Hy3 preview هو أول نموذج Hy3 من Tencent Hy يُدرَّب على بنيتها التحتية المعاد بناؤها. ويحدّد المطوّر بنية مزيج خبراء تضم 295B معلمة إجمالًا، و21B معلمة نشطة، وطبقة للتنبؤ بعدة توكنات تضم 3.8B معلمة. ويستقبل النموذج الموجّهات والمحادثات المكتوبة ويولّد نصًا لمهام الاستدلال والبرمجة والمهام القائمة على التعليمات.
تضم البنية الأساسية المنشورة 80 طبقة، وانتباه الاستعلامات المجمّعة مع 64 رأس استعلام وثمانية رؤوس مفتاح/قيمة، و192 خبيرًا ينشط منهم ثمانية لكل توكن. وتبلغ نافذة سياقه 256K. وتخص هذه المواصفات إصدار المعاينة، بينما يغيّر إصدار Hy3 اللاحق التدريب اللاحق وسلوك المنتج، ولا يُعد النموذج المسمّى نفسه.
تبدأ أبرز مزايا المطوّر بمجالات العلوم والتقنية والهندسة والرياضيات والاستدلال. وللمسألة التحليلية، قدّم المقدمات والملاحظات وشكل الإجابة. واطلب الاستنتاج مع الخطوات اللازمة لتقييمه. ويجب أن تتضمن المهمة البرمجية التنفيذ الحالي والسلوك المتوقع ومعلومات الفشل الفعلية، حتى يعالج التغيير المقترح مشكلة محددة.
ويُعد التعلّم من السياق واتباع التعليمات أيضًا محورين أساسيين لهذا الإصدار. أعدّ المواد الطويلة مع القواعد التي يجب على النموذج استخدامها والأقسام ذات الصلة بالسؤال. واطلب نتائج مرتبطة بالمصدر، وأبقِ القيود المهمة ظاهرة عبر جولات المتابعة. ويساعد ذلك على تمييز التطبيق الصحيح للسياق المقدّم عن إجابة تستند إلى افتراض غير مصرّح به.
وفي سير عمل للبرمجة أو لوكيل بحث، يوفّر التطبيق الأدوات ويُعيد نتائجها. ويقترح النموذج التفاعل التالي ويستخدم الملاحظات الناتجة في خطوة أخرى. ويحدّد المخرج النهائي المفيد التغيير المقترح أو النتيجة البحثية والأدلة التي لا تزال بحاجة إلى التحقّق قبل أن يستخدمها التطبيق.
يسرد مثال المطوّر no_think بوصفه خيار الإجابة المباشرة الافتراضي، إلى جانب low وhigh؛ وتوصي إرشاداته التفسيرية بخيار high للاستدلال المعقّد. وتستخدم إرشادات أخذ العينات temperature بقيمة 0.9 وtop-p بقيمة 1.0. وهذه إعدادات لدى المطوّر، وليست ضمانًا لتوافر عناصر التحكّم الاختيارية في تكامل معين. وتحتفظ النسخة الأساسية المدرّبة مسبقًا ومعاينة instruct والأصول المحوّلة المسمّاة منفصلةً بهوياتها الخاصة.
