Granite 4.0 H Micro هو نموذج IBM طويل السياق لاتباع التعليمات، ذو ٣ مليارات معامل والمضبوط دقيقًا انطلاقًا من Granite 4.0 H Micro Base. إنه إصدار Micro الكثيف الهجين، الذي يجمع Mamba-2 والانتباه، وليس Micro القائم على المحوّل الخالص أو نسخ مزيج الخبراء الأكبر. يقبل النموذج تعليمات نصية وسياقًا ويعيد نصًا، ما يجعله لبنة مدمجة للمساعدين المؤسسيين وخطوات محددة داخل مهمة وكيل.
يسرد جدول بنية المنتج أربع طبقات انتباه وستًا وثلاثين طبقة Mamba-2، بطول تسلسل 128K. يستخدم نموذج التعليمات ضبطًا دقيقًا خاضعًا للإشراف ومواءمة بالتعلم المعزز ودمج نماذج. تتضمن مادة تدريبه بيانات تعليمات بتراخيص متساهلة وبيانات اصطناعية وأمثلة منتقاة بشريًا. البنية الهجينة خاصية للإصدار؛ وينبغي ألا تُستبدل بمواصفات معاملات أو خبراء نشطين لنموذج Granite آخر.
يذكر المطوّر اثنتي عشرة لغة مدعومة ومهام تشمل التلخيص والتصنيف والاستخراج والإجابة عن الأسئلة والتوليد المعزز بالاسترجاع والبرمجة واستدعاءات الدوال. قدّم المقطع المصدري الفعلي وصِف العملية المطلوبة. للاستخراج، عرّف الحقول وكيفية تمثيل قيمة مفقودة. للتصنيف، قدّم معاني الفئات وحالة توضح حدًا مهمًا.
موجز توضيحي: «استخرج كل متطلب من هذا المقطع، واحتفظ بمعرّفه واقتبس الجملة التي تثبته». للتلخيص، حدد الجمهور والحقائق التي يجب أن تبقى. للترجمة، حدد الأسماء والمصطلحات التقنية التي ينبغي أن تحتفظ بتهجئتها الأصلية. يساعد تنسيق نهائي واضح نموذج تعليمات صغيرًا على إنتاج المخرج الذي يحتاجه التطبيق.
تعرض بطاقة Granite H Micro تعريفات أدوات بأسماء دوال وأوصاف ومخططات معاملات. يعيد النموذج اسم دالة ووسيطات JSON في تمثيله لاستدعاء الأدوات. ينفذ التطبيق المحيط العملية المختارة ويفحص الوسيطات ويعيد النتيجة. ينبغي لمهمة بحث عن قيمة الاحتفاظ بتلك الملاحظة كدليل تستخدمه الإجابة.
في مسار استرجاع، قدّم مادة المستندات ذات الصلة واطلب إجابة مستندة إليها. الوصول إلى المصادر من مسؤولية التطبيق؛ وتُولّد إجابة النموذج النصي من السياق الذي يتلقاه. أبقِ تسميات المستندات والوحدات ظاهرة حتى يمكن تتبع النتيجة إلى المدخلات.
يدعم النموذج المهام المتعلقة بالشيفرة والإكمال بملء الوسط. ينبغي أن يتضمن موجز البرمجة التنفيذ ذا الصلة والسلوك المرصود والسلوك المطلوب حفظه. لمهمة إكمال، حدد الشيفرة المحيطة والفجوة المطلوب ملؤها. اطلب مخرج الشيفرة الناتج وشرحًا مرتبطًا بالقيود، ثم افحص النتيجة في بيئة التطوير الفعلية.
يتضمن سياق 128K الطلب والمصدر والمحادثة والرد المولّد معًا؛ ولا تثبت البطاقة حدًا أقصى عامًا مستقلًا لطول الإجابة. يتضمن قالب المحادثة المرجعي تعليمات نظام افتراضية لردود مهنية ودقيقة وآمنة. تظل قائمة حقول مطلوبة أو مخرج شيفرة بحاجة إلى تعليمات مهمتها الصريحة.
