North Mini Code 1.0 je model Cohere pro softwarové inženýrství s agenty, terminálové úlohy a generování kódu. Přijímá text a vytváří text včetně kódu, vysvětlení a požadavků na nástroje. Výrobce vydal váhy pod Apache 2.0 a označuje jej za první model rodiny programátorských agentů North. Jde o specializovaný programátorský profil, nikoli model pro porozumění obrázkům nebo obecné skórování rozhodnutí.
Model má celkem 30 miliard parametrů a přibližně 3 miliardy aktivních. Jeho Transformer pouze s dekodérem používá řídkou směs expertů se 128 experty, osmi aktivovanými na token a hustou vrstvou před řídkými vrstvami. Pozornost v posuvném okně s rotačními pozicemi se prokládá s globální pozorností bez pozičních embeddingů v poměru 3:1. Údaj o aktivních parametrech popisuje výpočet použitý pro token, nikoli úplnou sadu vah, kterou je nutné uložit.
Následné trénování Cohere používá dvě fáze dolaďování s učitelem následované posilovaným učením s ověřitelnými odměnami, zaměřeným na softwarové inženýrství a práci v terminálu. Výrobce popisuje trénování napříč více prostředími agentů místo jediné pevné kostry. To podporuje přípravu úlohy podle požadovaného chování a dostupných nástrojů, zatímco okolní prostředí nadále odpovídá za získávání souborů, spouštění příkazů a vracení pozorování.
Dodejte aktuální kód a chování, požadovanou změnu, relevantní hranice souborů či rozhraní a důkazy, které doloží dokončení. U chyby zahrňte pozorovanou chybu nebo selhávající vstup a očekávaný výsledek. U funkce určete požadované chování a omezení kompatibility. Užitečným konečným výstupem je navržená změna kódu s vysvětlením a výsledky kontrol, které skutečně proběhly.
Ukázkový požadavek může žádat úpravu parseru pro další podporovaný vstup při zachování stávajících formátů. Určete reprezentativní vstupy a část repozitáře definující chování parseru. Model může použít kód a pozorování nástrojů k vytvoření změny; vygenerovaná úprava nebo tvrzení, že se má spustit příkaz, není důkazem jeho úspěchu.
Nativní karta modelu dokumentuje trénování používání nástrojů a doporučuje popisy nástrojů ve schématu JSON prostřednictvím chatovací šablony modelu. Jasně popište účel a argumenty nástroje. Nástroj pro spouštění příkazů může vrátit skutečný výstup a stav, zatímco nástroj pro prohlížení souborů může vrátit materiál potřebný pro další krok. Každý výsledek nástroje propojte s identifikátorem jeho volání, aby pozdější analýza používala správné pozorování.
Příklad výrobce zachovává v historii volání nástroje a uvažování asistenta, provádí nástroj a před dalším generováním přidává jeho výsledek. Příklad nativní šablony používá pro výsledek nástroje strukturovaný slovník. Zachovejte tuto reprezentaci podle zdokumentované integrace místo předpokladu, že každé nesouvisející API serializuje výsledky nástrojů stejně. Schéma JSON popisující argumenty nástroje se liší od tvrzení o podpoře libovolného konečného výstupu omezeného schématem.
North Mini Code podporuje prokládané uvažování, jehož zapnutí výrobce doporučuje pro práci agentů. Obsah uvažování vygenerovaný modelem a volání nástrojů přenášejte do následujících kroků agenta i tahů konverzace. Nativní příklad uchovává pole uvažování se zprávou asistenta a poté vrací odpovídající pozorování nástroje. Zachovává tak informace, které model použil při rozhodování o dalším prohlížení nebo změně.
V historii úlohy udržujte aktuální cíl, podklady a skutečná pozorování. U delší úlohy v repozitáři shrňte konečný výsledek podle změněného chování a užitečného výstupu a uchovejte důkazy potřebné ke kontrole. Prokládané uvažování neznamená, že krátká viditelná odpověď nevyžadovala analýzu, ani nedokládá, že akce popsaná modelem už proběhla.
