modeller

qwen-max

Markdown · JSON

qwen-max

Qwen-Max er en tekstmodel til flersproget samtale, logisk ræsonnement, programmering og indholdsproduktion. Den kombinerer præcis instruktionsfølgning med JSON-orienteret output og kontrol over svarstilen.

Om modellen

Denne beskrivelse dækker modellens funktioner. Tilgængelige input, output og indstillinger i Ailoot står nedenfor for den valgte metode.

Qwen-Max er en stor tekstmodel i Qwen-familien til opgaver, som kombinerer sprogforståelse, logisk ræsonnement og et omfattende skriftligt resultat. Udvikleren fremhæver programmeringsopgaver på kinesisk og engelsk, flersproget arbejde, kreativ skrivning og rollebaseret samtale. Modellen er designet til at producere tydeligere og mere detaljerede svar og samtidig følge den ønskede svarstil.

Modelnavnet opdateres løbende. Udvikleren beskriver aktuelt qwen-max som funktionelt svarende til øjebliksbilledet qwen-max-2025-01-25. Det løbende navn og det daterede øjebliksbillede har forskellige formål: det ene følger serien, mens den udvikler sig, og det andet identificerer en bestemt udgave. Bevar forskellen ved sammenligning af gentagne opgaver eller vedligeholdelse af en ensartet assistentkonfiguration.

Modelmuligheder

Qwen-Max modtager tekst og producerer tekst. Den kan arbejde med en samtale, kildepassager, et softwarekrav eller et eksisterende kodefragment. Brug den, når resultatet skal være en forklaring, et omskrevet dokument, en implementering eller et sæt udtrukne felter. En scannet side eller et skærmbillede kræver et separat trin, som gør de nødvendige oplysninger tilgængelige som tekst; modellens dokumenterede input er ikke et billede.

Udvikleren fremhæver især overholdelse af JSON-formatering. En praktisk udtrækningsopgave kan angive felter såsom et emne, de betingelser der udtrykkeligt nævnes i kilden, og et uafklaret spørgsmål. Giv kildepassagen og de tilsigtede feltnavne, og angiv, hvordan manglende oplysninger skal repræsenteres. Det gør et samtalesvar til data, som en applikation kan undersøge og behandle. En anmodning om JSON og en anmodning om en forklaring i prosa er forskellige outputkrav og skal angives separat.

De dokumenterede grænseflader omfatter også funktionskald, struktureret output, fortsættelse fra et svarpræfiks, kontekstcaching og batchinferens. Funktionskald og websøgning tilbydes ikke på samme måde i alle udviklerkonfigurationer. Behandl dem som muligheder i den omgivende grænseflade: applikationen giver værktøjerne, udfører valgte handlinger og returnerer resultaterne. Caching og batchbehandling vedrører, hvordan arbejde indsendes og genbruges, ikke en ny indholdsmodalitet.

Kontekstgrænser

Den offentliggjorte specifikation angiver et kontekstvindue på 32.768 tokens, maksimalt input på 30.720 tokens og maksimalt output på 8.192 tokens. Hold kildematerialet, samtalen og det ønskede svar inden for de gældende grænser. Outputloftet er nyttigt, når der vælges mellem et kortfattet svar og et langt dokument; det skal ikke fortolkes som en garanti for, at hvert svar bruger hele længden.

Ved en dokumentopgave placeres de væsentlige kildeafsnit før valgfrie eksempler, og det angives, hvad slutresultatet skal indeholde. Giv for eksempel en produktbeskrivelse og en kundes spørgsmål, og bed derefter om et svar, som bevarer de givne betingelser, bruger kundens sprog og skelner ubesvarede spørgsmål fra bekræftede oplysninger. Resultatet kan være et kundevendt svar og en lille JSON-post til næste trin i applikationen.

Ved programmering gives funktionens formål, det accepterede input, forventet output og det eksisterende fragment, som skal forblive kompatibelt. Bed om implementeringen, en forklaring af beslutningerne og eksempler på et almindeligt input og et grænsetilfælde. Det bruger modellens dokumenterede programmerings- og ræsonnementsfokus uden at antage adgang til et repository, en compiler eller en kørende applikation.