تذكر IBM أن الأداء متعدد اللغات قد يختلف عن الإنجليزية لأن تدريب التعليمات إنجليزي في معظمه؛ وقد تساعد بضعة أمثلة مرتبطة بالمهمة. كما تقر بإمكان ردود غير دقيقة أو متحيزة. تحقق من القيم المستمدة من المصادر والشيفرة المولّدة مقابل المدخلات، وأعد الملاحظات الفعلية عندما تحتاج المهمة تصحيحًا. إخراج H Micro المفيد نتيجة نصية أو برمجية مركّزة تحافظ على هوية Micro الهجينة الدقيقة.
", "aboutText": "Granite 4.0 H Micro هو نموذج IBM طويل السياق لاتباع التعليمات، ذو ٣ مليارات معامل والمضبوط دقيقًا انطلاقًا من Granite 4.0 H Micro Base. إنه إصدار Micro الكثيف الهجين، الذي يجمع Mamba-2 والانتباه، وليس Micro القائم على المحوّل الخالص أو نسخ مزيج الخبراء الأكبر. يقبل النموذج تعليمات نصية وسياقًا ويعيد نصًا، ما يجعله لبنة مدمجة للمساعدين المؤسسيين وخطوات محددة داخل مهمة وكيل.\n\n### بنية النموذج والتدريب\n\nيسرد جدول بنية المنتج أربع طبقات انتباه وستًا وثلاثين طبقة Mamba-2، بطول تسلسل 128K. يستخدم نموذج التعليمات ضبطًا دقيقًا خاضعًا للإشراف ومواءمة بالتعلم المعزز ودمج نماذج. تتضمن مادة تدريبه بيانات تعليمات بتراخيص متساهلة وبيانات اصطناعية وأمثلة منتقاة بشريًا. البنية الهجينة خاصية للإصدار؛ وينبغي ألا تُستبدل بمواصفات معاملات أو خبراء نشطين لنموذج Granite آخر.\n\n### اللغة والمهام المركّزة\n\nيذكر المطوّر اثنتي عشرة لغة مدعومة ومهام تشمل التلخيص والتصنيف والاستخراج والإجابة عن الأسئلة والتوليد المعزز بالاسترجاع والبرمجة واستدعاءات الدوال. قدّم المقطع المصدري الفعلي وصِف العملية المطلوبة. للاستخراج، عرّف الحقول وكيفية تمثيل قيمة مفقودة. للتصنيف، قدّم معاني الفئات وحالة توضح حدًا مهمًا.\n\nموجز توضيحي: «استخرج كل متطلب من هذا المقطع، واحتفظ بمعرّفه واقتبس الجملة التي تثبته». للتلخيص، حدد الجمهور والحقائق التي يجب أن تبقى. للترجمة، حدد الأسماء والمصطلحات التقنية التي ينبغي أن تحتفظ بتهجئتها الأصلية. يساعد تنسيق نهائي واضح نموذج تعليمات صغيرًا على إنتاج المخرج الذي يحتاجه التطبيق.\n\n### الأدوات والإجابات المستندة إلى المصادر\n\nتعرض بطاقة Granite H Micro تعريفات أدوات بأسماء دوال وأوصاف ومخططات معاملات. يعيد النموذج اسم دالة ووسيطات JSON في تمثيله لاستدعاء الأدوات. ينفذ التطبيق المحيط العملية المختارة ويفحص الوسيطات ويعيد النتيجة. ينبغي لمهمة بحث عن قيمة الاحتفاظ بتلك الملاحظة كدليل تستخدمه الإجابة.\n\nفي مسار استرجاع، قدّم مادة المستندات ذات الصلة واطلب إجابة مستندة إليها. الوصول إلى المصادر من مسؤولية التطبيق؛ وتُولّد إجابة النموذج النصي من السياق الذي يتلقاه. أبقِ تسميات المستندات والوحدات ظاهرة حتى يمكن تتبع النتيجة إلى المدخلات.