GLM-Z1-32B-0414 je člen řady GLM-4-0414 společnosti Z.ai zaměřený na uvažování. Vychází z GLM-4-32B-0414 prostřednictvím přípravy cold-start a rozsáhlého posilovaného učení s další prací na matematice, kódu a logice. K posílení obecných schopností se používá také zpětná vazba z párového řazení. Vstupem je text a viditelným výsledkem textové řešení, vysvětlení nebo část programu.
Je určen pro úlohy vyžadující propojené dílčí závěry místo okamžité věty. Dodejte všechny předpoklady a vymezte požadovaný cíl: odvodit vzorec, vysvětlit algoritmus, zdůvodnit mez nebo připravit změnu kódu. Matematický příklad výrobce se týká kladných proměnných propojených rovnicí a možného rozsahu jejich součtu. Užitečná odpověď má určit podmínky, ukázat relevantní přechody a jasně oddělit konečný výsledek.
GLM-Z1-Rumination-32B-0414 je samostatná edice pro otevřenější rešerše s vyhledávacími nástroji; GLM-Z1-9B-0414 je další velikost. Tato položka zachovává pojmenované vydání Z1 32B a nepřebírá dodatečné pracovní postupy ani velikostní vlastnosti těchto edic.
Výrobce doporučuje temperature 0.6, top_p 0.95 a top_k 40. Doporučuje také rozpočet max_new_tokens ve výši 30 000, aby zbyl prostor pro uvažování. Jde o doporučená nastavení generování, nikoli záruku, že každá odpověď potřebuje tuto délku, ani dokumentovaný univerzální pevný strop výstupu. Samostatný inferenční příklad na kartě používá menší rozpočet generování pro konkrétní požadavek.
U úlohy vyžadující uvažování ponechte dost prostoru pro analýzu i konečnou odpověď a v promptu určete podobu konečné odpovědi. Matematická otázka může požadovat rozsah nebo hodnotu odděleně od vysvětlení; programovací otázka může požadovat jednu implementaci následovanou podstatnými předpoklady. Výsledek požadujte dostatečně konkrétně, aby jej šlo ověřit vůči dodaným podmínkám.
Šablona výrobce začíná generování značkou uvažování <think>. Zveřejněná šablona chatu tuto značku vkládá, takže implementace má použít skutečnou šablonu vydání místo předpokladu nesouvisejícího formátu dialogu.
Pro následná kola průvodce použitím zachovává konečnou odpověď viditelnou uživateli a z uložené historie dialogu odstraňuje interní materiál uvažování. Jde o pravidlo přípravy pro vlastní konverzační šablonu modelu. Navazující zadání má obsahovat aktuální otázku, nezbytné zdrojové podklady a relevantní předchozí odpověď, nikoli nefiltrované hromadění všech dřívějších interních analýz.
Zveřejněná konfigurace nastavuje max_position_embeddings na 32 768 a neobsahuje položku rope_scaling. Průvodce použitím doporučuje zvážit YaRN, pokud vstup překročí 8 192 tokenů. Ukázková konfigurace škálování používá factor 4.0 s original_max_position_embeddings nastaveným na 32 768. Doporučená prahová hodnota, základní konfigurace a volitelné rozšíření jsou odlišná fakta; nejde o zaměnitelné limity odpovědi.
Statický YaRN ovlivňuje veškerý text a může mírně snížit výkon na krátkých vstupech, proto výrobce doporučuje zapínat jej podle potřeby. U dlouhých podkladů dodejte příslušné definice a pasáže v jasně odděleném vstupu a v aktivním kontextu ponechte vhodný rozpočet generování. Konfigurace má odpovídat podpoře postupu škálování výrobce ve vybraném nasazení, místo aby aritmetický násobek považovala za automaticky dostupné kontextové okno.
