Überblick: auf visueller Eingabe beruhendes Schlussfolgern
QVQ-Max ist das Modell für visuelles Schlussfolgern von Qwen. Der Hersteller beschreibt die Ausgabe von Gedankengängen und stärkere Fähigkeiten in Mathematik, Programmierung, visueller Analyse, kreativer Arbeit und allgemeinen Aufgaben. Seine eigene Funktionsseite nennt Text-, Bild- und Videoeingabe mit Textausgabe. Wählen Sie es für eine Frage, bei der das visuelle Material Teil des Schlussfolgerungsproblems ist, etwa ein Diagramm, eine Grafik oder eine Abfolge beobachteter Ereignisse.
Die genaue Modelledition
Der Hersteller beschreibt qvq-max derzeit als funktional gleichwertig mit dem Snapshot qvq-max-2025-03-25. Diese Aussage bezeichnet eine vom Hersteller beschriebene Beziehung zwischen Editionen; sie ändert nicht die genauen IDs, die eine Anwendung bewahrt. QVQ-Max sollte weder die Gewichtsidentität noch die Parameterzahl oder Generierungseinstellungen von QVQ-72B-Preview, QVQ-Plus oder einem neueren visuellen Qwen-Modell übernehmen, nur weil sie das Thema Schlussfolgern teilen. Auch ein Anbietername mit dem Suffix latest belegt für sich allein keinen festen Checkpoint.
Eine Frage zum visuellen Schlussfolgern vorbereiten
Stellen Sie das relevante Bild zusammen mit der vollständigen Frage bereit. Behalten Sie bei einem mathematischen Diagramm Beschriftungen, Abmessungen und die zugehörige Aufgabenstellung bei und fragen Sie dann, welche Beziehungen sich aus der sichtbaren Abbildung ergeben und welche eine zusätzliche Annahme erfordern. Verlangen Sie eine klar abgegrenzte endgültige Antwort mit den Werten und Beziehungen, die zu ihrer Herleitung verwendet wurden. Eine nützliche Erklärung sollte jede wichtige Schlussfolgerung mit etwas im bereitgestellten Material verknüpfen.
Bitten Sie das Modell bei einer Grafik, vor der Interpretation eines Trends die Achsen, Einheiten und Reihen zu benennen. Beschreiben Sie bei einem Diagramm eines Algorithmus oder einer Benutzeroberfläche das beabsichtigte Verhalten und fragen Sie, wie sich die sichtbare Struktur dazu verhält. Unterscheiden Sie bei einem Kreativbriefing eine Beschreibung des tatsächlich Vorhandenen von vorgeschlagenen Änderungen oder Interpretationen. Dies sind ausgearbeitete Anwendungen der dokumentierten Fähigkeiten des Herstellers in Mathematik, Programmierung, Analyse und Gestaltung, keine Nachweise für die erfolgreiche Verarbeitung eines bestimmten Materials.
Video und mehrere Belegquellen
Video wird ausdrücklich als Eingabemodalität genannt. Stellen Sie für eine Ereignisanalyse den relevanten Ausschnitt bereit und verlangen Sie eine geordnete Erklärung dazu, was sich ändert, welche Szene die Schlussfolgerung stützt und was ungewiss bleibt. Falls die Eingabe Zeitangaben enthält, legen Sie fest, wie das Ergebnis darauf Bezug nehmen soll. Die genaue Modellseite legt weder eine universelle Videodauer noch eine Bildanzahl oder Zeitstempelgenauigkeit fest. Diese Eigenschaften sollten deshalb nicht aus einer anderen Qwen-Familie übernommen werden.
Wenn die Frage mehrere Bilder oder Textpassagen verwendet, beschriften Sie diese und erklären Sie die Beziehung, die das Modell untersuchen soll. Verlangen Sie ein nach diesen Beschriftungen gegliedertes Ergebnis, damit eine prüfende Person erkennt, welcher Beleg welchen Punkt stützt. Ein Schlussfolgerungstext sollte von der endgültigen Antwort unterscheidbar bleiben; eine ausführliche Erklärung ist nur nützlich, wenn sich ihre Aussagen anhand der Quelle prüfen lassen.
