Qwen2.5-14B-Instruct هو إصدار العائلة العامة Qwen2.5 بحجم 14B والمضبوط لاتباع التعليمات. يقبل محادثة نصية ويُرجع نصًا: شرحًا أو مستندًا أو شيفرة برنامج أو حقولًا منظّمة. يركّز مطوّره على اتباع التعليمات والبرمجة والرياضيات وفهم البيانات المنظّمة مثل الجداول وتوليد الإجابات المنظّمة، وخصوصًا JSON.
ما الذي تحسّنه العائلة
يصف المطوّر معرفة أوسع وقدرات برمجة ورياضيات أقوى من جيل Qwen2 السابق، إلى جانب توليد إجابات طويلة والتعامل الأفضل مع تعليمات نظام متنوّعة. تستخدم العائلة مجموعة تدريب مسبق موصوفة بأنها تصل إلى 18 تريليون توكن. تدعم هذه القدرات مساعدًا خاصًا بموضوع معيّن تحدّد المهمة دوره ومخرجاته. يظل هذا النموذج إصدار Instruct العام؛ ولسلسلتي Qwen2.5-Coder وQwen2.5-Math المُسمّاتين بشكل منفصل تخصّصاتهما الخاصة.
يمكن لمساعد عمليات أن يتلقّى إجراءً وسؤالًا عن إحدى مراحله. حدّد دور القارئ واطلب الأفعال ذات الصلة بتلك المرحلة، واشترط احتفاظ الإجابة بالشروط الأصلية للإجراء. يمكن لمخرج مفيد أن يفصل بين الفعل التالي والشرط الذي يجعله منطبقًا والمعلومات التي لا تزال مطلوبة. يحوّل ذلك طلب نصيحة واسعًا إلى إجابة مرتبطة بالعملية المقدّمة.
لشرح برمجي، قدّم الدالة وتعريفات الدوال المساعدة ذات الصلة والمدخل الذي يسبّب الالتباس. اطلب تسلسل العمليات والقيمة المُعادة لذلك المدخل. ولشرح رياضي، اذكر الرموز والافتراضات والتعبير المستهدف قبل طلب الاشتقاق. تستخدم المهمتان النص؛ أما تشغيل البرنامج أو توفير أداة عددية منفصلة فهو عمل التطبيق الذي يستخدم النموذج.
الجداول وJSON
لسؤال عن جدول، احتفظ بعناوين الأعمدة والوحدات، وسمِّ الصفوف ذات الصلة وحدّد المقارنة. يمكن للمخرج المطلوب أن يسرد معرّفات الصفوف المطابقة ويشرح أي شرط مقدّم يحقّقه كل صف. إذا تضمّن الجدول قيمًا مفقودة، فاذكر ما إذا كان ينبغي للإجابة تركها غائبة أو تمثيلها صراحةً.
للاستخراج المنظّم، اعرض أسماء الحقول والأنواع المطلوبة. يمكن تحويل مدخل مثل معرّف صنف وكمية مخزون وتسمية مستودع إلى سجل بالحقول نفسها. اطلب السجل وحده عندما سيحلّله التطبيق؛ واطلب شرحًا نثريًا منفصلًا عندما يحتاج المستخدم إلى فحص تفسير المصدر. تختلف قدرة النموذج الموثّقة على توليد JSON عن فرض واجهة معيّنة مخطّطًا محدّدًا.
المحادثة متعددة اللغات مدعومة في أكثر من 29 لغة، منها الإنجليزية والصينية والروسية والألمانية والفرنسية والإسبانية والبرتغالية والإيطالية واليابانية والكورية والفيتنامية والتايلاندية والعربية. حدّد اللغة النهائية وقدّم أي مصطلحات يجب أن تبقى دون تغيير. لشرح تقني مترجم، اطلب من النموذج الحفاظ على أسماء المتغيّرات والتسميات المقتبسة والوحدات مع تكييف النثر المحيط للقارئ.
الإصدار المحدّد بحجم 14B
تذكر البطاقة 14.7 مليار معامل، منها 13.1 مليار معامل لا تنتمي إلى التضمينات، و48 طبقة Transformer. تستخدم البنية تضمينات موضعية دوّارة وSwiGLU وRMSNorm وانحياز انتباه QKV، مع 40 رأس استعلام و8 رؤوس للمفاتيح والقيم في انتباه الاستعلامات المجمّعة. ينتج التدريب المسبق والتدريب اللاحق هذا الإصدار Instruct. يختلف عدد معاملاته وطبقاته عن إصدار 32B حتى عندما تتطابق قدرات العائلة وأرقام السياق المنشورة.
تسرد بطاقة النموذج سياقًا كاملًا من 131,072 توكن وتوليدًا يصل إلى 8,192 توكن. يتعلّق الأول بالمحادثة والمواد المحتفظ بها للمهمة؛ ويتعلّق الثاني بالإجابة المولّدة. إعداد التوليد من 512 توكن في البداية السريعة مجرد مثال، ولا يحل محل سعة الإجابة المذكورة في البطاقة. يخص فهم الصور والفيديو والصوت إصدارات متعددة الوسائط مُسمّاة بشكل منفصل، لا هذا النموذج النصي.
صيغة المدخلات والمهام المدعومة بالأدوات
يطبّق مثال المطوّر قالب المحادثة المطابق على رسائل نظام ومستخدم منفصلة. حدّد دور المساعد وقواعد الإجابة بشكل منفصل عن المواد الجاري فحصها. قدّم سؤالًا كاملًا وميّز النص المصدري بتسمية حتى لا تختلط تعليمات مقتبسة داخل المصدر بالمهمة التي يقدّمها التطبيق.
يصف إعلان Qwen2.5 الرسمي أيضًا قوالب استدعاء الأدوات والتكاملات المتوافقة. تحتاج المهمة المدعومة بالأدوات إلى أن يوفّر التطبيق أوصاف الدوال وينفّذ العملية المختارة ويقدّم نتيجتها للإجابة التالية. مثلًا، يمكن لمحادثة أن تطلب حسابًا باستخدام أداة حساب مقدّمة؛ وتصبح نتيجة الدالة بعدها معلومات يستطيع النموذج شرحها. تأتي إتاحة الأدوات وتنفيذها من ذلك التكامل، بينما يوفّر هذا الإصدار السلوك النصي الحواري.
