Hy-MT2-7B هو نموذج الترجمة الكثيف ذي 7B معلمة من Tencent Hy، ضمن عائلة Hy-MT2 سريعة التفكير. ويستقبل مادة مصدرية مكتوبة وتعليمات ترجمة وينتج نصًا مترجمًا. وصُمّمت العائلة لمهام واقعية تكون فيها المصطلحات والجمهور والخلفية ومتطلبات التنسيق مهمة إلى جانب زوج اللغات. ويشمل جدول اللغات لدى المطوّر الصينية والصينية التقليدية والإنجليزية واليابانية والكورية والروسية والعربية والفرنسية والإسبانية، إضافة إلى الكانتونية والتبتية والكازاخية والمنغولية والأويغورية.
يضم إعداد 7B الدقيق 32 طبقة و32 رأس انتباه للاستعلام وثمانية رؤوس مفتاح/قيمة، مع حد أقصى يبلغ 262,144 موضعًا. وهو مستقل عن إعداد 1.8B الأصغر وإصدار مزيج الخبراء 30B-A3B. وللإصدارات المضغوطة المنفصلة هوية أصولها وشروط نشرها الخاصة.
يسمّي نمط الترجمة الافتراضي لدى المطوّر اللغة الهدف باسمها الكامل، ويطلب النتيجة المترجمة فقط. استخدم أسماء اللغات الكاملة بما يوافق لغة الموجّه. وافصل المصدر عن التعليمات حتى تُعامل التعليمة المقتبسة داخل المادة كنص مطلوب ترجمته، لا كمهمة جديدة للنموذج.
قدّم المصطلحات المفضّلة كأزواج صريحة من المصدر إلى الهدف. ويمكن لتعليمة الأسلوب أن تحدّد النبرة والجمهور، بينما يمكن للتخصيص أن يسرد المتطلبات التي يجب أن يحققها المقطع. ويفيد السياق الخلفي عندما تكون للكلمة معانٍ عدة أو تعتمد جملة على معلومات في موضع آخر من المستند. قدّم هذا السياق قبل طلب الترجمة.
وفي البيانات المنظّمة، احتفظ بالتداخل والتسلسل الهرمي والمسافات البادئة الأصلية، وترجم فقط المحتوى المرئي الموجّه للمستخدم. وتحافظ أمثلة المطوّر على المفاتيح ووسوم الشيفرة والخصائص والعناصر النائبة. ويجب كذلك الاحتفاظ بالعدد والمواضع الأصلية للفواصل. وتساعد هذه التعليمات على إبقاء المادة المترجمة قابلة للاستخدام في سير العمل الذي يستهلكها.
توصي Tencent بإعدادات temperature بقيمة 0.7 وtop-p بقيمة 0.6 وtop-k بقيمة 20 ومعامل عقوبة التكرار بقيمة 1.05 لإصداري 7B و1.8B، دون موجّه نظام افتراضي. ويخصّص المثال 4096 توكن للتوليد؛ وهو يوضّح ميزانية طلب ولا يحدّد الحد الأقصى الملازم للنموذج. وهذه الإعدادات إرشادات من المطوّر، منفصلة عن أي ضمان لعناصر التحكّم التي يتيحها تطبيق معين.
ولنتيجة مفيدة، اطلب المقطع المترجم أو الكائن المنظّم السليم، ثم قيّم المعنى والمصطلحات والصياغة المحفوظة بالرجوع إلى الأصل. ويمكن لمستند متعدد اللغات استخدام المسرد نفسه عبر الأقسام؛ ويمكن لملف لغة تطبيق أن يحتفظ بكل معرّف ومتغيّر مع تغيير السلاسل المرئية. ويجب أن يحقق المخرج النهائي الجزأين اللغوي والبنيوي من المهمة.