Výrobce uvádí také vědecké programování a algoritmické uvažování mimo smyčku agenta. Dodejte definici problému, formát vstupu a výstupu, omezení, relevantní číselné předpoklady a očekávané chování v krajních případech. Pokud je požadovaným výstupem úplná funkce nebo program, žádejte je s vysvětlením na úrovni potřebné pro čtenáře.
Pro vysvětlení kódu dodejte implementaci a konkrétní chování nebo závislost k objasnění. U kódu pro vizualizaci dat určete dodaná pole a zamýšlené porovnání místo ponechání účelu grafu nevysloveného. Vývojové příklady výrobce zahrnují vysvětlování a úpravy kódu, vizualizaci dat a implementaci podle specifikace. Jde o vzory úloh pro generování či úpravu kódu, nikoli slib správných výsledků pro každý repozitář nebo framework.
Karta modelu a stránka API výrobce uvádějí kontextové okno 256K tokenů a maximální výstup 64K tokenů. Rozsáhlý materiál repozitáře připravujte s ohledem na tyto oddělené limity a velikost konečného výstupu. Zachovejte hranice zdrojů a identifikátory a odstraňte nerelevantní materiál místo předpokladu, že velké okno odstraňuje potřebu cíleného zadání.
Nativní karta modelu doporučuje pro generování teplotu 1,0 a top_p 0,95 a používá chatovací šablonu modelu včetně zadání pro generování pro textové postupy a nástroje. Limity výstupu v příkladech jsou nastavení těchto příkladů, nikoli náhrada zveřejněného maxima modelu. Cohere zveřejňuje váhy BF16 a samostatně pojmenovaný artefakt FP8. Při přípravě nasazení zvolte vhodný artefakt.
Užitečným výsledkem North Mini Code je kontrolovatelný kódový výstup nebo technické vysvětlení navázané na dodané požadavky. Porovnejte výsledek s původním chováním a skutečným výstupem nástrojů, ověřte předpoklady ovlivňující kód a uchovejte zdroje a pozorování potřebné ke kontrole. Čistě textový programátorský model poskytuje uvažování a generovaný obsah; okolní aplikace provádí operace, které tyto návrhy mění v dokončenou softwarovou úlohu.
", "aboutText": "North Mini Code 1.0 je model Cohere pro softwarové inženýrství s agenty, terminálové úlohy a generování kódu. Přijímá text a vytváří text včetně kódu, vysvětlení a požadavků na nástroje. Výrobce vydal váhy pod Apache 2.0 a označuje jej za první model rodiny programátorských agentů North. Jde o specializovaný programátorský profil, nikoli model pro porozumění obrázkům nebo obecné skórování rozhodnutí.\n\n### Řídká architektura a příprava na programování\n\nModel má celkem 30 miliard parametrů a přibližně 3 miliardy aktivních. Jeho Transformer pouze s dekodérem používá řídkou směs expertů se 128 experty, osmi aktivovanými na token a hustou vrstvou před řídkými vrstvami. Pozornost v posuvném okně s rotačními pozicemi se prokládá s globální pozorností bez pozičních embeddingů v poměru 3:1. Údaj o aktivních parametrech popisuje výpočet použitý pro token, nikoli úplnou sadu vah, kterou je nutné uložit.\n\nNásledné trénování Cohere používá dvě fáze dolaďování s učitelem následované posilovaným učením s ověřitelnými odměnami, zaměřeným na softwarové inženýrství a práci v terminálu. Výrobce popisuje trénování napříč více prostředími agentů místo jediné pevné kostry. To podporuje přípravu úlohy podle požadovaného chování a dostupných nástrojů, zatímco okolní prostředí nadále odpovídá za získávání souborů, spouštění příkazů a vracení pozorování.