إعداد النص الطويل
يغطي الإعداد المنشور أولًا 32,768 توكن. يستخدم التمديد الموثّق للمدخلات الأطول YaRN، بمعامل تحجيم توضيحي 4.0 وإعداد الحد الأقصى الأصلي للمواضع 32,768. قد يؤثّر التحجيم الثابت في سلوك النصوص الأقصر، لذا يوصي المطوّر بإضافته عند الحاجة إلى سياقات طويلة.
عند إعداد مصدر طويل، حدّد القسم المطلوب تنقيحه أو السؤال المطلوب الإجابة عنه واحتفظ بالأجزاء الداعمة معًا. يمكن لطلب واضح أن يطلب مقطعًا مصحّحًا وجدول تغييرات ومراجع الأقسام الأصلية. يستخدم ذلك السياق الموسّع لناتج محدّد مع إبقاء الإجابة ضمن حد التوليد المنفصل.
", "aboutText": "Qwen2.5-14B-Instruct هو إصدار العائلة العامة Qwen2.5 بحجم 14B والمضبوط لاتباع التعليمات. يقبل محادثة نصية ويُرجع نصًا: شرحًا أو مستندًا أو شيفرة برنامج أو حقولًا منظّمة. يركّز مطوّره على اتباع التعليمات والبرمجة والرياضيات وفهم البيانات المنظّمة مثل الجداول وتوليد الإجابات المنظّمة، وخصوصًا JSON.\n\nما الذي تحسّنه العائلة\n\nيصف المطوّر معرفة أوسع وقدرات برمجة ورياضيات أقوى من جيل Qwen2 السابق، إلى جانب توليد إجابات طويلة والتعامل الأفضل مع تعليمات نظام متنوّعة. تستخدم العائلة مجموعة تدريب مسبق موصوفة بأنها تصل إلى 18 تريليون توكن. تدعم هذه القدرات مساعدًا خاصًا بموضوع معيّن تحدّد المهمة دوره ومخرجاته. يظل هذا النموذج إصدار Instruct العام؛ ولسلسلتي Qwen2.5-Coder وQwen2.5-Math المُسمّاتين بشكل منفصل تخصّصاتهما الخاصة.\n\nيمكن لمساعد عمليات أن يتلقّى إجراءً وسؤالًا عن إحدى مراحله. حدّد دور القارئ واطلب الأفعال ذات الصلة بتلك المرحلة، واشترط احتفاظ الإجابة بالشروط الأصلية للإجراء. يمكن لمخرج مفيد أن يفصل بين الفعل التالي والشرط الذي يجعله منطبقًا والمعلومات التي لا تزال مطلوبة. يحوّل ذلك طلب نصيحة واسعًا إلى إجابة مرتبطة بالعملية المقدّمة.\n\nلشرح برمجي، قدّم الدالة وتعريفات الدوال المساعدة ذات الصلة والمدخل الذي يسبّب الالتباس. اطلب تسلسل العمليات والقيمة المُعادة لذلك المدخل. ولشرح رياضي، اذكر الرموز والافتراضات والتعبير المستهدف قبل طلب الاشتقاق. تستخدم المهمتان النص؛ أما تشغيل البرنامج أو توفير أداة عددية منفصلة فهو عمل التطبيق الذي يستخدم النموذج.\n\nالجداول وJSON\n\nلسؤال عن جدول، احتفظ بعناوين الأعمدة والوحدات، وسمِّ الصفوف ذات الصلة وحدّد المقارنة. يمكن للمخرج المطلوب أن يسرد معرّفات الصفوف المطابقة ويشرح أي شرط مقدّم يحقّقه كل صف. إذا تضمّن الجدول قيمًا مفقودة، فاذكر ما إذا كان ينبغي للإجابة تركها غائبة أو تمثيلها صراحةً.\n\nللاستخراج المنظّم، اعرض أسماء الحقول والأنواع المطلوبة. يمكن تحويل مدخل مثل معرّف صنف وكمية مخزون وتسمية مستودع إلى سجل بالحقول نفسها. اطلب السجل وحده عندما سيحلّله التطبيق؛ واطلب شرحًا نثريًا منفصلًا عندما يحتاج المستخدم إلى فحص تفسير المصدر. تختلف قدرة النموذج الموثّقة على توليد JSON عن فرض واجهة معيّنة مخطّطًا محدّدًا.\n\nالمحادثة متعددة اللغات مدعومة في أكثر من 29 لغة، منها الإنجليزية والصينية والروسية والألمانية والفرنسية والإسبانية والبرتغالية والإيطالية واليابانية والكورية والفيتنامية والتايلاندية والعربية. حدّد اللغة النهائية وقدّم أي مصطلحات يجب أن تبقى دون تغيير. لشرح تقني مترجم، اطلب من النموذج الحفاظ على أسماء المتغيّرات والتسميات المقتبسة والوحدات مع تكييف النثر المحيط للقارئ.\n\nالإصدار المحدّد بحجم 14B\n\nتذكر البطاقة 14.7 مليار معامل، منها 13.1 مليار معامل لا تنتمي إلى التضمينات، و48 طبقة Transformer. تستخدم البنية تضمينات موضعية دوّارة وSwiGLU وRMSNorm وانحياز انتباه QKV، مع 40 رأس استعلام و8 رؤوس للمفاتيح والقيم في انتباه الاستعلامات المجمّعة. ينتج التدريب المسبق والتدريب اللاحق هذا الإصدار Instruct. يختلف عدد معاملاته وطبقاته عن إصدار 32B حتى عندما تتطابق قدرات العائلة وأرقام السياق المنشورة.\n\nتسرد بطاقة النموذج سياقًا كاملًا من 131,072 توكن وتوليدًا يصل إلى 8,192 توكن. يتعلّق الأول بالمحادثة والمواد المحتفظ بها للمهمة؛ ويتعلّق الثاني بالإجابة المولّدة. إعداد التوليد من 512 توكن في البداية السريعة مجرد مثال، ولا يحل محل سعة الإجابة المذكورة في البطاقة. يخص فهم الصور والفيديو والصوت إصدارات متعددة الوسائط مُسمّاة بشكل منفصل، لا هذا النموذج النصي.