ERNIE 4.5 300B-A47B هو نموذج Baidu النصي الكبير في عائلة ERNIE 4.5. يحتوي تصميمه من مزيج الخبراء على 300 مليار معلمة إجمالًا ويُفعّل 47 مليارًا لكل رمز. تذكر تهيئة النموذج المنشورة طول سياق يبلغ 131,072 رمزًا. يتلقى نصًا ويولّد نصًا، ويدعم محادثة أو شرحًا أو مستندًا جديدًا بحسب السؤال والمادة المقدّمين.
أبرز خصائص ERNIE 4.5. تصف Baidu تدريبًا مشتركًا للمعلومات اللغوية والمرئية عبر العائلة، مع توجيه يتيح للوسائط المختلفة مشاركة بعض المعلمات مع الاحتفاظ بمعالجة مخصصة. يركّز المتغيّر النصي على فهم اللغة العام وتوليدها. ويشمل تطوير العائلة أيضًا بنية تحتية كفؤة للتدريب والاستدلال، وتدريبًا لاحقًا بأمثلة خاضعة للإشراف وتحسين قائم على التفضيلات. تشرح هذه الخيارات خلفية النموذج؛ ولا تحوّل طلبًا نصيًا إلى مدخل صور.
تهيئة النموذج. يضم النموذج النصي المنشور 54 طبقة و64 رأس انتباه للاستعلام و8 رؤوس للمفتاح/القيمة. وتسرد تهيئة خبرائه النصيين 64 خبيرًا، تُفعّل منها 8 في الوقت نفسه. لإعداد المدخلات عمليًا، استخدم السياق للاحتفاظ بالمقاطع اللازمة للمهمة مع عناوينها وعلاقاتها. تتقاسم المحادثة والإجابة المولّدة ميزانية السياق المتاحة، لذا اختر المادة ذات الصلة وحدّد طول الناتج بدل معاملة النافذة كلها مساحةً للإجابة.
يبدأ الطلب بسؤال أو تعليمة. لتحليل مستند، قدّم أقسامًا مسمّاة واطلب استنتاجًا مع القسم الداعم لكل نقطة. للكتابة، قدّم الجمهور والحقائق المصدرية والبنية المطلوبة. يمكنك طلب شرح خدمة أو ملخص متطلبات أو مقارنة إجراءين داخليين. أدرج القواعد التي تحكم الحالات الملتبسة، واطلب ملاحظة بالمعلومات المفقودة حين لا يبرّر المصدر إجابة جازمة.
إجابات مستندة إلى مراجع. تنشر الشركة أمثلة موجّهات بالصينية والإنجليزية لمسار يقدّم الوقت الحالي ومقالات مرجعية وسؤالًا. يُطلب من النموذج تقييم صلة المراجع وحداثتها، وتفضيل المواد الموثوقة، والتصريح بعدم كفاية الأدلة. لتطبيق هذا النمط، سمِّ كل مرجع مقدّم واحتفظ بوقت نشره حيث يتوفر وافصل محتواه عن السؤال. النتيجة المتوقعة إجابة مبنية على تلك المقاطع، وليست افتراضًا بأن خطوة استرجاع قد حدثت بالفعل.
إرشادات التوليد. توصي بطاقة Baidu بدرجة حرارة 0.8 وtop-p بقيمة 0.8 في أمثلتها المنشورة. تعامل معهما كإرشادات الشركة عند ضبط إعداد توليد متوافق، ثم قيّم الناتج وفق متطلبات المهمة. تشير إصدارات PT وPaddle إلى صيغ أوزان مختلفة؛ ويظل الإصدار النصي المسمّى مستقلًا عن نموذج اللغة والرؤية VL وعن نقطة تدريب Base. ينبغي أن تتحقق المراجعة العملية من الادعاءات الواقعية المهمة والتفاصيل العددية واكتمال الأقسام المطلوبة بمقارنتها بالمادة المقدّمة.
