QVQ-Max — 2025-05-15 ist ein datierter Eintrag in der QVQ-Max-Linie für visuelles Schlussfolgern. Der Hersteller beschreibt diese Familie als Verbindung von visueller Eingabe, Schlussfolgern und einer Textantwort. Zu ihren Aufgabenbereichen gehören Mathematik, Programmierung, visuelle Analyse, die Erstellung von Material und allgemeine Problemlösung. Ziel ist es, eine Frage zu bereitgestellten visuellen Belegen zu erklären oder zu lösen, statt ein neues Bild oder Video zu erzeugen.
Die dokumentierten QVQ-Abläufe verbinden eine schriftliche Frage mit Bildern oder Video und geben Text zurück. Liefern Sie bei einer mathematischen Abbildung die vollständige Aufgabenstellung, lesbare Beschriftungen und die gesuchte Grösse. Benennen Sie bei einem Diagramm die Achsen, die Masseinheit und den benötigten Vergleich. Bitten Sie das Modell, sichtbare Daten von Annahmen zu trennen, bevor es eine Schlussfolgerung formuliert. Das Ergebnis kann ein ausgeführter Lösungsweg, ein Vergleich von Beobachtungen oder eine Erklärung sein, wie bestimmte Details eine Antwort stützen.
Der Hersteller beschreibt QVQ als Verbindung von visueller Eingabe, Schlussfolgern und einer Textantwort. Der Dienstablauf verwendet Streaming. Halten Sie in einer Anwendung Zwischenschritte des Gedankengangs von der abgeschlossenen Antwort unterscheidbar und setzen Sie die zurückgegebenen Fragmente zusammen, bevor Sie das Ergebnis als Dokument oder Anweisung verwenden. Ein unvollständiger Stream eines Schlussfolgerungsmodells ist ein anderes Arbeitsergebnis als seine endgültige Schlussfolgerung.
Bereiten Sie eine zusammenhängende Aufgabe vor. Benennen Sie bei einem Ablaufdiagramm die Ausgangsbedingung, die Entscheidungspunkte und das zu erklärende Ergebnis. Beschriften Sie bei mehreren zusammengehörenden Bildern jede Quelle und geben Sie deren Reihenfolge oder Beziehung an. Eine sinnvolle Anfrage könnte zwei dargestellte Konfigurationen vergleichen, die sichtbaren Änderungen auflisten und erklären, welche Änderung die genannte Anforderung beeinflusst. Behalten Sie die ursprünglichen Beschriftungen bei, damit sich jede Beobachtung am richtigen Bild prüfen lässt, und bitten Sie um Klärung, wenn ein Symbol oder eine Bildlegende nicht lesbar ist.
Definieren Sie bei einer Videofrage das Ereignis und den zu untersuchenden Teil des Clips. Verlangen Sie die Abfolge der beobachteten Handlungen oder die visuellen Belege, die eine bestimmte Interpretation stützen. Die dokumentierte Videoeingabe der Familie dient dem Verständnis, nicht der Erstellung eines bearbeiteten Clips. Wenn die Aufgabe von einem Bild mit kleinem Text abhängt, stellen Sie zusammen mit der Frage ein lesbares Standbild bereit. Die erwartete Ausgabe sollte die relevanten Objekte oder Phasen benennen und die Schlussfolgerung textlich erklären, statt vorauszusetzen, dass eine Beschreibung die Absicht einer Person belegt.
Die Chat-Referenz hält fest, dass Systemnachrichten bei QVQ-Modellen keine Wirkung haben. Platzieren Sie die Aufgabe, Rollenanweisungen und das gewünschte Format in der Nutzernachricht. Sie empfiehlt ausserdem, die QVQ-Standardwerte für das Sampling unverändert zu lassen. Definieren Sie eine prüfbare endgültige Antwort, etwa Beobachtungen mit anschliessender Schlussfolgerung oder eine Tabelle, die jede Aussage mit einem sichtbaren Merkmal verbindet. Eine verlangte Tabelle oder JSON-ähnliche Anordnung sollte von der Anwendung validiert werden; sie entspricht keiner beworbenen Fähigkeit zu erzwungenen Ausgabeformaten.