Inferenční příklad modelu používá uživatelskou otázku a šablonu chatu specifickou pro dané vydání. U matematiky zachovejte definice proměnných a uveďte tvrzení, které se má prokázat. U kódu dodejte příslušný úsek, požadované chování a řešený případ. Vyžádejte si samostatný konečný výstup — důkaz, vzorec, implementaci nebo vysvětlení — aby šlo uvažování posoudit podle výsledku úlohy. Vyhrazený průvodce Z1 vymezuje textové uvažování a jeho přípravu; nedokládá dodatečný nativní kontrakt nástrojů ani obrazový vstup této edice.
", "aboutText": "### Úvod\n\nGLM-Z1-32B-0414 je člen řady GLM-4-0414 společnosti Z.ai zaměřený na uvažování. Vychází z GLM-4-32B-0414 prostřednictvím přípravy cold-start a rozsáhlého posilovaného učení s další prací na matematice, kódu a logice. K posílení obecných schopností se používá také zpětná vazba z párového řazení. Vstupem je text a viditelným výsledkem textové řešení, vysvětlení nebo část programu.\n\nJe určen pro úlohy vyžadující propojené dílčí závěry místo okamžité věty. Dodejte všechny předpoklady a vymezte požadovaný cíl: odvodit vzorec, vysvětlit algoritmus, zdůvodnit mez nebo připravit změnu kódu. Matematický příklad výrobce se týká kladných proměnných propojených rovnicí a možného rozsahu jejich součtu. Užitečná odpověď má určit podmínky, ukázat relevantní přechody a jasně oddělit konečný výsledek.\n\nGLM-Z1-Rumination-32B-0414 je samostatná edice pro otevřenější rešerše s vyhledávacími nástroji; GLM-Z1-9B-0414 je další velikost. Tato položka zachovává pojmenované vydání Z1 32B a nepřebírá dodatečné pracovní postupy ani velikostní vlastnosti těchto edic.\n\n### Pokyny k použití: vzorkování\n\nVýrobce doporučuje temperature 0.6, top_p 0.95 a top_k 40. Doporučuje také rozpočet max_new_tokens ve výši 30 000, aby zbyl prostor pro uvažování. Jde o doporučená nastavení generování, nikoli záruku, že každá odpověď potřebuje tuto délku, ani dokumentovaný univerzální pevný strop výstupu. Samostatný inferenční příklad na kartě používá menší rozpočet generování pro konkrétní požadavek.\n\nU úlohy vyžadující uvažování ponechte dost prostoru pro analýzu i konečnou odpověď a v promptu určete podobu konečné odpovědi. Matematická otázka může požadovat rozsah nebo hodnotu odděleně od vysvětlení; programovací otázka může požadovat jednu implementaci následovanou podstatnými předpoklady. Výsledek požadujte dostatečně konkrétně, aby jej šlo ověřit vůči dodaným podmínkám.\n\n### Pokyny k použití: uvažování a historie dialogu\n\nŠablona výrobce začíná generování značkou uvažování `Technický příklad v angličtině
Derive a safe batch bound\n\nA buffer holds at most 96 records. Every batch adds b records, where b is a positive integer, and 12 records must remain free. Derive the largest number of complete batches that fit as a formula in b. Explain the rounding and calculate the result for b = 10, keeping the reserved space separate from usable capacity.A formula using a floor, an explanation of usable capacity and a checked numeric example.Verify the formula reserves 12 records and a further full batch would exceed usable capacity in the example.THUDM/GLM-Z1-32B-0414GLM-Z1-32B-0414 je pevně určená edice společnosti Z.ai pro textové uvažování v matematice, programování a logice. Výrobce poskytuje výslovné pokyny pro uvažování, historii dialogu, vzorkování a volitelné rozšíření dlouhého kontextu, aby šlo složité úlohy připravit pro toto konkrétní vydání.
Tento popis zahrnuje schopnosti modelu. Vstupy, výstupy a možnosti dostupné v Ailoot jsou uvedeny níže pro vybranou metodu.
