ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking هو إصدار الاستدلال النصي الذي أطلقته Baidu بصورة مستقلة من نموذج 21B-A3B. يوسّع تطويره قدرة التفكير للنموذج الأصلي، مع التركيز على الاستدلال المنطقي والرياضيات والأسئلة العلمية والبرمجة وتوليد النص. ويضيف أيضًا إمكانات استخدام الأدوات وفهم السياق الطويل. وتوصي الشركة تحديدًا بإصدار التفكير الأطول لمهام الاستدلال شديدة التعقيد.
النموذج مزيج خبراء مدرَّب لاحقًا يضم 21 مليار معلمة إجمالًا، منها 3 مليارات تُفعّل لكل رمز. تحتوي تهيئته على 28 طبقة و20 رأس استعلام وأربعة رؤوس للمفتاح/القيمة. ويضم 64 خبيرًا نصيًا يُختار منها ستة في الوقت نفسه وخبيرين مشتركين. يبلغ طول السياق 131,072 رمزًا. مدخلاته ومخرجاته نصية، ويحافظ اسم Thinking على إصدار مستقل، وليس إعدادًا يحوّل نموذج 21B-A3B العادي تلقائيًا إلى الإصدار نفسه.
في مهمة تحليلية صعبة، قدّم الشروط والأدلة والمعيار الذي يثبت صلاحية الإجابة. اطلب الناتج بصورة قابلة للتحقّق: اشتقاقًا رياضيًا أو مقارنة حالات أو مقترح تنفيذ أو تسلسل قرارات مع افتراضات صريحة. في البرمجة، أدرج المقطع المعني والسلوك المتوقع ومثال مدخل محدّدًا. يكون الاستدلال الأطول مفيدًا عندما تعتمد الإجابة على عدة خطوات مترابطة، لا على حقيقة قصيرة منفردة.
توثّق الشركة استدعاء الدوال عبر أداة موصوفة ومخطط لوسائطها. يدعم ذلك مهام تحتاج إلى معلومات أو إجراءات يوفّرها التطبيق. عرّف ما تقدّمه كل دالة ومدخلاتها المتوقعة وكيف ستُستخدم النتيجة المرتجعة. وسائط الدالة التي يقترحها النموذج ونتيجة التنفيذ التي ينتجها التطبيق جزآن منفصلان من هذا المسار. توسّع الأدوات المتصلة المعلومات المتاحة للمهمة؛ ولا تمنح النموذج وصولًا مستقلًا إلى الأنظمة الخارجية.
في مهمة Ailoot API، اختر مخرجًا نهائيًا واحدًا وحدّد بنيته. يمكن لناتج استدلال أن يفصل الاستنتاج والحسابات الداعمة والافتراضات والأسئلة المتبقية. ويمكن لناتج برمجي أن يفصل التغيير المقترح عن مبرراته والفحوص اللازمة للتحقّق منه. اجمع مواد المهمة حتى يخدم السياق الممتد مسألة متماسكة بدل خلفيات غير مترابطة.
تنشر Baidu هذا الإصدار بأوزان على نمط Transformer وتقدّم أمثلة لتوليد النص واستدعاء الدوال. الإصدار متاح بموجب Apache 2.0. الزيادة المقصودة في طول التفكير سمة خاصة بهذا الإصدار، ولا تذكر بطاقة النموذج حدًا منفصلًا للحد الأقصى لرموز الإخراج. أبقِ نموذج Thinking هذا مستقلًا عن الإصدار النصي العادي وفرع VL عند اختيار إمكانات الشركة اللازمة للمهمة.
