Hlavní body: model vytvořený pro programátorské agenty
Qwen3-Coder-Next je otevřený textový model navržený speciálně pro programátorské agenty a vývojové postupy. Qwen popisuje řešení problémů s dlouhým horizontem, komplexní používání nástrojů a zotavení ze selhání při provádění spolu s přizpůsobitelností různým vývojovým rámcům. Přijímá text a vytváří text včetně kódu, vysvětlení a požadavků na nástroje. Tento přesný checkpoint Coder-Next má vlastní kontrakt bez přemýšlení; neměl by se nahrazovat edicemi Thinking širší rodiny Next.
Pro vývojovou úlohu poskytněte relevantní soubory nebo výňatky, zamýšlené chování a vstup, který ukazuje problém. Požádejte o upravitelnou změnu a vysvětlení navázané na tyto podmínky. Pro úlohu v několika krocích definujte cíl, povolené nástroje a pozorování, která by ukazovala dokončení. Ověřte navrženou změnu kódu a její vysvětlení proti dodaným souborům, selhávajícímu vstupu a kritériím dokončení.
Přehled modelu
Model má celkem 80 miliard parametrů a aktivuje tři miliardy. Jeho 48vrstvé hybridní uspořádání opakuje tři expertní vrstvy Gated DeltaNet následované jednou expertní vrstvou hradlované pozornosti. Výrobce uvádí 512 expertů, deset aktivovaných expertů a jednoho sdíleného experta. Nízký aktivovaný počet je výpočetní vlastností řídkého modelu, nikoli velikostí celého checkpointu.
Nativní kontext je 262 144 tokenů. Příklady výrobce dovolují menší kontext, například 32 768, pokud paměťová omezení brání fungování větší konfigurace. Zdrojový kód, historie, pozorování nástrojů a generovaný text se musí vejít do nakonfigurované alokace sekvence. Karta pro tento checkpoint nestanovuje výchozí rozšíření na milion tokenů.
Používání textového rozhraní bez přemýšlení
Coder-Next podporuje pouze režim bez přemýšlení a negeneruje explicitní bloky přemýšlení. Nastavení enable_thinking=False není v příkladu výrobce nutné. Přesto může vysvětlit opravu, probírat algoritmus nebo uvažovat běžným textem; režim bez přemýšlení popisuje jeho výstupní režim, nikoli zákaz vysvětlení.
Rychlý start žádá algoritmus řazení a používá prostor pro generování 65 536 tokenů. Tato hodnota je příklad rozpočtu, nikoli samostatně zveřejněný pevný strop výstupu. Určete formát a omezení výsledku: jazyk, relevantní rozhraní, požadované chování a to, zda má odpověď obsahovat opravu, úplnou funkci nebo vysvětlení. Upravitelný výsledek udržujte oddělený od komentáře, aby jej bylo možné snadno zkontrolovat.
Vývojové rámce a kontext
Výrobce zdůrazňuje kompatibilitu s agentními rámci ve stylu CLI a IDE včetně Qwen Code. Rámec dodává stav projektu, definice nástrojů, pozorování a konverzační formát. Tyto vstupy zachovávejte konzistentně během vícekrokové úlohy. Pokud nástroj ohlásí selhávající kontrolu, poskytněte skutečnou chybu a relevantní změněný kód namísto pouhého pokynu modelu, aby to zkusil znovu.
Práci s dlouhým horizontem pomáhá viditelný stav úlohy: co bylo pozorováno, jaká změna je navržena a která podmínka zůstává nevyřešená. Pozorování nástroje se liší od tvrzení v generovaném textu. Schopnost modelu zotavit se ze selhání by se neměla považovat za automatické povolení spouštět příkazy nebo záruku, že každé zotavení uspěje.
Agentní programování a volání nástrojů
Qwen dokumentuje definice nástrojů ve stylu funkcí s názvy, popisy, vstupními schématy a povinnými poli. Poskytněte přesnou definici a očekávaný význam návratové hodnoty. Aplikace spustí vybraný nástroj a vrátí jeho výsledek; model pak tento výsledek použije v dalším kroku. Samotné volání nástrojů nedává přístup k souborovému systému, aktuálním zdrojům nebo prostředí pro spouštění.