Kontext- und Antwortgrenzen
Die Spezifikation nennt ein Kontextfenster von 131’072 Tokens, eine maximale Eingabelänge von 106’496 Tokens und eine maximale Ausgabelänge von 8’192 Tokens. Behandeln Sie diese als separate Werte, statt aus ihrer Differenz ein nicht dokumentiertes Kontingent an Schlussfolgerungs-Tokens abzuleiten. Text, die Darstellung visuellen Materials und erzeugte Inhalte müssen die geltenden Sequenz- und Ausgabegrenzen einhalten.
Machen Sie bei einer dicht belegten Seite oder einem Diagramm die relevanten Details vor dem Absenden lesbar und bewahren Sie die vollständige, für die Schlussfolgerung nötige Aufgabenstellung. Wählen Sie bei einer langen Quelle das mit der Frage verbundene Material aus und reservieren Sie genügend Antwortraum für eine Schlussfolgerung mit stützenden Belegen. Die Token-Spezifikation bietet weder eine unbegrenzte Kapazität für visuelle Eingaben noch eine Garantie, dass jedes Detail erinnert wird.
Werkzeuge, Formatierung und inhaltliche Grenzen
Die genaue Funktionsmatrix kennzeichnet Funktionsaufrufe, integrierte Websuche und erzwungene strukturierte Ausgaben als nicht unterstützt. Das visuelle Schlussfolgern von QVQ-Max sollte daher weder als automatische Browsersteuerung noch als Werkzeug zur Ausführung externen Codes oder als Quelle aktueller Informationen dargestellt werden. Ein Prompt kann eine Tabelle oder ein textliches Ergebnis in JSON-Form verlangen; diese Anfrage begründet jedoch keine Zusicherung einer Schemaerzwingung.
Die eigene Modellseite veröffentlicht weder einen modellspezifischen Schalter für hybrides Denken noch eine Parameterzahl. Bewahren Sie die dokumentierte Identität für visuelles Schlussfolgern, statt Einstellungen oder Grössenangaben aus einem anderen Checkpoint zu übernehmen. Prüfen Sie kleine Beschriftungen, extrahierte Zahlen, abgeleitete Beziehungen und Codevorschläge anhand der Quelle. Die praktische Ausgabe ist eine erklärte visuelle Schlussfolgerung oder ein Entwurf, der auf dem vom Nutzer bereitgestellten Material beruht.
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QVQ-Max sollte weder die Gewichtsidentität noch die Parameterzahl oder Generierungseinstellungen von QVQ-72B-Preview, QVQ-Plus oder einem neueren visuellen Qwen-Modell übernehmen, nur weil sie das Thema Schlussfolgern teilen. Auch ein Anbietername mit dem Suffix latest belegt für sich allein keinen festen Checkpoint.\n\nEine Frage zum visuellen Schlussfolgern vorbereiten\n\nStellen Sie das relevante Bild zusammen mit der vollständigen Frage bereit. Behalten Sie bei einem mathematischen Diagramm Beschriftungen, Abmessungen und die zugehörige Aufgabenstellung bei und fragen Sie dann, welche Beziehungen sich aus der sichtbaren Abbildung ergeben und welche eine zusätzliche Annahme erfordern. Verlangen Sie eine klar abgegrenzte endgültige Antwort mit den Werten und Beziehungen, die zu ihrer Herleitung verwendet wurden. Eine nützliche Erklärung sollte jede wichtige Schlussfolgerung mit etwas im bereitgestellten Material verknüpfen.\n\nBitten Sie das Modell bei einer Grafik, vor der Interpretation eines Trends die Achsen, Einheiten und Reihen zu benennen. Beschreiben Sie bei einem Diagramm eines Algorithmus oder einer Benutzeroberfläche das beabsichtigte Verhalten und fragen Sie, wie sich die sichtbare Struktur dazu verhält. Unterscheiden Sie bei einem Kreativbriefing eine Beschreibung des tatsächlich Vorhandenen von vorgeschlagenen Änderungen oder Interpretationen. Dies sind ausgearbeitete Anwendungen der dokumentierten Fähigkeiten des Herstellers in Mathematik, Programmierung, Analyse und Gestaltung, keine Nachweise für die erfolgreiche Verarbeitung eines bestimmten Materials.