", "aboutText": "Hy-MT2-7B هو نموذج الترجمة الكثيف ذي 7B معلمة من Tencent Hy، ضمن عائلة Hy-MT2 سريعة التفكير. ويستقبل مادة مصدرية مكتوبة وتعليمات ترجمة وينتج نصًا مترجمًا. وصُمّمت العائلة لمهام واقعية تكون فيها المصطلحات والجمهور والخلفية ومتطلبات التنسيق مهمة إلى جانب زوج اللغات. ويشمل جدول اللغات لدى المطوّر الصينية والصينية التقليدية والإنجليزية واليابانية والكورية والروسية والعربية والفرنسية والإسبانية، إضافة إلى الكانتونية والتبتية والكازاخية والمنغولية والأويغورية.\n\nيضم إعداد 7B الدقيق 32 طبقة و32 رأس انتباه للاستعلام وثمانية رؤوس مفتاح/قيمة، مع حد أقصى يبلغ 262,144 موضعًا. وهو مستقل عن إعداد 1.8B الأصغر وإصدار مزيج الخبراء 30B-A3B. وللإصدارات المضغوطة المنفصلة هوية أصولها وشروط نشرها الخاصة.\n\nيسمّي نمط الترجمة الافتراضي لدى المطوّر اللغة الهدف باسمها الكامل، ويطلب النتيجة المترجمة فقط. استخدم أسماء اللغات الكاملة بما يوافق لغة الموجّه. وافصل المصدر عن التعليمات حتى تُعامل التعليمة المقتبسة داخل المادة كنص مطلوب ترجمته، لا كمهمة جديدة للنموذج.\n\nقدّم المصطلحات المفضّلة كأزواج صريحة من المصدر إلى الهدف. ويمكن لتعليمة الأسلوب أن تحدّد النبرة والجمهور، بينما يمكن للتخصيص أن يسرد المتطلبات التي يجب أن يحققها المقطع. ويفيد السياق الخلفي عندما تكون للكلمة معانٍ عدة أو تعتمد جملة على معلومات في موضع آخر من المستند. قدّم هذا السياق قبل طلب الترجمة.\n\nوفي البيانات المنظّمة، احتفظ بالتداخل والتسلسل الهرمي والمسافات البادئة الأصلية، وترجم فقط المحتوى المرئي الموجّه للمستخدم. وتحافظ أمثلة المطوّر على المفاتيح ووسوم الشيفرة والخصائص والعناصر النائبة. ويجب كذلك الاحتفاظ بالعدد والمواضع الأصلية للفواصل. وتساعد هذه التعليمات على إبقاء المادة المترجمة قابلة للاستخدام في سير العمل الذي يستهلكها.\n\nتوصي Tencent بإعدادات temperature بقيمة 0.7 وtop-p بقيمة 0.6 وtop-k بقيمة 20 ومعامل عقوبة التكرار بقيمة 1.05 لإصداري 7B و1.8B، دون موجّه نظام افتراضي. ويخصّص المثال 4096 توكن للتوليد؛ وهو يوضّح ميزانية طلب ولا يحدّد الحد الأقصى الملازم للنموذج. وهذه الإعدادات إرشادات من المطوّر، منفصلة عن أي ضمان لعناصر التحكّم التي يتيحها تطبيق معين.\n\nولنتيجة مفيدة، اطلب المقطع المترجم أو الكائن المنظّم السليم، ثم قيّم المعنى والمصطلحات والصياغة المحفوظة بالرجوع إلى الأصل. ويمكن لمستند متعدد اللغات استخدام المسرد نفسه عبر الأقسام؛ ويمكن لملف لغة تطبيق أن يحتفظ بكل معرّف ومتغيّر مع تغيير السلاسل المرئية. ويجب أن يحقق المخرج النهائي الجزأين اللغوي والبنيوي من المهمة.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "مثال تقني باللغة الإنجليزية
Translate UI strings with placeholders\n\nTranslate only the user-facing values in this YAML into Russian. Preserve keys, indentation and placeholders exactly. Source:\ncheckout:\n title: "Confirm order"\n greeting: "Hello, {name}"\n total: "Total: {amount} RUB"\nUse a neutral interface tone. Return only the translated YAML; do not translate RUB or add fields.A YAML block with the same hierarchy and keys, translated visible strings and intact placeholders and RUB.Compare keys, indentation, {name}, {amount} and RUB byte-for-byte with the source.tencent/hy-mt2-7bHy-MT2-7B من Tencent هو النموذج الكثيف ذي 7B معلمة ضمن عائلتها للترجمة الموجّهة بالتعليمات. وهو يدعم موجّهات المسرد والأسلوب والخلفية والحفاظ على البنية، مع إعداد يضم 262,144 موضعًا، وهوية مستقلة عن الإصدارين الشقيقين 1.8B وMoE.
يغطي هذا الوصف قدرات النموذج. وترد أدناه المدخلات والمخرجات والخيارات المتاحة في Ailoot للطريقة المحددة.
Hy-MT2-7B هو نموذج الترجمة الكثيف ذي 7B معلمة من Tencent Hy، ضمن عائلة Hy-MT2 سريعة التفكير. ويستقبل مادة مصدرية مكتوبة وتعليمات ترجمة وينتج نصًا مترجمًا. وصُمّمت العائلة لمهام واقعية تكون فيها المصطلحات والجمهور والخلفية ومتطلبات التنسيق مهمة إلى جانب زوج اللغات. ويشمل جدول اللغات لدى المطوّر الصينية والصينية التقليدية والإنجليزية واليابانية والكورية والروسية والعربية والفرنسية والإسبانية، إضافة إلى الكانتونية والتبتية والكازاخية والمنغولية والأويغورية.