", "aboutText": "ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking هو إصدار الاستدلال النصي الذي أطلقته Baidu بصورة مستقلة من نموذج 21B-A3B. يوسّع تطويره قدرة التفكير للنموذج الأصلي، مع التركيز على الاستدلال المنطقي والرياضيات والأسئلة العلمية والبرمجة وتوليد النص. ويضيف أيضًا إمكانات استخدام الأدوات وفهم السياق الطويل. وتوصي الشركة تحديدًا بإصدار التفكير الأطول لمهام الاستدلال شديدة التعقيد.\n\nالنموذج مزيج خبراء مدرَّب لاحقًا يضم 21 مليار معلمة إجمالًا، منها 3 مليارات تُفعّل لكل رمز. تحتوي تهيئته على 28 طبقة و20 رأس استعلام وأربعة رؤوس للمفتاح/القيمة. ويضم 64 خبيرًا نصيًا يُختار منها ستة في الوقت نفسه وخبيرين مشتركين. يبلغ طول السياق 131,072 رمزًا. مدخلاته ومخرجاته نصية، ويحافظ اسم Thinking على إصدار مستقل، وليس إعدادًا يحوّل نموذج 21B-A3B العادي تلقائيًا إلى الإصدار نفسه.\n\nفي مهمة تحليلية صعبة، قدّم الشروط والأدلة والمعيار الذي يثبت صلاحية الإجابة. اطلب الناتج بصورة قابلة للتحقّق: اشتقاقًا رياضيًا أو مقارنة حالات أو مقترح تنفيذ أو تسلسل قرارات مع افتراضات صريحة. في البرمجة، أدرج المقطع المعني والسلوك المتوقع ومثال مدخل محدّدًا. يكون الاستدلال الأطول مفيدًا عندما تعتمد الإجابة على عدة خطوات مترابطة، لا على حقيقة قصيرة منفردة.\n\nتوثّق الشركة استدعاء الدوال عبر أداة موصوفة ومخطط لوسائطها. يدعم ذلك مهام تحتاج إلى معلومات أو إجراءات يوفّرها التطبيق. عرّف ما تقدّمه كل دالة ومدخلاتها المتوقعة وكيف ستُستخدم النتيجة المرتجعة. وسائط الدالة التي يقترحها النموذج ونتيجة التنفيذ التي ينتجها التطبيق جزآن منفصلان من هذا المسار. توسّع الأدوات المتصلة المعلومات المتاحة للمهمة؛ ولا تمنح النموذج وصولًا مستقلًا إلى الأنظمة الخارجية.\n\nفي مهمة Ailoot API، اختر مخرجًا نهائيًا واحدًا وحدّد بنيته. يمكن لناتج استدلال أن يفصل الاستنتاج والحسابات الداعمة والافتراضات والأسئلة المتبقية. ويمكن لناتج برمجي أن يفصل التغيير المقترح عن مبرراته والفحوص اللازمة للتحقّق منه. اجمع مواد المهمة حتى يخدم السياق الممتد مسألة متماسكة بدل خلفيات غير مترابطة.\n\nتنشر Baidu هذا الإصدار بأوزان على نمط Transformer وتقدّم أمثلة لتوليد النص واستدعاء الدوال. الإصدار متاح بموجب Apache 2.0. الزيادة المقصودة في طول التفكير سمة خاصة بهذا الإصدار، ولا تذكر بطاقة النموذج حدًا منفصلًا للحد الأقصى لرموز الإخراج. أبقِ نموذج Thinking هذا مستقلًا عن الإصدار النصي العادي وفرع VL عند اختيار إمكانات الشركة اللازمة للمهمة.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "مثال تقني باللغة الإنجليزية
Resolve a precedence constraint\n\nThree maintenance jobs A, B and C share one machine and last 2, 3 and 1 hours. B must follow A; C must finish by hour 3. Work starts at hour 0 with no interruptions. Find the feasible order with the earliest finish, give start and end times, and explain why other orders fail the constraints.A schedule table, the finish time and a short elimination of infeasible orders.Check each duration, the A-before-B constraint and the deadline for C directly against the table.baidu/ernie-4.5-21b-a3b-thinkingيستخدم إصدار Thinking المنفصل من ERNIE 4.5 لدى Baidu استدلالًا أطول لمهام المنطق والرياضيات والعلوم والشيفرة شديدة التعقيد. ويجمع بنية خليط خبراء بحجم 21B/3B، وسياقًا بطول 131,072 رمزًا، ودعمًا لاستدعاء الدوال.
يغطي هذا الوصف قدرات النموذج. وترد أدناه المدخلات والمخرجات والخيارات المتاحة في Ailoot للطريقة المحددة.
ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking هو إصدار الاستدلال النصي الذي أطلقته Baidu بصورة مستقلة من نموذج 21B-A3B. يوسّع تطويره قدرة التفكير للنموذج الأصلي، مع التركيز على الاستدلال المنطقي والرياضيات والأسئلة العلمية والبرمجة وتوليد النص. ويضيف أيضًا إمكانات استخدام الأدوات وفهم السياق الطويل. وتوصي الشركة تحديدًا بإصدار التفكير الأطول لمهام الاستدلال شديدة التعقيد.
النموذج مزيج خبراء مدرَّب لاحقًا يضم 21 مليار معلمة إجمالًا، منها 3 مليارات تُفعّل لكل رمز. تحتوي تهيئته على 28 طبقة و20 رأس استعلام وأربعة رؤوس للمفتاح/القيمة. ويضم 64 خبيرًا نصيًا يُختار منها ستة في الوقت نفسه وخبيرين مشتركين. يبلغ طول السياق 131,072 رمزًا. مدخلاته ومخرجاته نصية، ويحافظ اسم Thinking على إصدار مستقل، وليس إعدادًا يحوّل نموذج 21B-A3B العادي تلقائيًا إلى الإصدار نفسه.
