Qwen3-235B-A22B bringt Qwen3s hybriden Ansatz für Schlussfolgerungen in ein großes Mixture-of-Experts-Modell. Seine Textfähigkeiten umfassen mathematische und logische Probleme, Codegenerierung, kreatives Schreiben, rollenbasierte Gespräche und das Befolgen von Anweisungen über mehrere Gesprächsrunden. Es arbeitet mit mehr als 100 Sprachen und Dialekten. Stellen Sie für eine Produktentwicklungsdiskussion die Anforderungen, ein konkretes Beispiel und die benötigte Entscheidung bereit: einen Designvergleich, eine Implementierung oder eine für eine bestimmte Zielgruppe verständliche Erklärung.
Das Modell besitzt insgesamt 235 Milliarden Parameter und aktiviert bei der Verarbeitung 22 Milliarden. Seine Architektur umfasst 128 Experten, wählt acht davon aus und besitzt 94 Schichten. Diese Zahlen kennzeichnen diese Veröffentlichung; die kleineren Qwen3-Modelle und die FP8-Ausführung haben eigene Identitäten. Eingabe und Ausgabe sind Text. Eine geeignete technische Aufgabe ist der Vergleich zweier Abgleichalgorithmen anhand derselben Beispieldatensätze, die Identifikation der jeweils erfüllten Vorgaben und die Rückgabe des gewählten Algorithmus mit Testfällen. Stellen Sie die tatsächlichen Feldnamen, Regeln für den Umgang mit Duplikaten und erwarteten Summen bereit, damit sich die Antwort anhand der ursprünglichen Problemstellung prüfen lässt.
Bereiten Sie die Anfrage als Chat-Nachrichten vor und trennen Sie Quellmaterial von Anweisungen. Fügen Sie bei einer mathematischen Frage die vollständige Aufgabenstellung, die zulässigen Annahmen und die Notation hinzu und fordern Sie eine endgültige Antwort in einem festgelegten Format an. Geben Sie bei Code die relevante Funktion, Sprache, repräsentative Eingabe und den beobachteten Fehler an. Fordern Sie die kleinste begründete Änderung an und beschreiben Sie, welches bestehende Verhalten erhalten bleiben muss. Nennen Sie für mehrsprachige Texte die Zielgruppe und eine Terminologieliste, statt eine allgemeine Übersetzung anzufordern. Die veröffentlichte Integration erwartet eine Qwen3-fähige Laufzeit; die Karte warnt, dass Transformers-Versionen unter 4.51.0 die erforderliche Architektur nicht erkennen.
Thinking und Non-Thinking sind Modi desselben Modells. Das Chat-Template des Herstellers aktiviert Thinking standardmäßig; ein harter Schalter kann es deaktivieren. Solange Thinking aktiviert bleibt, ermöglichen /think und /no_think eine Steuerung pro Gesprächsrunde, wobei die jüngste Anweisung Vorrang hat. Ein hart deaktivierter Modus reagiert nicht auf diese weichen Schalter. Halten Sie in einer Entwickleroberfläche die endgültige Antwort vom Denkabschnitt getrennt und übernehmen Sie die endgültige Antwort in den weiteren Gesprächsverlauf. Wählen Sie den Modus bewusst: Eine Diskussion über Algorithmen und eine kurze Umformulierung benötigen unterschiedlich viel Analyse. Bei aktiviertem Thinking behält selbst eine weiche Non-Thinking-Anfrage einen Denkblock bei; dessen Inhalt kann leer sein. Die harte Deaktivierung entfernt diesen Block.
Für Agentenabläufe empfiehlt der Hersteller Qwen-Agent für Tool-Templates und Parsing. Tools können angebundene Dienste oder einen Code-Interpreter umfassen; die Anwendung definiert und führt sie aus. Geben Sie einem Assistenten beispielsweise eine schreibgeschützte Lagerbestandsabfrage mit dokumentierten Feldern und bitten Sie ihn, den zurückgegebenen Bestand mit der bereitgestellten Bestellung zu vergleichen. Definieren Sie Zweck, zulässige Argumente, Ergebnisstruktur und Berechtigungsgrenze des Tools. Verlangen Sie, dass die abschließende Antwort eine vorgeschlagene Aktion von einem bestätigten Tool-Ergebnis unterscheidet. Die toolbezogenen Fähigkeiten des Modells lösen für sich allein keine externe Aktion aus. Der Qwen3-Leitfaden beschreibt auch parallele und mehrstufige Tool-Aufrufe, deren Argumente als Objekte dargestellt und deren Ergebnisse in die Konversation zurückgegeben werden.