", "aboutText": "Hy3 preview هو أول نموذج Hy3 من Tencent Hy يُدرَّب على بنيتها التحتية المعاد بناؤها. ويحدّد المطوّر بنية مزيج خبراء تضم 295B معلمة إجمالًا، و21B معلمة نشطة، وطبقة للتنبؤ بعدة توكنات تضم 3.8B معلمة. ويستقبل النموذج الموجّهات والمحادثات المكتوبة ويولّد نصًا لمهام الاستدلال والبرمجة والمهام القائمة على التعليمات.\n\nتضم البنية الأساسية المنشورة 80 طبقة، وانتباه الاستعلامات المجمّعة مع 64 رأس استعلام وثمانية رؤوس مفتاح/قيمة، و192 خبيرًا ينشط منهم ثمانية لكل توكن. وتبلغ نافذة سياقه 256K. وتخص هذه المواصفات إصدار المعاينة، بينما يغيّر إصدار Hy3 اللاحق التدريب اللاحق وسلوك المنتج، ولا يُعد النموذج المسمّى نفسه.\n\nتبدأ أبرز مزايا المطوّر بمجالات العلوم والتقنية والهندسة والرياضيات والاستدلال. وللمسألة التحليلية، قدّم المقدمات والملاحظات وشكل الإجابة. واطلب الاستنتاج مع الخطوات اللازمة لتقييمه. ويجب أن تتضمن المهمة البرمجية التنفيذ الحالي والسلوك المتوقع ومعلومات الفشل الفعلية، حتى يعالج التغيير المقترح مشكلة محددة.\n\nويُعد التعلّم من السياق واتباع التعليمات أيضًا محورين أساسيين لهذا الإصدار. أعدّ المواد الطويلة مع القواعد التي يجب على النموذج استخدامها والأقسام ذات الصلة بالسؤال. واطلب نتائج مرتبطة بالمصدر، وأبقِ القيود المهمة ظاهرة عبر جولات المتابعة. ويساعد ذلك على تمييز التطبيق الصحيح للسياق المقدّم عن إجابة تستند إلى افتراض غير مصرّح به.\n\nوفي سير عمل للبرمجة أو لوكيل بحث، يوفّر التطبيق الأدوات ويُعيد نتائجها. ويقترح النموذج التفاعل التالي ويستخدم الملاحظات الناتجة في خطوة أخرى. ويحدّد المخرج النهائي المفيد التغيير المقترح أو النتيجة البحثية والأدلة التي لا تزال بحاجة إلى التحقّق قبل أن يستخدمها التطبيق.\n\nيسرد مثال المطوّر no_think بوصفه خيار الإجابة المباشرة الافتراضي، إلى جانب low وhigh؛ وتوصي إرشاداته التفسيرية بخيار high للاستدلال المعقّد. وتستخدم إرشادات أخذ العينات temperature بقيمة 0.9 وtop-p بقيمة 1.0. وهذه إعدادات لدى المطوّر، وليست ضمانًا لتوافر عناصر التحكّم الاختيارية في تكامل معين. وتحتفظ النسخة الأساسية المدرّبة مسبقًا ومعاينة instruct والأصول المحوّلة المسمّاة منفصلةً بهوياتها الخاصة.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "مثال تقني باللغة الإنجليزية
Calculate a two-stage mixture\n\nA tank contains 40 liters of a 10% salt solution. Remove 10 liters of well-mixed solution, then add 10 liters of pure water. Calculate the final salt concentration. Show salt and total volume after each stage and state the uniform-mixing assumption. Finish with the concentration as a percentage rather than an unlabeled decimal.A two-stage mass-balance table and a final percentage with the mixing assumption stated.The removal subtracts salt in the original concentration, while adding pure water changes volume but not salt mass.tencent/hy3-previewHy3 preview من Tencent هو نموذج نصي ببنية MoE يضم 295B معلمة، تنشط منها 21B معلمة، وبسياق 256K. وهو يستهدف الاستدلال في العلوم والتقنية والهندسة والرياضيات، والتعلّم من السياق، واتباع التعليمات، والبرمجة والوكلاء، مع خيارات للإجابة المباشرة والتفكير في مثال المطوّر.
يغطي هذا الوصف قدرات النموذج. وترد أدناه المدخلات والمخرجات والخيارات المتاحة في Ailoot للطريقة المحددة.
Hy3 preview هو أول نموذج Hy3 من Tencent Hy يُدرَّب على بنيتها التحتية المعاد بناؤها. ويحدّد المطوّر بنية مزيج خبراء تضم 295B معلمة إجمالًا، و21B معلمة نشطة، وطبقة للتنبؤ بعدة توكنات تضم 3.8B معلمة. ويستقبل النموذج الموجّهات والمحادثات المكتوبة ويولّد نصًا لمهام الاستدلال والبرمجة والمهام القائمة على التعليمات.
تضم البنية الأساسية المنشورة 80 طبقة، وانتباه الاستعلامات المجمّعة مع 64 رأس استعلام وثمانية رؤوس مفتاح/قيمة، و192 خبيرًا ينشط منهم ثمانية لكل توكن. وتبلغ نافذة سياقه 256K. وتخص هذه المواصفات إصدار المعاينة، بينما يغيّر إصدار Hy3 اللاحق التدريب اللاحق وسلوك المنتج، ولا يُعد النموذج المسمّى نفسه.
