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मॉडल को सोचने के लिए प्रेरित करना

DeepSeek V4-Pro डिफ़ॉल्ट रूप से reasoning करता है! अब तक आपने जो chat-स्टाइल टास्क किए हैं, उनके लिए मॉडल साफ़-सुथरा अंतिम उत्तर लौटाता है; लेकिन डेटा विश्लेषण, कोड डिबगिंग, गणित, या रिसर्च जैसे गहरे टास्क के लिए, यह उत्तर देने से पहले चरण-दर-चरण समस्या पर काम करता है.

इस अभ्यास में, आप V4-Pro को एक सामान्य गणित का प्रश्न भेजेंगे जो हाई-स्कूल गणित के छात्रों को दिया जा सकता है, और उसके डिफ़ॉल्ट reasoning को काम करने देंगे.

> math_problem

3m×2m और 4m×5m आकार के दो कमरों से बने एक घर का क्षेत्रफल m^2 में निकालिए.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में DeepSeek के साथ काम करना

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • Chat Completions endpoint के जरिए "deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash" मॉडल को math_problem प्रॉम्प्ट भेजने के लिए एक अनुरोध बनाएँ.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

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)
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