\n\nVideo und mehrere Belegquellen\n\nVideo wird ausdrücklich als Eingabemodalität genannt. Stellen Sie für eine Ereignisanalyse den relevanten Ausschnitt bereit und verlangen Sie eine geordnete Erklärung dazu, was sich ändert, welche Szene die Schlussfolgerung stützt und was ungewiss bleibt. Falls die Eingabe Zeitangaben enthält, legen Sie fest, wie das Ergebnis darauf Bezug nehmen soll. Die genaue Modellseite legt weder eine universelle Videodauer noch eine Bildanzahl oder Zeitstempelgenauigkeit fest. Diese Eigenschaften sollten deshalb nicht aus einer anderen Qwen-Familie übernommen werden.\n\nWenn die Frage mehrere Bilder oder Textpassagen verwendet, beschriften Sie diese und erklären Sie die Beziehung, die das Modell untersuchen soll. Verlangen Sie ein nach diesen Beschriftungen gegliedertes Ergebnis, damit eine prüfende Person erkennt, welcher Beleg welchen Punkt stützt. Ein Schlussfolgerungstext sollte von der endgültigen Antwort unterscheidbar bleiben; eine ausführliche Erklärung ist nur nützlich, wenn sich ihre Aussagen anhand der Quelle prüfen lassen.\n\nKontext- und Antwortgrenzen\n\nDie Spezifikation nennt ein Kontextfenster von 131’072 Tokens, eine maximale Eingabelänge von 106’496 Tokens und eine maximale Ausgabelänge von 8’192 Tokens. Behandeln Sie diese als separate Werte, statt aus ihrer Differenz ein nicht dokumentiertes Kontingent an Schlussfolgerungs-Tokens abzuleiten. Text, die Darstellung visuellen Materials und erzeugte Inhalte müssen die geltenden Sequenz- und Ausgabegrenzen einhalten.\n\nMachen Sie bei einer dicht belegten Seite oder einem Diagramm die relevanten Details vor dem Absenden lesbar und bewahren Sie die vollständige, für die Schlussfolgerung nötige Aufgabenstellung. Wählen Sie bei einer langen Quelle das mit der Frage verbundene Material aus und reservieren Sie genügend Antwortraum für eine Schlussfolgerung mit stützenden Belegen. Die Token-Spezifikation bietet weder eine unbegrenzte Kapazität für visuelle Eingaben noch eine Garantie, dass jedes Detail erinnert wird.\n\nWerkzeuge, Formatierung und inhaltliche Grenzen\n\nDie genaue Funktionsmatrix kennzeichnet Funktionsaufrufe, integrierte Websuche und erzwungene strukturierte Ausgaben als nicht unterstützt. Das visuelle Schlussfolgern von QVQ-Max sollte daher weder als automatische Browsersteuerung noch als Werkzeug zur Ausführung externen Codes oder als Quelle aktueller Informationen dargestellt werden. Ein Prompt kann eine Tabelle oder ein textliches Ergebnis in JSON-Form verlangen; diese Anfrage begründet jedoch keine Zusicherung einer Schemaerzwingung.\n\nDie eigene Modellseite veröffentlicht weder einen modellspezifischen Schalter für hybrides Denken noch eine Parameterzahl. Bewahren Sie die dokumentierte Identität für visuelles Schlussfolgern, statt Einstellungen oder Grössenangaben aus einem anderen Checkpoint zu übernehmen. Prüfen Sie kleine Beschriftungen, extrahierte Zahlen, abgeleitete Beziehungen und Codevorschläge anhand der Quelle. Die praktische Ausgabe ist eine erklärte visuelle Schlussfolgerung oder ein Entwurf, der auf dem vom Nutzer bereitgestellten Material beruht.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Technisches Beispiel auf Englisch