\n\n### Připravte změnu na úrovni repozitáře\n\nDodejte aktuální kód a chování, požadovanou změnu, relevantní hranice souborů či rozhraní a důkazy, které doloží dokončení. U chyby zahrňte pozorovanou chybu nebo selhávající vstup a očekávaný výsledek. U funkce určete požadované chování a omezení kompatibility. Užitečným konečným výstupem je navržená změna kódu s vysvětlením a výsledky kontrol, které skutečně proběhly.\n\nUkázkový požadavek může žádat úpravu parseru pro další podporovaný vstup při zachování stávajících formátů. Určete reprezentativní vstupy a část repozitáře definující chování parseru. Model může použít kód a pozorování nástrojů k vytvoření změny; vygenerovaná úprava nebo tvrzení, že se má spustit příkaz, není důkazem jeho úspěchu.\n\n### Terminálové nástroje a strukturovaná pozorování\n\nNativní karta modelu dokumentuje trénování používání nástrojů a doporučuje popisy nástrojů ve schématu JSON prostřednictvím chatovací šablony modelu. Jasně popište účel a argumenty nástroje. Nástroj pro spouštění příkazů může vrátit skutečný výstup a stav, zatímco nástroj pro prohlížení souborů může vrátit materiál potřebný pro další krok. Každý výsledek nástroje propojte s identifikátorem jeho volání, aby pozdější analýza používala správné pozorování.\n\nPříklad výrobce zachovává v historii volání nástroje a uvažování asistenta, provádí nástroj a před dalším generováním přidává jeho výsledek. Příklad nativní šablony používá pro výsledek nástroje strukturovaný slovník. Zachovejte tuto reprezentaci podle zdokumentované integrace místo předpokladu, že každé nesouvisející API serializuje výsledky nástrojů stejně. Schéma JSON popisující argumenty nástroje se liší od tvrzení o podpoře libovolného konečného výstupu omezeného schématem.\n\n### Prokládané uvažování a historie více tahů\n\nNorth Mini Code podporuje prokládané uvažování, jehož zapnutí výrobce doporučuje pro práci agentů. Obsah uvažování vygenerovaný modelem a volání nástrojů přenášejte do následujících kroků agenta i tahů konverzace. Nativní příklad uchovává pole uvažování se zprávou asistenta a poté vrací odpovídající pozorování nástroje. Zachovává tak informace, které model použil při rozhodování o dalším prohlížení nebo změně.\n\nV historii úlohy udržujte aktuální cíl, podklady a skutečná pozorování. U delší úlohy v repozitáři shrňte konečný výsledek podle změněného chování a užitečného výstupu a uchovejte důkazy potřebné ke kontrole. Prokládané uvažování neznamená, že krátká viditelná odpověď nevyžadovala analýzu, ani nedokládá, že akce popsaná modelem už proběhla.\n\n### Samostatné úlohy s kódem a vysvětlením\n\nVýrobce uvádí také vědecké programování a algoritmické uvažování mimo smyčku agenta. Dodejte definici problému, formát vstupu a výstupu, omezení, relevantní číselné předpoklady a očekávané chování v krajních případech. Pokud je požadovaným výstupem úplná funkce nebo program, žádejte je s vysvětlením na úrovni potřebné pro čtenáře.\n\nPro vysvětlení kódu dodejte implementaci a konkrétní chování nebo závislost k objasnění. U kódu pro vizualizaci dat určete dodaná pole a zamýšlené porovnání místo ponechání účelu grafu nevysloveného. Vývojové příklady výrobce zahrnují vysvětlování a úpravy kódu, vizualizaci dat a implementaci podle specifikace. Jde o vzory úloh pro generování či úpravu kódu, nikoli slib správných výsledků pro každý repozitář nebo framework.