模型能力

一、文本生成

文本生成模型基于前沿大语言模型技术，具备强大的语言理解与生成能力，能够根据用户输入的提示词（Prompt）——无论是关键词、一句话指令，还是包含上下文的复杂任务描述——自动生成逻辑严谨、语义连贯、风格适配的高质量自然语言文本。

核心能力

基础能力

• 多场景文本生成

支持新闻报道、商品文案、短视频脚本、法律合同、技术文档、诗歌小说等多种文体，满足内容创作、营销、办公、教育等多样化需求。

• 深度语义理解与多轮对话

精准解析用户意图，支持上下文感知的多轮对话管理，确保交互连贯、响应准确，为智能客服、虚拟助手等应用提供坚实基础。

• 跨领域知识问答

覆盖科学、技术、文化、历史、金融等广泛知识领域，提供事实准确、表述清晰的答案，助力知识检索与决策支持。

• 全栈代码辅助

支持 Python、Java、C++、JavaScript 等主流编程语言，可完成代码生成、注释解释、错误调试、算法优化等任务，成为开发者的高效协作者。

进阶特性

• 超长上下文支持

超长上下文窗口帮助您轻松处理长篇文档摘要、复杂技术方案撰写、多轮深度对话等高难度任务。

• 精准指令跟随

能够理解并执行结构化指令，如“以 JSON 格式输出分析结果”，实现从自然语言到结构化输出的无缝转换。

• 灵活风格控制

通过系统提示词（System Prompt）动态调整输出风格，自由切换学术严谨、口语亲切、诗意浪漫等表达方式，贴合不同受众与场景。

使用方式

示例如下：http请求

curl 'https://wanqing.streamlakeapi.com/api/gateway/v1/endpoints/chat/completions' \
-H "Authorization: Bearer $WQ_API_KEY"  \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
    "model": "模型 id/推理点 id",
    "messages": [ 
        {
            "role": "system",
            "content": "你是一个 AI 人工智能助手。"
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "请介绍一下太阳系的八大行星"
        }
    ]
}'

sdk方式请求

import os
from openai import OpenAI

# 请确保您已将 API Key 存储在环境变量 WQ_API_KEY 中
# 初始化 OpenAI 客户端，从环境变量中读取您的 API Key
client = OpenAI(
    # 此为默认路径，您可根据业务所在地域进行配置
    base_url="https://wanqing.streamlakeapi.com/api/gateway/v1/endpoints",
    # 从环境变量中获取您的 API Key
    api_key=os.environ.get("WQ_API_KEY")
)

# Single-round:
print("----- standard request -----")
completion = client.chat.completions.create(
    model="模型 id/推理点 id",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一个 AI 人工智能助手"},
        {"role": "user", "content": "请介绍一下太阳系的八大行星"},
    ],
)
print(completion.choices[0].message.content)

消息结构说明

在通过 API 与大语言模型进行对话式交互时，输入和输出以消息（Message）的形式组织。每条消息包含两个核心字段：角色（role）和内容（content）。其中，角色（role）用于标识消息的来源或用途，通常包括system、user和assistant。

在多轮对话中，这些消息角色可以组合使用，以实现复杂的上下文管理。

适用模型参见 模型列表

二、深度思考

深度思考模型是在传统大语言模型基础上，专为复杂推理任务强化设计的新一代 AI 推理引擎。它不仅具备强大的语言生成能力，更通过结构化思维、知识融合与自修正机制，显著提升在逻辑分析、数理计算、代码生成和多步决策等高难度场景中的准确性与可靠性。

核心能力

• 多结构化推理

模型在生成最终答案前，会先输出一段清晰的思维链（Chain-of-Thought），逐步拆解问题、推演逻辑、验证中间结果，使推理过程透明、可追溯，大幅降低“幻觉”风险。