", "aboutText": "ERNIE 4.5 300B-A47B هو نموذج Baidu النصي الكبير في عائلة ERNIE 4.5. يحتوي تصميمه من مزيج الخبراء على 300 مليار معلمة إجمالًا ويُفعّل 47 مليارًا لكل رمز. تذكر تهيئة النموذج المنشورة طول سياق يبلغ 131,072 رمزًا. يتلقى نصًا ويولّد نصًا، ويدعم محادثة أو شرحًا أو مستندًا جديدًا بحسب السؤال والمادة المقدّمين.\n\nأبرز خصائص ERNIE 4.5. تصف Baidu تدريبًا مشتركًا للمعلومات اللغوية والمرئية عبر العائلة، مع توجيه يتيح للوسائط المختلفة مشاركة بعض المعلمات مع الاحتفاظ بمعالجة مخصصة. يركّز المتغيّر النصي على فهم اللغة العام وتوليدها. ويشمل تطوير العائلة أيضًا بنية تحتية كفؤة للتدريب والاستدلال، وتدريبًا لاحقًا بأمثلة خاضعة للإشراف وتحسين قائم على التفضيلات. تشرح هذه الخيارات خلفية النموذج؛ ولا تحوّل طلبًا نصيًا إلى مدخل صور.\n\nتهيئة النموذج. يضم النموذج النصي المنشور 54 طبقة و64 رأس انتباه للاستعلام و8 رؤوس للمفتاح/القيمة. وتسرد تهيئة خبرائه النصيين 64 خبيرًا، تُفعّل منها 8 في الوقت نفسه. لإعداد المدخلات عمليًا، استخدم السياق للاحتفاظ بالمقاطع اللازمة للمهمة مع عناوينها وعلاقاتها. تتقاسم المحادثة والإجابة المولّدة ميزانية السياق المتاحة، لذا اختر المادة ذات الصلة وحدّد طول الناتج بدل معاملة النافذة كلها مساحةً للإجابة.\n\nيبدأ الطلب بسؤال أو تعليمة. لتحليل مستند، قدّم أقسامًا مسمّاة واطلب استنتاجًا مع القسم الداعم لكل نقطة. للكتابة، قدّم الجمهور والحقائق المصدرية والبنية المطلوبة. يمكنك طلب شرح خدمة أو ملخص متطلبات أو مقارنة إجراءين داخليين. أدرج القواعد التي تحكم الحالات الملتبسة، واطلب ملاحظة بالمعلومات المفقودة حين لا يبرّر المصدر إجابة جازمة.\n\nإجابات مستندة إلى مراجع. تنشر الشركة أمثلة موجّهات بالصينية والإنجليزية لمسار يقدّم الوقت الحالي ومقالات مرجعية وسؤالًا. يُطلب من النموذج تقييم صلة المراجع وحداثتها، وتفضيل المواد الموثوقة، والتصريح بعدم كفاية الأدلة. لتطبيق هذا النمط، سمِّ كل مرجع مقدّم واحتفظ بوقت نشره حيث يتوفر وافصل محتواه عن السؤال. النتيجة المتوقعة إجابة مبنية على تلك المقاطع، وليست افتراضًا بأن خطوة استرجاع قد حدثت بالفعل.\n\nإرشادات التوليد. توصي بطاقة Baidu بدرجة حرارة 0.8 وtop-p بقيمة 0.8 في أمثلتها المنشورة. تعامل معهما كإرشادات الشركة عند ضبط إعداد توليد متوافق، ثم قيّم الناتج وفق متطلبات المهمة. تشير إصدارات PT وPaddle إلى صيغ أوزان مختلفة؛ ويظل الإصدار النصي المسمّى مستقلًا عن نموذج اللغة والرؤية VL وعن نقطة تدريب Base. ينبغي أن تتحقق المراجعة العملية من الادعاءات الواقعية المهمة والتفاصيل العددية واكتمال الأقسام المطلوبة بمقارنتها بالمادة المقدّمة.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "مثال تقني باللغة الإنجليزية
Resolve conflicting reference passages\n\nAnswer the question using these references only. R1, old handbook: Trial accounts retain exports for 7 days. R2, current handbook: Trial exports are retained for 14 days; paid-account exports for 90 days. Question: How long can a trial customer retrieve an export? Cite the relevant reference and explain why the other passage differs.A short answer with the retention period, reference identifier and a sentence describing the documented version conflict.Check that the answer uses the current trial rule and does not substitute the paid-account period.baidu/ERNIE-4.5-300B-A47BERNIE 4.5 300B-A47B هو نموذج Baidu النصي من مزيج الخبراء، ويضم 300 مليار معلمة إجمالًا و47 مليار معلمة نشطة لكل رمز وسياقًا منشورًا بطول 131,072 رمزًا. يدعم فهم اللغة وتوليدها، بما يشمل إجابات مستندة إلى المقاطع المرجعية التي تقدّمها.
يغطي هذا الوصف قدرات النموذج. وترد أدناه المدخلات والمخرجات والخيارات المتاحة في Ailoot للطريقة المحددة.
ERNIE 4.5 300B-A47B هو نموذج Baidu النصي الكبير في عائلة ERNIE 4.5. يحتوي تصميمه من مزيج الخبراء على 300 مليار معلمة إجمالًا ويُفعّل 47 مليارًا لكل رمز. تذكر تهيئة النموذج المنشورة طول سياق يبلغ 131,072 رمزًا. يتلقى نصًا ويولّد نصًا، ويدعم محادثة أو شرحًا أو مستندًا جديدًا بحسب السؤال والمادة المقدّمين.