\n\n### البرمجة والإكمال\n\nيدعم النموذج المهام المتعلقة بالشيفرة والإكمال بملء الوسط. ينبغي أن يتضمن موجز البرمجة التنفيذ ذا الصلة والسلوك المرصود والسلوك المطلوب حفظه. لمهمة إكمال، حدد الشيفرة المحيطة والفجوة المطلوب ملؤها. اطلب مخرج الشيفرة الناتج وشرحًا مرتبطًا بالقيود، ثم افحص النتيجة في بيئة التطوير الفعلية.\n\n### السياق والقيود\n\nيتضمن سياق 128K الطلب والمصدر والمحادثة والرد المولّد معًا؛ ولا تثبت البطاقة حدًا أقصى عامًا مستقلًا لطول الإجابة. يتضمن قالب المحادثة المرجعي تعليمات نظام افتراضية لردود مهنية ودقيقة وآمنة. تظل قائمة حقول مطلوبة أو مخرج شيفرة بحاجة إلى تعليمات مهمتها الصريحة.\n\nتذكر IBM أن الأداء متعدد اللغات قد يختلف عن الإنجليزية لأن تدريب التعليمات إنجليزي في معظمه؛ وقد تساعد بضعة أمثلة مرتبطة بالمهمة. كما تقر بإمكان ردود غير دقيقة أو متحيزة. تحقق من القيم المستمدة من المصادر والشيفرة المولّدة مقابل المدخلات، وأعد الملاحظات الفعلية عندما تحتاج المهمة تصحيحًا. إخراج H Micro المفيد نتيجة نصية أو برمجية مركّزة تحافظ على هوية Micro الهجينة الدقيقة.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "مثال تقني باللغة الإنجليزية
Extract traceable requirements\n\nExtract requirements from this passage: '[R1] Export filenames must include the report ID. [R2] Reports with no rows must still include column headings. [R3] Files are encoded as UTF-8.' Return a table with requirement ID, implementation requirement and the exact supporting sentence. Keep each requirement separate and add no implementation details absent from the source.A three-row table retaining each ID, requirement and exact source sentence.Check every extracted requirement maps one-to-one to R1, R2 or R3 without added conditions.ibm-granite/granite-4.0-h-microGranite 4.0 H Micro هو نموذج IBM النصي الهجين Mamba-2/transformer ذو ٣ مليارات معامل للمهام المؤسسية المركّزة. يدعم سياقه 128K التلخيص والاستخراج والأسئلة والبرمجة واستدعاء الدوال، مع حوار متعدد اللغات وإكمال الشيفرة بملء الوسط.
يغطي هذا الوصف قدرات النموذج. وترد أدناه المدخلات والمخرجات والخيارات المتاحة في Ailoot للطريقة المحددة.
Granite 4.0 H Micro هو نموذج IBM طويل السياق لاتباع التعليمات، ذو ٣ مليارات معامل والمضبوط دقيقًا انطلاقًا من Granite 4.0 H Micro Base. إنه إصدار Micro الكثيف الهجين، الذي يجمع Mamba-2 والانتباه، وليس Micro القائم على المحوّل الخالص أو نسخ مزيج الخبراء الأكبر. يقبل النموذج تعليمات نصية وسياقًا ويعيد نصًا، ما يجعله لبنة مدمجة للمساعدين المؤسسيين وخطوات محددة داخل مهمة وكيل.