في مهمة تحليلية صعبة، قدّم الشروط والأدلة والمعيار الذي يثبت صلاحية الإجابة. اطلب الناتج بصورة قابلة للتحقّق: اشتقاقًا رياضيًا أو مقارنة حالات أو مقترح تنفيذ أو تسلسل قرارات مع افتراضات صريحة. في البرمجة، أدرج المقطع المعني والسلوك المتوقع ومثال مدخل محدّدًا. يكون الاستدلال الأطول مفيدًا عندما تعتمد الإجابة على عدة خطوات مترابطة، لا على حقيقة قصيرة منفردة.
توثّق الشركة استدعاء الدوال عبر أداة موصوفة ومخطط لوسائطها. يدعم ذلك مهام تحتاج إلى معلومات أو إجراءات يوفّرها التطبيق. عرّف ما تقدّمه كل دالة ومدخلاتها المتوقعة وكيف ستُستخدم النتيجة المرتجعة. وسائط الدالة التي يقترحها النموذج ونتيجة التنفيذ التي ينتجها التطبيق جزآن منفصلان من هذا المسار. توسّع الأدوات المتصلة المعلومات المتاحة للمهمة؛ ولا تمنح النموذج وصولًا مستقلًا إلى الأنظمة الخارجية.
في مهمة Ailoot API، اختر مخرجًا نهائيًا واحدًا وحدّد بنيته. يمكن لناتج استدلال أن يفصل الاستنتاج والحسابات الداعمة والافتراضات والأسئلة المتبقية. ويمكن لناتج برمجي أن يفصل التغيير المقترح عن مبرراته والفحوص اللازمة للتحقّق منه. اجمع مواد المهمة حتى يخدم السياق الممتد مسألة متماسكة بدل خلفيات غير مترابطة.
تنشر Baidu هذا الإصدار بأوزان على نمط Transformer وتقدّم أمثلة لتوليد النص واستدعاء الدوال. الإصدار متاح بموجب Apache 2.0. الزيادة المقصودة في طول التفكير سمة خاصة بهذا الإصدار، ولا تذكر بطاقة النموذج حدًا منفصلًا للحد الأقصى لرموز الإخراج. أبقِ نموذج Thinking هذا مستقلًا عن الإصدار النصي العادي وفرع VL عند اختيار إمكانات الشركة اللازمة للمهمة.
POST /v1/chat/completionstexttext| الحقل | النوع | المتطلب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية |
|---|---|---|---|---|
الحقلmodel | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود baidu/ernie-4.5-21b-a3b-thinking | 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.
| الإعدادات | جدول التعرفة | الرسوم |
|---|---|---|
| الإعداداتالتعرفات الأساسية للرموز | جدول التعرفةالتعرفة الأساسية | الرسوم الإدخال · رموز الإدخال $0.000144 / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج $0.000572 / 1K من الرموز الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت $0 / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت $0 / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت، 1 ساعة — / 1K من الرموز |
تحجز Ailoot مبلغًا تقديريًا قبل الطلب. وبعد ظهور النتيجة، تُسوّي الرسوم النهائية بناءً على الاستخدام المقاس. وتستخدم تسوية البث سجل الاستخدام النهائي. كيفية عمل حجز المبلغ وتسوية الرسوم →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "baidu/ernie-4.5-21b-a3b-thinking", "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='baidu/ernie-4.5-21b-a3b-thinking',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='baidu/ernie-4.5-21b-a3b-thinking',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 baidu/ernie-4.5-21b-a3b-thinking
استخدم مسارات الطرائق المعروضة أعلاه.
baidu/ernie-4.5-21b-a3b-thinkingيستخدم إصدار Thinking المنفصل من ERNIE 4.5 لدى Baidu استدلالًا أطول لمهام المنطق والرياضيات والعلوم والشيفرة شديدة التعقيد. ويجمع بنية خليط خبراء بحجم 21B/3B، وسياقًا بطول 131,072 رمزًا، ودعمًا لاستدعاء الدوال.
يغطي هذا الوصف قدرات النموذج. وترد أدناه المدخلات والمخرجات والخيارات المتاحة في Ailoot للطريقة المحددة.
ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking هو إصدار الاستدلال النصي الذي أطلقته Baidu بصورة مستقلة من نموذج 21B-A3B. يوسّع تطويره قدرة التفكير للنموذج الأصلي، مع التركيز على الاستدلال المنطقي والرياضيات والأسئلة العلمية والبرمجة وتوليد النص. ويضيف أيضًا إمكانات استخدام الأدوات وفهم السياق الطويل. وتوصي الشركة تحديدًا بإصدار التفكير الأطول لمهام الاستدلال شديدة التعقيد.