\n\nصيغة المدخلات والمهام المدعومة بالأدوات\n\nيطبّق مثال المطوّر قالب المحادثة المطابق على رسائل نظام ومستخدم منفصلة. حدّد دور المساعد وقواعد الإجابة بشكل منفصل عن المواد الجاري فحصها. قدّم سؤالًا كاملًا وميّز النص المصدري بتسمية حتى لا تختلط تعليمات مقتبسة داخل المصدر بالمهمة التي يقدّمها التطبيق.\n\nيصف إعلان Qwen2.5 الرسمي أيضًا قوالب استدعاء الأدوات والتكاملات المتوافقة. تحتاج المهمة المدعومة بالأدوات إلى أن يوفّر التطبيق أوصاف الدوال وينفّذ العملية المختارة ويقدّم نتيجتها للإجابة التالية. مثلًا، يمكن لمحادثة أن تطلب حسابًا باستخدام أداة حساب مقدّمة؛ وتصبح نتيجة الدالة بعدها معلومات يستطيع النموذج شرحها. تأتي إتاحة الأدوات وتنفيذها من ذلك التكامل، بينما يوفّر هذا الإصدار السلوك النصي الحواري.\n\nإعداد النص الطويل\n\nيغطي الإعداد المنشور أولًا 32,768 توكن. يستخدم التمديد الموثّق للمدخلات الأطول YaRN، بمعامل تحجيم توضيحي 4.0 وإعداد الحد الأقصى الأصلي للمواضع 32,768. قد يؤثّر التحجيم الثابت في سلوك النصوص الأقصر، لذا يوصي المطوّر بإضافته عند الحاجة إلى سياقات طويلة.\n\nعند إعداد مصدر طويل، حدّد القسم المطلوب تنقيحه أو السؤال المطلوب الإجابة عنه واحتفظ بالأجزاء الداعمة معًا. يمكن لطلب واضح أن يطلب مقطعًا مصحّحًا وجدول تغييرات ومراجع الأقسام الأصلية. يستخدم ذلك السياق الموسّع لناتج محدّد مع إبقاء الإجابة ضمن حد التوليد المنفصل.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "مثال تقني باللغة الإنجليزية
Filter a stock table with missing values\n\nUse this stock table: item_id | stock | reorder_at; A7 | 3 | 5; B2 | 8 | 4; C9 | unknown | 6. Return the identifiers requiring reorder under stock < reorder_at, then list rows that cannot be decided. Preserve identifiers and explain the condition for each selected or unresolved row.A reorder list and a separate unresolved-row list, each with a short source-based reason.Check that equality would not trigger reorder and that unknown stock is not treated as zero.Qwen/Qwen2.5-14B-InstructQwen2.5-14B-Instruct هو نموذج نصي متعدد اللغات للمساعدات القائمة على التعليمات والبرمجة والرياضيات. يدعم إصداره الخاص ذو 14.7 مليار معامل تفسير الجداول وتوليد JSON وحدًا للإجابة من 8,192 توكن، مع إعداد سياق موسّع للمدخلات الطويلة.
يغطي هذا الوصف قدرات النموذج. وترد أدناه المدخلات والمخرجات والخيارات المتاحة في Ailoot للطريقة المحددة.
Qwen2.5-14B-Instruct هو إصدار العائلة العامة Qwen2.5 بحجم 14B والمضبوط لاتباع التعليمات. يقبل محادثة نصية ويُرجع نصًا: شرحًا أو مستندًا أو شيفرة برنامج أو حقولًا منظّمة. يركّز مطوّره على اتباع التعليمات والبرمجة والرياضيات وفهم البيانات المنظّمة مثل الجداول وتوليد الإجابات المنظّمة، وخصوصًا JSON.
ما الذي تحسّنه العائلة
يصف المطوّر معرفة أوسع وقدرات برمجة ورياضيات أقوى من جيل Qwen2 السابق، إلى جانب توليد إجابات طويلة والتعامل الأفضل مع تعليمات نظام متنوّعة. تستخدم العائلة مجموعة تدريب مسبق موصوفة بأنها تصل إلى 18 تريليون توكن. تدعم هذه القدرات مساعدًا خاصًا بموضوع معيّن تحدّد المهمة دوره ومخرجاته. يظل هذا النموذج إصدار Instruct العام؛ ولسلسلتي Qwen2.5-Coder وQwen2.5-Math المُسمّاتين بشكل منفصل تخصّصاتهما الخاصة.
يمكن لمساعد عمليات أن يتلقّى إجراءً وسؤالًا عن إحدى مراحله. حدّد دور القارئ واطلب الأفعال ذات الصلة بتلك المرحلة، واشترط احتفاظ الإجابة بالشروط الأصلية للإجراء. يمكن لمخرج مفيد أن يفصل بين الفعل التالي والشرط الذي يجعله منطبقًا والمعلومات التي لا تزال مطلوبة. يحوّل ذلك طلب نصيحة واسعًا إلى إجابة مرتبطة بالعملية المقدّمة.
لشرح برمجي، قدّم الدالة وتعريفات الدوال المساعدة ذات الصلة والمدخل الذي يسبّب الالتباس. اطلب تسلسل العمليات والقيمة المُعادة لذلك المدخل. ولشرح رياضي، اذكر الرموز والافتراضات والتعبير المستهدف قبل طلب الاشتقاق. تستخدم المهمتان النص؛ أما تشغيل البرنامج أو توفير أداة عددية منفصلة فهو عمل التطبيق الذي يستخدم النموذج.
الجداول وJSON
لسؤال عن جدول، احتفظ بعناوين الأعمدة والوحدات، وسمِّ الصفوف ذات الصلة وحدّد المقارنة. يمكن للمخرج المطلوب أن يسرد معرّفات الصفوف المطابقة ويشرح أي شرط مقدّم يحقّقه كل صف. إذا تضمّن الجدول قيمًا مفقودة، فاذكر ما إذا كان ينبغي للإجابة تركها غائبة أو تمثيلها صراحةً.