Der native Kontext umfasst 32,768 Tokens. Der Hersteller validiert 131,072 Tokens mit YaRN-Erweiterung; das ist konfigurationsabhängig, und statische Skalierung kann kürzere Eingaben beeinflussen. Das Kontextbudget umfasst Anfrage und generierte Antwort. Identifizieren und kennzeichnen Sie bei einer langen Spezifikation die entscheidungsrelevanten Abschnitte und reservieren Sie Platz für die Antwort, anstatt das gesamte Budget mit Quelltext zu füllen. Die Karte empfiehlt 32,768 Ausgabetokens für die meisten Anfragen, statt diesen Wert zu einer universellen Dienstgrenze zu erklären. Die Qwen3-Dokumentation behandelt in ihrer Erklärung der Trainingslänge Assistant-Nachrichtenlängen von 38,912 Tokens im Thinking-Modus und 16,384 im Non-Thinking-Modus und empfiehlt, die Qualität längerer Generierungen zu evaluieren. Diese Zahlen unterscheiden sich vom gesamten Kontextfenster und stellen keine harte, endpunktspezifische Grenze dar. Die Karte erklärt außerdem ihre standardmäßige Positionszuweisung von 40,960 Tokens als 8,192 für typische Prompts plus 32,768 für die Ausgabe; das ist eine Konfigurationsempfehlung des Herstellers, getrennt vom nativen Trainingskontext und etwaigen Endpunktgrenzen.
Das empfohlene Sampling für den Thinking-Modus ist temperature 0.6, top-p 0.95, top-k 20 und min-p 0; Non-Thinking verwendet 0.7, 0.8, 20 und 0. Der Hersteller empfiehlt Sampling-Decodierung und warnt, dass Greedy Decoding im Thinking-Modus Wiederholungen verursachen kann. Höhere Presence Penalties können ebenfalls zu Sprachvermischung führen. Machen Sie das Ergebnis leicht prüfbar: Fordern Sie ein benanntes Feld für die endgültige Antwort, eine Entscheidungstabelle mit Begründungen oder einen Code-Patch mit Beispielen an. Prüfen Sie Berechnungen anhand der bereitgestellten Zahlen, führen Sie vorgeschlagenen Code in der vorgesehenen Umgebung aus und kontrollieren Sie Tool-Ergebnisse, bevor Sie handeln.
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Eine geeignete technische Aufgabe ist der Vergleich zweier Abgleichalgorithmen anhand derselben Beispieldatensätze, die Identifikation der jeweils erfüllten Vorgaben und die Rückgabe des gewählten Algorithmus mit Testfällen. Stellen Sie die tatsächlichen Feldnamen, Regeln für den Umgang mit Duplikaten und erwarteten Summen bereit, damit sich die Antwort anhand der ursprünglichen Problemstellung prüfen lässt.\n\nBereiten Sie die Anfrage als Chat-Nachrichten vor und trennen Sie Quellmaterial von Anweisungen. Fügen Sie bei einer mathematischen Frage die vollständige Aufgabenstellung, die zulässigen Annahmen und die Notation hinzu und fordern Sie eine endgültige Antwort in einem festgelegten Format an. Geben Sie bei Code die relevante Funktion, Sprache, repräsentative Eingabe und den beobachteten Fehler an. Fordern Sie die kleinste begründete Änderung an und beschreiben Sie, welches bestehende Verhalten erhalten bleiben muss. Nennen Sie für mehrsprachige Texte die Zielgruppe und eine Terminologieliste, statt eine allgemeine Übersetzung anzufordern. Die veröffentlichte Integration erwartet eine Qwen3-fähige Laufzeit; die Karte warnt, dass Transformers-Versionen unter 4.51.0 die erforderliche Architektur nicht erkennen.\n\nThinking und Non-Thinking sind Modi desselben Modells. Das Chat-Template des Herstellers aktiviert Thinking standardmäßig; ein harter Schalter kann es deaktivieren. Solange Thinking aktiviert bleibt, ermöglichen /think und /no_think eine Steuerung pro Gesprächsrunde, wobei die jüngste Anweisung Vorrang hat. Ein hart deaktivierter Modus reagiert nicht auf diese weichen Schalter. Halten Sie in einer Entwickleroberfläche die endgültige Antwort vom Denkabschnitt getrennt und übernehmen Sie die endgültige Antwort in den weiteren Gesprächsverlauf. Wählen Sie den Modus bewusst: Eine Diskussion über Algorithmen und eine kurze Umformulierung benötigen unterschiedlich viel Analyse. Bei aktiviertem Thinking behält selbst eine weiche Non-Thinking-Anfrage einen Denkblock bei; dessen Inhalt kann leer sein. Die harte Deaktivierung entfernt diesen Block.