Reason from a written geometric diagram\n\nUse this textual description of a diagram: rectangle ABCD has adjacent sides AB=6 cm and BC=8 cm; diagonal AC is drawn. Find AC and the area of triangle ABC. Give the relationships and calculations supporting each result. Explain which stated geometric property makes the calculation valid; do not assume any extra marked lengths.A concise derivation, two clearly delimited results with units and the relevant rectangle property.Check the diagonal and triangle-area calculations use the stated right angle and correct units.qvq-maxQVQ-Max ist das Modell für visuelles Schlussfolgern von Qwen für Text, Bilder und Video und liefert Text mit einem erklärten Lösungsweg. Verwenden Sie es für mathematische Diagramme, visuelle Analyse, programmierbezogenes Bildmaterial und kreative Interpretation; seine Spezifikation nennt 131’072 Tokens Kontext und eine Ausgabegrenze von 8’192 Tokens.
Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.
Überblick: auf visueller Eingabe beruhendes Schlussfolgern
QVQ-Max ist das Modell für visuelles Schlussfolgern von Qwen. Der Hersteller beschreibt die Ausgabe von Gedankengängen und stärkere Fähigkeiten in Mathematik, Programmierung, visueller Analyse, kreativer Arbeit und allgemeinen Aufgaben. Seine eigene Funktionsseite nennt Text-, Bild- und Videoeingabe mit Textausgabe. Wählen Sie es für eine Frage, bei der das visuelle Material Teil des Schlussfolgerungsproblems ist, etwa ein Diagramm, eine Grafik oder eine Abfolge beobachteter Ereignisse.
Die genaue Modelledition
Der Hersteller beschreibt qvq-max derzeit als funktional gleichwertig mit dem Snapshot qvq-max-2025-03-25. Diese Aussage bezeichnet eine vom Hersteller beschriebene Beziehung zwischen Editionen; sie ändert nicht die genauen IDs, die eine Anwendung bewahrt. QVQ-Max sollte weder die Gewichtsidentität noch die Parameterzahl oder Generierungseinstellungen von QVQ-72B-Preview, QVQ-Plus oder einem neueren visuellen Qwen-Modell übernehmen, nur weil sie das Thema Schlussfolgern teilen. Auch ein Anbietername mit dem Suffix latest belegt für sich allein keinen festen Checkpoint.
Eine Frage zum visuellen Schlussfolgern vorbereiten
Stellen Sie das relevante Bild zusammen mit der vollständigen Frage bereit. Behalten Sie bei einem mathematischen Diagramm Beschriftungen, Abmessungen und die zugehörige Aufgabenstellung bei und fragen Sie dann, welche Beziehungen sich aus der sichtbaren Abbildung ergeben und welche eine zusätzliche Annahme erfordern. Verlangen Sie eine klar abgegrenzte endgültige Antwort mit den Werten und Beziehungen, die zu ihrer Herleitung verwendet wurden. Eine nützliche Erklärung sollte jede wichtige Schlussfolgerung mit etwas im bereitgestellten Material verknüpfen.
Bitten Sie das Modell bei einer Grafik, vor der Interpretation eines Trends die Achsen, Einheiten und Reihen zu benennen. Beschreiben Sie bei einem Diagramm eines Algorithmus oder einer Benutzeroberfläche das beabsichtigte Verhalten und fragen Sie, wie sich die sichtbare Struktur dazu verhält. Unterscheiden Sie bei einem Kreativbriefing eine Beschreibung des tatsächlich Vorhandenen von vorgeschlagenen Änderungen oder Interpretationen. Dies sind ausgearbeitete Anwendungen der dokumentierten Fähigkeiten des Herstellers in Mathematik, Programmierung, Analyse und Gestaltung, keine Nachweise für die erfolgreiche Verarbeitung eines bestimmten Materials.