للاستخراج المنظّم، اعرض أسماء الحقول والأنواع المطلوبة. يمكن تحويل مدخل مثل معرّف صنف وكمية مخزون وتسمية مستودع إلى سجل بالحقول نفسها. اطلب السجل وحده عندما سيحلّله التطبيق؛ واطلب شرحًا نثريًا منفصلًا عندما يحتاج المستخدم إلى فحص تفسير المصدر. تختلف قدرة النموذج الموثّقة على توليد JSON عن فرض واجهة معيّنة مخطّطًا محدّدًا.
المحادثة متعددة اللغات مدعومة في أكثر من 29 لغة، منها الإنجليزية والصينية والروسية والألمانية والفرنسية والإسبانية والبرتغالية والإيطالية واليابانية والكورية والفيتنامية والتايلاندية والعربية. حدّد اللغة النهائية وقدّم أي مصطلحات يجب أن تبقى دون تغيير. لشرح تقني مترجم، اطلب من النموذج الحفاظ على أسماء المتغيّرات والتسميات المقتبسة والوحدات مع تكييف النثر المحيط للقارئ.
الإصدار المحدّد بحجم 14B
تذكر البطاقة 14.7 مليار معامل، منها 13.1 مليار معامل لا تنتمي إلى التضمينات، و48 طبقة Transformer. تستخدم البنية تضمينات موضعية دوّارة وSwiGLU وRMSNorm وانحياز انتباه QKV، مع 40 رأس استعلام و8 رؤوس للمفاتيح والقيم في انتباه الاستعلامات المجمّعة. ينتج التدريب المسبق والتدريب اللاحق هذا الإصدار Instruct. يختلف عدد معاملاته وطبقاته عن إصدار 32B حتى عندما تتطابق قدرات العائلة وأرقام السياق المنشورة.
تسرد بطاقة النموذج سياقًا كاملًا من 131,072 توكن وتوليدًا يصل إلى 8,192 توكن. يتعلّق الأول بالمحادثة والمواد المحتفظ بها للمهمة؛ ويتعلّق الثاني بالإجابة المولّدة. إعداد التوليد من 512 توكن في البداية السريعة مجرد مثال، ولا يحل محل سعة الإجابة المذكورة في البطاقة. يخص فهم الصور والفيديو والصوت إصدارات متعددة الوسائط مُسمّاة بشكل منفصل، لا هذا النموذج النصي.
صيغة المدخلات والمهام المدعومة بالأدوات
يطبّق مثال المطوّر قالب المحادثة المطابق على رسائل نظام ومستخدم منفصلة. حدّد دور المساعد وقواعد الإجابة بشكل منفصل عن المواد الجاري فحصها. قدّم سؤالًا كاملًا وميّز النص المصدري بتسمية حتى لا تختلط تعليمات مقتبسة داخل المصدر بالمهمة التي يقدّمها التطبيق.
يصف إعلان Qwen2.5 الرسمي أيضًا قوالب استدعاء الأدوات والتكاملات المتوافقة. تحتاج المهمة المدعومة بالأدوات إلى أن يوفّر التطبيق أوصاف الدوال وينفّذ العملية المختارة ويقدّم نتيجتها للإجابة التالية. مثلًا، يمكن لمحادثة أن تطلب حسابًا باستخدام أداة حساب مقدّمة؛ وتصبح نتيجة الدالة بعدها معلومات يستطيع النموذج شرحها. تأتي إتاحة الأدوات وتنفيذها من ذلك التكامل، بينما يوفّر هذا الإصدار السلوك النصي الحواري.
إعداد النص الطويل
يغطي الإعداد المنشور أولًا 32,768 توكن. يستخدم التمديد الموثّق للمدخلات الأطول YaRN، بمعامل تحجيم توضيحي 4.0 وإعداد الحد الأقصى الأصلي للمواضع 32,768. قد يؤثّر التحجيم الثابت في سلوك النصوص الأقصر، لذا يوصي المطوّر بإضافته عند الحاجة إلى سياقات طويلة.
عند إعداد مصدر طويل، حدّد القسم المطلوب تنقيحه أو السؤال المطلوب الإجابة عنه واحتفظ بالأجزاء الداعمة معًا. يمكن لطلب واضح أن يطلب مقطعًا مصحّحًا وجدول تغييرات ومراجع الأقسام الأصلية. يستخدم ذلك السياق الموسّع لناتج محدّد مع إبقاء الإجابة ضمن حد التوليد المنفصل.
POST /v1/chat/completionstexttext| الحقل | النوع | المتطلب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية |
|---|---|---|---|---|
الحقلmodel | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct | 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 $0.0002 / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج $0.0002 / 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": "Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct", "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='Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct',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='Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct',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 Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct, qwen2.5-14b-instruct
/chat/completions
Qwen/Qwen2.5-14B-InstructQwen2.5-14B-Instruct هو نموذج نصي متعدد اللغات للمساعدات القائمة على التعليمات والبرمجة والرياضيات. يدعم إصداره الخاص ذو 14.7 مليار معامل تفسير الجداول وتوليد JSON وحدًا للإجابة من 8,192 توكن، مع إعداد سياق موسّع للمدخلات الطويلة.
يغطي هذا الوصف قدرات النموذج. وترد أدناه المدخلات والمخرجات والخيارات المتاحة في Ailoot للطريقة المحددة.
Qwen2.5-14B-Instruct هو إصدار العائلة العامة Qwen2.5 بحجم 14B والمضبوط لاتباع التعليمات. يقبل محادثة نصية ويُرجع نصًا: شرحًا أو مستندًا أو شيفرة برنامج أو حقولًا منظّمة. يركّز مطوّره على اتباع التعليمات والبرمجة والرياضيات وفهم البيانات المنظّمة مثل الجداول وتوليد الإجابات المنظّمة، وخصوصًا JSON.
ما الذي تحسّنه العائلة
يصف المطوّر معرفة أوسع وقدرات برمجة ورياضيات أقوى من جيل Qwen2 السابق، إلى جانب توليد إجابات طويلة والتعامل الأفضل مع تعليمات نظام متنوّعة. تستخدم العائلة مجموعة تدريب مسبق موصوفة بأنها تصل إلى 18 تريليون توكن. تدعم هذه القدرات مساعدًا خاصًا بموضوع معيّن تحدّد المهمة دوره ومخرجاته. يظل هذا النموذج إصدار Instruct العام؛ ولسلسلتي Qwen2.5-Coder وQwen2.5-Math المُسمّاتين بشكل منفصل تخصّصاتهما الخاصة.
