Magnum v4 72B هو ضبط Anthracite الدقيق الموجّه للنثر لنموذج Qwen2.5-72B-Instruct. يصفه المنتج بأنه النموذج التجريبي القائم على التعليمات الذي بدأت به عائلة v4. يعمل بالتعليمات المكتوبة والمحادثة لإنتاج نص، مع اهتمام خاص بالصوت السردي وتفاعل الشخصيات. يختلف هذا الإصدار عن الأحجام الأخرى ضمن سلسلة Magnum v4.
تستخدم نقطة التحقق المنشورة بنية نموذج لغوي سببي وإعدادًا من 80 طبقة مع 64 رأس انتباه للاستعلام وثمانية رؤوس للمفتاح/القيمة. عدد مواضعه الأقصى 32,768، وتستخدم وصفة التدريب أيضًا طول تسلسل 32,768. هذا إعداد إصدار Magnum نفسه؛ ولا يرث إعداد سياق ممتد أكبر لمجرد أن النموذج الأساسي يدعمه.
تستخدم أمثلة تعليمات Anthracite الأصلية ChatML مع جولات منفصلة للنظام والمستخدم والمساعد. يمكن لقسم النظام تقديم وصف الشخصية وطباعها والسيناريو، بينما تقدّم جولة المستخدم المساهمة التالية في التبادل. يطلب قالب المنتج السردي من المساعد الحفاظ على الشخصية مع السماح لها بالتطور، وإدخال أحداث وشخصيات ثانوية، وإدراج الحوار والفعل والأفكار حيثما يناسب.
يترك القالب نفسه شخصية المستخدم واختياراته للمستخدم. ويثني أيضًا عن الإخراج المتكرر والنثر المزخرف المفرط ما لم تستدعِ الشخصية ذلك الأسلوب. ويحوّل الطلب خارج الشخصية الرد إلى نص عادي محايد. هذه خيارات تعليمات ملموسة لمهمة كتابة تفاعلية، وليست أنماط نموذج تلقائية منفصلة.
لمشهد شخصيات، جهّز هدف الشخصية والبيئة وعلاقتها بالمتحدث الآخر وآخر تبادل. اطلب متابعة واحدة ذات نقطة توقف واضحة كي يبقى للمستخدم مجال للرد. ولمراجعة نثرية، قدّم فقرة وحدّد التغيير في النبرة أو الإيقاع، ثم اطلب المقطع المعدّل مع الحفاظ على الأحداث وقصد المتحدث. يمكن لمتابعة أن تقدّم قرارًا جديدًا للشخصية أو ملاحظة تحريرية دون استبدال المشهد الراسخ.
ينشر المنتج وصفة ضبط دقيق لجميع المعاملات ومزيجًا من بيانات المحادثة والكتابة. استخدم الناتج المكتمل مشهدًا أو جولة حوار أو مسودة مراجعة، واحتفظ بسجل موجز لحقائق القصة التي يجب أن تحتفظ بها الجولة التالية. يركز المنشئ على النثر والتفاعل السردي؛ ولا يثبت اسم النموذج الأساسي وحده ميزات إضافية بصرية أو للتحكم في الاستدلال أو لتنفيذ الأدوات في هذا الإصدار المضبوط بدقة.