Video und mehrere Belegquellen
Video wird ausdrücklich als Eingabemodalität genannt. Stellen Sie für eine Ereignisanalyse den relevanten Ausschnitt bereit und verlangen Sie eine geordnete Erklärung dazu, was sich ändert, welche Szene die Schlussfolgerung stützt und was ungewiss bleibt. Falls die Eingabe Zeitangaben enthält, legen Sie fest, wie das Ergebnis darauf Bezug nehmen soll. Die genaue Modellseite legt weder eine universelle Videodauer noch eine Bildanzahl oder Zeitstempelgenauigkeit fest. Diese Eigenschaften sollten deshalb nicht aus einer anderen Qwen-Familie übernommen werden.
Wenn die Frage mehrere Bilder oder Textpassagen verwendet, beschriften Sie diese und erklären Sie die Beziehung, die das Modell untersuchen soll. Verlangen Sie ein nach diesen Beschriftungen gegliedertes Ergebnis, damit eine prüfende Person erkennt, welcher Beleg welchen Punkt stützt. Ein Schlussfolgerungstext sollte von der endgültigen Antwort unterscheidbar bleiben; eine ausführliche Erklärung ist nur nützlich, wenn sich ihre Aussagen anhand der Quelle prüfen lassen.
Kontext- und Antwortgrenzen
Die Spezifikation nennt ein Kontextfenster von 131’072 Tokens, eine maximale Eingabelänge von 106’496 Tokens und eine maximale Ausgabelänge von 8’192 Tokens. Behandeln Sie diese als separate Werte, statt aus ihrer Differenz ein nicht dokumentiertes Kontingent an Schlussfolgerungs-Tokens abzuleiten. Text, die Darstellung visuellen Materials und erzeugte Inhalte müssen die geltenden Sequenz- und Ausgabegrenzen einhalten.
Machen Sie bei einer dicht belegten Seite oder einem Diagramm die relevanten Details vor dem Absenden lesbar und bewahren Sie die vollständige, für die Schlussfolgerung nötige Aufgabenstellung. Wählen Sie bei einer langen Quelle das mit der Frage verbundene Material aus und reservieren Sie genügend Antwortraum für eine Schlussfolgerung mit stützenden Belegen. Die Token-Spezifikation bietet weder eine unbegrenzte Kapazität für visuelle Eingaben noch eine Garantie, dass jedes Detail erinnert wird.
Werkzeuge, Formatierung und inhaltliche Grenzen
Die genaue Funktionsmatrix kennzeichnet Funktionsaufrufe, integrierte Websuche und erzwungene strukturierte Ausgaben als nicht unterstützt. Das visuelle Schlussfolgern von QVQ-Max sollte daher weder als automatische Browsersteuerung noch als Werkzeug zur Ausführung externen Codes oder als Quelle aktueller Informationen dargestellt werden. Ein Prompt kann eine Tabelle oder ein textliches Ergebnis in JSON-Form verlangen; diese Anfrage begründet jedoch keine Zusicherung einer Schemaerzwingung.
Die eigene Modellseite veröffentlicht weder einen modellspezifischen Schalter für hybrides Denken noch eine Parameterzahl. Bewahren Sie die dokumentierte Identität für visuelles Schlussfolgern, statt Einstellungen oder Grössenangaben aus einem anderen Checkpoint zu übernehmen. Prüfen Sie kleine Beschriftungen, extrahierte Zahlen, abgeleitete Beziehungen und Codevorschläge anhand der Quelle. Die praktische Ausgabe ist eine erklärte visuelle Schlussfolgerung oder ein Entwurf, der auf dem vom Nutzer bereitgestellten Material beruht.