Bewahren Sie die datierte Kennung zusammen mit dem Quellmaterial und allen für eine Wiederholung nötigen Verarbeitungseinstellungen auf. Andere QVQ-Max-Snapshots und der veränderliche Familienalias bleiben separate Namen. Wählen Sie bei einer umfangreichen Quelle die relevanten Seiten oder Einzelbilder aus, bewahren Sie ihre Beziehungen und lassen Sie Platz für die Antwort. Die Darstellung der Medien, Aufgabenanweisungen und der Gesprächsverlauf beeinflussen alle die Anfrage. Die Vorbereitung sollte der Spezifikation der ausgewählten Edition und Schnittstelle folgen, statt Zahlenwerte von einem nicht verwandten visuellen Modell zu übernehmen.
Ein praktisches Analyseergebnis enthält die verwendeten sichtbaren Fakten, die Erklärung und die endgültige Antwort sowie Hinweise auf fehlende oder unsichere Details. Prüfen Sie eine Berechnung anhand der angegebenen Zahlen und Einheiten, einen visuellen Vergleich anhand beider Originalbilder und eine Videointerpretation anhand der relevanten Einzelbilder. Der Schlussfolgerungstext von QVQ-Max führt nicht selbst ein externes Werkzeug aus, wendet keine Programmänderung an und belegt keine Suche nach Informationen ausserhalb der bereitgestellten Quellen. Verwenden Sie das Modell für die dokumentierte visuelle Analyse und bewahren Sie separate Belege für jede nachfolgende Handlung auf.
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Reason from transcribed chart values\n\nUse this text transcription of a chart, not an image: "Axis: liters per hour. Pump A: 18 at setting 1, 24 at setting 2. Pump B: 20 at setting 1, 21 at setting 2." Compare the increases and identify which pump gains more. Show the arithmetic, preserve units and avoid inferring power use.A small comparison table, two increase calculations and a conclusion restricted to flow rate.Check that increases are computed within each pump and no energy-efficiency claim is added.qvq-max-2025-05-15QVQ-Max — 2025-05-15 behält eine separate datierte Identität innerhalb der Linie für visuelles Schlussfolgern von Qwen. Verwenden Sie den dokumentierten Ansatz seiner Familie für Fragen, die Bilder, Diagramme oder Videobeobachtungen mit einer schriftlichen Erklärung, Berechnung oder Schlussfolgerung verbinden.
Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.
QVQ-Max — 2025-05-15 ist ein datierter Eintrag in der QVQ-Max-Linie für visuelles Schlussfolgern. Der Hersteller beschreibt diese Familie als Verbindung von visueller Eingabe, Schlussfolgern und einer Textantwort. Zu ihren Aufgabenbereichen gehören Mathematik, Programmierung, visuelle Analyse, die Erstellung von Material und allgemeine Problemlösung. Ziel ist es, eine Frage zu bereitgestellten visuellen Belegen zu erklären oder zu lösen, statt ein neues Bild oder Video zu erzeugen.
Die dokumentierten QVQ-Abläufe verbinden eine schriftliche Frage mit Bildern oder Video und geben Text zurück. Liefern Sie bei einer mathematischen Abbildung die vollständige Aufgabenstellung, lesbare Beschriftungen und die gesuchte Grösse. Benennen Sie bei einem Diagramm die Achsen, die Masseinheit und den benötigten Vergleich. Bitten Sie das Modell, sichtbare Daten von Annahmen zu trennen, bevor es eine Schlussfolgerung formuliert. Das Ergebnis kann ein ausgeführter Lösungsweg, ein Vergleich von Beobachtungen oder eine Erklärung sein, wie bestimmte Details eine Antwort stützen.
