DeepSeek R1 Distill Llama 70B — это очищенная модель большого языка, основанная на Llama-3.3-70B-Instruct и использующая результаты DeepSeek R1. Модель сочетает в себе передовые методы дистилляции для достижения высоких показателей по нескольким критериям, включая: Модель использует точную настройку выходов DeepSeek R1, обеспечивая конкурентоспособную производительность, сравнимую с более крупными передовыми моделями.
Провайдеры
Одна и та же модель может быть доступна у разных провайдеров. Маршрутизация выбирает эндпоинт по политике, цене, задержке и доступности.
| Провайдер | Тариф | Задержка P50 | Ток/с P50 |
|---|---|---|---|
| ru_openrouter | Ввод85 ₽/M Вывод85 ₽/M | — | — |
| polza | Ввод3,38 ₽/M Вывод12 ₽/M Кэш1,69 ₽/M | — | — |
| bothub | Ввод130 ₽/M Вывод130 ₽/M | — | — |
Тарифы
Тарифы зависят от модальности: токены (₽/1M), аудио/embedding (часто только ввод), видео и запуски — в отдельных единицах. Текущие тарифы по провайдерам — в таблице выше; ниже — история прайс-листа в разрезе провайдеров (₽/1M токенов, 7 дней). Провайдеры — в подсказке на графике.
Производительность
Пропускная способность — скорость генерации (ток/с, выше лучше). Задержка — полный round-trip (ниже лучше). TTFT — время до первого токена (ниже лучше). Графики разбиты по провайдерам — нажмите expand для деталей.
Бенчмарки
Для этой модели пока нет опубликованных результатов бенчмарков.
Активность
Объём запросов и токенов к модели за последние 7 дней.
Доступность
Доля успешных ответов за период. Мониторинг эндпоинтов и автоматический fallback при ошибках upstream.
Быстрый старт
Готовый код для вызова модели. API совместим с OpenAI — достаточно указать base_url LLM Mart. Меняется только slug модели: deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b.
curl -s "https://llmmart.ru/api/v1/chat/completions" \
-H "Authorization: Bearer $LLM_ROUTER_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Привет!"}
]
}'Нужен API-ключ организации — создайте ключ в личном кабинете или см. инструкцию. Подробнее: первый запрос к модели и примеры SDK.