النموذج مزيج خبراء مدرَّب لاحقًا يضم 21 مليار معلمة إجمالًا، منها 3 مليارات تُفعّل لكل رمز. تحتوي تهيئته على 28 طبقة و20 رأس استعلام وأربعة رؤوس للمفتاح/القيمة. ويضم 64 خبيرًا نصيًا يُختار منها ستة في الوقت نفسه وخبيرين مشتركين. يبلغ طول السياق 131,072 رمزًا. مدخلاته ومخرجاته نصية، ويحافظ اسم Thinking على إصدار مستقل، وليس إعدادًا يحوّل نموذج 21B-A3B العادي تلقائيًا إلى الإصدار نفسه.
في مهمة تحليلية صعبة، قدّم الشروط والأدلة والمعيار الذي يثبت صلاحية الإجابة. اطلب الناتج بصورة قابلة للتحقّق: اشتقاقًا رياضيًا أو مقارنة حالات أو مقترح تنفيذ أو تسلسل قرارات مع افتراضات صريحة. في البرمجة، أدرج المقطع المعني والسلوك المتوقع ومثال مدخل محدّدًا. يكون الاستدلال الأطول مفيدًا عندما تعتمد الإجابة على عدة خطوات مترابطة، لا على حقيقة قصيرة منفردة.
توثّق الشركة استدعاء الدوال عبر أداة موصوفة ومخطط لوسائطها. يدعم ذلك مهام تحتاج إلى معلومات أو إجراءات يوفّرها التطبيق. عرّف ما تقدّمه كل دالة ومدخلاتها المتوقعة وكيف ستُستخدم النتيجة المرتجعة. وسائط الدالة التي يقترحها النموذج ونتيجة التنفيذ التي ينتجها التطبيق جزآن منفصلان من هذا المسار. توسّع الأدوات المتصلة المعلومات المتاحة للمهمة؛ ولا تمنح النموذج وصولًا مستقلًا إلى الأنظمة الخارجية.
في مهمة Ailoot API، اختر مخرجًا نهائيًا واحدًا وحدّد بنيته. يمكن لناتج استدلال أن يفصل الاستنتاج والحسابات الداعمة والافتراضات والأسئلة المتبقية. ويمكن لناتج برمجي أن يفصل التغيير المقترح عن مبرراته والفحوص اللازمة للتحقّق منه. اجمع مواد المهمة حتى يخدم السياق الممتد مسألة متماسكة بدل خلفيات غير مترابطة.
تنشر Baidu هذا الإصدار بأوزان على نمط Transformer وتقدّم أمثلة لتوليد النص واستدعاء الدوال. الإصدار متاح بموجب Apache 2.0. الزيادة المقصودة في طول التفكير سمة خاصة بهذا الإصدار، ولا تذكر بطاقة النموذج حدًا منفصلًا للحد الأقصى لرموز الإخراج. أبقِ نموذج Thinking هذا مستقلًا عن الإصدار النصي العادي وفرع VL عند اختيار إمكانات الشركة اللازمة للمهمة.
POST /v1/messagestextjson, sse| الحقل | النوع | المتطلب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية |
|---|---|---|---|---|
الحقلmodel | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود baidu/ernie-4.5-21b-a3b-thinking | 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.
| الإعدادات | جدول التعرفة | الرسوم |
|---|---|---|
| الإعداداتالتعرفات الأساسية للرموز | جدول التعرفةالتعرفة الأساسية | الرسوم الإدخال · رموز الإدخال $0.000144 / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج $0.000572 / 1K من الرموز الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت $0 / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت $0 / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت، 1 ساعة — / 1K من الرموز |
تحجز Ailoot مبلغًا تقديريًا قبل الطلب. وبعد ظهور النتيجة، تُسوّي الرسوم النهائية بناءً على الاستخدام المقاس. وتستخدم تسوية البث سجل الاستخدام النهائي. كيفية عمل حجز المبلغ وتسوية الرسوم →
{\n "model": "baidu/ernie-4.5-21b-a3b-thinking",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'baidu/ernie-4.5-21b-a3b-thinking', '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': 'baidu/ernie-4.5-21b-a3b-thinking', '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 baidu/ernie-4.5-21b-a3b-thinking
استخدم مسارات الطرائق المعروضة أعلاه.
مثال تقني باللغة الإنجليزية
Resolve a precedence constraint\n\nThree maintenance jobs A, B and C share one machine and last 2, 3 and 1 hours. B must follow A; C must finish by hour 3. Work starts at hour 0 with no interruptions. Find the feasible order with the earliest finish, give start and end times, and explain why other orders fail the constraints.A schedule table, the finish time and a short elimination of infeasible orders.Check each duration, the A-before-B constraint and the deadline for C directly against the table.