\n\nFür Agentenabläufe empfiehlt der Hersteller Qwen-Agent für Tool-Templates und Parsing. Tools können angebundene Dienste oder einen Code-Interpreter umfassen; die Anwendung definiert und führt sie aus. Geben Sie einem Assistenten beispielsweise eine schreibgeschützte Lagerbestandsabfrage mit dokumentierten Feldern und bitten Sie ihn, den zurückgegebenen Bestand mit der bereitgestellten Bestellung zu vergleichen. Definieren Sie Zweck, zulässige Argumente, Ergebnisstruktur und Berechtigungsgrenze des Tools. Verlangen Sie, dass die abschließende Antwort eine vorgeschlagene Aktion von einem bestätigten Tool-Ergebnis unterscheidet. Die toolbezogenen Fähigkeiten des Modells lösen für sich allein keine externe Aktion aus. Der Qwen3-Leitfaden beschreibt auch parallele und mehrstufige Tool-Aufrufe, deren Argumente als Objekte dargestellt und deren Ergebnisse in die Konversation zurückgegeben werden.\n\nDer native Kontext umfasst 32,768 Tokens. Der Hersteller validiert 131,072 Tokens mit YaRN-Erweiterung; das ist konfigurationsabhängig, und statische Skalierung kann kürzere Eingaben beeinflussen. Das Kontextbudget umfasst Anfrage und generierte Antwort. Identifizieren und kennzeichnen Sie bei einer langen Spezifikation die entscheidungsrelevanten Abschnitte und reservieren Sie Platz für die Antwort, anstatt das gesamte Budget mit Quelltext zu füllen. Die Karte empfiehlt 32,768 Ausgabetokens für die meisten Anfragen, statt diesen Wert zu einer universellen Dienstgrenze zu erklären. Die Qwen3-Dokumentation behandelt in ihrer Erklärung der Trainingslänge Assistant-Nachrichtenlängen von 38,912 Tokens im Thinking-Modus und 16,384 im Non-Thinking-Modus und empfiehlt, die Qualität längerer Generierungen zu evaluieren. Diese Zahlen unterscheiden sich vom gesamten Kontextfenster und stellen keine harte, endpunktspezifische Grenze dar. Die Karte erklärt außerdem ihre standardmäßige Positionszuweisung von 40,960 Tokens als 8,192 für typische Prompts plus 32,768 für die Ausgabe; das ist eine Konfigurationsempfehlung des Herstellers, getrennt vom nativen Trainingskontext und etwaigen Endpunktgrenzen.\n\nDas empfohlene Sampling für den Thinking-Modus ist temperature 0.6, top-p 0.95, top-k 20 und min-p 0; Non-Thinking verwendet 0.7, 0.8, 20 und 0. Der Hersteller empfiehlt Sampling-Decodierung und warnt, dass Greedy Decoding im Thinking-Modus Wiederholungen verursachen kann. Höhere Presence Penalties können ebenfalls zu Sprachvermischung führen. Machen Sie das Ergebnis leicht prüfbar: Fordern Sie ein benanntes Feld für die endgültige Antwort, eine Entscheidungstabelle mit Begründungen oder einen Code-Patch mit Beispielen an. Prüfen Sie Berechnungen anhand der bereitgestellten Zahlen, führen Sie vorgeschlagenen Code in der vorgesehenen Umgebung aus und kontrollieren Sie Tool-Ergebnisse, bevor Sie handeln.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Technisches Beispiel auf Englisch
Reconcile duplicate transaction records\n\nCompare two reconciliation rules on these records: (id=A, revision=1, amount=10), (A,2,12), (B,1,5). Rule X sums every row; rule Y keeps the highest revision per ID, then sums. Requirement: one current amount per ID; equal-revision disagreements must be flagged. Choose a rule, propose pseudocode and give tests for duplicates and conflicting ties.A rule comparison, chosen algorithm, expected total for the supplied records and conflict tests.Check the algorithm uses ID plus revision semantics and does not silently choose between conflicting equal revisions.qwen3-235b-a22bQwen3-235B-A22B kombiniert ausführliches Schlussfolgern und direkte Textantworten in einem Mixture-of-Experts-Modell. Nutzen Sie es für mathematische Analysen, Code, mehrsprachige Texte und Assistenten, die mit angebundenen Tools arbeiten.
Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.
Qwen3-235B-A22B bringt Qwen3s hybriden Ansatz für Schlussfolgerungen in ein großes Mixture-of-Experts-Modell. Seine Textfähigkeiten umfassen mathematische und logische Probleme, Codegenerierung, kreatives Schreiben, rollenbasierte Gespräche und das Befolgen von Anweisungen über mehrere Gesprächsrunden. Es arbeitet mit mehr als 100 Sprachen und Dialekten. Stellen Sie für eine Produktentwicklungsdiskussion die Anforderungen, ein konkretes Beispiel und die benötigte Entscheidung bereit: einen Designvergleich, eine Implementierung oder eine für eine bestimmte Zielgruppe verständliche Erklärung.
Das Modell besitzt insgesamt 235 Milliarden Parameter und aktiviert bei der Verarbeitung 22 Milliarden. Seine Architektur umfasst 128 Experten, wählt acht davon aus und besitzt 94 Schichten. Diese Zahlen kennzeichnen diese Veröffentlichung; die kleineren Qwen3-Modelle und die FP8-Ausführung haben eigene Identitäten. Eingabe und Ausgabe sind Text. Eine geeignete technische Aufgabe ist der Vergleich zweier Abgleichalgorithmen anhand derselben Beispieldatensätze, die Identifikation der jeweils erfüllten Vorgaben und die Rückgabe des gewählten Algorithmus mit Testfällen. Stellen Sie die tatsächlichen Feldnamen, Regeln für den Umgang mit Duplikaten und erwarteten Summen bereit, damit sich die Antwort anhand der ursprünglichen Problemstellung prüfen lässt.
Bereiten Sie die Anfrage als Chat-Nachrichten vor und trennen Sie Quellmaterial von Anweisungen. Fügen Sie bei einer mathematischen Frage die vollständige Aufgabenstellung, die zulässigen Annahmen und die Notation hinzu und fordern Sie eine endgültige Antwort in einem festgelegten Format an. Geben Sie bei Code die relevante Funktion, Sprache, repräsentative Eingabe und den beobachteten Fehler an. Fordern Sie die kleinste begründete Änderung an und beschreiben Sie, welches bestehende Verhalten erhalten bleiben muss. Nennen Sie für mehrsprachige Texte die Zielgruppe und eine Terminologieliste, statt eine allgemeine Übersetzung anzufordern. Die veröffentlichte Integration erwartet eine Qwen3-fähige Laufzeit; die Karte warnt, dass Transformers-Versionen unter 4.51.0 die erforderliche Architektur nicht erkennen.
Thinking und Non-Thinking sind Modi desselben Modells. Das Chat-Template des Herstellers aktiviert Thinking standardmäßig; ein harter Schalter kann es deaktivieren. Solange Thinking aktiviert bleibt, ermöglichen /think und /no_think eine Steuerung pro Gesprächsrunde, wobei die jüngste Anweisung Vorrang hat. Ein hart deaktivierter Modus reagiert nicht auf diese weichen Schalter. Halten Sie in einer Entwickleroberfläche die endgültige Antwort vom Denkabschnitt getrennt und übernehmen Sie die endgültige Antwort in den weiteren Gesprächsverlauf. Wählen Sie den Modus bewusst: Eine Diskussion über Algorithmen und eine kurze Umformulierung benötigen unterschiedlich viel Analyse. Bei aktiviertem Thinking behält selbst eine weiche Non-Thinking-Anfrage einen Denkblock bei; dessen Inhalt kann leer sein. Die harte Deaktivierung entfernt diesen Block.