POST /v1/chat/completionstexttext| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits qvq-max | 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", "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',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',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
Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.
qvq-maxQVQ-Max ist das Modell für visuelles Schlussfolgern von Qwen für Text, Bilder und Video und liefert Text mit einem erklärten Lösungsweg. Verwenden Sie es für mathematische Diagramme, visuelle Analyse, programmierbezogenes Bildmaterial und kreative Interpretation; seine Spezifikation nennt 131’072 Tokens Kontext und eine Ausgabegrenze von 8’192 Tokens.
Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.
Überblick: auf visueller Eingabe beruhendes Schlussfolgern
QVQ-Max ist das Modell für visuelles Schlussfolgern von Qwen. Der Hersteller beschreibt die Ausgabe von Gedankengängen und stärkere Fähigkeiten in Mathematik, Programmierung, visueller Analyse, kreativer Arbeit und allgemeinen Aufgaben. Seine eigene Funktionsseite nennt Text-, Bild- und Videoeingabe mit Textausgabe. Wählen Sie es für eine Frage, bei der das visuelle Material Teil des Schlussfolgerungsproblems ist, etwa ein Diagramm, eine Grafik oder eine Abfolge beobachteter Ereignisse.
Die genaue Modelledition
Der Hersteller beschreibt qvq-max derzeit als funktional gleichwertig mit dem Snapshot qvq-max-2025-03-25. Diese Aussage bezeichnet eine vom Hersteller beschriebene Beziehung zwischen Editionen; sie ändert nicht die genauen IDs, die eine Anwendung bewahrt. QVQ-Max sollte weder die Gewichtsidentität noch die Parameterzahl oder Generierungseinstellungen von QVQ-72B-Preview, QVQ-Plus oder einem neueren visuellen Qwen-Modell übernehmen, nur weil sie das Thema Schlussfolgern teilen. Auch ein Anbietername mit dem Suffix latest belegt für sich allein keinen festen Checkpoint.
Eine Frage zum visuellen Schlussfolgern vorbereiten
Stellen Sie das relevante Bild zusammen mit der vollständigen Frage bereit. Behalten Sie bei einem mathematischen Diagramm Beschriftungen, Abmessungen und die zugehörige Aufgabenstellung bei und fragen Sie dann, welche Beziehungen sich aus der sichtbaren Abbildung ergeben und welche eine zusätzliche Annahme erfordern. Verlangen Sie eine klar abgegrenzte endgültige Antwort mit den Werten und Beziehungen, die zu ihrer Herleitung verwendet wurden. Eine nützliche Erklärung sollte jede wichtige Schlussfolgerung mit etwas im bereitgestellten Material verknüpfen.
Bitten Sie das Modell bei einer Grafik, vor der Interpretation eines Trends die Achsen, Einheiten und Reihen zu benennen. Beschreiben Sie bei einem Diagramm eines Algorithmus oder einer Benutzeroberfläche das beabsichtigte Verhalten und fragen Sie, wie sich die sichtbare Struktur dazu verhält. Unterscheiden Sie bei einem Kreativbriefing eine Beschreibung des tatsächlich Vorhandenen von vorgeschlagenen Änderungen oder Interpretationen. Dies sind ausgearbeitete Anwendungen der dokumentierten Fähigkeiten des Herstellers in Mathematik, Programmierung, Analyse und Gestaltung, keine Nachweise für die erfolgreiche Verarbeitung eines bestimmten Materials.
Video und mehrere Belegquellen
Video wird ausdrücklich als Eingabemodalität genannt. Stellen Sie für eine Ereignisanalyse den relevanten Ausschnitt bereit und verlangen Sie eine geordnete Erklärung dazu, was sich ändert, welche Szene die Schlussfolgerung stützt und was ungewiss bleibt. Falls die Eingabe Zeitangaben enthält, legen Sie fest, wie das Ergebnis darauf Bezug nehmen soll. Die genaue Modellseite legt weder eine universelle Videodauer noch eine Bildanzahl oder Zeitstempelgenauigkeit fest. Diese Eigenschaften sollten deshalb nicht aus einer anderen Qwen-Familie übernommen werden.