يسرد جدول بنية المنتج أربع طبقات انتباه وستًا وثلاثين طبقة Mamba-2، بطول تسلسل 128K. يستخدم نموذج التعليمات ضبطًا دقيقًا خاضعًا للإشراف ومواءمة بالتعلم المعزز ودمج نماذج. تتضمن مادة تدريبه بيانات تعليمات بتراخيص متساهلة وبيانات اصطناعية وأمثلة منتقاة بشريًا. البنية الهجينة خاصية للإصدار؛ وينبغي ألا تُستبدل بمواصفات معاملات أو خبراء نشطين لنموذج Granite آخر.
يذكر المطوّر اثنتي عشرة لغة مدعومة ومهام تشمل التلخيص والتصنيف والاستخراج والإجابة عن الأسئلة والتوليد المعزز بالاسترجاع والبرمجة واستدعاءات الدوال. قدّم المقطع المصدري الفعلي وصِف العملية المطلوبة. للاستخراج، عرّف الحقول وكيفية تمثيل قيمة مفقودة. للتصنيف، قدّم معاني الفئات وحالة توضح حدًا مهمًا.
موجز توضيحي: «استخرج كل متطلب من هذا المقطع، واحتفظ بمعرّفه واقتبس الجملة التي تثبته». للتلخيص، حدد الجمهور والحقائق التي يجب أن تبقى. للترجمة، حدد الأسماء والمصطلحات التقنية التي ينبغي أن تحتفظ بتهجئتها الأصلية. يساعد تنسيق نهائي واضح نموذج تعليمات صغيرًا على إنتاج المخرج الذي يحتاجه التطبيق.
تعرض بطاقة Granite H Micro تعريفات أدوات بأسماء دوال وأوصاف ومخططات معاملات. يعيد النموذج اسم دالة ووسيطات JSON في تمثيله لاستدعاء الأدوات. ينفذ التطبيق المحيط العملية المختارة ويفحص الوسيطات ويعيد النتيجة. ينبغي لمهمة بحث عن قيمة الاحتفاظ بتلك الملاحظة كدليل تستخدمه الإجابة.
في مسار استرجاع، قدّم مادة المستندات ذات الصلة واطلب إجابة مستندة إليها. الوصول إلى المصادر من مسؤولية التطبيق؛ وتُولّد إجابة النموذج النصي من السياق الذي يتلقاه. أبقِ تسميات المستندات والوحدات ظاهرة حتى يمكن تتبع النتيجة إلى المدخلات.
يدعم النموذج المهام المتعلقة بالشيفرة والإكمال بملء الوسط. ينبغي أن يتضمن موجز البرمجة التنفيذ ذا الصلة والسلوك المرصود والسلوك المطلوب حفظه. لمهمة إكمال، حدد الشيفرة المحيطة والفجوة المطلوب ملؤها. اطلب مخرج الشيفرة الناتج وشرحًا مرتبطًا بالقيود، ثم افحص النتيجة في بيئة التطوير الفعلية.
يتضمن سياق 128K الطلب والمصدر والمحادثة والرد المولّد معًا؛ ولا تثبت البطاقة حدًا أقصى عامًا مستقلًا لطول الإجابة. يتضمن قالب المحادثة المرجعي تعليمات نظام افتراضية لردود مهنية ودقيقة وآمنة. تظل قائمة حقول مطلوبة أو مخرج شيفرة بحاجة إلى تعليمات مهمتها الصريحة.
تذكر IBM أن الأداء متعدد اللغات قد يختلف عن الإنجليزية لأن تدريب التعليمات إنجليزي في معظمه؛ وقد تساعد بضعة أمثلة مرتبطة بالمهمة. كما تقر بإمكان ردود غير دقيقة أو متحيزة. تحقق من القيم المستمدة من المصادر والشيفرة المولّدة مقابل المدخلات، وأعد الملاحظات الفعلية عندما تحتاج المهمة تصحيحًا. إخراج H Micro المفيد نتيجة نصية أو برمجية مركّزة تحافظ على هوية Micro الهجينة الدقيقة.