\n\n### Kontext, výstup a nastavení generování\n\nKarta modelu a stránka API výrobce uvádějí kontextové okno 256K tokenů a maximální výstup 64K tokenů. Rozsáhlý materiál repozitáře připravujte s ohledem na tyto oddělené limity a velikost konečného výstupu. Zachovejte hranice zdrojů a identifikátory a odstraňte nerelevantní materiál místo předpokladu, že velké okno odstraňuje potřebu cíleného zadání.\n\nNativní karta modelu doporučuje pro generování teplotu 1,0 a top_p 0,95 a používá chatovací šablonu modelu včetně zadání pro generování pro textové postupy a nástroje. Limity výstupu v příkladech jsou nastavení těchto příkladů, nikoli náhrada zveřejněného maxima modelu. Cohere zveřejňuje váhy BF16 a samostatně pojmenovaný artefakt FP8. Při přípravě nasazení zvolte vhodný artefakt.\n\nUžitečným výsledkem North Mini Code je kontrolovatelný kódový výstup nebo technické vysvětlení navázané na dodané požadavky. Porovnejte výsledek s původním chováním a skutečným výstupem nástrojů, ověřte předpoklady ovlivňující kód a uchovejte zdroje a pozorování potřebné ke kontrole. Čistě textový programátorský model poskytuje uvažování a generovaný obsah; okolní aplikace provádí operace, které tyto návrhy mění v dokončenou softwarovou úlohu.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "046429b21d576d37edf3b18d955f6dfec0a34e9e8ba8f412672b3bcb0980c89e", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "cs", "methods": [ { "html": "cohere/north-mini-code:freeNorth Mini Code 1.0 je čistě textový model Cohere pro generování kódu, změny repozitáře a úlohy agentů řízené terminálem. Jeho řídká architektura s celkem 30B a 3B aktivními parametry podporuje používání nástrojů a prokládané uvažování se zdokumentovaným kontextem 256K a limitem výstupu 64K.
Tento popis zahrnuje schopnosti modelu. Vstupy, výstupy a možnosti dostupné v Ailoot jsou uvedeny níže pro vybranou metodu.
North Mini Code 1.0 je model Cohere pro softwarové inženýrství s agenty, terminálové úlohy a generování kódu. Přijímá text a vytváří text včetně kódu, vysvětlení a požadavků na nástroje. Výrobce vydal váhy pod Apache 2.0 a označuje jej za první model rodiny programátorských agentů North. Jde o specializovaný programátorský profil, nikoli model pro porozumění obrázkům nebo obecné skórování rozhodnutí.
Model má celkem 30 miliard parametrů a přibližně 3 miliardy aktivních. Jeho Transformer pouze s dekodérem používá řídkou směs expertů se 128 experty, osmi aktivovanými na token a hustou vrstvou před řídkými vrstvami. Pozornost v posuvném okně s rotačními pozicemi se prokládá s globální pozorností bez pozičních embeddingů v poměru 3:1. Údaj o aktivních parametrech popisuje výpočet použitý pro token, nikoli úplnou sadu vah, kterou je nutné uložit.
Následné trénování Cohere používá dvě fáze dolaďování s učitelem následované posilovaným učením s ověřitelnými odměnami, zaměřeným na softwarové inženýrství a práci v terminálu. Výrobce popisuje trénování napříč více prostředími agentů místo jediné pevné kostry. To podporuje přípravu úlohy podle požadovaného chování a dostupných nástrojů, zatímco okolní prostředí nadále odpovídá za získávání souborů, spouštění příkazů a vracení pozorování.
Dodejte aktuální kód a chování, požadovanou změnu, relevantní hranice souborů či rozhraní a důkazy, které doloží dokončení. U chyby zahrňte pozorovanou chybu nebo selhávající vstup a očekávaný výsledek. U funkce určete požadované chování a omezení kompatibility. Užitečným konečným výstupem je navržená změna kódu s vysvětlením a výsledky kontrol, které skutečně proběhly.
