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更新时间：2026-03-13 GMT+08:00

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深度思考

在处理复杂任务时，传统的模型往往难以提供全面和深入的回答。您可使用具备深度思考能力的模型来处理复杂任务。模型在回答问题前，会对问题进行分析和拆解，并基于对问题的拆解回答问题，回答会更加全面和深入。当您向模型提问时，MaaS返回模型回答问题前的问题思考逻辑（思维链内容），基于此可观察模型推导过程并使用这部分信息。通过启用具备深度思考能力的模型，可以有效提升回答的质量和深度，同时通过观察思维链内容，用户可以更好地理解模型的推导过程。

工作原理

深度思考模型除了提问（Question）和回答（Answer）外，还会输出思维链内容（COT）。思维链（Chain of Thought，简称CoT）是指模型在解决复杂问题时，能够生成一系列中间推理步骤的能力。这种能力使得模型不仅能够给出最终答案，还能展示出其推理过程，从而提高模型的可解释性和透明度。

支持模型

当前支持深度思考的模型请参见深度思考。

前提条件

已在“模型推理 > 在线推理 > 预置服务”页签开通预置服务。详情请见开通MaaS预置服务。
（可选）如果需要控制服务调用流量，可提前创建自定义接入点，详情请参见MaaS创建自定义接入点。

已获取API Key。详情请见在MaaS管理API Key。
已获取模型服务的model参数值。详情请见对话Chat/Post。

思维链使用说明

表1 模型支持开启关闭思维链情况
模型	开启关闭思维链参数格式	参数	默认配置
GLM-5	"thinking": { "type": "enabled" # 是否开启深度思考模式，默认关闭 }	"type": "enabled" 表示开启思维链 "type": "disabled" 表示关闭思维链	开启思维链
DeepSeek-V3.1 DeepSeek-V3.2	"thinking": { "type": "enabled" # 是否开启深度思考模式，默认关闭 }	"type": "enabled" 表示开启思维链 "type": "disabled" 表示关闭思维链	关闭思维链
Qwen3系列： Qwen3-235B-A22B Qwen3-32B Qwen3-30B-A3B	"thinking": { "type": "enabled" # 是否开启深度思考模式，默认开启 }	"type": "enabled" 表示开启思维链 "type": "disabled" 表示关闭思维链	开启思维链

DeepSeek-V3.1模型的约束限制如下：

Function Call功能和思维链不兼容，不建议同时使用。
开启思维链不支持前缀续写。
不截断思维链只截断content能力不生效。
开启思维链后guided_choice能力不可用，reasoning_content和guided_decoding不兼容。

快速开始

运行以下代码，快速调用深度思考模型，通过流式输出的方式调用深度思考的deepseek-v3.2模型。

import requests
import json

if __name__ == '__main__':
    url = "https://api.modelarts-maas.com/v2/chat/completions"  # API地址
    api_key = "MAAS_API_KEY"  # 把MAAS_API_KEY替换成已获取的API Key

    # Send request.
    headers = {
        'Content-Type': 'application/json',
        'Authorization': f'Bearer {api_key}'
    }
    data = {
        "model": "deepseek-v3.2",  # model参数，此处以deepseek-v3.2为例，您可按需更换模型参数，详情请见深度思考
        "messages": [
            {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
            {"role": "user", "content": "你好"}
        ],
        "thinking": {
            "type": "enabled"  # 开启深度思考模式
         }
       
    }
    response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data), verify=False)

    # Print result.
    print(response.status_code)
    print(response.text)

curl -X POST "https://api.modelarts-maas.com/v2/chat/completions" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $MAAS_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "deepseek-v3.2",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
      {"role": "user", "content": "你好"}
    ],
    "thinking": {
       "type": "enabled"
     }     
  }'

from openai import OpenAI
import httpx

base_url = "https://api.modelarts-maas.com/openai/v1"  # API地址
api_key = "MAAS_API_KEY"  # 把MAAS_API_KEY替换成已获取的API Key

client = OpenAI(api_key=api_key, base_url=base_url, http_client=httpx.Client(verify=False))

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v3.2",  # 此处以deepseek-v3.2为例，您可按需更换模型参数，详情请见深度思考
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant"},
        {"role": "user", "content": "你好"},
    ],
    extra_body={
         "thinking": {
            "type": "enabled"  # 开启深度思考模式
         }
    }
)

print(response.choices[0].message.content)
print(response.choices[0].message.reasoning_content)

API说明

模型调用的完整参数列表请见对话Chat/Post。

多轮对话

组合使用系统消息、模型消息以及用户消息，可以实现多轮对话。当需要持续在一个主题内对话，可以将历史轮次的对话记录输入给模型。

以下为多轮对话开启深度思考的示例代码，可通过model参数替换模型，model参数详情请参见文本生成。

reasoning_content是模型的输出字段，不应作为输入。如果在输入的messages序列中包含此字段，将被忽略，不作为模型输入。进行多轮对话时，应只保留role和content字段。可参考下例，详细见对话Chat/Post。

import requests
import json

if __name__ == '__main__':
    url = "https://api.modelarts-maas.com/v2/chat/completions"  # API地址
    api_key = "MAAS_API_KEY"  # 把MAAS_API_KEY替换成已获取的API Key