يمكن لمساعد عمليات أن يتلقّى إجراءً وسؤالًا عن إحدى مراحله. حدّد دور القارئ واطلب الأفعال ذات الصلة بتلك المرحلة، واشترط احتفاظ الإجابة بالشروط الأصلية للإجراء. يمكن لمخرج مفيد أن يفصل بين الفعل التالي والشرط الذي يجعله منطبقًا والمعلومات التي لا تزال مطلوبة. يحوّل ذلك طلب نصيحة واسعًا إلى إجابة مرتبطة بالعملية المقدّمة.
لشرح برمجي، قدّم الدالة وتعريفات الدوال المساعدة ذات الصلة والمدخل الذي يسبّب الالتباس. اطلب تسلسل العمليات والقيمة المُعادة لذلك المدخل. ولشرح رياضي، اذكر الرموز والافتراضات والتعبير المستهدف قبل طلب الاشتقاق. تستخدم المهمتان النص؛ أما تشغيل البرنامج أو توفير أداة عددية منفصلة فهو عمل التطبيق الذي يستخدم النموذج.
الجداول وJSON
لسؤال عن جدول، احتفظ بعناوين الأعمدة والوحدات، وسمِّ الصفوف ذات الصلة وحدّد المقارنة. يمكن للمخرج المطلوب أن يسرد معرّفات الصفوف المطابقة ويشرح أي شرط مقدّم يحقّقه كل صف. إذا تضمّن الجدول قيمًا مفقودة، فاذكر ما إذا كان ينبغي للإجابة تركها غائبة أو تمثيلها صراحةً.
للاستخراج المنظّم، اعرض أسماء الحقول والأنواع المطلوبة. يمكن تحويل مدخل مثل معرّف صنف وكمية مخزون وتسمية مستودع إلى سجل بالحقول نفسها. اطلب السجل وحده عندما سيحلّله التطبيق؛ واطلب شرحًا نثريًا منفصلًا عندما يحتاج المستخدم إلى فحص تفسير المصدر. تختلف قدرة النموذج الموثّقة على توليد JSON عن فرض واجهة معيّنة مخطّطًا محدّدًا.
المحادثة متعددة اللغات مدعومة في أكثر من 29 لغة، منها الإنجليزية والصينية والروسية والألمانية والفرنسية والإسبانية والبرتغالية والإيطالية واليابانية والكورية والفيتنامية والتايلاندية والعربية. حدّد اللغة النهائية وقدّم أي مصطلحات يجب أن تبقى دون تغيير. لشرح تقني مترجم، اطلب من النموذج الحفاظ على أسماء المتغيّرات والتسميات المقتبسة والوحدات مع تكييف النثر المحيط للقارئ.
الإصدار المحدّد بحجم 14B
تذكر البطاقة 14.7 مليار معامل، منها 13.1 مليار معامل لا تنتمي إلى التضمينات، و48 طبقة Transformer. تستخدم البنية تضمينات موضعية دوّارة وSwiGLU وRMSNorm وانحياز انتباه QKV، مع 40 رأس استعلام و8 رؤوس للمفاتيح والقيم في انتباه الاستعلامات المجمّعة. ينتج التدريب المسبق والتدريب اللاحق هذا الإصدار Instruct. يختلف عدد معاملاته وطبقاته عن إصدار 32B حتى عندما تتطابق قدرات العائلة وأرقام السياق المنشورة.
تسرد بطاقة النموذج سياقًا كاملًا من 131,072 توكن وتوليدًا يصل إلى 8,192 توكن. يتعلّق الأول بالمحادثة والمواد المحتفظ بها للمهمة؛ ويتعلّق الثاني بالإجابة المولّدة. إعداد التوليد من 512 توكن في البداية السريعة مجرد مثال، ولا يحل محل سعة الإجابة المذكورة في البطاقة. يخص فهم الصور والفيديو والصوت إصدارات متعددة الوسائط مُسمّاة بشكل منفصل، لا هذا النموذج النصي.
صيغة المدخلات والمهام المدعومة بالأدوات
يطبّق مثال المطوّر قالب المحادثة المطابق على رسائل نظام ومستخدم منفصلة. حدّد دور المساعد وقواعد الإجابة بشكل منفصل عن المواد الجاري فحصها. قدّم سؤالًا كاملًا وميّز النص المصدري بتسمية حتى لا تختلط تعليمات مقتبسة داخل المصدر بالمهمة التي يقدّمها التطبيق.
يصف إعلان Qwen2.5 الرسمي أيضًا قوالب استدعاء الأدوات والتكاملات المتوافقة. تحتاج المهمة المدعومة بالأدوات إلى أن يوفّر التطبيق أوصاف الدوال وينفّذ العملية المختارة ويقدّم نتيجتها للإجابة التالية. مثلًا، يمكن لمحادثة أن تطلب حسابًا باستخدام أداة حساب مقدّمة؛ وتصبح نتيجة الدالة بعدها معلومات يستطيع النموذج شرحها. تأتي إتاحة الأدوات وتنفيذها من ذلك التكامل، بينما يوفّر هذا الإصدار السلوك النصي الحواري.
إعداد النص الطويل
يغطي الإعداد المنشور أولًا 32,768 توكن. يستخدم التمديد الموثّق للمدخلات الأطول YaRN، بمعامل تحجيم توضيحي 4.0 وإعداد الحد الأقصى الأصلي للمواضع 32,768. قد يؤثّر التحجيم الثابت في سلوك النصوص الأقصر، لذا يوصي المطوّر بإضافته عند الحاجة إلى سياقات طويلة.
عند إعداد مصدر طويل، حدّد القسم المطلوب تنقيحه أو السؤال المطلوب الإجابة عنه واحتفظ بالأجزاء الداعمة معًا. يمكن لطلب واضح أن يطلب مقطعًا مصحّحًا وجدول تغييرات ومراجع الأقسام الأصلية. يستخدم ذلك السياق الموسّع لناتج محدّد مع إبقاء الإجابة ضمن حد التوليد المنفصل.