Ukázkový požadavek může žádat úpravu parseru pro další podporovaný vstup při zachování stávajících formátů. Určete reprezentativní vstupy a část repozitáře definující chování parseru. Model může použít kód a pozorování nástrojů k vytvoření změny; vygenerovaná úprava nebo tvrzení, že se má spustit příkaz, není důkazem jeho úspěchu.
Nativní karta modelu dokumentuje trénování používání nástrojů a doporučuje popisy nástrojů ve schématu JSON prostřednictvím chatovací šablony modelu. Jasně popište účel a argumenty nástroje. Nástroj pro spouštění příkazů může vrátit skutečný výstup a stav, zatímco nástroj pro prohlížení souborů může vrátit materiál potřebný pro další krok. Každý výsledek nástroje propojte s identifikátorem jeho volání, aby pozdější analýza používala správné pozorování.
Příklad výrobce zachovává v historii volání nástroje a uvažování asistenta, provádí nástroj a před dalším generováním přidává jeho výsledek. Příklad nativní šablony používá pro výsledek nástroje strukturovaný slovník. Zachovejte tuto reprezentaci podle zdokumentované integrace místo předpokladu, že každé nesouvisející API serializuje výsledky nástrojů stejně. Schéma JSON popisující argumenty nástroje se liší od tvrzení o podpoře libovolného konečného výstupu omezeného schématem.
North Mini Code podporuje prokládané uvažování, jehož zapnutí výrobce doporučuje pro práci agentů. Obsah uvažování vygenerovaný modelem a volání nástrojů přenášejte do následujících kroků agenta i tahů konverzace. Nativní příklad uchovává pole uvažování se zprávou asistenta a poté vrací odpovídající pozorování nástroje. Zachovává tak informace, které model použil při rozhodování o dalším prohlížení nebo změně.
V historii úlohy udržujte aktuální cíl, podklady a skutečná pozorování. U delší úlohy v repozitáři shrňte konečný výsledek podle změněného chování a užitečného výstupu a uchovejte důkazy potřebné ke kontrole. Prokládané uvažování neznamená, že krátká viditelná odpověď nevyžadovala analýzu, ani nedokládá, že akce popsaná modelem už proběhla.
Výrobce uvádí také vědecké programování a algoritmické uvažování mimo smyčku agenta. Dodejte definici problému, formát vstupu a výstupu, omezení, relevantní číselné předpoklady a očekávané chování v krajních případech. Pokud je požadovaným výstupem úplná funkce nebo program, žádejte je s vysvětlením na úrovni potřebné pro čtenáře.
Pro vysvětlení kódu dodejte implementaci a konkrétní chování nebo závislost k objasnění. U kódu pro vizualizaci dat určete dodaná pole a zamýšlené porovnání místo ponechání účelu grafu nevysloveného. Vývojové příklady výrobce zahrnují vysvětlování a úpravy kódu, vizualizaci dat a implementaci podle specifikace. Jde o vzory úloh pro generování či úpravu kódu, nikoli slib správných výsledků pro každý repozitář nebo framework.
Karta modelu a stránka API výrobce uvádějí kontextové okno 256K tokenů a maximální výstup 64K tokenů. Rozsáhlý materiál repozitáře připravujte s ohledem na tyto oddělené limity a velikost konečného výstupu. Zachovejte hranice zdrojů a identifikátory a odstraňte nerelevantní materiál místo předpokladu, že velké okno odstraňuje potřebu cíleného zadání.
Nativní karta modelu doporučuje pro generování teplotu 1,0 a top_p 0,95 a používá chatovací šablonu modelu včetně zadání pro generování pro textové postupy a nástroje. Limity výstupu v příkladech jsou nastavení těchto příkladů, nikoli náhrada zveřejněného maxima modelu. Cohere zveřejňuje váhy BF16 a samostatně pojmenovaný artefakt FP8. Při přípravě nasazení zvolte vhodný artefakt.