Der Hersteller beschreibt QVQ als Verbindung von visueller Eingabe, Schlussfolgern und einer Textantwort. Der Dienstablauf verwendet Streaming. Halten Sie in einer Anwendung Zwischenschritte des Gedankengangs von der abgeschlossenen Antwort unterscheidbar und setzen Sie die zurückgegebenen Fragmente zusammen, bevor Sie das Ergebnis als Dokument oder Anweisung verwenden. Ein unvollständiger Stream eines Schlussfolgerungsmodells ist ein anderes Arbeitsergebnis als seine endgültige Schlussfolgerung.
Bereiten Sie eine zusammenhängende Aufgabe vor. Benennen Sie bei einem Ablaufdiagramm die Ausgangsbedingung, die Entscheidungspunkte und das zu erklärende Ergebnis. Beschriften Sie bei mehreren zusammengehörenden Bildern jede Quelle und geben Sie deren Reihenfolge oder Beziehung an. Eine sinnvolle Anfrage könnte zwei dargestellte Konfigurationen vergleichen, die sichtbaren Änderungen auflisten und erklären, welche Änderung die genannte Anforderung beeinflusst. Behalten Sie die ursprünglichen Beschriftungen bei, damit sich jede Beobachtung am richtigen Bild prüfen lässt, und bitten Sie um Klärung, wenn ein Symbol oder eine Bildlegende nicht lesbar ist.
Definieren Sie bei einer Videofrage das Ereignis und den zu untersuchenden Teil des Clips. Verlangen Sie die Abfolge der beobachteten Handlungen oder die visuellen Belege, die eine bestimmte Interpretation stützen. Die dokumentierte Videoeingabe der Familie dient dem Verständnis, nicht der Erstellung eines bearbeiteten Clips. Wenn die Aufgabe von einem Bild mit kleinem Text abhängt, stellen Sie zusammen mit der Frage ein lesbares Standbild bereit. Die erwartete Ausgabe sollte die relevanten Objekte oder Phasen benennen und die Schlussfolgerung textlich erklären, statt vorauszusetzen, dass eine Beschreibung die Absicht einer Person belegt.
Die Chat-Referenz hält fest, dass Systemnachrichten bei QVQ-Modellen keine Wirkung haben. Platzieren Sie die Aufgabe, Rollenanweisungen und das gewünschte Format in der Nutzernachricht. Sie empfiehlt ausserdem, die QVQ-Standardwerte für das Sampling unverändert zu lassen. Definieren Sie eine prüfbare endgültige Antwort, etwa Beobachtungen mit anschliessender Schlussfolgerung oder eine Tabelle, die jede Aussage mit einem sichtbaren Merkmal verbindet. Eine verlangte Tabelle oder JSON-ähnliche Anordnung sollte von der Anwendung validiert werden; sie entspricht keiner beworbenen Fähigkeit zu erzwungenen Ausgabeformaten.
Bewahren Sie die datierte Kennung zusammen mit dem Quellmaterial und allen für eine Wiederholung nötigen Verarbeitungseinstellungen auf. Andere QVQ-Max-Snapshots und der veränderliche Familienalias bleiben separate Namen. Wählen Sie bei einer umfangreichen Quelle die relevanten Seiten oder Einzelbilder aus, bewahren Sie ihre Beziehungen und lassen Sie Platz für die Antwort. Die Darstellung der Medien, Aufgabenanweisungen und der Gesprächsverlauf beeinflussen alle die Anfrage. Die Vorbereitung sollte der Spezifikation der ausgewählten Edition und Schnittstelle folgen, statt Zahlenwerte von einem nicht verwandten visuellen Modell zu übernehmen.