Pro agenta upravujícího repozitář omezte povolené soubory a požadovaný výsledek. Užitečná konečná zpráva může určit dotčené moduly, vysvětlit změnu a uvést skutečné výsledky vrácené připojenými kontrolami. Zachovejte odlišení navržených příkazů, generovaného kódu a dokončených operací. Jde o praktické příklady postupů založené na zdokumentovaném rozsahu vývoje a nástrojů.
Doporučení pro generování
Výrobce doporučuje temperature 1,0, top_p 0,95 a top_k 40. Tato přesná nastavení se liší od několika konverzačních modelů Qwen a měla by zůstat součástí vlastního postupu Coder-Next. Zveřejněná konfigurace používá architekturu kauzálního jazykového modelu Qwen3-Next. Zdokumentovaný název modelu a šablonu chatu tohoto checkpointu používejte konzistentně napříč programátorským postupem.
Podstatná omezení
Zdokumentovaným vstupem je text, takže snímky obrazovky, zvuk nebo video vyžadují vhodnou samostatnou reprezentaci před tímto programátorským postupem. Nativní kontext a příkladové alokace generování jsou konečné; omezte nesouvisející kód a vyhraďte prostor pro požadovaný výsledek. Ověřte generovanou syntaxi, rozhraní, hraniční případy a navržené změny ve skutečném vývojovém postupu. Užitečným výstupem je kontrolovatelný kód nebo vysvětlení podložené skutečnými podklady úlohy, se zachováním výhradně textové identity tohoto checkpointu a režimu bez přemýšlení.
", "aboutText": "Hlavní body: model vytvořený pro programátorské agenty\n\nQwen3-Coder-Next je otevřený textový model navržený speciálně pro programátorské agenty a vývojové postupy. Qwen popisuje řešení problémů s dlouhým horizontem, komplexní používání nástrojů a zotavení ze selhání při provádění spolu s přizpůsobitelností různým vývojovým rámcům. Přijímá text a vytváří text včetně kódu, vysvětlení a požadavků na nástroje. Tento přesný checkpoint Coder-Next má vlastní kontrakt bez přemýšlení; neměl by se nahrazovat edicemi Thinking širší rodiny Next.\n\nPro vývojovou úlohu poskytněte relevantní soubory nebo výňatky, zamýšlené chování a vstup, který ukazuje problém. Požádejte o upravitelnou změnu a vysvětlení navázané na tyto podmínky. Pro úlohu v několika krocích definujte cíl, povolené nástroje a pozorování, která by ukazovala dokončení. Ověřte navrženou změnu kódu a její vysvětlení proti dodaným souborům, selhávajícímu vstupu a kritériím dokončení.\n\nPřehled modelu\n\nModel má celkem 80 miliard parametrů a aktivuje tři miliardy. Jeho 48vrstvé hybridní uspořádání opakuje tři expertní vrstvy Gated DeltaNet následované jednou expertní vrstvou hradlované pozornosti. Výrobce uvádí 512 expertů, deset aktivovaných expertů a jednoho sdíleného experta. Nízký aktivovaný počet je výpočetní vlastností řídkého modelu, nikoli velikostí celého checkpointu.\n\nNativní kontext je 262 144 tokenů. Příklady výrobce dovolují menší kontext, například 32 768, pokud paměťová omezení brání fungování větší konfigurace. Zdrojový kód, historie, pozorování nástrojů a generovaný text se musí vejít do nakonfigurované alokace sekvence. Karta pro tento checkpoint nestanovuje výchozí rozšíření na milion tokenů.\n\nPoužívání textového rozhraní bez přemýšlení\n\nCoder-Next podporuje pouze režim bez přemýšlení a negeneruje explicitní bloky přemýšlení. Nastavení enable_thinking=False není v příkladu výrobce nutné. Přesto může vysvětlit opravu, probírat algoritmus nebo uvažovat běžným textem; režim bez přemýšlení popisuje jeho výstupní režim, nikoli zákaz vysvětlení.\n\nRychlý start žádá algoritmus řazení a používá prostor pro generování 65 536 tokenů. Tato hodnota je příklad rozpočtu, nikoli samostatně zveřejněný pevný strop výstupu. Určete formát a omezení výsledku: jazyk, relevantní rozhraní, požadované chování a to, zda má odpověď obsahovat opravu, úplnou funkci nebo vysvětlení. Upravitelný výsledek udržujte oddělený od komentáře, aby jej bylo možné snadno zkontrolovat.