POST /v1/messagestextjson, sse| الحقل | النوع | المتطلب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية |
|---|---|---|---|---|
الحقلmodel | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct | 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 $0.0002 / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج $0.0002 / 1K من الرموز الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت $0 / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت $0 / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت، 1 ساعة — / 1K من الرموز |
تحجز Ailoot مبلغًا تقديريًا قبل الطلب. وبعد ظهور النتيجة، تُسوّي الرسوم النهائية بناءً على الاستخدام المقاس. وتستخدم تسوية البث سجل الاستخدام النهائي. كيفية عمل حجز المبلغ وتسوية الرسوم →
{\n "model": "Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct', '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': 'Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct', '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 Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct, qwen2.5-14b-instruct
/chat/completions
qwen2.5-14b-instructQwen2.5-14B-Instruct هو نموذج نصي متعدد اللغات للمساعدات القائمة على التعليمات والبرمجة والرياضيات. يدعم إصداره الخاص ذو 14.7 مليار معامل تفسير الجداول وتوليد JSON وحدًا للإجابة من 8,192 توكن، مع إعداد سياق موسّع للمدخلات الطويلة.
يغطي هذا الوصف قدرات النموذج. وترد أدناه المدخلات والمخرجات والخيارات المتاحة في Ailoot للطريقة المحددة.
Qwen2.5-14B-Instruct هو إصدار العائلة العامة Qwen2.5 بحجم 14B والمضبوط لاتباع التعليمات. يقبل محادثة نصية ويُرجع نصًا: شرحًا أو مستندًا أو شيفرة برنامج أو حقولًا منظّمة. يركّز مطوّره على اتباع التعليمات والبرمجة والرياضيات وفهم البيانات المنظّمة مثل الجداول وتوليد الإجابات المنظّمة، وخصوصًا JSON.
ما الذي تحسّنه العائلة
يصف المطوّر معرفة أوسع وقدرات برمجة ورياضيات أقوى من جيل Qwen2 السابق، إلى جانب توليد إجابات طويلة والتعامل الأفضل مع تعليمات نظام متنوّعة. تستخدم العائلة مجموعة تدريب مسبق موصوفة بأنها تصل إلى 18 تريليون توكن. تدعم هذه القدرات مساعدًا خاصًا بموضوع معيّن تحدّد المهمة دوره ومخرجاته. يظل هذا النموذج إصدار Instruct العام؛ ولسلسلتي Qwen2.5-Coder وQwen2.5-Math المُسمّاتين بشكل منفصل تخصّصاتهما الخاصة.
يمكن لمساعد عمليات أن يتلقّى إجراءً وسؤالًا عن إحدى مراحله. حدّد دور القارئ واطلب الأفعال ذات الصلة بتلك المرحلة، واشترط احتفاظ الإجابة بالشروط الأصلية للإجراء. يمكن لمخرج مفيد أن يفصل بين الفعل التالي والشرط الذي يجعله منطبقًا والمعلومات التي لا تزال مطلوبة. يحوّل ذلك طلب نصيحة واسعًا إلى إجابة مرتبطة بالعملية المقدّمة.
لشرح برمجي، قدّم الدالة وتعريفات الدوال المساعدة ذات الصلة والمدخل الذي يسبّب الالتباس. اطلب تسلسل العمليات والقيمة المُعادة لذلك المدخل. ولشرح رياضي، اذكر الرموز والافتراضات والتعبير المستهدف قبل طلب الاشتقاق. تستخدم المهمتان النص؛ أما تشغيل البرنامج أو توفير أداة عددية منفصلة فهو عمل التطبيق الذي يستخدم النموذج.
الجداول وJSON
لسؤال عن جدول، احتفظ بعناوين الأعمدة والوحدات، وسمِّ الصفوف ذات الصلة وحدّد المقارنة. يمكن للمخرج المطلوب أن يسرد معرّفات الصفوف المطابقة ويشرح أي شرط مقدّم يحقّقه كل صف. إذا تضمّن الجدول قيمًا مفقودة، فاذكر ما إذا كان ينبغي للإجابة تركها غائبة أو تمثيلها صراحةً.
للاستخراج المنظّم، اعرض أسماء الحقول والأنواع المطلوبة. يمكن تحويل مدخل مثل معرّف صنف وكمية مخزون وتسمية مستودع إلى سجل بالحقول نفسها. اطلب السجل وحده عندما سيحلّله التطبيق؛ واطلب شرحًا نثريًا منفصلًا عندما يحتاج المستخدم إلى فحص تفسير المصدر. تختلف قدرة النموذج الموثّقة على توليد JSON عن فرض واجهة معيّنة مخطّطًا محدّدًا.
المحادثة متعددة اللغات مدعومة في أكثر من 29 لغة، منها الإنجليزية والصينية والروسية والألمانية والفرنسية والإسبانية والبرتغالية والإيطالية واليابانية والكورية والفيتنامية والتايلاندية والعربية. حدّد اللغة النهائية وقدّم أي مصطلحات يجب أن تبقى دون تغيير. لشرح تقني مترجم، اطلب من النموذج الحفاظ على أسماء المتغيّرات والتسميات المقتبسة والوحدات مع تكييف النثر المحيط للقارئ.
الإصدار المحدّد بحجم 14B
تذكر البطاقة 14.7 مليار معامل، منها 13.1 مليار معامل لا تنتمي إلى التضمينات، و48 طبقة Transformer. تستخدم البنية تضمينات موضعية دوّارة وSwiGLU وRMSNorm وانحياز انتباه QKV، مع 40 رأس استعلام و8 رؤوس للمفاتيح والقيم في انتباه الاستعلامات المجمّعة. ينتج التدريب المسبق والتدريب اللاحق هذا الإصدار Instruct. يختلف عدد معاملاته وطبقاته عن إصدار 32B حتى عندما تتطابق قدرات العائلة وأرقام السياق المنشورة.
تسرد بطاقة النموذج سياقًا كاملًا من 131,072 توكن وتوليدًا يصل إلى 8,192 توكن. يتعلّق الأول بالمحادثة والمواد المحتفظ بها للمهمة؛ ويتعلّق الثاني بالإجابة المولّدة. إعداد التوليد من 512 توكن في البداية السريعة مجرد مثال، ولا يحل محل سعة الإجابة المذكورة في البطاقة. يخص فهم الصور والفيديو والصوت إصدارات متعددة الوسائط مُسمّاة بشكل منفصل، لا هذا النموذج النصي.