POST /v1/chat/completionstexttext| الحقل | النوع | المتطلب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية |
|---|---|---|---|---|
الحقلmodel | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود ibm-granite/granite-4.0-h-micro | 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 $0.000034 / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج $0.000224 / 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 $0.000034 / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج $0.000224 / 1K من الرموز الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت — / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت — / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت، 1 ساعة — / 1K من الرموز |
تحجز Ailoot مبلغًا تقديريًا قبل الطلب. وبعد ظهور النتيجة، تُسوّي الرسوم النهائية بناءً على الاستخدام المقاس. وتستخدم تسوية البث سجل الاستخدام النهائي. كيفية عمل حجز المبلغ وتسوية الرسوم →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "ibm-granite/granite-4.0-h-micro", "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='ibm-granite/granite-4.0-h-micro',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='ibm-granite/granite-4.0-h-micro',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 ibm-granite/granite-4.0-h-micro
استخدم مسارات الطرائق المعروضة أعلاه.
ibm-granite/granite-4.0-h-microGranite 4.0 H Micro هو نموذج IBM النصي الهجين Mamba-2/transformer ذو ٣ مليارات معامل للمهام المؤسسية المركّزة. يدعم سياقه 128K التلخيص والاستخراج والأسئلة والبرمجة واستدعاء الدوال، مع حوار متعدد اللغات وإكمال الشيفرة بملء الوسط.
يغطي هذا الوصف قدرات النموذج. وترد أدناه المدخلات والمخرجات والخيارات المتاحة في Ailoot للطريقة المحددة.
Granite 4.0 H Micro هو نموذج IBM طويل السياق لاتباع التعليمات، ذو ٣ مليارات معامل والمضبوط دقيقًا انطلاقًا من Granite 4.0 H Micro Base. إنه إصدار Micro الكثيف الهجين، الذي يجمع Mamba-2 والانتباه، وليس Micro القائم على المحوّل الخالص أو نسخ مزيج الخبراء الأكبر. يقبل النموذج تعليمات نصية وسياقًا ويعيد نصًا، ما يجعله لبنة مدمجة للمساعدين المؤسسيين وخطوات محددة داخل مهمة وكيل.
يسرد جدول بنية المنتج أربع طبقات انتباه وستًا وثلاثين طبقة Mamba-2، بطول تسلسل 128K. يستخدم نموذج التعليمات ضبطًا دقيقًا خاضعًا للإشراف ومواءمة بالتعلم المعزز ودمج نماذج. تتضمن مادة تدريبه بيانات تعليمات بتراخيص متساهلة وبيانات اصطناعية وأمثلة منتقاة بشريًا. البنية الهجينة خاصية للإصدار؛ وينبغي ألا تُستبدل بمواصفات معاملات أو خبراء نشطين لنموذج Granite آخر.
يذكر المطوّر اثنتي عشرة لغة مدعومة ومهام تشمل التلخيص والتصنيف والاستخراج والإجابة عن الأسئلة والتوليد المعزز بالاسترجاع والبرمجة واستدعاءات الدوال. قدّم المقطع المصدري الفعلي وصِف العملية المطلوبة. للاستخراج، عرّف الحقول وكيفية تمثيل قيمة مفقودة. للتصنيف، قدّم معاني الفئات وحالة توضح حدًا مهمًا.
موجز توضيحي: «استخرج كل متطلب من هذا المقطع، واحتفظ بمعرّفه واقتبس الجملة التي تثبته». للتلخيص، حدد الجمهور والحقائق التي يجب أن تبقى. للترجمة، حدد الأسماء والمصطلحات التقنية التي ينبغي أن تحتفظ بتهجئتها الأصلية. يساعد تنسيق نهائي واضح نموذج تعليمات صغيرًا على إنتاج المخرج الذي يحتاجه التطبيق.