\n\nVývojové rámce a kontext\n\nVýrobce zdůrazňuje kompatibilitu s agentními rámci ve stylu CLI a IDE včetně Qwen Code. Rámec dodává stav projektu, definice nástrojů, pozorování a konverzační formát. Tyto vstupy zachovávejte konzistentně během vícekrokové úlohy. Pokud nástroj ohlásí selhávající kontrolu, poskytněte skutečnou chybu a relevantní změněný kód namísto pouhého pokynu modelu, aby to zkusil znovu.\n\nPráci s dlouhým horizontem pomáhá viditelný stav úlohy: co bylo pozorováno, jaká změna je navržena a která podmínka zůstává nevyřešená. Pozorování nástroje se liší od tvrzení v generovaném textu. Schopnost modelu zotavit se ze selhání by se neměla považovat za automatické povolení spouštět příkazy nebo záruku, že každé zotavení uspěje.\n\nAgentní programování a volání nástrojů\n\nQwen dokumentuje definice nástrojů ve stylu funkcí s názvy, popisy, vstupními schématy a povinnými poli. Poskytněte přesnou definici a očekávaný význam návratové hodnoty. Aplikace spustí vybraný nástroj a vrátí jeho výsledek; model pak tento výsledek použije v dalším kroku. Samotné volání nástrojů nedává přístup k souborovému systému, aktuálním zdrojům nebo prostředí pro spouštění.\n\nPro agenta upravujícího repozitář omezte povolené soubory a požadovaný výsledek. Užitečná konečná zpráva může určit dotčené moduly, vysvětlit změnu a uvést skutečné výsledky vrácené připojenými kontrolami. Zachovejte odlišení navržených příkazů, generovaného kódu a dokončených operací. Jde o praktické příklady postupů založené na zdokumentovaném rozsahu vývoje a nástrojů.\n\nDoporučení pro generování\n\nVýrobce doporučuje temperature 1,0, top_p 0,95 a top_k 40. Tato přesná nastavení se liší od několika konverzačních modelů Qwen a měla by zůstat součástí vlastního postupu Coder-Next. Zveřejněná konfigurace používá architekturu kauzálního jazykového modelu Qwen3-Next. Zdokumentovaný název modelu a šablonu chatu tohoto checkpointu používejte konzistentně napříč programátorským postupem.\n\nPodstatná omezení\n\nZdokumentovaným vstupem je text, takže snímky obrazovky, zvuk nebo video vyžadují vhodnou samostatnou reprezentaci před tímto programátorským postupem. Nativní kontext a příkladové alokace generování jsou konečné; omezte nesouvisející kód a vyhraďte prostor pro požadovaný výsledek. Ověřte generovanou syntaxi, rozhraní, hraniční případy a navržené změny ve skutečném vývojovém postupu. Užitečným výstupem je kontrolovatelný kód nebo vysvětlení podložené skutečnými podklady úlohy, se zachováním výhradně textové identity tohoto checkpointu a režimu bez přemýšlení.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Technický příklad v angličtině
Implement a stable partition helper\n\nWrite a Python function partition_even(values) returning two new lists: even integers first and odd integers second. Preserve order within each list and do not mutate values. Provide tests for negative integers, repeated values and empty input. Return the complete function separately from the explanation, with no claim that tests have been executed.A complete function, tests for the named cases and a brief order-preservation explanation.Check that each input occurrence appears exactly once in the appropriate result list and that source order is retained.qwen/qwen3-coder-nextQwen3-Coder-Next je výhradně textový model programátorského agenta Qwen s celkem 80 miliardami parametrů a 3 miliardami aktivovanými. Používá výstup bez přemýšlení, nativní kontext 262 144 tokenů a volání nástrojů pro vývojové postupy, včetně vícekrokové práce a zotavení díky zpětné vazbě z provedení.
Tento popis zahrnuje schopnosti modelu. Vstupy, výstupy a možnosti dostupné v Ailoot jsou uvedeny níže pro vybranou metodu.