Für Agentenabläufe empfiehlt der Hersteller Qwen-Agent für Tool-Templates und Parsing. Tools können angebundene Dienste oder einen Code-Interpreter umfassen; die Anwendung definiert und führt sie aus. Geben Sie einem Assistenten beispielsweise eine schreibgeschützte Lagerbestandsabfrage mit dokumentierten Feldern und bitten Sie ihn, den zurückgegebenen Bestand mit der bereitgestellten Bestellung zu vergleichen. Definieren Sie Zweck, zulässige Argumente, Ergebnisstruktur und Berechtigungsgrenze des Tools. Verlangen Sie, dass die abschließende Antwort eine vorgeschlagene Aktion von einem bestätigten Tool-Ergebnis unterscheidet. Die toolbezogenen Fähigkeiten des Modells lösen für sich allein keine externe Aktion aus. Der Qwen3-Leitfaden beschreibt auch parallele und mehrstufige Tool-Aufrufe, deren Argumente als Objekte dargestellt und deren Ergebnisse in die Konversation zurückgegeben werden.
Der native Kontext umfasst 32,768 Tokens. Der Hersteller validiert 131,072 Tokens mit YaRN-Erweiterung; das ist konfigurationsabhängig, und statische Skalierung kann kürzere Eingaben beeinflussen. Das Kontextbudget umfasst Anfrage und generierte Antwort. Identifizieren und kennzeichnen Sie bei einer langen Spezifikation die entscheidungsrelevanten Abschnitte und reservieren Sie Platz für die Antwort, anstatt das gesamte Budget mit Quelltext zu füllen. Die Karte empfiehlt 32,768 Ausgabetokens für die meisten Anfragen, statt diesen Wert zu einer universellen Dienstgrenze zu erklären. Die Qwen3-Dokumentation behandelt in ihrer Erklärung der Trainingslänge Assistant-Nachrichtenlängen von 38,912 Tokens im Thinking-Modus und 16,384 im Non-Thinking-Modus und empfiehlt, die Qualität längerer Generierungen zu evaluieren. Diese Zahlen unterscheiden sich vom gesamten Kontextfenster und stellen keine harte, endpunktspezifische Grenze dar. Die Karte erklärt außerdem ihre standardmäßige Positionszuweisung von 40,960 Tokens als 8,192 für typische Prompts plus 32,768 für die Ausgabe; das ist eine Konfigurationsempfehlung des Herstellers, getrennt vom nativen Trainingskontext und etwaigen Endpunktgrenzen.
Das empfohlene Sampling für den Thinking-Modus ist temperature 0.6, top-p 0.95, top-k 20 und min-p 0; Non-Thinking verwendet 0.7, 0.8, 20 und 0. Der Hersteller empfiehlt Sampling-Decodierung und warnt, dass Greedy Decoding im Thinking-Modus Wiederholungen verursachen kann. Höhere Presence Penalties können ebenfalls zu Sprachvermischung führen. Machen Sie das Ergebnis leicht prüfbar: Fordern Sie ein benanntes Feld für die endgültige Antwort, eine Entscheidungstabelle mit Begründungen oder einen Code-Patch mit Beispielen an. Prüfen Sie Berechnungen anhand der bereitgestellten Zahlen, führen Sie vorgeschlagenen Code in der vorgesehenen Umgebung aus und kontrollieren Sie Tool-Ergebnisse, bevor Sie handeln.
