XingChen: Xing4.0 29B A4B (free)

{"about":"### Xing4.0 von China Telecom AI\n\nXing4.0-29B-A4B ist ein Text-MoE-Modell von China Telecom Artificial Intelligence Technology und wurde als nächste Generation von TeleChat entwickelt. Das Modell besitzt 29 Milliarden Parameter, von denen pro Token etwa 4 Milliarden aktiviert werden. Der Entwickler richtete es auf komplexe technische Aufgaben und aufeinanderfolgende agentische Anwendungsfälle aus.\n\nEine Besonderheit von Xing4.0 ist das vollständige Training auf Ascend-NPU-Beschleunigern unter Verwendung von MindSpore. Die Architektur verbindet mHC, MLA und MTP; das Modell enthält 40 Schichten, 64 geroutete Experten, vier ausgewählte Experten pro Token und einen gemeinsamen Experten. Diese Angaben beschreiben den Aufbau des Ausgangsmodells und seine Forschungsgrundlage, nicht die Hardware, auf der Ihre Anfrage ausgeführt wird.\n\n### Technische Aufgaben mit Text\n\nDie Entwicklerunterlagen heben mehrstufige Planung, Codearbeit und schrittweise Problemlösung hervor. In einem Textdialog lassen sich diese Schwerpunkte nutzen, um einen Plan zur Programmänderung vorzubereiten, Abhängigkeiten zu erklären oder einen Fehler anhand übergebenen Codes zu untersuchen. Beginnen Sie mit Ziel, Eingabedaten und Einschränkungen; lassen Sie anschließend eine Schrittfolge und das erwartete Ergebnis jedes Schritts vorschlagen.\n\nÜbergeben Sie für eine Programmieraufgabe die relevante Implementierung, das Datenformat und ein Beispiel des erwarteten Verhaltens. Ein zweckmäßiges Ergebnis besteht aus einer Erklärung, einer lokalen Änderung und Prüfbeispielen. Nach der Ausführung in Ihrer Umgebung können Sie die Beobachtungen in den Dialog zurückgeben und die Lösung präzisieren. Diese Aufgabenstellung bindet die Antwort an ein konkretes Problem und setzt keinen eigenständigen Projektzugriff des Modells voraus.\n\n### Kontext und Materialien der Anfrage\n\nIn Ailoot nimmt Xing4.0 Text entgegen und liefert Text. Das Kontextfenster umfasst 262 144 Token, die maximale Ausgabe 235 929 Token. Zum gemeinsamen Kontext gehören Anweisungen, Ausgangsmaterialien, Verlauf und Antwort. Sie können mehrere zusammenhängende Ausschnitte beifügen: Anforderungen, Dokumentation, Code und Prüfergebnisse. Geben Sie ihnen verständliche Namen und legen Sie fest, was genau benötigt wird: ein Vergleich, eine Algorithmusbeschreibung, überarbeiteter Code oder ein Lösungsplan.\n\nDer Entwickler nennt die Möglichkeit, das Ausgangsmodell auf einen Kontext von 512K zu erweitern. Die Größe dieser Anbindung beträgt jedoch 262 144 Token. Orientieren Sie sich beim Vorbereiten einer umfangreichen Anfrage daran und lassen Sie Platz für die Antwort.\n\n### Anbindung an eine Anwendung\n\nVerfügbar sind Messages, Responses und Chat Completions. Die Formate helfen, das Modell in den gewohnten Client einzubinden und mehrere aufeinanderfolgende Nachrichten zu organisieren. Das Ergebnis dieser Anbindung ist generierter Text. Für die Ausführung vorgeschlagenen Codes, das Lesen von Dateien und die Arbeit mit externen Werkzeugen benötigt die Anwendung entsprechende Logik. Die Architektur des Ausgangsmodells stellt solche Aktionen nicht von selbst innerhalb einer gewöhnlichen Textanfrage bereit.","alias_of":null,"aliases":[],"author":"Xingchen AGI","canonical_model":"xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free","ctx":262144,"formats":["chat","messages","responses"],"id":"xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free","input":["text"],"kind":"text","max_out":235929,"methods":[{"cache_read":null,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":262144,"family":"anthropic","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"messages","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0,"input":["text"],"label":"Anthropic Messages","max_out":235929,"max_tool_calls":null,"out":0,"output":["text"],"path":"/v1/messages","request_model_id":"xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":null,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":262144,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"responses","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0,"input":["text"],"label":"OpenAI Responses","max_out":235929,"max_tool_calls":null,"out":0,"output":["text"],"path":"/v1/responses","request_model_id":"xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":null,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":262144,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"chat","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0,"input":["text"],"label":"OpenAI Chat","max_out":235929,"max_tool_calls":null,"out":0,"output":["text"],"path":"/v1/chat/completions","request_model_id":"xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]}],"model_aliases":[{"canonical_model_id":"xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free","request_model_id":"xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free","route_label":"Ultra"}],"name":"XingChen: Xing4.0 29B A4B (free)","price":{"in":0,"in_label":null,"out":0,"out_label":null,"sort_in":0,"sort_out":0,"varies":false},"public_id":"xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free","short":"Textbasiertes MoE-Modell von China Telecom AI mit 29 Milliarden Parametern für Planung, Codeanalyse und die schrittweise Lösung technischer Aufgaben."}