تبدأ أبرز مزايا المطوّر بمجالات العلوم والتقنية والهندسة والرياضيات والاستدلال. وللمسألة التحليلية، قدّم المقدمات والملاحظات وشكل الإجابة. واطلب الاستنتاج مع الخطوات اللازمة لتقييمه. ويجب أن تتضمن المهمة البرمجية التنفيذ الحالي والسلوك المتوقع ومعلومات الفشل الفعلية، حتى يعالج التغيير المقترح مشكلة محددة.
ويُعد التعلّم من السياق واتباع التعليمات أيضًا محورين أساسيين لهذا الإصدار. أعدّ المواد الطويلة مع القواعد التي يجب على النموذج استخدامها والأقسام ذات الصلة بالسؤال. واطلب نتائج مرتبطة بالمصدر، وأبقِ القيود المهمة ظاهرة عبر جولات المتابعة. ويساعد ذلك على تمييز التطبيق الصحيح للسياق المقدّم عن إجابة تستند إلى افتراض غير مصرّح به.
وفي سير عمل للبرمجة أو لوكيل بحث، يوفّر التطبيق الأدوات ويُعيد نتائجها. ويقترح النموذج التفاعل التالي ويستخدم الملاحظات الناتجة في خطوة أخرى. ويحدّد المخرج النهائي المفيد التغيير المقترح أو النتيجة البحثية والأدلة التي لا تزال بحاجة إلى التحقّق قبل أن يستخدمها التطبيق.
يسرد مثال المطوّر no_think بوصفه خيار الإجابة المباشرة الافتراضي، إلى جانب low وhigh؛ وتوصي إرشاداته التفسيرية بخيار high للاستدلال المعقّد. وتستخدم إرشادات أخذ العينات temperature بقيمة 0.9 وtop-p بقيمة 1.0. وهذه إعدادات لدى المطوّر، وليست ضمانًا لتوافر عناصر التحكّم الاختيارية في تكامل معين. وتحتفظ النسخة الأساسية المدرّبة مسبقًا ومعاينة instruct والأصول المحوّلة المسمّاة منفصلةً بهوياتها الخاصة.
POST /v1/chat/completionstexttext| الحقل | النوع | المتطلب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية |
|---|---|---|---|---|
الحقلmodel | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود tencent/hy3-preview | 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 $0.00036 / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج $0.0012 / 1K من الرموز الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت $0.00012 / 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 $0.00036 / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج $0.0012 / 1K من الرموز الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت $0.00012 / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت — / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت، 1 ساعة — / 1K من الرموز |
تحجز Ailoot مبلغًا تقديريًا قبل الطلب. وبعد ظهور النتيجة، تُسوّي الرسوم النهائية بناءً على الاستخدام المقاس. وتستخدم تسوية البث سجل الاستخدام النهائي. كيفية عمل حجز المبلغ وتسوية الرسوم →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "tencent/hy3-preview", "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/hy3-preview',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/hy3-preview',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/hy3-preview
استخدم مسارات الطرائق المعروضة أعلاه.
tencent/hy3-previewHy3 preview من Tencent هو نموذج نصي ببنية MoE يضم 295B معلمة، تنشط منها 21B معلمة، وبسياق 256K. وهو يستهدف الاستدلال في العلوم والتقنية والهندسة والرياضيات، والتعلّم من السياق، واتباع التعليمات، والبرمجة والوكلاء، مع خيارات للإجابة المباشرة والتفكير في مثال المطوّر.
يغطي هذا الوصف قدرات النموذج. وترد أدناه المدخلات والمخرجات والخيارات المتاحة في Ailoot للطريقة المحددة.
Hy3 preview هو أول نموذج Hy3 من Tencent Hy يُدرَّب على بنيتها التحتية المعاد بناؤها. ويحدّد المطوّر بنية مزيج خبراء تضم 295B معلمة إجمالًا، و21B معلمة نشطة، وطبقة للتنبؤ بعدة توكنات تضم 3.8B معلمة. ويستقبل النموذج الموجّهات والمحادثات المكتوبة ويولّد نصًا لمهام الاستدلال والبرمجة والمهام القائمة على التعليمات.