Hlavní body: model vytvořený pro programátorské agenty
Qwen3-Coder-Next je otevřený textový model navržený speciálně pro programátorské agenty a vývojové postupy. Qwen popisuje řešení problémů s dlouhým horizontem, komplexní používání nástrojů a zotavení ze selhání při provádění spolu s přizpůsobitelností různým vývojovým rámcům. Přijímá text a vytváří text včetně kódu, vysvětlení a požadavků na nástroje. Tento přesný checkpoint Coder-Next má vlastní kontrakt bez přemýšlení; neměl by se nahrazovat edicemi Thinking širší rodiny Next.
Pro vývojovou úlohu poskytněte relevantní soubory nebo výňatky, zamýšlené chování a vstup, který ukazuje problém. Požádejte o upravitelnou změnu a vysvětlení navázané na tyto podmínky. Pro úlohu v několika krocích definujte cíl, povolené nástroje a pozorování, která by ukazovala dokončení. Ověřte navrženou změnu kódu a její vysvětlení proti dodaným souborům, selhávajícímu vstupu a kritériím dokončení.
Přehled modelu
Model má celkem 80 miliard parametrů a aktivuje tři miliardy. Jeho 48vrstvé hybridní uspořádání opakuje tři expertní vrstvy Gated DeltaNet následované jednou expertní vrstvou hradlované pozornosti. Výrobce uvádí 512 expertů, deset aktivovaných expertů a jednoho sdíleného experta. Nízký aktivovaný počet je výpočetní vlastností řídkého modelu, nikoli velikostí celého checkpointu.
Nativní kontext je 262 144 tokenů. Příklady výrobce dovolují menší kontext, například 32 768, pokud paměťová omezení brání fungování větší konfigurace. Zdrojový kód, historie, pozorování nástrojů a generovaný text se musí vejít do nakonfigurované alokace sekvence. Karta pro tento checkpoint nestanovuje výchozí rozšíření na milion tokenů.
Používání textového rozhraní bez přemýšlení
Coder-Next podporuje pouze režim bez přemýšlení a negeneruje explicitní bloky přemýšlení. Nastavení enable_thinking=False není v příkladu výrobce nutné. Přesto může vysvětlit opravu, probírat algoritmus nebo uvažovat běžným textem; režim bez přemýšlení popisuje jeho výstupní režim, nikoli zákaz vysvětlení.
Rychlý start žádá algoritmus řazení a používá prostor pro generování 65 536 tokenů. Tato hodnota je příklad rozpočtu, nikoli samostatně zveřejněný pevný strop výstupu. Určete formát a omezení výsledku: jazyk, relevantní rozhraní, požadované chování a to, zda má odpověď obsahovat opravu, úplnou funkci nebo vysvětlení. Upravitelný výsledek udržujte oddělený od komentáře, aby jej bylo možné snadno zkontrolovat.
Vývojové rámce a kontext
Výrobce zdůrazňuje kompatibilitu s agentními rámci ve stylu CLI a IDE včetně Qwen Code. Rámec dodává stav projektu, definice nástrojů, pozorování a konverzační formát. Tyto vstupy zachovávejte konzistentně během vícekrokové úlohy. Pokud nástroj ohlásí selhávající kontrolu, poskytněte skutečnou chybu a relevantní změněný kód namísto pouhého pokynu modelu, aby to zkusil znovu.
Práci s dlouhým horizontem pomáhá viditelný stav úlohy: co bylo pozorováno, jaká změna je navržena a která podmínka zůstává nevyřešená. Pozorování nástroje se liší od tvrzení v generovaném textu. Schopnost modelu zotavit se ze selhání by se neměla považovat za automatické povolení spouštět příkazy nebo záruku, že každé zotavení uspěje.
Agentní programování a volání nástrojů
Qwen dokumentuje definice nástrojů ve stylu funkcí s názvy, popisy, vstupními schématy a povinnými poli. Poskytněte přesnou definici a očekávaný význam návratové hodnoty. Aplikace spustí vybraný nástroj a vrátí jeho výsledek; model pak tento výsledek použije v dalším kroku. Samotné volání nástrojů nedává přístup k souborovému systému, aktuálním zdrojům nebo prostředí pro spouštění.