Ved kreativ skrivning eller rollebaseret dialog defineres målgruppe, tone og de fakta, som skal overleve en revision. En rolle kan organisere samtalen, mens kildematerialet bestemmer, hvad modellen skal sige. Bed om alternative indledninger eller forklaringer til forskellige læsere frem for en uspecificeret omskrivning; hver variant får dermed et observerbart formål.

Relevante begrænsninger

Qwen-Max er en tekst-til-tekst-serie, ikke en visuel udgave eller en udgave til talegenerering. Udvikleren angiver ikke finjustering som en understøttet grænseflademulighed på dette modelkort. Værktøjsunderstøttet adfærd afhænger af den tilknyttede grænseflade, og det løbende navn fastlåser ikke et permanent øjebliksbillede. Disse forskelle hjælper med at vælge den rigtige udgave og forberede input, som passer til det resultat, der faktisk er brug for.

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions qwen-max-latest

qwen-max-latest

Alibaba /qwen-max-latest

Start

Qwen-Max er en tekstmodel til flersproget samtale, logisk ræsonnement, programmering og indholdsproduktion. Den kombinerer præcis instruktionsfølgning med JSON-orienteret output og kontrol over svarstilen.

Accepterede input
Tekst
Resultater
Tekst

Tilgængelig i Ailoot · input og metoder

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Inputtyper
text
Outputtyper
text
Outputformat
json eller SSE
FeltTypeKravVærdier og grænserStandard
FeltmodelTypestringKravPåkrævetVærdier og grænser
qwen-max-latest
Standard—
FeltmessagesTypemessage[]KravPåkrævetVærdier og grænser
Minimumsantal elementer: 1
Standard—
Feltmessages[].roleTypestringKravPåkrævetVærdier og grænser
Afhænger af modellen
Standard—
Feltmessages[].contentTypestringKravValgfritVærdier og grænser
Gælder når: Tekstsamtale
Standard—
FeltstreamTypebooleanKravValgfritVærdier og grænserStandardfalse
Kombinationer af inputmaterialer

Tekst · UTF8-tekst

messages[].content

Metodeparametre og livscyklus
ParameterKontrakt
Parametercontent_typeKontraktapplication/json
ParameterrequiredKontraktmodel, messages
Parametermaterial_typesKontrakttext
ParametermessagesKontraktbeskedarray med strukturen role/content
Parameterfile_materialKontraktfaktisk UTF-8-dokument indsat som bogstavelig tekst; intet fil-ID udledes
Parameteroptional_controlsKontraktstream
Parametercontrol_scopeKontraktTekstsamtale; stream er en boolesk værdi og er som standard false.
Parameteroutput_modalitiesKontrakttext
Parameterhosted_operationsKontraktfalse
Parametermultimodal_input_bindingKontraktnull

Metodealiaser: /chat/completions

Livscyklus: synchronous_or_streamed

Send det præcise model-ID med messages.

Kontekstlængde er ikke et outputloft.

En tekstfil kan levere bogstavelig tekst; billed-, lyd- og filobjektinput kræver en præcis binding.

Priser

Tarifoplysninger tilføjer ikke anmodningsmuligheder. Understøttede parametre står ved den valgte metode.

Hurtig tilstand
Ikke angivet Når hurtig tilstand er valgt
flex-tilstand
Ikke angivet Når flex-tilstanden er valgt
Maksimal ræsonneringsindsats
Ikke angivet Når default-justeringen anvendes ved maksimal ræsonneringsindsats

Ailoot-takster

Priser efter konfiguration

KonfigurationTakstplanBeløb
KonfigurationGrundtakster for tokensTakstplanGrundtakstBeløb
Input · Inputtokens $0.000686 / 1K tokens
Output · Outputtokens $0.002744 / 1K tokens
Input · Cachelæsning $0 / 1K tokens
Input · Cacheskrivning $0 / 1K tokens
Input · Cacheskrivning, 1 time — / 1K tokens