Wenn die Frage mehrere Bilder oder Textpassagen verwendet, beschriften Sie diese und erklären Sie die Beziehung, die das Modell untersuchen soll. Verlangen Sie ein nach diesen Beschriftungen gegliedertes Ergebnis, damit eine prüfende Person erkennt, welcher Beleg welchen Punkt stützt. Ein Schlussfolgerungstext sollte von der endgültigen Antwort unterscheidbar bleiben; eine ausführliche Erklärung ist nur nützlich, wenn sich ihre Aussagen anhand der Quelle prüfen lassen.
Kontext- und Antwortgrenzen
Die Spezifikation nennt ein Kontextfenster von 131’072 Tokens, eine maximale Eingabelänge von 106’496 Tokens und eine maximale Ausgabelänge von 8’192 Tokens. Behandeln Sie diese als separate Werte, statt aus ihrer Differenz ein nicht dokumentiertes Kontingent an Schlussfolgerungs-Tokens abzuleiten. Text, die Darstellung visuellen Materials und erzeugte Inhalte müssen die geltenden Sequenz- und Ausgabegrenzen einhalten.
Machen Sie bei einer dicht belegten Seite oder einem Diagramm die relevanten Details vor dem Absenden lesbar und bewahren Sie die vollständige, für die Schlussfolgerung nötige Aufgabenstellung. Wählen Sie bei einer langen Quelle das mit der Frage verbundene Material aus und reservieren Sie genügend Antwortraum für eine Schlussfolgerung mit stützenden Belegen. Die Token-Spezifikation bietet weder eine unbegrenzte Kapazität für visuelle Eingaben noch eine Garantie, dass jedes Detail erinnert wird.
Werkzeuge, Formatierung und inhaltliche Grenzen
Die genaue Funktionsmatrix kennzeichnet Funktionsaufrufe, integrierte Websuche und erzwungene strukturierte Ausgaben als nicht unterstützt. Das visuelle Schlussfolgern von QVQ-Max sollte daher weder als automatische Browsersteuerung noch als Werkzeug zur Ausführung externen Codes oder als Quelle aktueller Informationen dargestellt werden. Ein Prompt kann eine Tabelle oder ein textliches Ergebnis in JSON-Form verlangen; diese Anfrage begründet jedoch keine Zusicherung einer Schemaerzwingung.
Die eigene Modellseite veröffentlicht weder einen modellspezifischen Schalter für hybrides Denken noch eine Parameterzahl. Bewahren Sie die dokumentierte Identität für visuelles Schlussfolgern, statt Einstellungen oder Grössenangaben aus einem anderen Checkpoint zu übernehmen. Prüfen Sie kleine Beschriftungen, extrahierte Zahlen, abgeleitete Beziehungen und Codevorschläge anhand der Quelle. Die praktische Ausgabe ist eine erklärte visuelle Schlussfolgerung oder ein Entwurf, der auf dem vom Nutzer bereitgestellten Material beruht.
POST /v1/messagestextjson, sse| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits qvq-max | 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 $0 / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschliessenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →
{\n "model": "qvq-max",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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', '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', '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
Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.
Technisches Beispiel auf Englisch
Reason from a written geometric diagram\n\nUse this textual description of a diagram: rectangle ABCD has adjacent sides AB=6 cm and BC=8 cm; diagonal AC is drawn. Find AC and the area of triangle ABC. Give the relationships and calculations supporting each result. Explain which stated geometric property makes the calculation valid; do not assume any extra marked lengths.A concise derivation, two clearly delimited results with units and the relevant rectangle property.Check the diagonal and triangle-area calculations use the stated right angle and correct units.