Pro agenta upravujícího repozitář omezte povolené soubory a požadovaný výsledek. Užitečná konečná zpráva může určit dotčené moduly, vysvětlit změnu a uvést skutečné výsledky vrácené připojenými kontrolami. Zachovejte odlišení navržených příkazů, generovaného kódu a dokončených operací. Jde o praktické příklady postupů založené na zdokumentovaném rozsahu vývoje a nástrojů.
Doporučení pro generování
Výrobce doporučuje temperature 1,0, top_p 0,95 a top_k 40. Tato přesná nastavení se liší od několika konverzačních modelů Qwen a měla by zůstat součástí vlastního postupu Coder-Next. Zveřejněná konfigurace používá architekturu kauzálního jazykového modelu Qwen3-Next. Zdokumentovaný název modelu a šablonu chatu tohoto checkpointu používejte konzistentně napříč programátorským postupem.
Podstatná omezení
Zdokumentovaným vstupem je text, takže snímky obrazovky, zvuk nebo video vyžadují vhodnou samostatnou reprezentaci před tímto programátorským postupem. Nativní kontext a příkladové alokace generování jsou konečné; omezte nesouvisející kód a vyhraďte prostor pro požadovaný výsledek. Ověřte generovanou syntaxi, rozhraní, hraniční případy a navržené změny ve skutečném vývojovém postupu. Užitečným výstupem je kontrolovatelný kód nebo vysvětlení podložené skutečnými podklady úlohy, se zachováním výhradně textové identity tohoto checkpointu a režimu bez přemýšlení.
POST /v1/chat/completionstexttext| Pole | Typ | Požadavek | Hodnoty a limity | Výchozí |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity qwen/qwen3-coder-next | Výchozí— |
Polemessages | Typmessage[] | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity Minimální počet položek: 1 | Výchozí— |
Polemessages[].role | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity Příklady: system, user, assistant, tool, function Podmínky: Tyto role jsou výslovně zastoupeny typy kompatibility zdrojového kódu; přesná sada rolí zůstává specifická pro daný model. Závisí na modelu | Výchozí— |
Polemessages[].content | Typstring|content_part[]|null | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polemessages[].tool_calls | Typtool_call[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polemessages[].tool_call_id | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Platí, když: role=tool; použijte skutečně vrácené ID | Výchozí— |
Polemessages[].name | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polemessages[].reasoning_content | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Platí, když: Předávejte zpět skutečně vrácené uvažování tam, kde je tento model používá | Výchozí— |
Polemessages[].reasoning_details | Typobject|array | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polemax_tokens | Typinteger | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Závisí na modelu | Výchozí— |
Polemax_completion_tokens | Typinteger | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Závisí na modelu | Výchozí— |
Polestream | Typboolean | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozífalse |
Polestream_options.include_usage | Typboolean | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletemperature | Typnumber | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletop_p | Typnumber | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polestop | Typstring|string[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletools | Typfunction_tool[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletools[].type | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity function Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletools[].function.name | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity Platí, když: nástroj typu funkce je dodán | Výchozí— |
Poletools[].function.description | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Poletools[].function.parameters | TypJSON_schema | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Poletool_choice | Typstring|object | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleparallel_tool_calls | Typboolean | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleresponse_format | Typobject | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polereasoning_effort | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polereasoning | Typobject | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleservice_tier | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleinstructions | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Pole kompatibility | Výchozí— |
Polefunctions | Typfunction[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polefunction_call | Typstring|object | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleprompt_cache_options | Typobject | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polemodalities | Typstring[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity text | Výchozí— |
Poleprovider | Typobject | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Podmínky: provider.options je na této textové trase Ultra odmítáno | Výchozí— |
Polecache_control.ttl | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Podmínky: Hodnota 1h je ve skutečných umístěních mezipaměti promptů odmítána | Výchozí— |
Text · text UTF8
messages[].content
| Parametr | Kontrakt |
|---|---|
Parametrcontent_type | Kontraktapplication/json |
Parametrrequired | Kontraktmodel, messages |
Parametrmaterial_types | Kontrakttext |
Parametrmessages | Kontraktpole zpráv se strukturou role/content |
Parametrfile_material | Kontraktskutečný dokument UTF-8 vložený jako doslovný text; ID souboru se neodvozuje |
Parametroptional_controls | Kontraktstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametrcontrol_scope | Kontraktspecifické pro model; nástroje uživatelských funkcí se liší od hostovaných nástrojů |
Parametroutput_modalities | Kontrakttext |
Parametrhosted_operations | Kontraktfalse |
Parametrmultimodal_input_binding | Kontraktnull |
Životní cyklus: synchronous_or_streamed
Odešlete přesné ID modelu spolu s messages.