Užitečným výsledkem North Mini Code je kontrolovatelný kódový výstup nebo technické vysvětlení navázané na dodané požadavky. Porovnejte výsledek s původním chováním a skutečným výstupem nástrojů, ověřte předpoklady ovlivňující kód a uchovejte zdroje a pozorování potřebné ke kontrole. Čistě textový programátorský model poskytuje uvažování a generovaný obsah; okolní aplikace provádí operace, které tyto návrhy mění v dokončenou softwarovou úlohu.
POST /v1/chat/completionstexttext| Pole | Typ | Požadavek | Hodnoty a limity | Výchozí |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity cohere/north-mini-code:free | Výchozí— |
Polemessages | Typarray | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polestream | Typboolean | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity false | Výchozífalse |
Polemax_tokens | Typinteger | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Maximum: 64 000 | Výchozí— |
Polemax_completion_tokens | Typinteger | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Maximum: 64 000 | Výchozí— |
Polen | Typinteger | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Maximum: 128 | Výchozí— |
Poletemperature | Typnumber | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Poletop_p | Typnumber | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Poleseed | Typinteger | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polestop | Typ | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polefrequency_penalty | Typnumber | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polepresence_penalty | Typnumber | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Poleuser | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
| Parametr | Kontrakt |
|---|---|
Parametrcontent_type | Kontraktapplication/json |
Parametrrequired | Kontraktmodel, messages |
Parametroptional | Kontraktstream, max_tokens, max_completion_tokens, n, temperature, top_p, seed, stop, frequency_penalty, presence_penalty, user |
Parametrmaterial_types | Kontrakttext |
Parametrconditions | KontraktUse literal text messages only. Cache controls, tools, image/audio/video content and streamed responses are unavailable for this method., The complete encoded JSON request must not exceed 256000 bytes. |
Životní cyklus: synchronous_json
Údaje o tarifech nepřidávají možnosti požadavku. Podporované parametry jsou uvedeny u vybrané metody.
| Konfigurace | Tabulka sazeb | Poplatek |
|---|---|---|
| KonfiguraceZákladní sazby za tokeny | Tabulka sazebZákladní sazba | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti — / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti — / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů |
Ailoot před požadavkem rezervuje odhadovanou částku. Po výsledku vyúčtuje konečný poplatek podle naměřeného využití. Při streamování se účtování řídí konečným záznamem využití. Jak funguje rezervace a vyúčtování →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "cohere/north-mini-code:free", "messages": [{"role": "user", "content": "Summarize the supplied text in three concise points."}], "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\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\nJSON
Uchovejte každou úplnou vrácenou odpověď, soubor i část obsahu.
Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.
Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.
Ailoot Ultra cohere/north-mini-code:free
Použijte cesty metod uvedené výše.
cohere/north-mini-code:freeNorth Mini Code 1.0 je čistě textový model Cohere pro generování kódu, změny repozitáře a úlohy agentů řízené terminálem. Jeho řídká architektura s celkem 30B a 3B aktivními parametry podporuje používání nástrojů a prokládané uvažování se zdokumentovaným kontextem 256K a limitem výstupu 64K.
Tento popis zahrnuje schopnosti modelu. Vstupy, výstupy a možnosti dostupné v Ailoot jsou uvedeny níže pro vybranou metodu.
North Mini Code 1.0 je model Cohere pro softwarové inženýrství s agenty, terminálové úlohy a generování kódu. Přijímá text a vytváří text včetně kódu, vysvětlení a požadavků na nástroje. Výrobce vydal váhy pod Apache 2.0 a označuje jej za první model rodiny programátorských agentů North. Jde o specializovaný programátorský profil, nikoli model pro porozumění obrázkům nebo obecné skórování rozhodnutí.