Ailoot reserverer et estimeret beløb før en anmodning. Efter resultatet afregnes det endelige beløb ud fra det målte forbrug. Ved streaming bruges den endelige forbrugsregistrering til afregningen. Sådan fungerer reservation og afregning →

Eksempelanmodninger

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDK
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model":"qwen-max-latest","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model="qwen-max-latest", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        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
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))

Hent og gem resultater

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json eller SSE

Behold alle færdige resultater

Gem hvert fuldstændigt returneret svar, hver fil og hver indholdsdel.

Bevar hvert valg og dets indhold, værktøjskald og ræsonnement. Saml i SSE deltaer efter valg-/værktøjsindeks, og bevar den endelige afslutningsårsag og forbrugsoplysningerne.

Hvis det oprindelige svar skal kontrolleres

Bevar anmodnings-/svar-ID’er og headere. Der leveres ingen generel URL til at hente tekstjob.

Svarfelter
FeltType
Feltchoices[].indexTypeinteger
Feltchoices[].message.contentTypestring|null
Feltchoices[].message.tool_callsTypetool_call[]
Feltchoices[].message.reasoning_contentTypestring
Feltchoices[].message.reasoning_detailsTypeobject|array
Feltchoices[].finish_reasonTypestring|null
FeltusageTypeobject
Fejl og næste trin
SvarBetingelseNæste trin
Svar400 · invalid_request_errorBetingelseUgyldige obligatoriske felter, materialerepræsentation eller parameterværdiNæste trinRet de angivne felter før en ny oprettelsesanmodning.

Aliaser

Modelaliaser

Ailoot Ultra qwen-max-latest

Aliaser for metodestier

/chat/completions

Relaterede kalder-ID’er

qwen-max-latest

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages qwen-max-latest

qwen-max-latest

Alibaba /qwen-max-latest

Start

Qwen-Max er en tekstmodel til flersproget samtale, logisk ræsonnement, programmering og indholdsproduktion. Den kombinerer præcis instruktionsfølgning med JSON-orienteret output og kontrol over svarstilen.

Accepterede input
Tekst
Resultater
json · sse

Tilgængelig i Ailoot · input og metoder

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Inputtyper
text
Outputtyper
json, sse
Outputformat
JSON eller SSE
FeltTypeKravVærdier og grænserStandard
FeltmodelTypestringKravPåkrævetVærdier og grænser
qwen-max-latest
Standard—
FeltmessagesTypemessage[]KravPåkrævetVærdier og grænserStandard—
Feltmessages[].roleTypestringKravPåkrævetVærdier og grænser
user, assistant
Standard—
Feltmessages[].contentTypestringKravPåkrævetVærdier og grænserStandard—
Feltmax_tokensTypeintegerKravPåkrævetVærdier og grænserStandard—
FeltstreamTypebooleanKravValgfritVærdier og grænserStandardfalse
Kombinationer af inputmaterialer

Tekst · UTF-8-tekst

messages[].content som streng

Metodeparametre og livscyklus
ParameterKontrakt
Parametercontent_typeKontraktapplication/json
ParameterrequiredKontraktmodel, messages, max_tokens
Parameteroptional_controlsKontraktstream
Parametermaterial_typesKontrakttext
Parametertext_file_materialKontraktLæs det faktiske UTF-8-dokument, og indsæt teksten i det angivne input eller beskedens indholdsstreng.

Livscyklus: synchronous_or_streamed

Priser

Tarifoplysninger tilføjer ikke anmodningsmuligheder. Understøttede parametre står ved den valgte metode.