• 强逻辑与数值计算能力

针对数学解题、算法设计、公式推导等任务进行专项优化，支持精确的数值运算与符号推理，超越普通语言模型的“猜测式回答”。

• 知识深度融合

有效结合领域知识库、编程规范与常识推理，在技术问答、工程调试、科研辅助等场景中提供专业级响应。

• 自修正与反馈闭环

部分先进实现支持对中间结果的自我验证与迭代修正，通过“生成—评估—优化”循环不断提升输出质量。

使用方式

调用深度思考模型API示例

curl 'https://wanqing.streamlakeapi.com/api/gateway/v1/endpoints/chat/completions' \
-H "Authorization: Bearer $WQ_API_KEY"  \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
    "model": "模型 id/推理点 id",
    "messages": [ 
        {
            "role": "system",
            "content": "你是一个 AI 人工智能助手。"
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "请介绍一下太阳系的八大行星"
        }
    ],
    "enable_thinking":true // 表示开启深度思考
}'

主要参数说明

• enable_thinking：控制模型是否开启思考模式

使用方式：部分深度思考模型通过enable_thinking参数控制是否开启思考，默认为false，表示关闭深度思考。如果要开启深度思考，设置为true。

适用模型参见 模型列表

三、多模态

平台提供支持图片与视频理解的多模态大模型，支持接收用户上传的图片或视频，并结合文本指令进行内容理解与智能问答。相比纯文本模型，这类多模态模型能够处理图文融合任务，适用于图像描述、视觉问答、视频摘要等场景。

核心能力

图像理解

• 图像描述（Image Captioning）

自动生成对图像内容的自然语言描述，涵盖主体对象、场景、动作和氛围等关键信息。例如，输入一张街景照片，模型可输出：“一个阳光明媚的下午，行人走在林荫道上，路边有咖啡馆和自行车。”

• 视觉问答（VQA）

根据用户提出的关于图像的问题，结合视觉内容进行精准回答。例如，提问“图中有几只猫？”，模型会识别并返回数量及位置信息。

• OCR 文字识别与语义理解

不仅能从图像中提取文字（如截图、票据、文档），还能理解文字的语义上下文，实现结构化解析。例如，识别发票后自动提取“金额”“开票日期”“销售方”等字段。

• 物体检测与定位

识别图像中多个目标物体，并提供其类别、位置（如边界框坐标）及相互关系。适用于安防监控、零售货架分析、自动驾驶感知等场景。

• 图像分类与场景分析

判断图像所属的类别（如“室内/室外”“医疗影像/自然风景”）并分析整体场景语义，支持细粒度分类（如“狗的品种”“服装风格”）。

视频理解

• 视频摘要与关键帧提取

自动提炼视频的核心内容，生成文字摘要，并识别最具代表性的关键帧，用于快速浏览或内容索引。

• 动作识别与事件理解

识别视频中人物或物体的动作（如“跑步”“跌倒”“开门”）及复合事件（如“顾客进店后拿起商品”），适用于行为分析、体育判罚、工业操作合规检测等。

• 基于视频内容的问答

支持用户针对视频内容提问，模型结合时序信息进行推理回答。例如：“视频中穿红衣服的人什么时候离开画面？”、“发生了几次碰撞？”

使用方式

图像理解

图像URL输入

curl 'https://wanqing.streamlakeapi.com/api/gateway/v1/endpoints/chat/completions' \
-H "Authorization: Bearer $WQ_API_KEY"  \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
    "model": "模型 id/推理点 id",
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "text","text": "这是什么"},
                {"type": "image_url","image_url": {"url": "图片 URL 链接"}}
            ]
        }
    ]
}'

图像格式说明

模型支持的图像格式如下，请根据实际的图像格式，匹配输入的文件后缀。当您传入本地图像时，请将代码中的image/{format}设置为对应的 Content Type值。

视频理解

视频URL输入

curl 'https://wanqing.streamlakeapi.com/api/gateway/v1/endpoints/chat/completions' \
-H "Authorization: Bearer $WQ_API_KEY"  \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
    "model": "模型 id/推理点 id",
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "video_url","video_url": {"url": "视频 URL 链接"}},
                {"type": "text","text": "这段视频的内容是什么?"}
            ]
        }
    ]
}'

视频格式支持说明

支持MP4、AVI、MOV三种类型格式视频文件。

• MP4:base64格式为video/mp4
• AVI:base64格式为video/avi
• MOV:base64格式为video/quicktime

适用模型参见 模型列表