Délka kontextu není limitem výstupu.
Textový soubor může dodat doslovný text; obrazové/zvukové vstupy a vstupy v podobě souborových objektů vyžadují přesnou vazbu.
Údaje o tarifech nepřidávají možnosti požadavku. Podporované parametry jsou uvedeny u vybrané metody.
Přiřaďte každý poplatek k uvedeným podmínkám. Pro každou sadu alternativních konfigurací použijte jednu sazbu.
| Konfigurace | Tabulka sazeb | Tokeny kontextu, více než | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetně | Poplatek |
|---|---|---|---|---|
| KonfiguraceZákladní sazby za tokeny | Tabulka sazebZákladní sazba | Tokeny kontextu, více než— | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.00024 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.0016 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.00014 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti — / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů |
| KonfiguracePásmo délky požadavku 1 | Tabulka sazeb— | Tokeny kontextu, více než0 | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.00024 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.0016 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.00014 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti — / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů |
Ailoot před požadavkem rezervuje odhadovanou částku. Po výsledku vyúčtuje konečný poplatek podle naměřeného využití. Při streamování se účtování řídí konečným záznamem využití. Jak funguje rezervace a vyúčtování →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwen/qwen3-coder-next", "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/qwen3-coder-next',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/qwen3-coder-next',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 nebo SSE
Uchovejte každou úplnou vrácenou odpověď, soubor i část obsahu.
Zachovejte každou volbu a její obsah/volání nástrojů/uvažování. V SSE sestavujte přírůstky podle indexu volby/nástroje a zachovejte konečný důvod ukončení i údaje o využití.
Zachovejte ID požadavků/odpovědí a hlavičky. Není dodána obecná URL pro načtení textové úlohy.
| Pole | Typ |
|---|---|
Polechoices[].index | Typinteger |
Polechoices[].message.content | Typstring|null |
Polechoices[].message.tool_calls | Typtool_call[] |
Polechoices[].message.reasoning_content | Typstring |
Polechoices[].message.reasoning_details | Typobject|array |
Polechoices[].finish_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
| Odpověď | Podmínka | Další krok |
|---|---|---|
Odpověď400 · invalid_request_error | PodmínkaNeplatná povinná pole, reprezentace podkladů nebo hodnota parametru | Další krokPřed novým požadavkem na vytvoření opravte uvedená pole. |
Ailoot Ultra qwen/qwen3-coder-next
Použijte cesty metod uvedené výše.
qwen/qwen3-coder-nextQwen3-Coder-Next je výhradně textový model programátorského agenta Qwen s celkem 80 miliardami parametrů a 3 miliardami aktivovanými. Používá výstup bez přemýšlení, nativní kontext 262 144 tokenů a volání nástrojů pro vývojové postupy, včetně vícekrokové práce a zotavení díky zpětné vazbě z provedení.
Tento popis zahrnuje schopnosti modelu. Vstupy, výstupy a možnosti dostupné v Ailoot jsou uvedeny níže pro vybranou metodu.
Hlavní body: model vytvořený pro programátorské agenty
Qwen3-Coder-Next je otevřený textový model navržený speciálně pro programátorské agenty a vývojové postupy. Qwen popisuje řešení problémů s dlouhým horizontem, komplexní používání nástrojů a zotavení ze selhání při provádění spolu s přizpůsobitelností různým vývojovým rámcům. Přijímá text a vytváří text včetně kódu, vysvětlení a požadavků na nástroje. Tento přesný checkpoint Coder-Next má vlastní kontrakt bez přemýšlení; neměl by se nahrazovat edicemi Thinking širší rodiny Next.