Hurtig tilstand
Ikke angivet Når hurtig tilstand er valgt
flex-tilstand
Ikke angivet Når flex-tilstanden er valgt
Maksimal ræsonneringsindsats
Ikke angivet Når default-justeringen anvendes ved maksimal ræsonneringsindsats

Ailoot-takster

Priser efter konfiguration

KonfigurationTakstplanBeløb
KonfigurationGrundtakster for tokensTakstplanGrundtakstBeløb
Input · Inputtokens $0.000686 / 1K tokens
Output · Outputtokens $0.002744 / 1K tokens
Input · Cachelæsning $0 / 1K tokens
Input · Cacheskrivning $0 / 1K tokens
Input · Cacheskrivning, 1 time — / 1K tokens

Ailoot reserverer et estimeret beløb før en anmodning. Efter resultatet afregnes det endelige beløb ud fra det målte forbrug. Ved streaming bruges den endelige forbrugsregistrering til afregningen. Sådan fungerer reservation og afregning →

Eksempelanmodninger

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Komplet minimalt requestbody i JSONcurl · brug dit UTF-8-dokumentPython · gem hele resultatet
{
  "model": "qwen-max-latest",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'qwen-max-latest', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'qwen-max-latest', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

Hent og gem resultater

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON eller SSE

Behold alle færdige resultater

Gem hvert fuldstændigt returneret svar, hver fil og hver indholdsdel.

Bevar alle indholdsblokke, ræsonnementssignaturer og faktiske værktøjsbrugs-ID’er. Saml alle SSE-blokdeltaer; den første tekstblok er ikke hele outputtet.

Hvis det oprindelige svar skal kontrolleres

Bevar anmodnings-/svar-ID’er og headere. Der leveres ingen generel URL til at hente tekstjob.

Svarfelter
FeltType
FeltidTypestring
FeltmodelTypestring
Feltcontent[]Typetext|thinking|tool_use|other content block
Feltstop_reasonTypestring|null
FeltusageTypeobject
Fejl og næste trin
SvarBetingelseNæste trin
Svar400 · invalid_request_errorBetingelseUgyldige obligatoriske felter, materialerepræsentation eller parameterværdiNæste trinRet de angivne felter før en ny oprettelsesanmodning.

Aliaser

Modelaliaser

Ailoot Ultra qwen-max-latest

Aliaser for metodestier

/chat/completions

Relaterede kalder-ID’er

qwen-max-latest

FAQ · qwen-max
Hvilke input og resultater er tilgængelige?

POST /v1/chat/completions · qwen-max-latest: text → text

POST /v1/messages · qwen-max-latest: text → json, sse

Hvilke felter bruger anmodningen?

POST /v1/chat/completions · qwen-max-latest: model, messages, stream

POST /v1/messages · qwen-max-latest: model, messages, max_tokens, stream

Hvilke grænser gælder?

POST /v1/chat/completions · qwen-max-latest: messages.min_items: 1

Flere oplysninger

Tilslut Ailoot til Claude Code, OpenCode, Hermes eller din egen applikation.

Virksomheden og dens projektportefølje

Virksomheden og dens projektportefølje: millioner af kunder; månedligt salg for milliarder.

Køb tokens med rabat.

Abonnementsrabat til regelmæssigt arbejde. Rabatkoder giver op til 50% på tokenkøb.

Abonnement
Vælg et abonnement med rabat til dine regelmæssige anmodninger.
Rabatkode på op til 50%
Indtast koden ved købet. Prisen genberegnes efter den aktuelle kampagne.
Udgifter i historikken
Model, tokens og beløb gemmes for hver anmodning.

Vælg abonnement · Se modelpriser

Tilslut API’et til produktet, du sælger.

SaaS, apps og bots efter Ailoots tilbudsvilkår og licensaftale. Anmod om en forhandlerlicens til videresalg.

Kommerciel applikation
Byg generering af tekst, billeder, video og lyd ind i tjenestens betalte funktioner.
Licens til forhandlere
Send projektbeskrivelse og adgangsmodel. Bed om skriftlige vilkår for anvendelse og videresalg.
Dokumenter på websitet
Tilbudsvilkår, licensaftale og politik for behandling af data kan læses før tilslutning.

Anmod om forhandlerlicens · Tilbudsvilkår og licensaftale