أبرز خصائص ERNIE 4.5. تصف Baidu تدريبًا مشتركًا للمعلومات اللغوية والمرئية عبر العائلة، مع توجيه يتيح للوسائط المختلفة مشاركة بعض المعلمات مع الاحتفاظ بمعالجة مخصصة. يركّز المتغيّر النصي على فهم اللغة العام وتوليدها. ويشمل تطوير العائلة أيضًا بنية تحتية كفؤة للتدريب والاستدلال، وتدريبًا لاحقًا بأمثلة خاضعة للإشراف وتحسين قائم على التفضيلات. تشرح هذه الخيارات خلفية النموذج؛ ولا تحوّل طلبًا نصيًا إلى مدخل صور.
تهيئة النموذج. يضم النموذج النصي المنشور 54 طبقة و64 رأس انتباه للاستعلام و8 رؤوس للمفتاح/القيمة. وتسرد تهيئة خبرائه النصيين 64 خبيرًا، تُفعّل منها 8 في الوقت نفسه. لإعداد المدخلات عمليًا، استخدم السياق للاحتفاظ بالمقاطع اللازمة للمهمة مع عناوينها وعلاقاتها. تتقاسم المحادثة والإجابة المولّدة ميزانية السياق المتاحة، لذا اختر المادة ذات الصلة وحدّد طول الناتج بدل معاملة النافذة كلها مساحةً للإجابة.
يبدأ الطلب بسؤال أو تعليمة. لتحليل مستند، قدّم أقسامًا مسمّاة واطلب استنتاجًا مع القسم الداعم لكل نقطة. للكتابة، قدّم الجمهور والحقائق المصدرية والبنية المطلوبة. يمكنك طلب شرح خدمة أو ملخص متطلبات أو مقارنة إجراءين داخليين. أدرج القواعد التي تحكم الحالات الملتبسة، واطلب ملاحظة بالمعلومات المفقودة حين لا يبرّر المصدر إجابة جازمة.
إجابات مستندة إلى مراجع. تنشر الشركة أمثلة موجّهات بالصينية والإنجليزية لمسار يقدّم الوقت الحالي ومقالات مرجعية وسؤالًا. يُطلب من النموذج تقييم صلة المراجع وحداثتها، وتفضيل المواد الموثوقة، والتصريح بعدم كفاية الأدلة. لتطبيق هذا النمط، سمِّ كل مرجع مقدّم واحتفظ بوقت نشره حيث يتوفر وافصل محتواه عن السؤال. النتيجة المتوقعة إجابة مبنية على تلك المقاطع، وليست افتراضًا بأن خطوة استرجاع قد حدثت بالفعل.
إرشادات التوليد. توصي بطاقة Baidu بدرجة حرارة 0.8 وtop-p بقيمة 0.8 في أمثلتها المنشورة. تعامل معهما كإرشادات الشركة عند ضبط إعداد توليد متوافق، ثم قيّم الناتج وفق متطلبات المهمة. تشير إصدارات PT وPaddle إلى صيغ أوزان مختلفة؛ ويظل الإصدار النصي المسمّى مستقلًا عن نموذج اللغة والرؤية VL وعن نقطة تدريب Base. ينبغي أن تتحقق المراجعة العملية من الادعاءات الواقعية المهمة والتفاصيل العددية واكتمال الأقسام المطلوبة بمقارنتها بالمادة المقدّمة.
POST /v1/chat/completionstexttext| الحقل | النوع | المتطلب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية |
|---|---|---|---|---|
الحقلmodel | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود baidu/ERNIE-4.5-300B-A47B | 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 $0.0006 / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج $0.00228 / 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-4.5-300B-A47B", "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-4.5-300B-A47B',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-4.5-300B-A47B',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-4.5-300B-A47B
استخدم مسارات الطرائق المعروضة أعلاه.
baidu/ERNIE-4.5-300B-A47BERNIE 4.5 300B-A47B هو نموذج Baidu النصي من مزيج الخبراء، ويضم 300 مليار معلمة إجمالًا و47 مليار معلمة نشطة لكل رمز وسياقًا منشورًا بطول 131,072 رمزًا. يدعم فهم اللغة وتوليدها، بما يشمل إجابات مستندة إلى المقاطع المرجعية التي تقدّمها.
يغطي هذا الوصف قدرات النموذج. وترد أدناه المدخلات والمخرجات والخيارات المتاحة في Ailoot للطريقة المحددة.
ERNIE 4.5 300B-A47B هو نموذج Baidu النصي الكبير في عائلة ERNIE 4.5. يحتوي تصميمه من مزيج الخبراء على 300 مليار معلمة إجمالًا ويُفعّل 47 مليارًا لكل رمز. تذكر تهيئة النموذج المنشورة طول سياق يبلغ 131,072 رمزًا. يتلقى نصًا ويولّد نصًا، ويدعم محادثة أو شرحًا أو مستندًا جديدًا بحسب السؤال والمادة المقدّمين.