صيغة المدخلات والمهام المدعومة بالأدوات
يطبّق مثال المطوّر قالب المحادثة المطابق على رسائل نظام ومستخدم منفصلة. حدّد دور المساعد وقواعد الإجابة بشكل منفصل عن المواد الجاري فحصها. قدّم سؤالًا كاملًا وميّز النص المصدري بتسمية حتى لا تختلط تعليمات مقتبسة داخل المصدر بالمهمة التي يقدّمها التطبيق.
يصف إعلان Qwen2.5 الرسمي أيضًا قوالب استدعاء الأدوات والتكاملات المتوافقة. تحتاج المهمة المدعومة بالأدوات إلى أن يوفّر التطبيق أوصاف الدوال وينفّذ العملية المختارة ويقدّم نتيجتها للإجابة التالية. مثلًا، يمكن لمحادثة أن تطلب حسابًا باستخدام أداة حساب مقدّمة؛ وتصبح نتيجة الدالة بعدها معلومات يستطيع النموذج شرحها. تأتي إتاحة الأدوات وتنفيذها من ذلك التكامل، بينما يوفّر هذا الإصدار السلوك النصي الحواري.
إعداد النص الطويل
يغطي الإعداد المنشور أولًا 32,768 توكن. يستخدم التمديد الموثّق للمدخلات الأطول YaRN، بمعامل تحجيم توضيحي 4.0 وإعداد الحد الأقصى الأصلي للمواضع 32,768. قد يؤثّر التحجيم الثابت في سلوك النصوص الأقصر، لذا يوصي المطوّر بإضافته عند الحاجة إلى سياقات طويلة.
عند إعداد مصدر طويل، حدّد القسم المطلوب تنقيحه أو السؤال المطلوب الإجابة عنه واحتفظ بالأجزاء الداعمة معًا. يمكن لطلب واضح أن يطلب مقطعًا مصحّحًا وجدول تغييرات ومراجع الأقسام الأصلية. يستخدم ذلك السياق الموسّع لناتج محدّد مع إبقاء الإجابة ضمن حد التوليد المنفصل.
POST /v1/chat/completionstexttext| الحقل | النوع | المتطلب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية |
|---|---|---|---|---|
الحقلmodel | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود qwen2.5-14b-instruct | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages | النوعmessage[] | المتطلبمطلوب | القيم والحدود الحد الأدنى للعناصر: 1 | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages[].role | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages[].content | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود ينطبق عندما: محادثة نصية | القيمة الافتراضية— |
الحقلstream | النوعboolean | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضيةfalse |
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 |
المعلمةcontrol_scope | المواصفاتمحادثة نصية؛ stream قيمة منطقية، وقيمتها الافتراضية false. |
المعلمةoutput_modalities | المواصفاتtext |
المعلمةhosted_operations | المواصفاتfalse |
المعلمةmultimodal_input_binding | المواصفاتnull |
الأسماء البديلة للطريقة: /chat/completions
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 $0.0002 / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج $0.0002 / 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":"qwen2.5-14b-instruct","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')\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="qwen2.5-14b-instruct", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)\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"))\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 Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct, qwen2.5-14b-instruct
/chat/completions
qwen2.5-14b-instructQwen2.5-14B-Instruct هو نموذج نصي متعدد اللغات للمساعدات القائمة على التعليمات والبرمجة والرياضيات. يدعم إصداره الخاص ذو 14.7 مليار معامل تفسير الجداول وتوليد JSON وحدًا للإجابة من 8,192 توكن، مع إعداد سياق موسّع للمدخلات الطويلة.
يغطي هذا الوصف قدرات النموذج. وترد أدناه المدخلات والمخرجات والخيارات المتاحة في Ailoot للطريقة المحددة.
Qwen2.5-14B-Instruct هو إصدار العائلة العامة Qwen2.5 بحجم 14B والمضبوط لاتباع التعليمات. يقبل محادثة نصية ويُرجع نصًا: شرحًا أو مستندًا أو شيفرة برنامج أو حقولًا منظّمة. يركّز مطوّره على اتباع التعليمات والبرمجة والرياضيات وفهم البيانات المنظّمة مثل الجداول وتوليد الإجابات المنظّمة، وخصوصًا JSON.
ما الذي تحسّنه العائلة
يصف المطوّر معرفة أوسع وقدرات برمجة ورياضيات أقوى من جيل Qwen2 السابق، إلى جانب توليد إجابات طويلة والتعامل الأفضل مع تعليمات نظام متنوّعة. تستخدم العائلة مجموعة تدريب مسبق موصوفة بأنها تصل إلى 18 تريليون توكن. تدعم هذه القدرات مساعدًا خاصًا بموضوع معيّن تحدّد المهمة دوره ومخرجاته. يظل هذا النموذج إصدار Instruct العام؛ ولسلسلتي Qwen2.5-Coder وQwen2.5-Math المُسمّاتين بشكل منفصل تخصّصاتهما الخاصة.
يمكن لمساعد عمليات أن يتلقّى إجراءً وسؤالًا عن إحدى مراحله. حدّد دور القارئ واطلب الأفعال ذات الصلة بتلك المرحلة، واشترط احتفاظ الإجابة بالشروط الأصلية للإجراء. يمكن لمخرج مفيد أن يفصل بين الفعل التالي والشرط الذي يجعله منطبقًا والمعلومات التي لا تزال مطلوبة. يحوّل ذلك طلب نصيحة واسعًا إلى إجابة مرتبطة بالعملية المقدّمة.
لشرح برمجي، قدّم الدالة وتعريفات الدوال المساعدة ذات الصلة والمدخل الذي يسبّب الالتباس. اطلب تسلسل العمليات والقيمة المُعادة لذلك المدخل. ولشرح رياضي، اذكر الرموز والافتراضات والتعبير المستهدف قبل طلب الاشتقاق. تستخدم المهمتان النص؛ أما تشغيل البرنامج أو توفير أداة عددية منفصلة فهو عمل التطبيق الذي يستخدم النموذج.