", "aboutText": "Magnum v4 72B هو ضبط Anthracite الدقيق الموجّه للنثر لنموذج Qwen2.5-72B-Instruct. يصفه المنتج بأنه النموذج التجريبي القائم على التعليمات الذي بدأت به عائلة v4. يعمل بالتعليمات المكتوبة والمحادثة لإنتاج نص، مع اهتمام خاص بالصوت السردي وتفاعل الشخصيات. يختلف هذا الإصدار عن الأحجام الأخرى ضمن سلسلة Magnum v4.\n\nتستخدم نقطة التحقق المنشورة بنية نموذج لغوي سببي وإعدادًا من 80 طبقة مع 64 رأس انتباه للاستعلام وثمانية رؤوس للمفتاح/القيمة. عدد مواضعه الأقصى 32,768، وتستخدم وصفة التدريب أيضًا طول تسلسل 32,768. هذا إعداد إصدار Magnum نفسه؛ ولا يرث إعداد سياق ممتد أكبر لمجرد أن النموذج الأساسي يدعمه.\n\nتستخدم أمثلة تعليمات Anthracite الأصلية ChatML مع جولات منفصلة للنظام والمستخدم والمساعد. يمكن لقسم النظام تقديم وصف الشخصية وطباعها والسيناريو، بينما تقدّم جولة المستخدم المساهمة التالية في التبادل. يطلب قالب المنتج السردي من المساعد الحفاظ على الشخصية مع السماح لها بالتطور، وإدخال أحداث وشخصيات ثانوية، وإدراج الحوار والفعل والأفكار حيثما يناسب.\n\nيترك القالب نفسه شخصية المستخدم واختياراته للمستخدم. ويثني أيضًا عن الإخراج المتكرر والنثر المزخرف المفرط ما لم تستدعِ الشخصية ذلك الأسلوب. ويحوّل الطلب خارج الشخصية الرد إلى نص عادي محايد. هذه خيارات تعليمات ملموسة لمهمة كتابة تفاعلية، وليست أنماط نموذج تلقائية منفصلة.\n\nلمشهد شخصيات، جهّز هدف الشخصية والبيئة وعلاقتها بالمتحدث الآخر وآخر تبادل. اطلب متابعة واحدة ذات نقطة توقف واضحة كي يبقى للمستخدم مجال للرد. ولمراجعة نثرية، قدّم فقرة وحدّد التغيير في النبرة أو الإيقاع، ثم اطلب المقطع المعدّل مع الحفاظ على الأحداث وقصد المتحدث. يمكن لمتابعة أن تقدّم قرارًا جديدًا للشخصية أو ملاحظة تحريرية دون استبدال المشهد الراسخ.\n\nينشر المنتج وصفة ضبط دقيق لجميع المعاملات ومزيجًا من بيانات المحادثة والكتابة. استخدم الناتج المكتمل مشهدًا أو جولة حوار أو مسودة مراجعة، واحتفظ بسجل موجز لحقائق القصة التي يجب أن تحتفظ بها الجولة التالية. يركز المنشئ على النثر والتفاعل السردي؛ ولا يثبت اسم النموذج الأساسي وحده ميزات إضافية بصرية أو للتحكم في الاستدلال أو لتنفيذ الأدوات في هذا الإصدار المضبوط بدقة.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "مثال تقني باللغة الإنجليزية
A restrained character voice\n\nPlay archivist Nera in a quiet fantasy scene. She values precision and hides concern behind dry humour. I control her former apprentice, who asks to borrow a forbidden map. Write Nera's next two replies with a small physical action between them; end with a question and leave my character's reactions to me.Two replies in Nera's voice and a brief action beat, ending at a point where the player can respond.The replies retain dry humour and do not invent the apprentice's answer or actions.anthracite-org/magnum-v4-72bMagnum v4 72B من Anthracite نموذج نصي قائم على Qwen2.5 ومضبوط للنثر التعبيري ومحادثات الشخصيات. توجّه قوالب ChatML المنشورة له التبادلات السردية والحوار والردود خارج الشخصية، مع إعداد يبلغ 32,768 موضعًا.
يغطي هذا الوصف قدرات النموذج. وترد أدناه المدخلات والمخرجات والخيارات المتاحة في Ailoot للطريقة المحددة.
Magnum v4 72B هو ضبط Anthracite الدقيق الموجّه للنثر لنموذج Qwen2.5-72B-Instruct. يصفه المنتج بأنه النموذج التجريبي القائم على التعليمات الذي بدأت به عائلة v4. يعمل بالتعليمات المكتوبة والمحادثة لإنتاج نص، مع اهتمام خاص بالصوت السردي وتفاعل الشخصيات. يختلف هذا الإصدار عن الأحجام الأخرى ضمن سلسلة Magnum v4.
تستخدم نقطة التحقق المنشورة بنية نموذج لغوي سببي وإعدادًا من 80 طبقة مع 64 رأس انتباه للاستعلام وثمانية رؤوس للمفتاح/القيمة. عدد مواضعه الأقصى 32,768، وتستخدم وصفة التدريب أيضًا طول تسلسل 32,768. هذا إعداد إصدار Magnum نفسه؛ ولا يرث إعداد سياق ممتد أكبر لمجرد أن النموذج الأساسي يدعمه.