يضم إعداد 7B الدقيق 32 طبقة و32 رأس انتباه للاستعلام وثمانية رؤوس مفتاح/قيمة، مع حد أقصى يبلغ 262,144 موضعًا. وهو مستقل عن إعداد 1.8B الأصغر وإصدار مزيج الخبراء 30B-A3B. وللإصدارات المضغوطة المنفصلة هوية أصولها وشروط نشرها الخاصة.
يسمّي نمط الترجمة الافتراضي لدى المطوّر اللغة الهدف باسمها الكامل، ويطلب النتيجة المترجمة فقط. استخدم أسماء اللغات الكاملة بما يوافق لغة الموجّه. وافصل المصدر عن التعليمات حتى تُعامل التعليمة المقتبسة داخل المادة كنص مطلوب ترجمته، لا كمهمة جديدة للنموذج.
قدّم المصطلحات المفضّلة كأزواج صريحة من المصدر إلى الهدف. ويمكن لتعليمة الأسلوب أن تحدّد النبرة والجمهور، بينما يمكن للتخصيص أن يسرد المتطلبات التي يجب أن يحققها المقطع. ويفيد السياق الخلفي عندما تكون للكلمة معانٍ عدة أو تعتمد جملة على معلومات في موضع آخر من المستند. قدّم هذا السياق قبل طلب الترجمة.
وفي البيانات المنظّمة، احتفظ بالتداخل والتسلسل الهرمي والمسافات البادئة الأصلية، وترجم فقط المحتوى المرئي الموجّه للمستخدم. وتحافظ أمثلة المطوّر على المفاتيح ووسوم الشيفرة والخصائص والعناصر النائبة. ويجب كذلك الاحتفاظ بالعدد والمواضع الأصلية للفواصل. وتساعد هذه التعليمات على إبقاء المادة المترجمة قابلة للاستخدام في سير العمل الذي يستهلكها.
توصي Tencent بإعدادات temperature بقيمة 0.7 وtop-p بقيمة 0.6 وtop-k بقيمة 20 ومعامل عقوبة التكرار بقيمة 1.05 لإصداري 7B و1.8B، دون موجّه نظام افتراضي. ويخصّص المثال 4096 توكن للتوليد؛ وهو يوضّح ميزانية طلب ولا يحدّد الحد الأقصى الملازم للنموذج. وهذه الإعدادات إرشادات من المطوّر، منفصلة عن أي ضمان لعناصر التحكّم التي يتيحها تطبيق معين.
ولنتيجة مفيدة، اطلب المقطع المترجم أو الكائن المنظّم السليم، ثم قيّم المعنى والمصطلحات والصياغة المحفوظة بالرجوع إلى الأصل. ويمكن لمستند متعدد اللغات استخدام المسرد نفسه عبر الأقسام؛ ويمكن لملف لغة تطبيق أن يحتفظ بكل معرّف ومتغيّر مع تغيير السلاسل المرئية. ويجب أن يحقق المخرج النهائي الجزأين اللغوي والبنيوي من المهمة.
POST /v1/chat/completionstexttext| الحقل | النوع | المتطلب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية |
|---|---|---|---|---|
الحقلmodel | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود tencent/hy-mt2-7b | 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 $0.000148 / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج $0.00059 / 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 $0.000148 / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج $0.00059 / 1K من الرموز الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت — / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت — / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت، 1 ساعة — / 1K من الرموز |
تحجز Ailoot مبلغًا تقديريًا قبل الطلب. وبعد ظهور النتيجة، تُسوّي الرسوم النهائية بناءً على الاستخدام المقاس. وتستخدم تسوية البث سجل الاستخدام النهائي. كيفية عمل حجز المبلغ وتسوية الرسوم →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "tencent/hy-mt2-7b", "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='tencent/hy-mt2-7b',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='tencent/hy-mt2-7b',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 tencent/hy-mt2-7b
استخدم مسارات الطرائق المعروضة أعلاه.
tencent/hy-mt2-7bHy-MT2-7B من Tencent هو النموذج الكثيف ذي 7B معلمة ضمن عائلتها للترجمة الموجّهة بالتعليمات. وهو يدعم موجّهات المسرد والأسلوب والخلفية والحفاظ على البنية، مع إعداد يضم 262,144 موضعًا، وهوية مستقلة عن الإصدارين الشقيقين 1.8B وMoE.
يغطي هذا الوصف قدرات النموذج. وترد أدناه المدخلات والمخرجات والخيارات المتاحة في Ailoot للطريقة المحددة.
Hy-MT2-7B هو نموذج الترجمة الكثيف ذي 7B معلمة من Tencent Hy، ضمن عائلة Hy-MT2 سريعة التفكير. ويستقبل مادة مصدرية مكتوبة وتعليمات ترجمة وينتج نصًا مترجمًا. وصُمّمت العائلة لمهام واقعية تكون فيها المصطلحات والجمهور والخلفية ومتطلبات التنسيق مهمة إلى جانب زوج اللغات. ويشمل جدول اللغات لدى المطوّر الصينية والصينية التقليدية والإنجليزية واليابانية والكورية والروسية والعربية والفرنسية والإسبانية، إضافة إلى الكانتونية والتبتية والكازاخية والمنغولية والأويغورية.
