Riva-Translate-4B-Instruct-v1.1 هو نموذج متخصص من NVIDIA للترجمة المكتوبة. يعمل بالجمل والمستندات: يقبل النص ويعيده باللغة المختارة. يناسب ذلك المترجمين والمسوقين والمطورين الذين يعدون مواد متعددة اللغات.
يوفر النموذج 12 لغة ونوعًا: الإنجليزية والألمانية والإسبانية الأوروبية واللاتينية الأمريكية والفرنسية والبرتغالية البرازيلية والروسية والصينية بالكتابة المبسطة والتقليدية واليابانية والكورية والعربية. يمكن تحديد نوع الإسبانية أو الصينية منفصلًا، وتمثل البرتغالية في هذا الإصدار النوع البرازيلي.
تتمحور اتجاهات الترجمة حول الإنجليزية: منها إلى اللغات المذكورة والعكس. يُوفر للنص الروسي ترجمة إلى الإنجليزية، وللإنجليزي إلى الروسية. النوع الإقليمي جزء من اختيار الاتجاه، لذا يفضل تحديده مع اللغة.
يُفصل اتجاه الترجمة والمادة نفسها في الطلب. تحدد رسالة النظام الزوج اللغوي، وتحمل رسالة المستخدم النص الأصلي. مثلًا تحدد en-ru الترجمة من الإنجليزية إلى الروسية، وru-en من الروسية إلى الإنجليزية. تتوفر en-es-es للإسبانية الأوروبية وen-es-us لللاتينية الأمريكية وen-pt-br للبرتغالية البرازيلية.
يمكن تقديم عدة أمثلة ترجمة ضمن الطلب. يدعم قالب الحوار تناوب نص المستخدم وإجابة الترجمة. يتيح ذلك عرض زوج النص الأصلي والمترجم قبل المادة التالية. توصي NVIDIA باستخدام قالب الترجمة الذي ضُبط عليه النموذج: يحدد اللغتين الأصلية والمستهدفة صراحةً.
يحتوي النموذج على نحو أربعة مليارات معلمة، وبُني كـTransformer بمفكّك ترميز. حُصل على النموذج الأساسي بالضغط والتقطير، ثم خضع لتدريب نصي إضافي والتعلم من الأمثلة والتحسين بالتفضيلات. السياق حتى 8K توكنات.
تعتمد الجودة على الموضوع وشروط المهمة وضوضاء النص الأصلي والسياق المتاح. قد تظهر أخطاء نحوية وعدم دقة في المعنى. قد يساعد توضيح الطلب على الحصول على ترجمة أنسب.
", "aboutText": "Riva-Translate-4B-Instruct-v1.1 هو نموذج متخصص من NVIDIA للترجمة المكتوبة. يعمل بالجمل والمستندات: يقبل النص ويعيده باللغة المختارة. يناسب ذلك المترجمين والمسوقين والمطورين الذين يعدون مواد متعددة اللغات.\n\n### اللغات والأنواع الإقليمية\n\nيوفر النموذج 12 لغة ونوعًا: الإنجليزية والألمانية والإسبانية الأوروبية واللاتينية الأمريكية والفرنسية والبرتغالية البرازيلية والروسية والصينية بالكتابة المبسطة والتقليدية واليابانية والكورية والعربية. يمكن تحديد نوع الإسبانية أو الصينية منفصلًا، وتمثل البرتغالية في هذا الإصدار النوع البرازيلي.\n\nتتمحور اتجاهات الترجمة حول الإنجليزية: منها إلى اللغات المذكورة والعكس. يُوفر للنص الروسي ترجمة إلى الإنجليزية، وللإنجليزي إلى الروسية. النوع الإقليمي جزء من اختيار الاتجاه، لذا يفضل تحديده مع اللغة.\n\n### صياغة طلب الترجمة\n\nيُفصل اتجاه الترجمة والمادة نفسها في الطلب. تحدد رسالة النظام الزوج اللغوي، وتحمل رسالة المستخدم النص الأصلي. مثلًا تحدد `en-ru` الترجمة من الإنجليزية إلى الروسية، و`ru-en` من الروسية إلى الإنجليزية. تتوفر `en-es-es` للإسبانية الأوروبية و`en-es-us` لللاتينية الأمريكية و`en-pt-br` للبرتغالية البرازيلية.\n\nيمكن تقديم عدة أمثلة ترجمة ضمن الطلب. يدعم قالب الحوار تناوب نص المستخدم وإجابة الترجمة. يتيح ذلك عرض زوج النص الأصلي والمترجم قبل المادة التالية. توصي NVIDIA باستخدام قالب الترجمة الذي ضُبط عليه النموذج: يحدد اللغتين الأصلية والمستهدفة صراحةً.\n\n### السياق والبنية\n\nيحتوي النموذج على نحو أربعة مليارات معلمة، وبُني كـTransformer بمفكّك ترميز. حُصل على النموذج الأساسي بالضغط والتقطير، ثم خضع لتدريب نصي إضافي والتعلم من الأمثلة والتحسين بالتفضيلات. السياق حتى 8K توكنات.\n\n### ما يؤثر في الترجمة\n\nتعتمد الجودة على الموضوع وشروط المهمة وضوضاء النص الأصلي والسياق المتاح. قد تظهر أخطاء نحوية وعدم دقة في المعنى. قد يساعد توضيح الطلب على الحصول على ترجمة أنسب.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "مثال تقني باللغة الإنجليزية
Translate a collection notice into Russian\n\nTranslation direction: English to Russian, en-ru. Translate this notice: 'Your repaired kettle is ready for collection at the service desk. Please bring receipt R-204. We will keep it until Friday at 18:00.' Preserve the receipt identifier and the collection deadline. Return only the translated notice.A Russian translation preserving the service-desk location, R-204 and Friday 18:00 deadline.The translation must not turn the collection deadline into the repair completion time.nvidia/riva-translate-4b-instruct-v1.1يترجم Riva-Translate-4B-Instruct-v1.1 من NVIDIA الجمل والمستندات بين الإنجليزية و11 لغة ونوعًا إقليميًا آخر، منها الروسية. يدعم أمثلة الترجمة ضمن الطلب وسياقًا حتى 8K توكنات.