GLM-Z1-32B-0414 je člen řady GLM-4-0414 společnosti Z.ai zaměřený na uvažování. Vychází z GLM-4-32B-0414 prostřednictvím přípravy cold-start a rozsáhlého posilovaného učení s další prací na matematice, kódu a logice. K posílení obecných schopností se používá také zpětná vazba z párového řazení. Vstupem je text a viditelným výsledkem textové řešení, vysvětlení nebo část programu.
Je určen pro úlohy vyžadující propojené dílčí závěry místo okamžité věty. Dodejte všechny předpoklady a vymezte požadovaný cíl: odvodit vzorec, vysvětlit algoritmus, zdůvodnit mez nebo připravit změnu kódu. Matematický příklad výrobce se týká kladných proměnných propojených rovnicí a možného rozsahu jejich součtu. Užitečná odpověď má určit podmínky, ukázat relevantní přechody a jasně oddělit konečný výsledek.
GLM-Z1-Rumination-32B-0414 je samostatná edice pro otevřenější rešerše s vyhledávacími nástroji; GLM-Z1-9B-0414 je další velikost. Tato položka zachovává pojmenované vydání Z1 32B a nepřebírá dodatečné pracovní postupy ani velikostní vlastnosti těchto edic.
Výrobce doporučuje temperature 0.6, top_p 0.95 a top_k 40. Doporučuje také rozpočet max_new_tokens ve výši 30 000, aby zbyl prostor pro uvažování. Jde o doporučená nastavení generování, nikoli záruku, že každá odpověď potřebuje tuto délku, ani dokumentovaný univerzální pevný strop výstupu. Samostatný inferenční příklad na kartě používá menší rozpočet generování pro konkrétní požadavek.
U úlohy vyžadující uvažování ponechte dost prostoru pro analýzu i konečnou odpověď a v promptu určete podobu konečné odpovědi. Matematická otázka může požadovat rozsah nebo hodnotu odděleně od vysvětlení; programovací otázka může požadovat jednu implementaci následovanou podstatnými předpoklady. Výsledek požadujte dostatečně konkrétně, aby jej šlo ověřit vůči dodaným podmínkám.
Šablona výrobce začíná generování značkou uvažování <think>. Zveřejněná šablona chatu tuto značku vkládá, takže implementace má použít skutečnou šablonu vydání místo předpokladu nesouvisejícího formátu dialogu.
Pro následná kola průvodce použitím zachovává konečnou odpověď viditelnou uživateli a z uložené historie dialogu odstraňuje interní materiál uvažování. Jde o pravidlo přípravy pro vlastní konverzační šablonu modelu. Navazující zadání má obsahovat aktuální otázku, nezbytné zdrojové podklady a relevantní předchozí odpověď, nikoli nefiltrované hromadění všech dřívějších interních analýz.
Zveřejněná konfigurace nastavuje max_position_embeddings na 32 768 a neobsahuje položku rope_scaling. Průvodce použitím doporučuje zvážit YaRN, pokud vstup překročí 8 192 tokenů. Ukázková konfigurace škálování používá factor 4.0 s original_max_position_embeddings nastaveným na 32 768. Doporučená prahová hodnota, základní konfigurace a volitelné rozšíření jsou odlišná fakta; nejde o zaměnitelné limity odpovědi.
Statický YaRN ovlivňuje veškerý text a může mírně snížit výkon na krátkých vstupech, proto výrobce doporučuje zapínat jej podle potřeby. U dlouhých podkladů dodejte příslušné definice a pasáže v jasně odděleném vstupu a v aktivním kontextu ponechte vhodný rozpočet generování. Konfigurace má odpovídat podpoře postupu škálování výrobce ve vybraném nasazení, místo aby aritmetický násobek považovala za automaticky dostupné kontextové okno.