Model má celkem 30 miliard parametrů a přibližně 3 miliardy aktivních. Jeho Transformer pouze s dekodérem používá řídkou směs expertů se 128 experty, osmi aktivovanými na token a hustou vrstvou před řídkými vrstvami. Pozornost v posuvném okně s rotačními pozicemi se prokládá s globální pozorností bez pozičních embeddingů v poměru 3:1. Údaj o aktivních parametrech popisuje výpočet použitý pro token, nikoli úplnou sadu vah, kterou je nutné uložit.
Následné trénování Cohere používá dvě fáze dolaďování s učitelem následované posilovaným učením s ověřitelnými odměnami, zaměřeným na softwarové inženýrství a práci v terminálu. Výrobce popisuje trénování napříč více prostředími agentů místo jediné pevné kostry. To podporuje přípravu úlohy podle požadovaného chování a dostupných nástrojů, zatímco okolní prostředí nadále odpovídá za získávání souborů, spouštění příkazů a vracení pozorování.
Dodejte aktuální kód a chování, požadovanou změnu, relevantní hranice souborů či rozhraní a důkazy, které doloží dokončení. U chyby zahrňte pozorovanou chybu nebo selhávající vstup a očekávaný výsledek. U funkce určete požadované chování a omezení kompatibility. Užitečným konečným výstupem je navržená změna kódu s vysvětlením a výsledky kontrol, které skutečně proběhly.
Ukázkový požadavek může žádat úpravu parseru pro další podporovaný vstup při zachování stávajících formátů. Určete reprezentativní vstupy a část repozitáře definující chování parseru. Model může použít kód a pozorování nástrojů k vytvoření změny; vygenerovaná úprava nebo tvrzení, že se má spustit příkaz, není důkazem jeho úspěchu.
Nativní karta modelu dokumentuje trénování používání nástrojů a doporučuje popisy nástrojů ve schématu JSON prostřednictvím chatovací šablony modelu. Jasně popište účel a argumenty nástroje. Nástroj pro spouštění příkazů může vrátit skutečný výstup a stav, zatímco nástroj pro prohlížení souborů může vrátit materiál potřebný pro další krok. Každý výsledek nástroje propojte s identifikátorem jeho volání, aby pozdější analýza používala správné pozorování.
Příklad výrobce zachovává v historii volání nástroje a uvažování asistenta, provádí nástroj a před dalším generováním přidává jeho výsledek. Příklad nativní šablony používá pro výsledek nástroje strukturovaný slovník. Zachovejte tuto reprezentaci podle zdokumentované integrace místo předpokladu, že každé nesouvisející API serializuje výsledky nástrojů stejně. Schéma JSON popisující argumenty nástroje se liší od tvrzení o podpoře libovolného konečného výstupu omezeného schématem.
North Mini Code podporuje prokládané uvažování, jehož zapnutí výrobce doporučuje pro práci agentů. Obsah uvažování vygenerovaný modelem a volání nástrojů přenášejte do následujících kroků agenta i tahů konverzace. Nativní příklad uchovává pole uvažování se zprávou asistenta a poté vrací odpovídající pozorování nástroje. Zachovává tak informace, které model použil při rozhodování o dalším prohlížení nebo změně.
V historii úlohy udržujte aktuální cíl, podklady a skutečná pozorování. U delší úlohy v repozitáři shrňte konečný výsledek podle změněného chování a užitečného výstupu a uchovejte důkazy potřebné ke kontrole. Prokládané uvažování neznamená, že krátká viditelná odpověď nevyžadovala analýzu, ani nedokládá, že akce popsaná modelem už proběhla.
Výrobce uvádí také vědecké programování a algoritmické uvažování mimo smyčku agenta. Dodejte definici problému, formát vstupu a výstupu, omezení, relevantní číselné předpoklady a očekávané chování v krajních případech. Pokud je požadovaným výstupem úplná funkce nebo program, žádejte je s vysvětlením na úrovni potřebné pro čtenáře.
