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    Alibaba Cloud Model Studio：Qwen-Deep-Research API 參考

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    Alibaba Cloud Model Studio：Qwen-Deep-Research API 參考

    更新時間：Dec 03, 2025

    本文介紹通過 DashScope API 調用 Qwen-Deep-Research 模型的輸入與輸出參數。

    相關文檔：深入研究（Qwen-Deep-Research）
    重要

    本文檔僅適用於中國大陸版（北京）。如需使用模型，需使用中國大陸版（北京）的API Key。

    說明

    模型當前僅支援通過 Python DashScope SDK 調用，暫不支援 Java SDK 與 OpenAI 相容介面。

    DashScope

    您需要已擷取與配置 API Key並配置API Key到環境變數（準備下線，併入配置 API Key）。若通過DashScope SDK進行調用，需要安裝DashScope SDK。

    請求體

    Python

    import os
import dashscope

# 第一步：模型反問確認
messages = [{'role': 'user', 'content': '研究一下人工智慧在教育中的應用'}]

responses = dashscope.Generation.call(
    api_key=os.getenv('DASHSCOPE_API_KEY'),
    model="qwen-deep-research",
    messages=messages,
    stream=True
)

# 擷取模型反問內容
step1_content = ""
for response in responses:
    if hasattr(response, 'output') and response.output:
        message = response.output.get('message', {})
        content = message.get('content', '')
        if content:
            step1_content += content
            print(content, end='', flush=True)

# 第二步：深入研究
messages = [
    {'role': 'user', 'content': '研究一下人工智慧在教育中的應用'},
    {'role': 'assistant', 'content': step1_content},
    {'role': 'user', 'content': '我主要關注個人化學習和智能評估這兩個方面'}
]

responses = dashscope.Generation.call(
    api_key=os.getenv('DASHSCOPE_API_KEY'),
    model="qwen-deep-research",
    messages=messages
)

# 流式輸出研究結果
for response in responses:
    if hasattr(response, 'output') and response.output:
        message = response.output.get('message', {})
        content = message.get('content', '')
        if content:
            print(content, end='', flush=True)

    curl

    echo "第一步：模型反問確認"
curl --location 'https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation' \
--header 'X-DashScope-SSE: enable' \
--header "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
    "input": {
        "messages": [
            {
                "content": "研究一下人工智慧在教育中的應用", 
                "role": "user"
            }
        ]
    },
    "model": "qwen-deep-research"
}'

echo -e "\n\n" 
echo "第二步：深入研究"
curl --location 'https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation' \
--header 'X-DashScope-SSE: enable' \
--header "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
    "input": {
        "messages": [
            {
                "content": "研究一下人工智慧在教育中的應用", 
                "role": "user"
            },
            {
                "content": "請告訴我您希望重點研究人工智慧在教育中的哪些具體應用情境？", 
                "role": "assistant"
            },
            {
                "content": "我主要關注個人化學習方面", 
                "role": "user"
            }
        ]
    },
    "model": "qwen-deep-research"
}'

    model string （必選）

    模型名稱。支援的模型：qwen-deep-research。

    messages array （必選）

    傳遞給大模型的上下文，按對話順序排列。

    訊息類型

    User Message object（必選）

    使用者訊息，用於向模型傳遞問題、指令或上下文。在 Qwen-Deep-Research 的兩階段調用流程中，使用者訊息起到不同作用：

    • 第一步（模型反問確認）：使用者訊息用於發起初始的研究請求，提出一個較為寬泛的研究主題。

    • 第二步（深入研究）：使用者訊息用於回答模型提出的澄清式問題，協助模型聚焦研究方向，進行更具針對性的深入分析。

    屬性

    content string（必選）

    訊息內容。

    role string （必選）

    系統訊息的角色，固定為user。

    Assistant Message object （可選）

    模型對使用者訊息的回複。在第二步（深入研究）的API調用中，此參數用以傳入模型在第一步（反問確認）中返回的澄清式問題，作為對話歷史的一部分，從而引導模型進行更具針對性的分析。

    content string （可選）

    訊息內容。

    role string （必選）

    固定為assistant。

    output_format string （可選）

    指定輸出研究報告的格式和詳細程度。支援以下取值：

    • model_detailed_report（預設） 產生一份結構完整、內容詳盡的深度研究報告，篇幅約6000 Token，適合需要全面深入分析的情境。

    • model_summary_report 產生一份核心觀點突出、內容精鍊的摘要式研究報告，篇幅約1500-2000 Token，適合快速瞭解關鍵資訊和結論的情境。

    響應對象

    研究規劃階段

    {
  "status_code": 200,
  "request_id": "2a6187f0-7e7b-40bb-a87e-xxx",
  "code": "",
  "message": "",
  "output": {
        "text": null, 
        "finish_reason": null, 
        "choices": null, 
        "message": {
            "phase": "ResearchPlanning",
            "role": "assistant",
            "content": "",
            "extra": {
                "deep_research": {}
            },
            "status": "typing"
        },
        "fininshed": false,
        "fininshed_reason": "null"
    },
    "usage": {
        "input_tokens": 694,
        "output_tokens": 0
    },
    "request_id": "2a6187f0-7e7b-40bb-xxx"
}

