completion_tokens_details": null
    }
}

可选参数：

温度
Top-P
Top-K
频率惩罚
存在惩罚
重复惩罚
Min-P
Top-A
种子
最大 tokens 数
Logit Bias
对数概率
最高对数概率
响应格式
结构化输出
停止
工具
工具选择
并行工具调用
冗长程度

重要提示：由于模型架构不同，部分参数可能仅适用于特定的模型。

温度

参数：temperature
可选，浮点数，0.0 到 2.0
默认：1.0

此设置影响模型回复的多样性。较低的值会使回复更可预测、更常见；较高的值会鼓励更具多样性且较不常见的回复。当设置为 0 时，模型对相同输入将尽可能的给出相同的回复。

Top-P

参数：top_p
可选，float，0.0 至 1.0
默认值：1.0

top_p 参数控制模型在生成文本时的候选词选择范围。具体来说，模型会生成一组候选 token，然后从累积概率达到或超过 p 的 token 中随机选择一个作为输出。通过这种方式，top_p 能够在保证生成内容的多样性的同时，考虑到概率分布的合理性。

由于 temperature 与 top_p 均可以控制生成文本的多样性，因此建议您只设置其中一个值。

Top-K

参数：top_k
可选，int，>= 0
默认值：0

top_k 会限制模型在每一步对 token 的选择，使其从较小的集合中进行选择。值为 1 表示模型将始终选择最有可能的下一个 token，从而得到可预测的结果。

频率惩罚

参数：frequency_penalty
可选，float，-2.0 至 2.0
默认值：0.0

frequency_penalty 可根据词条在输入中出现的频率来控制其重复使用。它会尝试减少那些在输入中出现频率较高的词条的使用频率，这与它们出现的频率成正比。词条惩罚会随着出现次数的增加而增加。负值将鼓励词条重复使用。

存在惩罚

参数：presence_penalty
可选，float，-2.0 至 2.0
默认值：0.0

presence_penalty 调整模型重复输入中已使用的特定标记的频率。值越高，重复的可能性就越小，负值则相反。标记惩罚不会随着出现次数而变化。负值会鼓励标记重用。

重复惩罚

参数：repetition_penalty
可选，float，0.0 至 2.0
默认值：1.0

repetition_penalty 有助于减少输入中标记的重复。较高的值会降低模型重复标记的可能性，但过高的值会使输出不够连贯（通常会出现缺少小词的连续句子）。标记惩罚会根据原始标记的概率进行调整。

Min-P

参数：min_p
可选，float，0.0 至 1.0
默认值：0.0

min_p 表示某个 token 被考虑的最小概率，该概率是相对于最可能的 token 的概率而言的。如果 min_p 设置为 0.1，则意味着它只允许概率至少为最佳选项十分之一的 token 被考虑。

Top-A

参数：top_a
可选，float，0.0 到 1.0
默认值：0.0

top_a 仅考虑概率“足够高”的 top tokens，该概率基于最可能的 token 概率。可以将其视为一个动态的 Top-P。较低的 Top-A 值会根据概率最高的 token 集中选择，但范围会更窄。较高的 Top-A 值不一定会影响输出的创造性，但会根据最大概率优化过滤过程。

种子

参数：seed
可选，int

如果指定了 seed 参数，推理将确定性地进行采样，即使用相同种子和参数的重复请求应该返回相同的结果。某些模型无法保证确定性。

最大 tokens 数

参数：max_tokens
可选，int，>= 1

max_tokens 可设定模型在响应中可以生成的 token 数量的上限。模型不会生成超过此限制的 token。其最大值等于上下文长度减去 prompt 长度。

Logit Bias

参数：logit_bias
可选，object

logit_bias 是一个可选参数，用于修改指定 token 在模型生成输出中出现的可能性。

对数概率

参数：logprobs
可选，boolean

logprobs 设置是否返回输出 token 的对数概率。如果为 true，则返回每个输出 token 的对数概率。

最高对数概率

参数：top_logprobs
可选，int

top_logprobs 是一个介于 0 和 20 之间的整数，指定在每个 token 位置要返回的最可能 token 的数量，每个 token 都会带有相应的对数概率。如果使用此参数，则必须将 logprobs 设置为 true。

响应格式

参数：response_format
可选，object

response_format 强制模型产出特定的输出格式。将其设置为 { "type": "json_object" } 可启用 JSON 模式，保证模型生成的消息为有效的 JSON。

注意：使用 JSON 模式时，应同时通过 system 或 user 提示词指示模型生成 JSON。

结构化输出

参数：structured_outputs
可选，boolean

指示模型是否能够使用 response_format 中的 json_schema 返回结构化输出。

停止

参数：stop
可选，array

如果模型遇到 stop 数组中指定的任意 token，则立即停止生成。

工具

参数：tools
可选，array

工具调用参数，遵循 OpenAI 的工具调用请求格式。对于非 OpenAI 提供者，会相应地进行转换。

工具选择

参数：tool_choice
可选，array

控制模型调用哪个工具。'none' 表示模型不会调用任何工具，而是生成一条消息。'auto' 表示模型可以在生成消息或调用一个或多个工具之间进行选择。'required' 表示模型必须调用一个或多个工具。通过 {"type": "function", "function": {"name": "my_function"}} 指定特定工具会强制模型调用该工具。

并行工具调用

参数：parallel_tool_calls
可选，boolean
默认：true

是否在使用工具时启用并行函数调用。如果为 true，模型可以同时调用多个函数。如果为 false，函数将按顺序依次调用。

冗长程度

参数：verbosity
可选，enum，low medium high
默认：medium

控制模型响应的冗长程度和长度。较低的值会生成更简洁的回答，而较高的值会生成更详细、更全面的回答。

以上文档为标准版 API 接口文档，可直接用于项目开发和系统调用。如果标准版 API 接口无法满足您的需求，需要定制开发 API 接口，请联系我们的 IT 技术支持工程师：

（沟通需求✅ → 确认技术方案✅ → 沟通费用与工期✅ → 开发&测试✅ → 验收交付✅ → 维护升级✅）

最受关注模型

2025-10-01

Deepseek R1 0528 Qwen3 8B API

API 接口地址：

请求方法：

各编程语言代码示例：

API 响应示例：

可选参数：

🔗温度

🔗Top-P

🔗Top-K

🔗频率惩罚

🔗存在惩罚

🔗重复惩罚

🔗Min-P

🔗Top-A

🔗种子

🔗最大 tokens 数

🔗Logit Bias

🔗对数概率

🔗最高对数概率

🔗响应格式

🔗结构化输出

🔗停止

🔗工具

🔗工具选择

🔗并行工具调用

🔗冗长程度

最受关注模型

GLM 4.6

Qwen3 VL 30B A3B Instruct

Tongyi DeepResearch 30B A3B

Qwen3 Next 80B A3B Instruct

Qwen3 VL 235B A22B Instruct

DeepSeek V3.2 Exp

Qwen3 Next 80B A3B Thinking

DeepSeek V3.1 Terminus

GLM 4.5

Qwen3 VL 30B A3B Thinking

最新发布模型

Qwen3 VL 8B Instruct

Baidu ERNIE 4.5 21B A3B Thinking