Inferenční příklad modelu používá uživatelskou otázku a šablonu chatu specifickou pro dané vydání. U matematiky zachovejte definice proměnných a uveďte tvrzení, které se má prokázat. U kódu dodejte příslušný úsek, požadované chování a řešený případ. Vyžádejte si samostatný konečný výstup — důkaz, vzorec, implementaci nebo vysvětlení — aby šlo uvažování posoudit podle výsledku úlohy. Vyhrazený průvodce Z1 vymezuje textové uvažování a jeho přípravu; nedokládá dodatečný nativní kontrakt nástrojů ani obrazový vstup této edice.
POST /v1/chat/completionstexttext| Pole | Typ | Požadavek | Hodnoty a limity | Výchozí |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity THUDM/GLM-Z1-32B-0414 | 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.
| Konfigurace | Tabulka sazeb | Poplatek |
|---|---|---|
| KonfiguraceZákladní sazby za tokeny | Tabulka sazebZákladní sazba | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.00014 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.00014 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti $0 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů |
Ailoot před požadavkem rezervuje odhadovanou částku. Po výsledku vyúčtuje konečný poplatek podle naměřeného využití. Při streamování se účtování řídí konečným záznamem využití. Jak funguje rezervace a vyúčtování →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "THUDM/GLM-Z1-32B-0414", "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='THUDM/GLM-Z1-32B-0414',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='THUDM/GLM-Z1-32B-0414',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 THUDM/GLM-Z1-32B-0414
Použijte cesty metod uvedené výše.
THUDM/GLM-Z1-32B-0414GLM-Z1-32B-0414 je pevně určená edice společnosti Z.ai pro textové uvažování v matematice, programování a logice. Výrobce poskytuje výslovné pokyny pro uvažování, historii dialogu, vzorkování a volitelné rozšíření dlouhého kontextu, aby šlo složité úlohy připravit pro toto konkrétní vydání.
Tento popis zahrnuje schopnosti modelu. Vstupy, výstupy a možnosti dostupné v Ailoot jsou uvedeny níže pro vybranou metodu.
GLM-Z1-32B-0414 je člen řady GLM-4-0414 společnosti Z.ai zaměřený na uvažování. Vychází z GLM-4-32B-0414 prostřednictvím přípravy cold-start a rozsáhlého posilovaného učení s další prací na matematice, kódu a logice. K posílení obecných schopností se používá také zpětná vazba z párového řazení. Vstupem je text a viditelným výsledkem textové řešení, vysvětlení nebo část programu.
Je určen pro úlohy vyžadující propojené dílčí závěry místo okamžité věty. Dodejte všechny předpoklady a vymezte požadovaný cíl: odvodit vzorec, vysvětlit algoritmus, zdůvodnit mez nebo připravit změnu kódu. Matematický příklad výrobce se týká kladných proměnných propojených rovnicí a možného rozsahu jejich součtu. Užitečná odpověď má určit podmínky, ukázat relevantní přechody a jasně oddělit konečný výsledek.
GLM-Z1-Rumination-32B-0414 je samostatná edice pro otevřenější rešerše s vyhledávacími nástroji; GLM-Z1-9B-0414 je další velikost. Tato položka zachovává pojmenované vydání Z1 32B a nepřebírá dodatečné pracovní postupy ani velikostní vlastnosti těchto edic.
Výrobce doporučuje temperature 0.6, top_p 0.95 a top_k 40. Doporučuje také rozpočet max_new_tokens ve výši 30 000, aby zbyl prostor pro uvažování. Jde o doporučená nastavení generování, nikoli záruku, že každá odpověď potřebuje tuto délku, ani dokumentovaný univerzální pevný strop výstupu. Samostatný inferenční příklad na kartě používá menší rozpočet generování pro konkrétní požadavek.