    # Send request.
    headers = {
        'Content-Type': 'application/json',
        'Authorization': f'Bearer {api_key}'
    }
    data = {
        "model": "deepseek-v3.2",  # 此处以deepseek-v3.2为例，您可按需更换模型参数，详情请见深度思考
        "messages": [
             {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},     
             {"role": "user", "content": "你好"}, 
             {"role": "assistant", "content": "你好！很高兴见到你！"},     
             {"role": "user", "content": "介绍下你自己"}
        ],
        "thinking": {
              "type": "enabled"  # 开启深度思考模式
        }
    }
    response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data), verify=False)

    # Print result.
    print(response.status_code)
    print(response.text)

curl -X POST "https://api.modelarts-maas.com/v2/chat/completions" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $MAAS_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "deepseek-v3.2",
    "messages": [
         {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},     
         {"role": "user", "content": "你好"}, 
         {"role": "assistant", "content": "你好！很高兴见到你！"},     
         {"role": "user", "content": "介绍下你自己"}
    ],
    "thinking": {
         "type": "enabled"
     }
  }'

from openai import OpenAI
import httpx

base_url = "https://api.modelarts-maas.com/openai/v1"  # API地址
api_key = "MAAS_API_KEY"  # 把MAAS_API_KEY替换成已获取的API Key

client = OpenAI(api_key=api_key, base_url=base_url, http_client=httpx.Client(verify=False))

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v3.2",  # 此处以deepseek-v3.2为例，您可按需更换模型参数，详情请见深度思考
    messages=[
        {"role": "user", "content": "你好"},
        {"role": "assistant", "content": "你好！很高兴见到你！"},
        {"role": "user", "content": "介绍下你自己"}
    ],
    extra_body={
        "thinking": {
           "type": "enabled"  # 开启深度思考模式
        }
        
    }
)

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

流式输出

随着大模型输出，动态输出内容。无需等待模型推理完毕，即可看到中间输出过程内容，可以改善用户的等待体验（一边输出一边看内容）。

以下为流式输出开启深度思考的示例代码，可通过model参数替换模型，model参数详情请参见文本生成。

curl -X POST "https://api.modelarts-maas.com/v2/chat/completions" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $MAAS_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "deepseek-v3.2",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
      {"role": "user", "content": "你好"}
    ],
    "thinking": {
       "type": "enabled"
    },
     "stream": true
  }'

from openai import OpenAI
import httpx

base_url = "https://api.modelarts-maas.com/openai/v1"  # API地址
api_key = "MAAS_API_KEY" # 把MAAS_API_KEY替换成已获取的API Key

client = OpenAI(api_key=api_key, base_url=base_url, http_client=httpx.Client(verify=False))

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v3.2", # 此处以deepseek-v3.2为例，您可按需更换模型参数，详情请见深度思考
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant"},
        {"role": "user", "content": "你好"}
    ],
    stream = True,
    extra_body={
       "thinking": {
           "type": "enabled"  # 开启深度思考模式
        }
        
    }
)

for chunk in response:
    if not chunk.choices:
        continue
    print(chunk.choices[0].delta.content, end="")

开启/关闭深度思考

仅DeepSeek-V3.2、DeepSeek-V3.1和Qwen3系列思考模型支持开启或关闭思维链。思维链使用说明请见思维链使用说明。

以下为关闭深度思考的示例代码，可通过model参数替换模型，model参数详情请参见文本生成，是否开启思维链字段取值参考表1。

Python
Curl

import requests
import json

if __name__ == '__main__':
    url = "https://api.modelarts-maas.com/v2/chat/completions"  # API地址
    api_key = "MAAS_API_KEY"  # 把MAAS_API_KEY替换成已获取的API Key

    # Send request.
    headers = {
        'Content-Type': 'application/json',
        'Authorization': f'Bearer {api_key}'
    }
    data = {
        "model": "qwen3-32b",  # 此处以qwen3-32b为例，您可按需更换模型参数，详情请见深度思考
        "messages": [
            {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
            {"role": "user", "content": "你好"}
        ],
        "thinking": {
            "type": "enabled" # 是否开启深度思考模式，默认开启
        }
    }
    response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data), verify=False)

    # Print result.
    print(response.status_code)
    print(response.text)

curl -X POST "https://api.modelarts-maas.com/v2/chat/completions" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $MAAS_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "qwen3-32b",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
      {"role": "user", "content": "你好"}
    ],
     "thinking": {
       "type": "enabled"
     }
  }'

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