Pro vysvětlení kódu dodejte implementaci a konkrétní chování nebo závislost k objasnění. U kódu pro vizualizaci dat určete dodaná pole a zamýšlené porovnání místo ponechání účelu grafu nevysloveného. Vývojové příklady výrobce zahrnují vysvětlování a úpravy kódu, vizualizaci dat a implementaci podle specifikace. Jde o vzory úloh pro generování či úpravu kódu, nikoli slib správných výsledků pro každý repozitář nebo framework.
Karta modelu a stránka API výrobce uvádějí kontextové okno 256K tokenů a maximální výstup 64K tokenů. Rozsáhlý materiál repozitáře připravujte s ohledem na tyto oddělené limity a velikost konečného výstupu. Zachovejte hranice zdrojů a identifikátory a odstraňte nerelevantní materiál místo předpokladu, že velké okno odstraňuje potřebu cíleného zadání.
Nativní karta modelu doporučuje pro generování teplotu 1,0 a top_p 0,95 a používá chatovací šablonu modelu včetně zadání pro generování pro textové postupy a nástroje. Limity výstupu v příkladech jsou nastavení těchto příkladů, nikoli náhrada zveřejněného maxima modelu. Cohere zveřejňuje váhy BF16 a samostatně pojmenovaný artefakt FP8. Při přípravě nasazení zvolte vhodný artefakt.
Užitečným výsledkem North Mini Code je kontrolovatelný kódový výstup nebo technické vysvětlení navázané na dodané požadavky. Porovnejte výsledek s původním chováním a skutečným výstupem nástrojů, ověřte předpoklady ovlivňující kód a uchovejte zdroje a pozorování potřebné ke kontrole. Čistě textový programátorský model poskytuje uvažování a generovaný obsah; okolní aplikace provádí operace, které tyto návrhy mění v dokončenou softwarovou úlohu.
POST /v1/messagestexttext| Pole | Typ | Požadavek | Hodnoty a limity | Výchozí |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity cohere/north-mini-code:free | Výchozí— |
Polemessages | Typarray | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polestream | Typboolean | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity false | Výchozífalse |
Polesystem | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polemax_tokens | Typinteger | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Maximum: 64 000 | Výchozí— |
Poletemperature | Typnumber | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Poletop_p | Typnumber | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Poletop_k | Typinteger | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polestop_sequences | Typarray | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polemetadata | Typobject | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
| Parametr | Kontrakt |
|---|---|
Parametrcontent_type | Kontraktapplication/json |
Parametrrequired | Kontraktmodel, messages, max_tokens |
Parametroptional | Kontraktstream, system, temperature, top_p, top_k, stop_sequences, metadata |
Parametrmaterial_types | Kontrakttext |
Parametrconditions | KontraktUse literal text messages only. Cache controls, tools, image/audio/video content and streamed responses are unavailable for this method., The complete encoded JSON request must not exceed 256000 bytes. |
Životní cyklus: synchronous_json
Údaje o tarifech nepřidávají možnosti požadavku. Podporované parametry jsou uvedeny u vybrané metody.
| Konfigurace | Tabulka sazeb | Poplatek |
|---|---|---|
| KonfiguraceZákladní sazby za tokeny | Tabulka sazebZákladní sazba | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti — / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti — / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů |
Ailoot před požadavkem rezervuje odhadovanou částku. Po výsledku vyúčtuje konečný poplatek podle naměřeného využití. Při streamování se účtování řídí konečným záznamem využití. Jak funguje rezervace a vyúčtování →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "cohere/north-mini-code:free", "messages": [{"role": "user", "content": "Summarize the supplied text in three concise points."}], "stream": false, "max_tokens": 256}')\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/messages \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\nJSON
Uchovejte každou úplnou vrácenou odpověď, soubor i část obsahu.
Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.
Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.
Ailoot Ultra cohere/north-mini-code:free
Použijte cesty metod uvedené výše.