Haciendo que el modelo piense
¡DeepSeek V4-Pro razona por defecto! En las tareas tipo chat que has hecho hasta ahora, el modelo devuelve una respuesta final limpia; para tareas más profundas como análisis de datos, depuración de código, matemáticas o investigación, resuelve el problema paso a paso antes de responder.
En este ejercicio, le enviarás a V4-Pro un problema típico de matemáticas como los que se plantean a estudiantes de bachillerato y dejarás que su razonamiento predeterminado haga el trabajo.
> math_problem
Calculate the area of a house in m^2 comprised of two rooms of sizes 3mx2m and 4mx5m.
Este ejercicio forma parte del curso
Trabajar con DeepSeek en Python
Instrucciones del ejercicio
- Crea una solicitud para enviar el prompt
math_problemal modelo"deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro"mediante el endpoint de Chat Completions.
ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.
client = OpenAI(api_key="", base_url="https://api.together.xyz/v1")
# Create a request to the model — reasoning runs by default
response = client.chat.completions.____(
model="deepseek-ai/____",
max_tokens=400,
messages=[
{"role": "user",
"content": ____}]
)
print(response.choices[0].message.content)