يضم إعداد 7B الدقيق 32 طبقة و32 رأس انتباه للاستعلام وثمانية رؤوس مفتاح/قيمة، مع حد أقصى يبلغ 262,144 موضعًا. وهو مستقل عن إعداد 1.8B الأصغر وإصدار مزيج الخبراء 30B-A3B. وللإصدارات المضغوطة المنفصلة هوية أصولها وشروط نشرها الخاصة.
يسمّي نمط الترجمة الافتراضي لدى المطوّر اللغة الهدف باسمها الكامل، ويطلب النتيجة المترجمة فقط. استخدم أسماء اللغات الكاملة بما يوافق لغة الموجّه. وافصل المصدر عن التعليمات حتى تُعامل التعليمة المقتبسة داخل المادة كنص مطلوب ترجمته، لا كمهمة جديدة للنموذج.
قدّم المصطلحات المفضّلة كأزواج صريحة من المصدر إلى الهدف. ويمكن لتعليمة الأسلوب أن تحدّد النبرة والجمهور، بينما يمكن للتخصيص أن يسرد المتطلبات التي يجب أن يحققها المقطع. ويفيد السياق الخلفي عندما تكون للكلمة معانٍ عدة أو تعتمد جملة على معلومات في موضع آخر من المستند. قدّم هذا السياق قبل طلب الترجمة.
وفي البيانات المنظّمة، احتفظ بالتداخل والتسلسل الهرمي والمسافات البادئة الأصلية، وترجم فقط المحتوى المرئي الموجّه للمستخدم. وتحافظ أمثلة المطوّر على المفاتيح ووسوم الشيفرة والخصائص والعناصر النائبة. ويجب كذلك الاحتفاظ بالعدد والمواضع الأصلية للفواصل. وتساعد هذه التعليمات على إبقاء المادة المترجمة قابلة للاستخدام في سير العمل الذي يستهلكها.
توصي Tencent بإعدادات temperature بقيمة 0.7 وtop-p بقيمة 0.6 وtop-k بقيمة 20 ومعامل عقوبة التكرار بقيمة 1.05 لإصداري 7B و1.8B، دون موجّه نظام افتراضي. ويخصّص المثال 4096 توكن للتوليد؛ وهو يوضّح ميزانية طلب ولا يحدّد الحد الأقصى الملازم للنموذج. وهذه الإعدادات إرشادات من المطوّر، منفصلة عن أي ضمان لعناصر التحكّم التي يتيحها تطبيق معين.
ولنتيجة مفيدة، اطلب المقطع المترجم أو الكائن المنظّم السليم، ثم قيّم المعنى والمصطلحات والصياغة المحفوظة بالرجوع إلى الأصل. ويمكن لمستند متعدد اللغات استخدام المسرد نفسه عبر الأقسام؛ ويمكن لملف لغة تطبيق أن يحتفظ بكل معرّف ومتغيّر مع تغيير السلاسل المرئية. ويجب أن يحقق المخرج النهائي الجزأين اللغوي والبنيوي من المهمة.
POST /v1/messagestextjson, sse| الحقل | النوع | المتطلب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية |
|---|---|---|---|---|
الحقلmodel | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود tencent/hy-mt2-7b | 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 $0.000148 / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج $0.00059 / 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 $0.000148 / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج $0.00059 / 1K من الرموز الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت — / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت — / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت، 1 ساعة — / 1K من الرموز |
تحجز Ailoot مبلغًا تقديريًا قبل الطلب. وبعد ظهور النتيجة، تُسوّي الرسوم النهائية بناءً على الاستخدام المقاس. وتستخدم تسوية البث سجل الاستخدام النهائي. كيفية عمل حجز المبلغ وتسوية الرسوم →
{\n "model": "tencent/hy-mt2-7b",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'tencent/hy-mt2-7b', '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': 'tencent/hy-mt2-7b', '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 tencent/hy-mt2-7b
استخدم مسارات الطرائق المعروضة أعلاه.
مثال تقني باللغة الإنجليزية
Translate UI strings with placeholders\n\nTranslate only the user-facing values in this YAML into Russian. Preserve keys, indentation and placeholders exactly. Source:\ncheckout:\n title: "Confirm order"\n greeting: "Hello, {name}"\n total: "Total: {amount} RUB"\nUse a neutral interface tone. Return only the translated YAML; do not translate RUB or add fields.A YAML block with the same hierarchy and keys, translated visible strings and intact placeholders and RUB.Compare keys, indentation, {name}, {amount} and RUB byte-for-byte with the source.