POST /v1/chat/completionstexttext| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits qwen3-235b-a22b | Standard— |
Feldmessages | Typmessage[] | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Mindestanzahl Elemente: 1 | Standard— |
Feldmessages[].role | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Beispiele: system, user, assistant, tool, function Bedingungen: Diese Rollen sind in den Kompatibilitätstypen des Quellcodes ausdrücklich dargestellt; der genaue Rollenumfang bleibt modellspezifisch. Modellabhängig | Standard— |
Feldmessages[].content | Typstring|content_part[]|null | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldmessages[].tool_calls | Typtool_call[] | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldmessages[].tool_call_id | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: role=tool; die tatsächlich zurückgegebene ID verwenden | Standard— |
Feldmessages[].name | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldmessages[].reasoning_content | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: Tatsächlich zurückgegebene Reasoning-Daten erneut übermitteln, sofern dieses Modell sie verwendet | Standard— |
Feldmessages[].reasoning_details | Typobject|array | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldmax_tokens | Typinteger | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Modellabhängig | Standard— |
Feldmax_completion_tokens | Typinteger | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Modellabhängig | Standard— |
Feldstream | Typboolean | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse |
Feldstream_options.include_usage | Typboolean | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldtemperature | Typnumber | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldtop_p | Typnumber | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldstop | Typstring|string[] | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldtools | Typfunction_tool[] | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldtools[].type | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits function Modellabhängig | Standard— |
Feldtools[].function.name | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Gilt, wenn: Funktionswerkzeug bereitgestellt | Standard— |
Feldtools[].function.description | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldtools[].function.parameters | TypJSON_schema | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldtool_choice | Typstring|object | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldparallel_tool_calls | Typboolean | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldresponse_format | Typobject | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldreasoning_effort | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldreasoning | Typobject | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldservice_tier | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldinstructions | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Kompatibilitätsfeld | Standard— |
Feldfunctions | Typfunction[] | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldfunction_call | Typstring|object | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldprompt_cache_options | Typobject | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldmodalities | Typstring[] | AnforderungOptional | Werte und Limits text | Standard— |
Feldprovider | Typobject | AnforderungOptional | Werte und Limits Bedingungen: provider.options wird auf dieser Ultra-Textroute abgelehnt | Standard— |
Feldcache_control.ttl | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Bedingungen: 1h wird in den tatsächlichen Prompt-Cache-Feldern abgelehnt | Standard— |
Text · UTF8-Text
messages[].content
| Parameter | Vertrag |
|---|---|
Parametercontent_type | Vertragapplication/json |
Parameterrequired | Vertragmodel, messages |
Parametermaterial_types | Vertragtext |
Parametermessages | VertragNachrichtenarray mit role/content-Struktur |
Parameterfile_material | VertragTatsächliches UTF-8-Dokument als wörtlicher Text eingefügt; keine Datei-ID abgeleitet |
Parameteroptional_controls | Vertragstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | VertragModellspezifisch; benutzerseitige Funktionswerkzeuge unterscheiden sich von gehosteten Werkzeugen |
Parameteroutput_modalities | Vertragtext |
Parameterhosted_operations | Vertragfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Vertragnull |
Lebenszyklus: synchronous_or_streamed
Die genaue Modell-ID zusammen mit messages senden.
Die Kontextlänge ist keine Ausgabeobergrenze.
Eine Textdatei kann wörtlichen Text liefern; Bild-, Audio- und Dateiobjekteingaben benötigen eine exakte Zuordnung.
Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.
| Konfiguration | Tarifstaffel | Gebühr |
|---|---|---|
| KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.00114 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0.00342 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen $0 / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben $0 / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwen3-235b-a22b", "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='qwen3-235b-a22b',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='qwen3-235b-a22b',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 oder SSE
Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf.
Alle Antwortvarianten mit ihren Inhalten, Werkzeugaufrufen und Reasoning-Daten beibehalten. In SSE die Deltas nach Varianten- und Werkzeugindex zusammensetzen; endgültigen Beendigungsgrund und Verbrauchsdaten beibehalten.
Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben.
| Feld | Typ |
|---|---|
Feldchoices[].index | Typinteger |
Feldchoices[].message.content | Typstring|null |
Feldchoices[].message.tool_calls | Typtool_call[] |
Feldchoices[].message.reasoning_content | Typstring |
Feldchoices[].message.reasoning_details | Typobject|array |
Feldchoices[].finish_reason | Typstring|null |
Feldusage | Typobject |
| Antwort | Bedingung | Nächster Schritt |
|---|---|---|
Antwort400 · invalid_request_error | BedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren. |
Ailoot Ultra qwen3-235b-a22b
Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.
qwen3-235b-a22bQwen3-235B-A22B kombiniert ausführliches Schlussfolgern und direkte Textantworten in einem Mixture-of-Experts-Modell. Nutzen Sie es für mathematische Analysen, Code, mehrsprachige Texte und Assistenten, die mit angebundenen Tools arbeiten.
Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.
Qwen3-235B-A22B bringt Qwen3s hybriden Ansatz für Schlussfolgerungen in ein großes Mixture-of-Experts-Modell. Seine Textfähigkeiten umfassen mathematische und logische Probleme, Codegenerierung, kreatives Schreiben, rollenbasierte Gespräche und das Befolgen von Anweisungen über mehrere Gesprächsrunden. Es arbeitet mit mehr als 100 Sprachen und Dialekten. Stellen Sie für eine Produktentwicklungsdiskussion die Anforderungen, ein konkretes Beispiel und die benötigte Entscheidung bereit: einen Designvergleich, eine Implementierung oder eine für eine bestimmte Zielgruppe verständliche Erklärung.