تستخدم أمثلة تعليمات Anthracite الأصلية ChatML مع جولات منفصلة للنظام والمستخدم والمساعد. يمكن لقسم النظام تقديم وصف الشخصية وطباعها والسيناريو، بينما تقدّم جولة المستخدم المساهمة التالية في التبادل. يطلب قالب المنتج السردي من المساعد الحفاظ على الشخصية مع السماح لها بالتطور، وإدخال أحداث وشخصيات ثانوية، وإدراج الحوار والفعل والأفكار حيثما يناسب.
يترك القالب نفسه شخصية المستخدم واختياراته للمستخدم. ويثني أيضًا عن الإخراج المتكرر والنثر المزخرف المفرط ما لم تستدعِ الشخصية ذلك الأسلوب. ويحوّل الطلب خارج الشخصية الرد إلى نص عادي محايد. هذه خيارات تعليمات ملموسة لمهمة كتابة تفاعلية، وليست أنماط نموذج تلقائية منفصلة.
لمشهد شخصيات، جهّز هدف الشخصية والبيئة وعلاقتها بالمتحدث الآخر وآخر تبادل. اطلب متابعة واحدة ذات نقطة توقف واضحة كي يبقى للمستخدم مجال للرد. ولمراجعة نثرية، قدّم فقرة وحدّد التغيير في النبرة أو الإيقاع، ثم اطلب المقطع المعدّل مع الحفاظ على الأحداث وقصد المتحدث. يمكن لمتابعة أن تقدّم قرارًا جديدًا للشخصية أو ملاحظة تحريرية دون استبدال المشهد الراسخ.
ينشر المنتج وصفة ضبط دقيق لجميع المعاملات ومزيجًا من بيانات المحادثة والكتابة. استخدم الناتج المكتمل مشهدًا أو جولة حوار أو مسودة مراجعة، واحتفظ بسجل موجز لحقائق القصة التي يجب أن تحتفظ بها الجولة التالية. يركز المنشئ على النثر والتفاعل السردي؛ ولا يثبت اسم النموذج الأساسي وحده ميزات إضافية بصرية أو للتحكم في الاستدلال أو لتنفيذ الأدوات في هذا الإصدار المضبوط بدقة.
POST /v1/chat/completionstexttext| الحقل | النوع | المتطلب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية |
|---|---|---|---|---|
الحقلmodel | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود anthracite-org/magnum-v4-72b | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages | النوعmessage[] | المتطلبمطلوب | القيم والحدود الحد الأدنى للعناصر: 1 | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages[].role | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود أمثلة: system, user, assistant, tool, function الشروط: تُمثَّل هذه الأدوار صراحةً بأنواع التوافق في الشيفرة المصدرية؛ وتظل مجموعة الأدوار الدقيقة خاصة بكل نموذج. يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages[].content | النوعstring|content_part[]|null | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages[].tool_calls | النوعtool_call[] | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages[].tool_call_id | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود ينطبق عندما: role=tool؛ استخدم المعرّف الفعلي المُرجع | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages[].name | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages[].reasoning_content | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود ينطبق عندما: أعِد تمرير الاستدلال الفعلي المُرجع حيث يستخدمه هذا النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages[].reasoning_details | النوعobject|array | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلmax_tokens | النوعinteger | المتطلباختياري | القيم والحدود الحد الأدنى: 1 يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلmax_completion_tokens | النوعinteger | المتطلباختياري | القيم والحدود الحد الأدنى: 1 يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلstream | النوعboolean | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضيةfalse |
الحقلstream_options.include_usage | النوعboolean | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلtemperature | النوعnumber | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلtop_p | النوعnumber | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلstop | النوعstring|string[] | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلtools | النوعfunction_tool[] | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلtools[].type | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود function يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلtools[].function.name | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود ينطبق عندما: أداة دالة مقدّمة | القيمة الافتراضية— |