    網路搜尋階段

    {
  "status_code": 200,
  "request_id": "2a6187f0-7e7b-40bb-a87e-xxx",
  "code": "",
  "message": "",
  "output": {
    "message": {
      "phase": "WebResearch",
      "role": "assistant",
      "content": "",
      "extra": {
        "deep_research": {
          "query": {
            "researchGoal": "通過尋找",
            "query": "",
            "id": 1
          }
        }
      },
      "status": "streamingQueries"
    },
    "fininshed": false,
    "fininshed_reason": "null"
  },
  "usage": {
    "input_tokens": 694,
    "output_tokens": 0
  }
}

    串連保持階段

    {
  "status_code": 200,
  "request_id": "2a6187f0-7e7b-40bb-a87e-xxx",
  "code": "",
  "message": "",
  "output": {
    "message": {
      "phase": "KeepAlive",
      "role": "assistant",
      "content": "",
      "extra": {
        "deep_research": {}
      },
      "status": "typing"
    },
    "fininshed": false,
    "fininshed_reason": "null"
  },
  "usage": {
    "input_tokens": 694,
    "output_tokens": 0
  }
}

    反問確認與回答階段

    {
  "status_code": 200,
  "request_id": "2a6187f0-7e7b-40bb-a87e-xxx",
  "code": "",
  "message": "",
  "output": {
    "message": {
      "phase": "answer",
      "role": "assistant",
      "content": "，這些承諾相互",
      "extra": {
        "deep_research": {
          "references": [
            {
              "icon": "",
              "index_number": 1,
              "description": "計劃中設想的兩個xxx從未在 ",
              "title": "歷史和背景| 聯合國 - the United Nations",
              "url": "https://www.un.org/xxx"
            }
          ]
        }
      },
      "status": "typing"
    },
    "fininshed": false,
    "fininshed_reason": "null"
  },
  "usage": {
    "input_tokens": 694,
    "output_tokens": 0
  }
}

    status_code string

    本次請求的狀態代碼。200 表示請求成功，否則表示請求失敗。

    調用失敗會拋出異常，異常資訊為status_code和message的內容。

    request_id string

    本次調用的唯一識別碼。

    code string

    錯誤碼，調用成功時為空白值。

    只有Python SDK返回該參數。

    message string

    錯誤提示資訊，調用成功時為空白值。

    output object

    調用結果資訊。

    屬性

    text string

    該參數當前固定為null。

    finish_reason string

    模型結束產生的原因。有以下情況：

    • 正在產生時為null；

    • 模型輸出自然結束為stop；

    • 因產生長度過長而結束為length

    choices array

    模型的輸出資訊。

    屬性

    finish_reason string

    有以下情況：

    • 正在產生時為null；

    • 因模型輸出自然結束為stop；

    • 因產生長度過長而結束為length

    message object

    模型輸出的訊息對象。

    屬性

    屬性

    phase string

    當前所處階段，其中包含：

    • answer：反問確認與回答階段;

    • ResearchPlanning：研究規劃階段

    • WebResearch：網路搜尋階段

    • KeepAlive：串連保持階段

    role string

    輸出訊息的角色，固定為assistant。

    content string

    模型的輸出內容。

    extra array

    模型擷取的網路搜尋與參考資訊。

    deep_research object

    僅在answer與WebResearch階段包含擷取的網路搜尋與參考資訊，其餘階段均為null。

    research object

    模型的研究過程與內容資訊。

    屬性

    researchGoal string

    研究目標。

    query string

    研究過程中的搜尋內容。

    id integer

    搜尋的輪數，取值範圍 [1-15]。

    learningMap object

    從調用工具總結擷取到的內容，和調用工具相關聯。

    references object

    模型產生答案所引用的內容，僅回答階段包含此參數。

    屬性

    icon string

    參考內容URL的網頁表徵圖連結。

    index_number integer

    參考內容的索引。

    description string

    參考內容的簡介。

    title string

    參考內容的網頁標題。

    url string

    參考內容的網頁URL。

    webSites object

    模型研究過程中所參考的內容，僅網路搜尋階段包含此參數。

    屬性

    icon string

    參考內容URL的網頁表徵圖連結。

    index_number integer

    參考內容的索引。

    description string

    參考內容的簡介。

    title string

    參考內容的網頁標題。

    url string

    參考內容的網頁URL。

    status string

    模型輸出過程中不同階段的狀態：

    • typing：正在產生該階段內容。

    • finished：階段已完成。

    • streamingQueries：正在產生研究目標和搜尋查詢

    • streamingWebResult：正在執行搜尋、網頁閱讀和代碼執行

    • WebResultFinished：網路搜尋階段完成

    finished boolean

    標識模型的內容流式輸出是否已全部完成。有以下情況：

    • 內容仍在持續輸出中為false；

    • 內容已全部輸出完畢，當前為最後一個響應為true

    finished_reason string

    標識模型的內容流式輸出結束的原因。有以下情況：

    • 正在產生時為null；

    • 模型內容流式輸出自然結束為stop

    usage object

    本次請求使用的Token資訊。

    屬性

    input_tokens integer

    輸入 Token 數。

    output_tokens integer

    輸出 Token 數。