Das Modell besitzt insgesamt 235 Milliarden Parameter und aktiviert bei der Verarbeitung 22 Milliarden. Seine Architektur umfasst 128 Experten, wählt acht davon aus und besitzt 94 Schichten. Diese Zahlen kennzeichnen diese Veröffentlichung; die kleineren Qwen3-Modelle und die FP8-Ausführung haben eigene Identitäten. Eingabe und Ausgabe sind Text. Eine geeignete technische Aufgabe ist der Vergleich zweier Abgleichalgorithmen anhand derselben Beispieldatensätze, die Identifikation der jeweils erfüllten Vorgaben und die Rückgabe des gewählten Algorithmus mit Testfällen. Stellen Sie die tatsächlichen Feldnamen, Regeln für den Umgang mit Duplikaten und erwarteten Summen bereit, damit sich die Antwort anhand der ursprünglichen Problemstellung prüfen lässt.
Bereiten Sie die Anfrage als Chat-Nachrichten vor und trennen Sie Quellmaterial von Anweisungen. Fügen Sie bei einer mathematischen Frage die vollständige Aufgabenstellung, die zulässigen Annahmen und die Notation hinzu und fordern Sie eine endgültige Antwort in einem festgelegten Format an. Geben Sie bei Code die relevante Funktion, Sprache, repräsentative Eingabe und den beobachteten Fehler an. Fordern Sie die kleinste begründete Änderung an und beschreiben Sie, welches bestehende Verhalten erhalten bleiben muss. Nennen Sie für mehrsprachige Texte die Zielgruppe und eine Terminologieliste, statt eine allgemeine Übersetzung anzufordern. Die veröffentlichte Integration erwartet eine Qwen3-fähige Laufzeit; die Karte warnt, dass Transformers-Versionen unter 4.51.0 die erforderliche Architektur nicht erkennen.
Thinking und Non-Thinking sind Modi desselben Modells. Das Chat-Template des Herstellers aktiviert Thinking standardmäßig; ein harter Schalter kann es deaktivieren. Solange Thinking aktiviert bleibt, ermöglichen /think und /no_think eine Steuerung pro Gesprächsrunde, wobei die jüngste Anweisung Vorrang hat. Ein hart deaktivierter Modus reagiert nicht auf diese weichen Schalter. Halten Sie in einer Entwickleroberfläche die endgültige Antwort vom Denkabschnitt getrennt und übernehmen Sie die endgültige Antwort in den weiteren Gesprächsverlauf. Wählen Sie den Modus bewusst: Eine Diskussion über Algorithmen und eine kurze Umformulierung benötigen unterschiedlich viel Analyse. Bei aktiviertem Thinking behält selbst eine weiche Non-Thinking-Anfrage einen Denkblock bei; dessen Inhalt kann leer sein. Die harte Deaktivierung entfernt diesen Block.
Für Agentenabläufe empfiehlt der Hersteller Qwen-Agent für Tool-Templates und Parsing. Tools können angebundene Dienste oder einen Code-Interpreter umfassen; die Anwendung definiert und führt sie aus. Geben Sie einem Assistenten beispielsweise eine schreibgeschützte Lagerbestandsabfrage mit dokumentierten Feldern und bitten Sie ihn, den zurückgegebenen Bestand mit der bereitgestellten Bestellung zu vergleichen. Definieren Sie Zweck, zulässige Argumente, Ergebnisstruktur und Berechtigungsgrenze des Tools. Verlangen Sie, dass die abschließende Antwort eine vorgeschlagene Aktion von einem bestätigten Tool-Ergebnis unterscheidet. Die toolbezogenen Fähigkeiten des Modells lösen für sich allein keine externe Aktion aus. Der Qwen3-Leitfaden beschreibt auch parallele und mehrstufige Tool-Aufrufe, deren Argumente als Objekte dargestellt und deren Ergebnisse in die Konversation zurückgegeben werden.