U úlohy vyžadující uvažování ponechte dost prostoru pro analýzu i konečnou odpověď a v promptu určete podobu konečné odpovědi. Matematická otázka může požadovat rozsah nebo hodnotu odděleně od vysvětlení; programovací otázka může požadovat jednu implementaci následovanou podstatnými předpoklady. Výsledek požadujte dostatečně konkrétně, aby jej šlo ověřit vůči dodaným podmínkám.
Šablona výrobce začíná generování značkou uvažování <think>. Zveřejněná šablona chatu tuto značku vkládá, takže implementace má použít skutečnou šablonu vydání místo předpokladu nesouvisejícího formátu dialogu.
Pro následná kola průvodce použitím zachovává konečnou odpověď viditelnou uživateli a z uložené historie dialogu odstraňuje interní materiál uvažování. Jde o pravidlo přípravy pro vlastní konverzační šablonu modelu. Navazující zadání má obsahovat aktuální otázku, nezbytné zdrojové podklady a relevantní předchozí odpověď, nikoli nefiltrované hromadění všech dřívějších interních analýz.
Zveřejněná konfigurace nastavuje max_position_embeddings na 32 768 a neobsahuje položku rope_scaling. Průvodce použitím doporučuje zvážit YaRN, pokud vstup překročí 8 192 tokenů. Ukázková konfigurace škálování používá factor 4.0 s original_max_position_embeddings nastaveným na 32 768. Doporučená prahová hodnota, základní konfigurace a volitelné rozšíření jsou odlišná fakta; nejde o zaměnitelné limity odpovědi.
Statický YaRN ovlivňuje veškerý text a může mírně snížit výkon na krátkých vstupech, proto výrobce doporučuje zapínat jej podle potřeby. U dlouhých podkladů dodejte příslušné definice a pasáže v jasně odděleném vstupu a v aktivním kontextu ponechte vhodný rozpočet generování. Konfigurace má odpovídat podpoře postupu škálování výrobce ve vybraném nasazení, místo aby aritmetický násobek považovala za automaticky dostupné kontextové okno.
Inferenční příklad modelu používá uživatelskou otázku a šablonu chatu specifickou pro dané vydání. U matematiky zachovejte definice proměnných a uveďte tvrzení, které se má prokázat. U kódu dodejte příslušný úsek, požadované chování a řešený případ. Vyžádejte si samostatný konečný výstup — důkaz, vzorec, implementaci nebo vysvětlení — aby šlo uvažování posoudit podle výsledku úlohy. Vyhrazený průvodce Z1 vymezuje textové uvažování a jeho přípravu; nedokládá dodatečný nativní kontrakt nástrojů ani obrazový vstup této edice.
POST /v1/messagestextjson, sse| Pole | Typ | Požadavek | Hodnoty a limity | Výchozí |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity THUDM/GLM-Z1-32B-0414 | 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.
| Konfigurace | Tabulka sazeb | Poplatek |
|---|---|---|
| KonfiguraceZákladní sazby za tokeny | Tabulka sazebZákladní sazba | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.00014 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.00014 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti $0 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů |
Ailoot před požadavkem rezervuje odhadovanou částku. Po výsledku vyúčtuje konečný poplatek podle naměřeného využití. Při streamování se účtování řídí konečným záznamem využití. Jak funguje rezervace a vyúčtování →
{\n "model": "THUDM/GLM-Z1-32B-0414",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'THUDM/GLM-Z1-32B-0414', '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': 'THUDM/GLM-Z1-32B-0414', '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 THUDM/GLM-Z1-32B-0414
Použijte cesty metod uvedené výše.
Technický příklad v angličtině
Derive a safe batch bound\n\nA buffer holds at most 96 records. Every batch adds b records, where b is a positive integer, and 12 records must remain free. Derive the largest number of complete batches that fit as a formula in b. Explain the rounding and calculate the result for b = 10, keeping the reserved space separate from usable capacity.A formula using a floor, an explanation of usable capacity and a checked numeric example.Verify the formula reserves 12 records and a further full batch would exceed usable capacity in the example.