تضم البنية الأساسية المنشورة 80 طبقة، وانتباه الاستعلامات المجمّعة مع 64 رأس استعلام وثمانية رؤوس مفتاح/قيمة، و192 خبيرًا ينشط منهم ثمانية لكل توكن. وتبلغ نافذة سياقه 256K. وتخص هذه المواصفات إصدار المعاينة، بينما يغيّر إصدار Hy3 اللاحق التدريب اللاحق وسلوك المنتج، ولا يُعد النموذج المسمّى نفسه.
تبدأ أبرز مزايا المطوّر بمجالات العلوم والتقنية والهندسة والرياضيات والاستدلال. وللمسألة التحليلية، قدّم المقدمات والملاحظات وشكل الإجابة. واطلب الاستنتاج مع الخطوات اللازمة لتقييمه. ويجب أن تتضمن المهمة البرمجية التنفيذ الحالي والسلوك المتوقع ومعلومات الفشل الفعلية، حتى يعالج التغيير المقترح مشكلة محددة.
ويُعد التعلّم من السياق واتباع التعليمات أيضًا محورين أساسيين لهذا الإصدار. أعدّ المواد الطويلة مع القواعد التي يجب على النموذج استخدامها والأقسام ذات الصلة بالسؤال. واطلب نتائج مرتبطة بالمصدر، وأبقِ القيود المهمة ظاهرة عبر جولات المتابعة. ويساعد ذلك على تمييز التطبيق الصحيح للسياق المقدّم عن إجابة تستند إلى افتراض غير مصرّح به.
وفي سير عمل للبرمجة أو لوكيل بحث، يوفّر التطبيق الأدوات ويُعيد نتائجها. ويقترح النموذج التفاعل التالي ويستخدم الملاحظات الناتجة في خطوة أخرى. ويحدّد المخرج النهائي المفيد التغيير المقترح أو النتيجة البحثية والأدلة التي لا تزال بحاجة إلى التحقّق قبل أن يستخدمها التطبيق.
يسرد مثال المطوّر no_think بوصفه خيار الإجابة المباشرة الافتراضي، إلى جانب low وhigh؛ وتوصي إرشاداته التفسيرية بخيار high للاستدلال المعقّد. وتستخدم إرشادات أخذ العينات temperature بقيمة 0.9 وtop-p بقيمة 1.0. وهذه إعدادات لدى المطوّر، وليست ضمانًا لتوافر عناصر التحكّم الاختيارية في تكامل معين. وتحتفظ النسخة الأساسية المدرّبة مسبقًا ومعاينة instruct والأصول المحوّلة المسمّاة منفصلةً بهوياتها الخاصة.
POST /v1/messagestextjson, sse| الحقل | النوع | المتطلب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية |
|---|---|---|---|---|
الحقلmodel | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود tencent/hy3-preview | 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 $0.00036 / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج $0.0012 / 1K من الرموز الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت $0.00012 / 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 $0.00036 / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج $0.0012 / 1K من الرموز الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت $0.00012 / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت — / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت، 1 ساعة — / 1K من الرموز |
تحجز Ailoot مبلغًا تقديريًا قبل الطلب. وبعد ظهور النتيجة، تُسوّي الرسوم النهائية بناءً على الاستخدام المقاس. وتستخدم تسوية البث سجل الاستخدام النهائي. كيفية عمل حجز المبلغ وتسوية الرسوم →
{\n "model": "tencent/hy3-preview",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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/hy3-preview', '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/hy3-preview', '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/hy3-preview
استخدم مسارات الطرائق المعروضة أعلاه.
مثال تقني باللغة الإنجليزية
Calculate a two-stage mixture\n\nA tank contains 40 liters of a 10% salt solution. Remove 10 liters of well-mixed solution, then add 10 liters of pure water. Calculate the final salt concentration. Show salt and total volume after each stage and state the uniform-mixing assumption. Finish with the concentration as a percentage rather than an unlabeled decimal.A two-stage mass-balance table and a final percentage with the mixing assumption stated.The removal subtracts salt in the original concentration, while adding pure water changes volume but not salt mass.