تعرض بطاقة Granite H Micro تعريفات أدوات بأسماء دوال وأوصاف ومخططات معاملات. يعيد النموذج اسم دالة ووسيطات JSON في تمثيله لاستدعاء الأدوات. ينفذ التطبيق المحيط العملية المختارة ويفحص الوسيطات ويعيد النتيجة. ينبغي لمهمة بحث عن قيمة الاحتفاظ بتلك الملاحظة كدليل تستخدمه الإجابة.
في مسار استرجاع، قدّم مادة المستندات ذات الصلة واطلب إجابة مستندة إليها. الوصول إلى المصادر من مسؤولية التطبيق؛ وتُولّد إجابة النموذج النصي من السياق الذي يتلقاه. أبقِ تسميات المستندات والوحدات ظاهرة حتى يمكن تتبع النتيجة إلى المدخلات.
يدعم النموذج المهام المتعلقة بالشيفرة والإكمال بملء الوسط. ينبغي أن يتضمن موجز البرمجة التنفيذ ذا الصلة والسلوك المرصود والسلوك المطلوب حفظه. لمهمة إكمال، حدد الشيفرة المحيطة والفجوة المطلوب ملؤها. اطلب مخرج الشيفرة الناتج وشرحًا مرتبطًا بالقيود، ثم افحص النتيجة في بيئة التطوير الفعلية.
يتضمن سياق 128K الطلب والمصدر والمحادثة والرد المولّد معًا؛ ولا تثبت البطاقة حدًا أقصى عامًا مستقلًا لطول الإجابة. يتضمن قالب المحادثة المرجعي تعليمات نظام افتراضية لردود مهنية ودقيقة وآمنة. تظل قائمة حقول مطلوبة أو مخرج شيفرة بحاجة إلى تعليمات مهمتها الصريحة.
تذكر IBM أن الأداء متعدد اللغات قد يختلف عن الإنجليزية لأن تدريب التعليمات إنجليزي في معظمه؛ وقد تساعد بضعة أمثلة مرتبطة بالمهمة. كما تقر بإمكان ردود غير دقيقة أو متحيزة. تحقق من القيم المستمدة من المصادر والشيفرة المولّدة مقابل المدخلات، وأعد الملاحظات الفعلية عندما تحتاج المهمة تصحيحًا. إخراج H Micro المفيد نتيجة نصية أو برمجية مركّزة تحافظ على هوية Micro الهجينة الدقيقة.
POST /v1/messagestextjson, sse| الحقل | النوع | المتطلب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية |
|---|---|---|---|---|
الحقلmodel | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود ibm-granite/granite-4.0-h-micro | 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 $0.000034 / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج $0.000224 / 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 $0.000034 / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج $0.000224 / 1K من الرموز الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت — / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت — / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت، 1 ساعة — / 1K من الرموز |
تحجز Ailoot مبلغًا تقديريًا قبل الطلب. وبعد ظهور النتيجة، تُسوّي الرسوم النهائية بناءً على الاستخدام المقاس. وتستخدم تسوية البث سجل الاستخدام النهائي. كيفية عمل حجز المبلغ وتسوية الرسوم →
{\n "model": "ibm-granite/granite-4.0-h-micro",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'ibm-granite/granite-4.0-h-micro', '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': 'ibm-granite/granite-4.0-h-micro', '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 ibm-granite/granite-4.0-h-micro
استخدم مسارات الطرائق المعروضة أعلاه.
مثال تقني باللغة الإنجليزية
Extract traceable requirements\n\nExtract requirements from this passage: '[R1] Export filenames must include the report ID. [R2] Reports with no rows must still include column headings. [R3] Files are encoded as UTF-8.' Return a table with requirement ID, implementation requirement and the exact supporting sentence. Keep each requirement separate and add no implementation details absent from the source.A three-row table retaining each ID, requirement and exact source sentence.Check every extracted requirement maps one-to-one to R1, R2 or R3 without added conditions.