Ein praktisches Analyseergebnis enthält die verwendeten sichtbaren Fakten, die Erklärung und die endgültige Antwort sowie Hinweise auf fehlende oder unsichere Details. Prüfen Sie eine Berechnung anhand der angegebenen Zahlen und Einheiten, einen visuellen Vergleich anhand beider Originalbilder und eine Videointerpretation anhand der relevanten Einzelbilder. Der Schlussfolgerungstext von QVQ-Max führt nicht selbst ein externes Werkzeug aus, wendet keine Programmänderung an und belegt keine Suche nach Informationen ausserhalb der bereitgestellten Quellen. Verwenden Sie das Modell für die dokumentierte visuelle Analyse und bewahren Sie separate Belege für jede nachfolgende Handlung auf.
POST /v1/chat/completionstexttext| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits qvq-max-2025-05-15 | 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 $0.0023 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0.00916 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen $0 / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben $0 / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschliessenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qvq-max-2025-05-15", "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='qvq-max-2025-05-15',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='qvq-max-2025-05-15',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 qvq-max-2025-05-15
Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.
qvq-max-2025-05-15QVQ-Max — 2025-05-15 behält eine separate datierte Identität innerhalb der Linie für visuelles Schlussfolgern von Qwen. Verwenden Sie den dokumentierten Ansatz seiner Familie für Fragen, die Bilder, Diagramme oder Videobeobachtungen mit einer schriftlichen Erklärung, Berechnung oder Schlussfolgerung verbinden.
Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.
QVQ-Max — 2025-05-15 ist ein datierter Eintrag in der QVQ-Max-Linie für visuelles Schlussfolgern. Der Hersteller beschreibt diese Familie als Verbindung von visueller Eingabe, Schlussfolgern und einer Textantwort. Zu ihren Aufgabenbereichen gehören Mathematik, Programmierung, visuelle Analyse, die Erstellung von Material und allgemeine Problemlösung. Ziel ist es, eine Frage zu bereitgestellten visuellen Belegen zu erklären oder zu lösen, statt ein neues Bild oder Video zu erzeugen.
Die dokumentierten QVQ-Abläufe verbinden eine schriftliche Frage mit Bildern oder Video und geben Text zurück. Liefern Sie bei einer mathematischen Abbildung die vollständige Aufgabenstellung, lesbare Beschriftungen und die gesuchte Grösse. Benennen Sie bei einem Diagramm die Achsen, die Masseinheit und den benötigten Vergleich. Bitten Sie das Modell, sichtbare Daten von Annahmen zu trennen, bevor es eine Schlussfolgerung formuliert. Das Ergebnis kann ein ausgeführter Lösungsweg, ein Vergleich von Beobachtungen oder eine Erklärung sein, wie bestimmte Details eine Antwort stützen.
Der Hersteller beschreibt QVQ als Verbindung von visueller Eingabe, Schlussfolgern und einer Textantwort. Der Dienstablauf verwendet Streaming. Halten Sie in einer Anwendung Zwischenschritte des Gedankengangs von der abgeschlossenen Antwort unterscheidbar und setzen Sie die zurückgegebenen Fragmente zusammen, bevor Sie das Ergebnis als Dokument oder Anweisung verwenden. Ein unvollständiger Stream eines Schlussfolgerungsmodells ist ein anderes Arbeitsergebnis als seine endgültige Schlussfolgerung.
Bereiten Sie eine zusammenhängende Aufgabe vor. Benennen Sie bei einem Ablaufdiagramm die Ausgangsbedingung, die Entscheidungspunkte und das zu erklärende Ergebnis. Beschriften Sie bei mehreren zusammengehörenden Bildern jede Quelle und geben Sie deren Reihenfolge oder Beziehung an. Eine sinnvolle Anfrage könnte zwei dargestellte Konfigurationen vergleichen, die sichtbaren Änderungen auflisten und erklären, welche Änderung die genannte Anforderung beeinflusst. Behalten Sie die ursprünglichen Beschriftungen bei, damit sich jede Beobachtung am richtigen Bild prüfen lässt, und bitten Sie um Klärung, wenn ein Symbol oder eine Bildlegende nicht lesbar ist.