Pro vývojovou úlohu poskytněte relevantní soubory nebo výňatky, zamýšlené chování a vstup, který ukazuje problém. Požádejte o upravitelnou změnu a vysvětlení navázané na tyto podmínky. Pro úlohu v několika krocích definujte cíl, povolené nástroje a pozorování, která by ukazovala dokončení. Ověřte navrženou změnu kódu a její vysvětlení proti dodaným souborům, selhávajícímu vstupu a kritériím dokončení.
Přehled modelu
Model má celkem 80 miliard parametrů a aktivuje tři miliardy. Jeho 48vrstvé hybridní uspořádání opakuje tři expertní vrstvy Gated DeltaNet následované jednou expertní vrstvou hradlované pozornosti. Výrobce uvádí 512 expertů, deset aktivovaných expertů a jednoho sdíleného experta. Nízký aktivovaný počet je výpočetní vlastností řídkého modelu, nikoli velikostí celého checkpointu.
Nativní kontext je 262 144 tokenů. Příklady výrobce dovolují menší kontext, například 32 768, pokud paměťová omezení brání fungování větší konfigurace. Zdrojový kód, historie, pozorování nástrojů a generovaný text se musí vejít do nakonfigurované alokace sekvence. Karta pro tento checkpoint nestanovuje výchozí rozšíření na milion tokenů.
Používání textového rozhraní bez přemýšlení
Coder-Next podporuje pouze režim bez přemýšlení a negeneruje explicitní bloky přemýšlení. Nastavení enable_thinking=False není v příkladu výrobce nutné. Přesto může vysvětlit opravu, probírat algoritmus nebo uvažovat běžným textem; režim bez přemýšlení popisuje jeho výstupní režim, nikoli zákaz vysvětlení.
Rychlý start žádá algoritmus řazení a používá prostor pro generování 65 536 tokenů. Tato hodnota je příklad rozpočtu, nikoli samostatně zveřejněný pevný strop výstupu. Určete formát a omezení výsledku: jazyk, relevantní rozhraní, požadované chování a to, zda má odpověď obsahovat opravu, úplnou funkci nebo vysvětlení. Upravitelný výsledek udržujte oddělený od komentáře, aby jej bylo možné snadno zkontrolovat.
Vývojové rámce a kontext
Výrobce zdůrazňuje kompatibilitu s agentními rámci ve stylu CLI a IDE včetně Qwen Code. Rámec dodává stav projektu, definice nástrojů, pozorování a konverzační formát. Tyto vstupy zachovávejte konzistentně během vícekrokové úlohy. Pokud nástroj ohlásí selhávající kontrolu, poskytněte skutečnou chybu a relevantní změněný kód namísto pouhého pokynu modelu, aby to zkusil znovu.
Práci s dlouhým horizontem pomáhá viditelný stav úlohy: co bylo pozorováno, jaká změna je navržena a která podmínka zůstává nevyřešená. Pozorování nástroje se liší od tvrzení v generovaném textu. Schopnost modelu zotavit se ze selhání by se neměla považovat za automatické povolení spouštět příkazy nebo záruku, že každé zotavení uspěje.
Agentní programování a volání nástrojů
Qwen dokumentuje definice nástrojů ve stylu funkcí s názvy, popisy, vstupními schématy a povinnými poli. Poskytněte přesnou definici a očekávaný význam návratové hodnoty. Aplikace spustí vybraný nástroj a vrátí jeho výsledek; model pak tento výsledek použije v dalším kroku. Samotné volání nástrojů nedává přístup k souborovému systému, aktuálním zdrojům nebo prostředí pro spouštění.
Pro agenta upravujícího repozitář omezte povolené soubory a požadovaný výsledek. Užitečná konečná zpráva může určit dotčené moduly, vysvětlit změnu a uvést skutečné výsledky vrácené připojenými kontrolami. Zachovejte odlišení navržených příkazů, generovaného kódu a dokončených operací. Jde o praktické příklady postupů založené na zdokumentovaném rozsahu vývoje a nástrojů.
Doporučení pro generování
Výrobce doporučuje temperature 1,0, top_p 0,95 a top_k 40. Tato přesná nastavení se liší od několika konverzačních modelů Qwen a měla by zůstat součástí vlastního postupu Coder-Next. Zveřejněná konfigurace používá architekturu kauzálního jazykového modelu Qwen3-Next. Zdokumentovaný název modelu a šablonu chatu tohoto checkpointu používejte konzistentně napříč programátorským postupem.