أبرز خصائص ERNIE 4.5. تصف Baidu تدريبًا مشتركًا للمعلومات اللغوية والمرئية عبر العائلة، مع توجيه يتيح للوسائط المختلفة مشاركة بعض المعلمات مع الاحتفاظ بمعالجة مخصصة. يركّز المتغيّر النصي على فهم اللغة العام وتوليدها. ويشمل تطوير العائلة أيضًا بنية تحتية كفؤة للتدريب والاستدلال، وتدريبًا لاحقًا بأمثلة خاضعة للإشراف وتحسين قائم على التفضيلات. تشرح هذه الخيارات خلفية النموذج؛ ولا تحوّل طلبًا نصيًا إلى مدخل صور.
تهيئة النموذج. يضم النموذج النصي المنشور 54 طبقة و64 رأس انتباه للاستعلام و8 رؤوس للمفتاح/القيمة. وتسرد تهيئة خبرائه النصيين 64 خبيرًا، تُفعّل منها 8 في الوقت نفسه. لإعداد المدخلات عمليًا، استخدم السياق للاحتفاظ بالمقاطع اللازمة للمهمة مع عناوينها وعلاقاتها. تتقاسم المحادثة والإجابة المولّدة ميزانية السياق المتاحة، لذا اختر المادة ذات الصلة وحدّد طول الناتج بدل معاملة النافذة كلها مساحةً للإجابة.
يبدأ الطلب بسؤال أو تعليمة. لتحليل مستند، قدّم أقسامًا مسمّاة واطلب استنتاجًا مع القسم الداعم لكل نقطة. للكتابة، قدّم الجمهور والحقائق المصدرية والبنية المطلوبة. يمكنك طلب شرح خدمة أو ملخص متطلبات أو مقارنة إجراءين داخليين. أدرج القواعد التي تحكم الحالات الملتبسة، واطلب ملاحظة بالمعلومات المفقودة حين لا يبرّر المصدر إجابة جازمة.
إجابات مستندة إلى مراجع. تنشر الشركة أمثلة موجّهات بالصينية والإنجليزية لمسار يقدّم الوقت الحالي ومقالات مرجعية وسؤالًا. يُطلب من النموذج تقييم صلة المراجع وحداثتها، وتفضيل المواد الموثوقة، والتصريح بعدم كفاية الأدلة. لتطبيق هذا النمط، سمِّ كل مرجع مقدّم واحتفظ بوقت نشره حيث يتوفر وافصل محتواه عن السؤال. النتيجة المتوقعة إجابة مبنية على تلك المقاطع، وليست افتراضًا بأن خطوة استرجاع قد حدثت بالفعل.
إرشادات التوليد. توصي بطاقة Baidu بدرجة حرارة 0.8 وtop-p بقيمة 0.8 في أمثلتها المنشورة. تعامل معهما كإرشادات الشركة عند ضبط إعداد توليد متوافق، ثم قيّم الناتج وفق متطلبات المهمة. تشير إصدارات PT وPaddle إلى صيغ أوزان مختلفة؛ ويظل الإصدار النصي المسمّى مستقلًا عن نموذج اللغة والرؤية VL وعن نقطة تدريب Base. ينبغي أن تتحقق المراجعة العملية من الادعاءات الواقعية المهمة والتفاصيل العددية واكتمال الأقسام المطلوبة بمقارنتها بالمادة المقدّمة.
POST /v1/messagestextjson, sse| الحقل | النوع | المتطلب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية |
|---|---|---|---|---|
الحقلmodel | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود baidu/ERNIE-4.5-300B-A47B | 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 $0.0006 / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج $0.00228 / 1K من الرموز الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت $0 / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت $0 / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت، 1 ساعة — / 1K من الرموز |
تحجز Ailoot مبلغًا تقديريًا قبل الطلب. وبعد ظهور النتيجة، تُسوّي الرسوم النهائية بناءً على الاستخدام المقاس. وتستخدم تسوية البث سجل الاستخدام النهائي. كيفية عمل حجز المبلغ وتسوية الرسوم →
{\n "model": "baidu/ERNIE-4.5-300B-A47B",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-4.5-300B-A47B', '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-4.5-300B-A47B', '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-4.5-300B-A47B
استخدم مسارات الطرائق المعروضة أعلاه.
مثال تقني باللغة الإنجليزية
Resolve conflicting reference passages\n\nAnswer the question using these references only. R1, old handbook: Trial accounts retain exports for 7 days. R2, current handbook: Trial exports are retained for 14 days; paid-account exports for 90 days. Question: How long can a trial customer retrieve an export? Cite the relevant reference and explain why the other passage differs.A short answer with the retention period, reference identifier and a sentence describing the documented version conflict.Check that the answer uses the current trial rule and does not substitute the paid-account period.