Der native Kontext umfasst 32,768 Tokens. Der Hersteller validiert 131,072 Tokens mit YaRN-Erweiterung; das ist konfigurationsabhängig, und statische Skalierung kann kürzere Eingaben beeinflussen. Das Kontextbudget umfasst Anfrage und generierte Antwort. Identifizieren und kennzeichnen Sie bei einer langen Spezifikation die entscheidungsrelevanten Abschnitte und reservieren Sie Platz für die Antwort, anstatt das gesamte Budget mit Quelltext zu füllen. Die Karte empfiehlt 32,768 Ausgabetokens für die meisten Anfragen, statt diesen Wert zu einer universellen Dienstgrenze zu erklären. Die Qwen3-Dokumentation behandelt in ihrer Erklärung der Trainingslänge Assistant-Nachrichtenlängen von 38,912 Tokens im Thinking-Modus und 16,384 im Non-Thinking-Modus und empfiehlt, die Qualität längerer Generierungen zu evaluieren. Diese Zahlen unterscheiden sich vom gesamten Kontextfenster und stellen keine harte, endpunktspezifische Grenze dar. Die Karte erklärt außerdem ihre standardmäßige Positionszuweisung von 40,960 Tokens als 8,192 für typische Prompts plus 32,768 für die Ausgabe; das ist eine Konfigurationsempfehlung des Herstellers, getrennt vom nativen Trainingskontext und etwaigen Endpunktgrenzen.
Das empfohlene Sampling für den Thinking-Modus ist temperature 0.6, top-p 0.95, top-k 20 und min-p 0; Non-Thinking verwendet 0.7, 0.8, 20 und 0. Der Hersteller empfiehlt Sampling-Decodierung und warnt, dass Greedy Decoding im Thinking-Modus Wiederholungen verursachen kann. Höhere Presence Penalties können ebenfalls zu Sprachvermischung führen. Machen Sie das Ergebnis leicht prüfbar: Fordern Sie ein benanntes Feld für die endgültige Antwort, eine Entscheidungstabelle mit Begründungen oder einen Code-Patch mit Beispielen an. Prüfen Sie Berechnungen anhand der bereitgestellten Zahlen, führen Sie vorgeschlagenen Code in der vorgesehenen Umgebung aus und kontrollieren Sie Tool-Ergebnisse, bevor Sie handeln.
POST /v1/messagestextjson, sse| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits qwen3-235b-a22b | Standard— |
Feldmessages | Typmessage[] | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
Feldmessages[].role | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits user, assistant | Standard— |
Feldmessages[].content | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
Feldmax_tokens | Typinteger | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
Feldstream | Typboolean | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse |
Text · UTF-8-Text
Zeichenfolge messages[].content
| Parameter | Vertrag |
|---|---|
Parametercontent_type | Vertragapplication/json |
Parameterrequired | Vertragmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Vertragstream |
Parametermaterial_types | Vertragtext |
Parametertext_file_material | VertragDas tatsächliche UTF-8-Dokument lesen und seinen Text in die angegebene Zeichenfolge für Eingabe oder Nachrichteninhalt einfügen. |
Lebenszyklus: synchronous_or_streamed
Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.
| Konfiguration | Tarifstaffel | Gebühr |
|---|---|---|
| KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.00114 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0.00342 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen $0 / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben $0 / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →
{\n "model": "qwen3-235b-a22b",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'qwen3-235b-a22b', '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': 'qwen3-235b-a22b', '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 oder SSE
Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf.
Alle Inhaltsblöcke, Thinking-Signaturen und tatsächlichen Werkzeugaufruf-IDs beibehalten. Alle SSE-Blockdeltas zusammensetzen; der erste Textblock ist nicht die vollständige Ausgabe.
Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben.
| Feld | Typ |
|---|---|
Feldid | Typstring |
Feldmodel | Typstring |
Feldcontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Feldstop_reason | Typstring|null |
Feldusage | Typobject |
| Antwort | Bedingung | Nächster Schritt |
|---|---|---|
Antwort400 · invalid_request_error | BedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren. |
Ailoot Ultra qwen3-235b-a22b
Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.
Technisches Beispiel auf Englisch
Reconcile duplicate transaction records\n\nCompare two reconciliation rules on these records: (id=A, revision=1, amount=10), (A,2,12), (B,1,5). Rule X sums every row; rule Y keeps the highest revision per ID, then sums. Requirement: one current amount per ID; equal-revision disagreements must be flagged. Choose a rule, propose pseudocode and give tests for duplicates and conflicting ties.A rule comparison, chosen algorithm, expected total for the supplied records and conflict tests.Check the algorithm uses ID plus revision semantics and does not silently choose between conflicting equal revisions.