الحقلtools[].function.description | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلtools[].function.parameters | النوعJSON_schema | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلtool_choice | النوعstring|object | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلparallel_tool_calls | النوعboolean | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلresponse_format | النوعobject | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلreasoning_effort | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلreasoning | النوعobject | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلservice_tier | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلinstructions | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود حقل للتوافق | القيمة الافتراضية— |
الحقلfunctions | النوعfunction[] | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلfunction_call | النوعstring|object | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلprompt_cache_options | النوعobject | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلmodalities | النوعstring[] | المتطلباختياري | القيم والحدود text | القيمة الافتراضية— |
الحقلprovider | النوعobject | المتطلباختياري | القيم والحدود الشروط: يُرفَض provider.options في مسار Ultra النصي هذا | القيمة الافتراضية— |
الحقلcache_control.ttl | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود الشروط: تُرفَض 1h في المواضع الفعلية للتخزين المؤقت للموجّه | القيمة الافتراضية— |
النص · نص UTF8
messages[].content
| المعلمة | المواصفات |
|---|---|
المعلمةcontent_type | المواصفاتapplication/json |
المعلمةrequired | المواصفاتmodel, messages |
المعلمةmaterial_types | المواصفاتtext |
المعلمةmessages | المواصفاتمصفوفة رسائل ببنية role/content |
المعلمةfile_material | المواصفاتمستند UTF-8 الفعلي مُدرج كنص حرفي؛ لا يُستنتَج معرّف ملف |
المعلمةoptional_controls | المواصفاتstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
المعلمةcontrol_scope | المواصفاتخاص بالنموذج؛ أدوات الدوال التي يقدّمها المستخدم تختلف عن الأدوات المستضافة |
المعلمةoutput_modalities | المواصفاتtext |
المعلمةhosted_operations | المواصفاتfalse |
المعلمةmultimodal_input_binding | المواصفاتnull |
دورة الحياة: synchronous_or_streamed
أرسل معرّف النموذج الدقيق مع messages.
طول السياق ليس حدًا أقصى للإخراج.
يمكن لملف نصي تقديم نص حرفي؛ وتحتاج مدخلات الصور/الصوت/كائنات الملفات إلى ربط دقيق.
مراجع التسعير لا تضيف خيارات للطلب. المعلمات المدعومة مذكورة للطريقة المحددة.
طابق كل رسم مع الشروط المعروضة. طبّق تعرفة واحدة لكل مجموعة من الإعدادات البديلة.
| الإعدادات | جدول التعرفة | رموز السياق، أكثر من | رموز السياق، حتى القيمة شاملةً | الرسوم |
|---|---|---|---|---|
| الإعداداتالتعرفات الأساسية للرموز | جدول التعرفةالتعرفة الأساسية | رموز السياق، أكثر من— | رموز السياق، حتى القيمة شاملةًلا يوجد حد أقصى | الرسوم الإدخال · رموز الإدخال $0.005 / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج $0.01 / 1K من الرموز الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت — / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت — / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت، 1 ساعة — / 1K من الرموز |
| الإعداداتالشريحة 1 لطول الطلب | جدول التعرفة— | رموز السياق، أكثر من0 | رموز السياق، حتى القيمة شاملةًلا يوجد حد أقصى | الرسوم الإدخال · رموز الإدخال $0.005 / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج $0.01 / 1K من الرموز الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت — / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت — / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت، 1 ساعة — / 1K من الرموز |
تحجز Ailoot مبلغًا تقديريًا قبل الطلب. وبعد ظهور النتيجة، تُسوّي الرسوم النهائية بناءً على الاستخدام المقاس. وتستخدم تسوية البث سجل الاستخدام النهائي. كيفية عمل حجز المبلغ وتسوية الرسوم →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "anthracite-org/magnum-v4-72b", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='anthracite-org/magnum-v4-72b',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='anthracite-org/magnum-v4-72b',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson أو SSE
احتفظ بكل استجابة كاملة وكل ملف وجزء محتوى تم إرجاعه.
احتفظ بكل اختيار ومحتواه واستدعاءات أدواته واستدلاله. في SSE، جمّع التحديثات بحسب فهرس الاختيار/الأداة، واحتفظ بسبب الإنهاء النهائي والاستخدام.
