Qwen-Deep-Research API 参考

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Qwen-Deep-Research模型仅支持华北2（北京）地域，如需使用模型，请使用华北2（北京）地域的API Key。

模型当前仅支持通过 Python DashScope SDK 调用，暂不支持 Java SDK 与 OpenAI 兼容接口。

DashScope

您需要已获取与配置 API Key并配置API Key到环境变量。若通过DashScope SDK进行调用，需要安装DashScope SDK。

请求体

modelstring（必选）模型名称。支持的模型：qwen-deep-research。messagesarray（必选）传递给大模型的上下文，按对话顺序排列。

消息类型

User Messageobject（必选）用户消息，用于向模型传递问题、指令或上下文。在 Qwen-Deep-Research 的两阶段调用流程中，用户消息起到不同作用：

第一步（模型反问确认）：用户消息用于发起初始的研究请求，提出一个较为宽泛的研究主题。
第二步（深入研究）：用户消息用于回答模型提出的澄清式问题，帮助模型聚焦研究方向，进行更具针对性的深入分析。

属性

contentstring（必选）消息内容。rolestring（必选）系统消息的角色，固定为user。

Assistant Message object（可选）模型对用户消息的回复。在第二步（深入研究）的API调用中，此参数用以传入模型在第一步（反问确认）中返回的澄清式问题，作为对话历史的一部分，从而引导模型进行更具针对性的分析。contentstring（可选）消息内容。rolestring（必选）固定为assistant。

output_formatstring（可选）指定输出研究报告的格式和详细程度。支持以下取值：

model_detailed_report（默认）生成一份结构完整、内容详尽的深度研究报告，篇幅约6000 Token，适合需要全面深入分析的场景。
model_summary_report 生成一份核心观点突出、内容精炼的摘要式研究报告，篇幅约1500-2000 Token，适合快速了解关键信息和结论的场景。

Python

import os
import dashscope
# 以下为华北2（北京）地域的配置，调用时请将WorkspaceId替换为真实的业务空间ID，各地域的配置不同。
dashscope.base_http_api_url = "https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1"

# 第一步：模型反问确认
messages = [{'role': 'user', 'content': '研究一下人工智能在教育中的应用'}]

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

# 获取模型反问内容
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': '研究一下人工智能在教育中的应用'},
    {'role': 'assistant', 'content': step1_content},
    {'role': 'user', 'content': '我主要关注个性化学习和智能评估这两个方面'}
]

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

# 流式输出研究结果
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)

响应对象

status_codestring本次请求的状态码。200 表示请求成功，否则表示请求失败。

调用失败会抛出异常，异常信息为status_code和message的内容。

request_idstring本次调用的唯一标识符。codestring错误码，调用成功时为空值。

只有Python SDK返回该参数。

message string错误提示信息，调用成功时为空值。outputobject调用结果信息。

属性

textstring该参数当前固定为null。finish_reasonstring模型结束生成的原因。有以下情况：

正在生成时为null；
模型输出自然结束为stop；
因生成长度过长而结束为length

choicesarray模型的输出信息。

属性

finish_reasonstring有以下情况：

正在生成时为null；
因模型输出自然结束为stop；
因生成长度过长而结束为length

messageobject模型输出的消息对象。

属性

属性phasestring当前所处阶段，其中包含：

answer：反问确认与回答阶段;
ResearchPlanning：研究规划阶段
WebResearch：网络搜索阶段
KeepAlive：连接保持阶段

rolestring输出消息的角色，固定为assistant。contentstring模型的输出内容。extra array模型获取的网络搜索与参考信息。deep_researchobject仅在answer与WebResearch阶段包含获取的网络搜索与参考信息，其余阶段均为null。researchobject模型的研究过程与内容信息。

属性

researchGoalstring研究目标。querystring研究过程中的搜索内容。idinteger搜索的轮数*，*取值范围 [1-15]。learningMapobject从调用工具总结获取到的内容，和调用工具相关联。referencesobject模型生成答案所引用的内容，仅回答阶段包含此参数。

属性

icon string参考内容URL的网页图标链接。index_number integer参考内容的索引。descriptionstring参考内容的简介。titlestring参考内容的网页标题。url string参考内容的网页URL。

webSitesobject模型研究过程中所参考的内容，仅网络搜索阶段包含此参数。

属性

statusstring模型输出过程中不同阶段的状态：

typing：正在生成该阶段内容。
finished：阶段已完成。
streamingQueries：正在生成研究目标和搜索查询
streamingWebResult：正在执行搜索、网页阅读和代码执行
WebResultFinished：网络搜索阶段完成

finishedboolean标识模型的内容流式输出是否已全部完成。有以下情况：

内容仍在持续输出中为false；
内容已全部输出完毕，当前为最后一个响应为true

finished_reason string标识模型的内容流式输出结束的原因。有以下情况：

正在生成时为null；
模型内容流式输出自然结束为stop

usageobject本次请求使用的Token信息。

属性

input_tokens integer输入 Token 数。output_tokens integer输出 Token 数。

{
  "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"
}

​DashScope

请求体

响应对象

DashScope