يغطي هذا الوصف قدرات النموذج. وترد أدناه المدخلات والمخرجات والخيارات المتاحة في Ailoot للطريقة المحددة.
Riva-Translate-4B-Instruct-v1.1 هو نموذج متخصص من NVIDIA للترجمة المكتوبة. يعمل بالجمل والمستندات: يقبل النص ويعيده باللغة المختارة. يناسب ذلك المترجمين والمسوقين والمطورين الذين يعدون مواد متعددة اللغات.
يوفر النموذج 12 لغة ونوعًا: الإنجليزية والألمانية والإسبانية الأوروبية واللاتينية الأمريكية والفرنسية والبرتغالية البرازيلية والروسية والصينية بالكتابة المبسطة والتقليدية واليابانية والكورية والعربية. يمكن تحديد نوع الإسبانية أو الصينية منفصلًا، وتمثل البرتغالية في هذا الإصدار النوع البرازيلي.
تتمحور اتجاهات الترجمة حول الإنجليزية: منها إلى اللغات المذكورة والعكس. يُوفر للنص الروسي ترجمة إلى الإنجليزية، وللإنجليزي إلى الروسية. النوع الإقليمي جزء من اختيار الاتجاه، لذا يفضل تحديده مع اللغة.
يُفصل اتجاه الترجمة والمادة نفسها في الطلب. تحدد رسالة النظام الزوج اللغوي، وتحمل رسالة المستخدم النص الأصلي. مثلًا تحدد en-ru الترجمة من الإنجليزية إلى الروسية، وru-en من الروسية إلى الإنجليزية. تتوفر en-es-es للإسبانية الأوروبية وen-es-us لللاتينية الأمريكية وen-pt-br للبرتغالية البرازيلية.
يمكن تقديم عدة أمثلة ترجمة ضمن الطلب. يدعم قالب الحوار تناوب نص المستخدم وإجابة الترجمة. يتيح ذلك عرض زوج النص الأصلي والمترجم قبل المادة التالية. توصي NVIDIA باستخدام قالب الترجمة الذي ضُبط عليه النموذج: يحدد اللغتين الأصلية والمستهدفة صراحةً.
يحتوي النموذج على نحو أربعة مليارات معلمة، وبُني كـTransformer بمفكّك ترميز. حُصل على النموذج الأساسي بالضغط والتقطير، ثم خضع لتدريب نصي إضافي والتعلم من الأمثلة والتحسين بالتفضيلات. السياق حتى 8K توكنات.
تعتمد الجودة على الموضوع وشروط المهمة وضوضاء النص الأصلي والسياق المتاح. قد تظهر أخطاء نحوية وعدم دقة في المعنى. قد يساعد توضيح الطلب على الحصول على ترجمة أنسب.
POST /v1/chat/completionstexttext| الحقل | النوع | المتطلب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية |
|---|---|---|---|---|
الحقلmodel | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود nvidia/riva-translate-4b-instruct-v1.1 | 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 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— |
النص · نص UTF8
messages[].content
| المعلمة | المواصفات |
|---|---|
المعلمةmaterial_types | المواصفاتtext |
المعلمةrequired | المواصفاتmodel, messages |
المعلمةoptional_controls | المواصفاتnull |
المعلمةcontent_type | المواصفاتapplication/json |
المعلمةtext_file_material | المواصفاتمحتوى UTF-8 الفعلي مُدرج كنص؛ وتحتاج معرّفات الملفات/URLs إلى دعم دقيق منفصل |
دورة الحياة: exact retained published method
بُنى الطرق ومعرّفاتها دقيقة؛ قدرة المورد منفصلة عن السماح بالطلب.
POST /v1/chat/completionsتحجز 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: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "nvidia/riva-translate-4b-instruct-v1.1", "messages": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]\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\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\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)\nresp = client.chat.completions.create(\n model="nvidia/riva-translate-4b-instruct-v1.1",\n messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],\n)\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(resp.to_dict(mode="json"))\nimport OpenAI from "openai";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst resp = await client.chat.completions.create({\n model: "nvidia/riva-translate-4b-instruct-v1.1",\n messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],\n});\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(resp);\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='nvidia/riva-translate-4b-instruct-v1.1',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 nvidia/riva-translate-4b-instruct-v1.1
استخدم مسارات الطرائق المعروضة أعلاه.
مثال تقني باللغة الإنجليزية
Translate a collection notice into Russian\n\nTranslation direction: English to Russian, en-ru. Translate this notice: 'Your repaired kettle is ready for collection at the service desk. Please bring receipt R-204. We will keep it until Friday at 18:00.' Preserve the receipt identifier and the collection deadline. Return only the translated notice.A Russian translation preserving the service-desk location, R-204 and Friday 18:00 deadline.The translation must not turn the collection deadline into the repair completion time.