الجداول وJSON
لسؤال عن جدول، احتفظ بعناوين الأعمدة والوحدات، وسمِّ الصفوف ذات الصلة وحدّد المقارنة. يمكن للمخرج المطلوب أن يسرد معرّفات الصفوف المطابقة ويشرح أي شرط مقدّم يحقّقه كل صف. إذا تضمّن الجدول قيمًا مفقودة، فاذكر ما إذا كان ينبغي للإجابة تركها غائبة أو تمثيلها صراحةً.
للاستخراج المنظّم، اعرض أسماء الحقول والأنواع المطلوبة. يمكن تحويل مدخل مثل معرّف صنف وكمية مخزون وتسمية مستودع إلى سجل بالحقول نفسها. اطلب السجل وحده عندما سيحلّله التطبيق؛ واطلب شرحًا نثريًا منفصلًا عندما يحتاج المستخدم إلى فحص تفسير المصدر. تختلف قدرة النموذج الموثّقة على توليد JSON عن فرض واجهة معيّنة مخطّطًا محدّدًا.
المحادثة متعددة اللغات مدعومة في أكثر من 29 لغة، منها الإنجليزية والصينية والروسية والألمانية والفرنسية والإسبانية والبرتغالية والإيطالية واليابانية والكورية والفيتنامية والتايلاندية والعربية. حدّد اللغة النهائية وقدّم أي مصطلحات يجب أن تبقى دون تغيير. لشرح تقني مترجم، اطلب من النموذج الحفاظ على أسماء المتغيّرات والتسميات المقتبسة والوحدات مع تكييف النثر المحيط للقارئ.
الإصدار المحدّد بحجم 14B
تذكر البطاقة 14.7 مليار معامل، منها 13.1 مليار معامل لا تنتمي إلى التضمينات، و48 طبقة Transformer. تستخدم البنية تضمينات موضعية دوّارة وSwiGLU وRMSNorm وانحياز انتباه QKV، مع 40 رأس استعلام و8 رؤوس للمفاتيح والقيم في انتباه الاستعلامات المجمّعة. ينتج التدريب المسبق والتدريب اللاحق هذا الإصدار Instruct. يختلف عدد معاملاته وطبقاته عن إصدار 32B حتى عندما تتطابق قدرات العائلة وأرقام السياق المنشورة.
تسرد بطاقة النموذج سياقًا كاملًا من 131,072 توكن وتوليدًا يصل إلى 8,192 توكن. يتعلّق الأول بالمحادثة والمواد المحتفظ بها للمهمة؛ ويتعلّق الثاني بالإجابة المولّدة. إعداد التوليد من 512 توكن في البداية السريعة مجرد مثال، ولا يحل محل سعة الإجابة المذكورة في البطاقة. يخص فهم الصور والفيديو والصوت إصدارات متعددة الوسائط مُسمّاة بشكل منفصل، لا هذا النموذج النصي.
صيغة المدخلات والمهام المدعومة بالأدوات
يطبّق مثال المطوّر قالب المحادثة المطابق على رسائل نظام ومستخدم منفصلة. حدّد دور المساعد وقواعد الإجابة بشكل منفصل عن المواد الجاري فحصها. قدّم سؤالًا كاملًا وميّز النص المصدري بتسمية حتى لا تختلط تعليمات مقتبسة داخل المصدر بالمهمة التي يقدّمها التطبيق.
يصف إعلان Qwen2.5 الرسمي أيضًا قوالب استدعاء الأدوات والتكاملات المتوافقة. تحتاج المهمة المدعومة بالأدوات إلى أن يوفّر التطبيق أوصاف الدوال وينفّذ العملية المختارة ويقدّم نتيجتها للإجابة التالية. مثلًا، يمكن لمحادثة أن تطلب حسابًا باستخدام أداة حساب مقدّمة؛ وتصبح نتيجة الدالة بعدها معلومات يستطيع النموذج شرحها. تأتي إتاحة الأدوات وتنفيذها من ذلك التكامل، بينما يوفّر هذا الإصدار السلوك النصي الحواري.
إعداد النص الطويل
يغطي الإعداد المنشور أولًا 32,768 توكن. يستخدم التمديد الموثّق للمدخلات الأطول YaRN، بمعامل تحجيم توضيحي 4.0 وإعداد الحد الأقصى الأصلي للمواضع 32,768. قد يؤثّر التحجيم الثابت في سلوك النصوص الأقصر، لذا يوصي المطوّر بإضافته عند الحاجة إلى سياقات طويلة.
عند إعداد مصدر طويل، حدّد القسم المطلوب تنقيحه أو السؤال المطلوب الإجابة عنه واحتفظ بالأجزاء الداعمة معًا. يمكن لطلب واضح أن يطلب مقطعًا مصحّحًا وجدول تغييرات ومراجع الأقسام الأصلية. يستخدم ذلك السياق الموسّع لناتج محدّد مع إبقاء الإجابة ضمن حد التوليد المنفصل.
POST /v1/messagestextjson, sse| الحقل | النوع | المتطلب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية |
|---|---|---|---|---|
الحقلmodel | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود qwen2.5-14b-instruct | 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 $0.0002 / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج $0.0002 / 1K من الرموز الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت $0 / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت $0 / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت، 1 ساعة — / 1K من الرموز |
تحجز Ailoot مبلغًا تقديريًا قبل الطلب. وبعد ظهور النتيجة، تُسوّي الرسوم النهائية بناءً على الاستخدام المقاس. وتستخدم تسوية البث سجل الاستخدام النهائي. كيفية عمل حجز المبلغ وتسوية الرسوم →
{\n "model": "qwen2.5-14b-instruct",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'qwen2.5-14b-instruct', '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': 'qwen2.5-14b-instruct', '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 Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct, qwen2.5-14b-instruct
/chat/completions
مثال تقني باللغة الإنجليزية
Filter a stock table with missing values\n\nUse this stock table: item_id | stock | reorder_at; A7 | 3 | 5; B2 | 8 | 4; C9 | unknown | 6. Return the identifiers requiring reorder under stock < reorder_at, then list rows that cannot be decided. Preserve identifiers and explain the condition for each selected or unresolved row.A reorder list and a separate unresolved-row list, each with a short source-based reason.Check that equality would not trigger reorder and that unknown stock is not treated as zero.