Definieren Sie bei einer Videofrage das Ereignis und den zu untersuchenden Teil des Clips. Verlangen Sie die Abfolge der beobachteten Handlungen oder die visuellen Belege, die eine bestimmte Interpretation stützen. Die dokumentierte Videoeingabe der Familie dient dem Verständnis, nicht der Erstellung eines bearbeiteten Clips. Wenn die Aufgabe von einem Bild mit kleinem Text abhängt, stellen Sie zusammen mit der Frage ein lesbares Standbild bereit. Die erwartete Ausgabe sollte die relevanten Objekte oder Phasen benennen und die Schlussfolgerung textlich erklären, statt vorauszusetzen, dass eine Beschreibung die Absicht einer Person belegt.
Die Chat-Referenz hält fest, dass Systemnachrichten bei QVQ-Modellen keine Wirkung haben. Platzieren Sie die Aufgabe, Rollenanweisungen und das gewünschte Format in der Nutzernachricht. Sie empfiehlt ausserdem, die QVQ-Standardwerte für das Sampling unverändert zu lassen. Definieren Sie eine prüfbare endgültige Antwort, etwa Beobachtungen mit anschliessender Schlussfolgerung oder eine Tabelle, die jede Aussage mit einem sichtbaren Merkmal verbindet. Eine verlangte Tabelle oder JSON-ähnliche Anordnung sollte von der Anwendung validiert werden; sie entspricht keiner beworbenen Fähigkeit zu erzwungenen Ausgabeformaten.
Bewahren Sie die datierte Kennung zusammen mit dem Quellmaterial und allen für eine Wiederholung nötigen Verarbeitungseinstellungen auf. Andere QVQ-Max-Snapshots und der veränderliche Familienalias bleiben separate Namen. Wählen Sie bei einer umfangreichen Quelle die relevanten Seiten oder Einzelbilder aus, bewahren Sie ihre Beziehungen und lassen Sie Platz für die Antwort. Die Darstellung der Medien, Aufgabenanweisungen und der Gesprächsverlauf beeinflussen alle die Anfrage. Die Vorbereitung sollte der Spezifikation der ausgewählten Edition und Schnittstelle folgen, statt Zahlenwerte von einem nicht verwandten visuellen Modell zu übernehmen.
Ein praktisches Analyseergebnis enthält die verwendeten sichtbaren Fakten, die Erklärung und die endgültige Antwort sowie Hinweise auf fehlende oder unsichere Details. Prüfen Sie eine Berechnung anhand der angegebenen Zahlen und Einheiten, einen visuellen Vergleich anhand beider Originalbilder und eine Videointerpretation anhand der relevanten Einzelbilder. Der Schlussfolgerungstext von QVQ-Max führt nicht selbst ein externes Werkzeug aus, wendet keine Programmänderung an und belegt keine Suche nach Informationen ausserhalb der bereitgestellten Quellen. Verwenden Sie das Modell für die dokumentierte visuelle Analyse und bewahren Sie separate Belege für jede nachfolgende Handlung auf.
POST /v1/messagestextjson, sse| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits qvq-max-2025-05-15 | 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 $0.0023 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0.00916 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen $0 / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben $0 / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschliessenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →
{\n "model": "qvq-max-2025-05-15",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'qvq-max-2025-05-15', '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': 'qvq-max-2025-05-15', '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 qvq-max-2025-05-15
Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.
Technisches Beispiel auf Englisch
Reason from transcribed chart values\n\nUse this text transcription of a chart, not an image: "Axis: liters per hour. Pump A: 18 at setting 1, 24 at setting 2. Pump B: 20 at setting 1, 21 at setting 2." Compare the increases and identify which pump gains more. Show the arithmetic, preserve units and avoid inferring power use.A small comparison table, two increase calculations and a conclusion restricted to flow rate.Check that increases are computed within each pump and no energy-efficiency claim is added.