Podstatná omezení
Zdokumentovaným vstupem je text, takže snímky obrazovky, zvuk nebo video vyžadují vhodnou samostatnou reprezentaci před tímto programátorským postupem. Nativní kontext a příkladové alokace generování jsou konečné; omezte nesouvisející kód a vyhraďte prostor pro požadovaný výsledek. Ověřte generovanou syntaxi, rozhraní, hraniční případy a navržené změny ve skutečném vývojovém postupu. Užitečným výstupem je kontrolovatelný kód nebo vysvětlení podložené skutečnými podklady úlohy, se zachováním výhradně textové identity tohoto checkpointu a režimu bez přemýšlení.
POST /v1/messagestextjson, sse| Pole | Typ | Požadavek | Hodnoty a limity | Výchozí |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity qwen/qwen3-coder-next | Výchozí— |
Polemessages | Typmessage[] | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polemessages[].role | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity user, assistant | Výchozí— |
Polemessages[].content | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polemax_tokens | Typinteger | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polestream | Typboolean | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozífalse |
Text · text UTF-8
řetězec messages[].content
| Parametr | Kontrakt |
|---|---|
Parametrcontent_type | Kontraktapplication/json |
Parametrrequired | Kontraktmodel, messages, max_tokens |
Parametroptional_controls | Kontraktstream |
Parametrmaterial_types | Kontrakttext |
Parametrtext_file_material | KontraktPřečtěte skutečný dokument UTF-8 a vložte jeho text do uvedeného pole input nebo do řetězce obsahu zprávy. |
Životní cyklus: synchronous_or_streamed
Údaje o tarifech nepřidávají možnosti požadavku. Podporované parametry jsou uvedeny u vybrané metody.
Přiřaďte každý poplatek k uvedeným podmínkám. Pro každou sadu alternativních konfigurací použijte jednu sazbu.
| Konfigurace | Tabulka sazeb | Tokeny kontextu, více než | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetně | Poplatek |
|---|---|---|---|---|
| KonfiguraceZákladní sazby za tokeny | Tabulka sazebZákladní sazba | Tokeny kontextu, více než— | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.00024 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.0016 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.00014 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti — / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů |
| KonfiguracePásmo délky požadavku 1 | Tabulka sazeb— | Tokeny kontextu, více než0 | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.00024 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.0016 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.00014 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti — / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů |
Ailoot před požadavkem rezervuje odhadovanou částku. Po výsledku vyúčtuje konečný poplatek podle naměřeného využití. Při streamování se účtování řídí konečným záznamem využití. Jak funguje rezervace a vyúčtování →
{\n "model": "qwen/qwen3-coder-next",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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/qwen3-coder-next', '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/qwen3-coder-next', '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 nebo SSE
Uchovejte každou úplnou vrácenou odpověď, soubor i část obsahu.
Zachovejte všechny bloky obsahu, podpisy uvažování a skutečná ID použití nástrojů. Sestavte všechny přírůstky bloků SSE; první textový blok není úplný výstup.
Zachovejte ID požadavků/odpovědí a hlavičky. Není dodána obecná URL pro načtení textové úlohy.
| Pole | Typ |
|---|---|
Poleid | Typstring |
Polemodel | Typstring |
Polecontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Polestop_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
| Odpověď | Podmínka | Další krok |
|---|---|---|
Odpověď400 · invalid_request_error | PodmínkaNeplatná povinná pole, reprezentace podkladů nebo hodnota parametru | Další krokPřed novým požadavkem na vytvoření opravte uvedená pole. |
Ailoot Ultra qwen/qwen3-coder-next
Použijte cesty metod uvedené výše.
Technický příklad v angličtině
Implement a stable partition helper\n\nWrite a Python function partition_even(values) returning two new lists: even integers first and odd integers second. Preserve order within each list and do not mutate values. Provide tests for negative integers, repeated values and empty input. Return the complete function separately from the explanation, with no claim that tests have been executed.A complete function, tests for the named cases and a brief order-preservation explanation.Check that each input occurrence appears exactly once in the appropriate result list and that source order is retained.