احتفظ بمعرّفات الطلبات/الاستجابات والترويسات. لا يُقدَّم URL عام لاسترجاع مهمة نصية.
| الحقل | النوع |
|---|---|
الحقلchoices[].index | النوعinteger |
الحقلchoices[].message.content | النوعstring|null |
الحقلchoices[].message.tool_calls | النوعtool_call[] |
الحقلchoices[].message.reasoning_content | النوعstring |
الحقلchoices[].message.reasoning_details | النوعobject|array |
الحقلchoices[].finish_reason | النوعstring|null |
الحقلusage | النوعobject |
| الاستجابة | الشرط | الخطوة التالية |
|---|---|---|
الاستجابة400 · invalid_request_error | الشرطحقول مطلوبة أو تمثيل مادة أو قيمة معلمة غير صحيحة | الخطوة التاليةصحّح الحقول المحددة قبل طلب إنشاء جديد. |
Ailoot Ultra anthracite-org/magnum-v4-72b
استخدم مسارات الطرائق المعروضة أعلاه.
anthracite-org/magnum-v4-72bMagnum v4 72B من Anthracite نموذج نصي قائم على Qwen2.5 ومضبوط للنثر التعبيري ومحادثات الشخصيات. توجّه قوالب ChatML المنشورة له التبادلات السردية والحوار والردود خارج الشخصية، مع إعداد يبلغ 32,768 موضعًا.
يغطي هذا الوصف قدرات النموذج. وترد أدناه المدخلات والمخرجات والخيارات المتاحة في Ailoot للطريقة المحددة.
Magnum v4 72B هو ضبط Anthracite الدقيق الموجّه للنثر لنموذج Qwen2.5-72B-Instruct. يصفه المنتج بأنه النموذج التجريبي القائم على التعليمات الذي بدأت به عائلة v4. يعمل بالتعليمات المكتوبة والمحادثة لإنتاج نص، مع اهتمام خاص بالصوت السردي وتفاعل الشخصيات. يختلف هذا الإصدار عن الأحجام الأخرى ضمن سلسلة Magnum v4.
تستخدم نقطة التحقق المنشورة بنية نموذج لغوي سببي وإعدادًا من 80 طبقة مع 64 رأس انتباه للاستعلام وثمانية رؤوس للمفتاح/القيمة. عدد مواضعه الأقصى 32,768، وتستخدم وصفة التدريب أيضًا طول تسلسل 32,768. هذا إعداد إصدار Magnum نفسه؛ ولا يرث إعداد سياق ممتد أكبر لمجرد أن النموذج الأساسي يدعمه.
تستخدم أمثلة تعليمات Anthracite الأصلية ChatML مع جولات منفصلة للنظام والمستخدم والمساعد. يمكن لقسم النظام تقديم وصف الشخصية وطباعها والسيناريو، بينما تقدّم جولة المستخدم المساهمة التالية في التبادل. يطلب قالب المنتج السردي من المساعد الحفاظ على الشخصية مع السماح لها بالتطور، وإدخال أحداث وشخصيات ثانوية، وإدراج الحوار والفعل والأفكار حيثما يناسب.
يترك القالب نفسه شخصية المستخدم واختياراته للمستخدم. ويثني أيضًا عن الإخراج المتكرر والنثر المزخرف المفرط ما لم تستدعِ الشخصية ذلك الأسلوب. ويحوّل الطلب خارج الشخصية الرد إلى نص عادي محايد. هذه خيارات تعليمات ملموسة لمهمة كتابة تفاعلية، وليست أنماط نموذج تلقائية منفصلة.
لمشهد شخصيات، جهّز هدف الشخصية والبيئة وعلاقتها بالمتحدث الآخر وآخر تبادل. اطلب متابعة واحدة ذات نقطة توقف واضحة كي يبقى للمستخدم مجال للرد. ولمراجعة نثرية، قدّم فقرة وحدّد التغيير في النبرة أو الإيقاع، ثم اطلب المقطع المعدّل مع الحفاظ على الأحداث وقصد المتحدث. يمكن لمتابعة أن تقدّم قرارًا جديدًا للشخصية أو ملاحظة تحريرية دون استبدال المشهد الراسخ.
ينشر المنتج وصفة ضبط دقيق لجميع المعاملات ومزيجًا من بيانات المحادثة والكتابة. استخدم الناتج المكتمل مشهدًا أو جولة حوار أو مسودة مراجعة، واحتفظ بسجل موجز لحقائق القصة التي يجب أن تحتفظ بها الجولة التالية. يركز المنشئ على النثر والتفاعل السردي؛ ولا يثبت اسم النموذج الأساسي وحده ميزات إضافية بصرية أو للتحكم في الاستدلال أو لتنفيذ الأدوات في هذا الإصدار المضبوط بدقة.
POST /v1/messagestextjson, sse| الحقل | النوع | المتطلب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية |
|---|---|---|---|---|
الحقلmodel | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود anthracite-org/magnum-v4-72b | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages | النوعmessage[] | المتطلبمطلوب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages[].role | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود user, assistant | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages[].content | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلmax_tokens | النوعinteger | المتطلبمطلوب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلstream | النوعboolean | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضيةfalse |
النص · نص UTF-8
سلسلة نصية messages[].content
| المعلمة | المواصفات |
|---|---|
المعلمةcontent_type | المواصفاتapplication/json |
المعلمةrequired | المواصفاتmodel, messages, max_tokens |
المعلمةoptional_controls | المواصفاتstream |
المعلمةmaterial_types | المواصفاتtext |
المعلمةtext_file_material | المواصفاتاقرأ مستند UTF-8 الفعلي وضع نصه في الإدخال المحدد أو السلسلة النصية لمحتوى الرسالة. |
دورة الحياة: synchronous_or_streamed
مراجع التسعير لا تضيف خيارات للطلب. المعلمات المدعومة مذكورة للطريقة المحددة.
طابق كل رسم مع الشروط المعروضة. طبّق تعرفة واحدة لكل مجموعة من الإعدادات البديلة.
| الإعدادات | جدول التعرفة | رموز السياق، أكثر من | رموز السياق، حتى القيمة شاملةً | الرسوم |
|---|---|---|---|---|
| الإعداداتالتعرفات الأساسية للرموز | جدول التعرفةالتعرفة الأساسية | رموز السياق، أكثر من— | رموز السياق، حتى القيمة شاملةًلا يوجد حد أقصى | الرسوم الإدخال · رموز الإدخال $0.005 / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج $0.01 / 1K من الرموز الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت — / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت — / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت، 1 ساعة — / 1K من الرموز |
| الإعداداتالشريحة 1 لطول الطلب | جدول التعرفة— | رموز السياق، أكثر من0 | رموز السياق، حتى القيمة شاملةًلا يوجد حد أقصى | الرسوم الإدخال · رموز الإدخال $0.005 / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج $0.01 / 1K من الرموز الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت — / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت — / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت، 1 ساعة — / 1K من الرموز |
تحجز Ailoot مبلغًا تقديريًا قبل الطلب. وبعد ظهور النتيجة، تُسوّي الرسوم النهائية بناءً على الاستخدام المقاس. وتستخدم تسوية البث سجل الاستخدام النهائي. كيفية عمل حجز المبلغ وتسوية الرسوم →
{\n "model": "anthracite-org/magnum-v4-72b",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'anthracite-org/magnum-v4-72b', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'anthracite-org/magnum-v4-72b', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON أو SSE
احتفظ بكل استجابة كاملة وكل ملف وجزء محتوى تم إرجاعه.
احتفظ بكل كتل المحتوى وتوقيعات التفكير ومعرّفات استخدام الأدوات الفعلية. جمّع جميع تحديثات كتل SSE؛ فأول كتلة نصية ليست الإخراج الكامل.
احتفظ بمعرّفات الطلبات/الاستجابات والترويسات. لا يُقدَّم URL عام لاسترجاع مهمة نصية.
| الحقل | النوع |
|---|---|
الحقلid | النوعstring |
الحقلmodel | النوعstring |
الحقلcontent[] | النوعtext|thinking|tool_use|other content block |
الحقلstop_reason | النوعstring|null |
الحقلusage | النوعobject |
| الاستجابة | الشرط | الخطوة التالية |
|---|---|---|
الاستجابة400 · invalid_request_error | الشرطحقول مطلوبة أو تمثيل مادة أو قيمة معلمة غير صحيحة | الخطوة التاليةصحّح الحقول المحددة قبل طلب إنشاء جديد. |
Ailoot Ultra anthracite-org/magnum-v4-72b
استخدم مسارات الطرائق المعروضة أعلاه.
مثال تقني باللغة الإنجليزية
A restrained character voice\n\nPlay archivist Nera in a quiet fantasy scene. She values precision and hides concern behind dry humour. I control her former apprentice, who asks to borrow a forbidden map. Write Nera's next two replies with a small physical action between them; end with a question and leave my character's reactions to me.Two replies in Nera's voice and a brief action beat, ending at a point where the player can respond.The replies retain dry humour and do not invent the apprentice's answer or actions.