Qwen3-235B-A22B überträgt den hybriden Schlussfolgerungsansatz von Qwen3 auf ein grosses Mixture-of-Experts-Modell. Seine Textfähigkeiten umfassen mathematische und logische Probleme, Codegenerierung, kreatives Schreiben, rollenbasierte Gespräche und Anweisungsbefolgung über mehrere Gesprächsrunden. Es arbeitet in mehr als 100 Sprachen und Dialekten. Stellen Sie für eine Diskussion zur Produktentwicklung die Anforderungen, ein konkretes Beispiel und die benötigte Entscheidung bereit: einen Designvergleich, eine Implementierung oder eine Erklärung, die eine bestimmte Zielgruppe nutzen kann.
Das Modell hat insgesamt 235 Milliarden Parameter und aktiviert bei der Verarbeitung 22 Milliarden. Seine Architektur umfasst 128 Experten, wählt acht davon aus und hat 94 Schichten. Diese Zahlen identifizieren diese Veröffentlichung; die kleineren Qwen3-Modelle und die FP8-Ausgabe haben eigene Identitäten. Eingabe und Ausgabe sind Text. Eine geeignete Entwicklungsaufgabe ist der Vergleich zweier Abgleichalgorithmen anhand derselben Beispieldatensätze, die Identifikation der jeweils erfüllten Vorgaben und die Rückgabe des ausgewählten Algorithmus mit Testfällen. Stellen Sie die tatsächlichen Feldnamen, Regeln für den Umgang mit Duplikaten und erwarteten Gesamtsummen bereit, damit die Antwort anhand des ursprünglichen Problems geprüft werden kann.
Bereiten Sie die Anfrage als Chatnachrichten vor und halten Sie Quellenmaterial getrennt von Anweisungen. Nehmen Sie bei einer Mathematikfrage die vollständige Aufgabenstellung, erlaubte Annahmen und Notation auf und verlangen Sie eine endgültige Antwort in vorgegebener Form. Geben Sie für Code die relevante Funktion, Sprache, repräsentative Eingabe und den beobachteten Fehler an. Verlangen Sie die kleinste begründete Änderung und beschreiben Sie, welches bestehende Verhalten erhalten bleiben muss. Geben Sie für mehrsprachiges Schreiben die Zielgruppe und eine Terminologieliste an, statt eine allgemeine Übersetzung zu verlangen. Die veröffentlichte Integration setzt eine Laufzeitumgebung mit Qwen3-Unterstützung voraus; die Karte warnt, dass Transformers-Versionen unter 4.51.0 die erforderliche Architektur nicht erkennen.
Denken und Nichtdenken sind Modi desselben Modells. Die Chatvorlage des Herstellers aktiviert das Denken standardmässig; ein harter Schalter kann es deaktivieren. Solange das Denken aktiviert bleibt, bieten /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 Entwicklerschnittstelle die endgültige Antwort getrennt vom Denkabschnitt und übernehmen Sie die endgültige Antwort in den folgenden Gesprächsverlauf. Wählen Sie den Modus bewusst: Eine Meinungsverschiedenheit über Algorithmen und eine kurze Umformulierung brauchen unterschiedlich viel Analyse. Bei aktiviertem Denken behält auch eine weiche Anforderung ohne Denken einen Denkblock bei; dessen Inhalt kann leer sein. Die harte Deaktivierung entfernt diesen Block.
Für Agentenworkflows empfiehlt der Hersteller Qwen-Agent für Werkzeugvorlagen und das Parsing. Werkzeuge können verbundene Dienste oder einen Code-Interpreter umfassen; die Anwendung definiert sie und führt sie aus. Geben Sie einem Assistenten beispielsweise eine schreibgeschützte Bestandsabfrage mit dokumentierten Feldern und verlangen Sie, den zurückgegebenen Bestand mit der bereitgestellten Bestellung zu vergleichen. Definieren Sie Zweck, zulässige Argumente, Ergebnisform und Berechtigungsgrenze des Werkzeugs. Verlangen Sie, dass die endgültige Antwort zwischen einer vorgeschlagenen Aktion und einem bestätigten Werkzeugergebnis unterscheidet. Die werkzeugbezogenen Fähigkeiten des Modells lösen allein keine externe Aktion aus. Die Qwen3-Anleitung beschreibt ausserdem parallele und mehrstufige Werkzeugaufrufe mit als Objekten dargestellten Argumenten und Ergebnissen, die in das Gespräch zurückgegeben werden.
Der native Kontext beträgt 32,768 Tokens. Der Hersteller validiert 131,072 Tokens mit YaRN-Erweiterung; dies hängt von der Konfiguration ab, und statische Skalierung kann kürzere Eingaben beeinflussen. Das Kontextbudget umfasst Anfrage und generierte Antwort. Identifizieren und kennzeichnen Sie bei einer langen Spezifikation die für die Entscheidung relevanten Abschnitte und reservieren Sie Platz für die Antwort, statt das gesamte Budget mit Quellentext zu füllen. Die Karte empfiehlt für die meisten Anfragen 32,768 Ausgabe-Tokens, statt diesen Wert als allgemeingültiges Dienstlimit zu erklären. Die Qwen3-Dokumentation bespricht in ihrer Erklärung der Trainingslängen Assistentennachrichten von 38,912 Tokens im Denkmodus und 16,384 ohne Denkmodus und empfiehlt, die Qualität längerer Generierungen zu bewerten. Diese Werte unterscheiden sich vom gesamten Kontextfenster und stellen keine harte Grenze eines bestimmten Endpunkts dar. Die Karte erläutert zudem ihre standardmässige Positionszuteilung von 40,960 Tokens als 8,192 für typische Prompts plus 32,768 für die Ausgabe. Dies ist eine Konfigurationsempfehlung des Herstellers, getrennt vom nativen Trainingskontext und etwaigen Endpunktlimits.
Die empfohlenen Sampling-Einstellungen im Denkmodus sind temperature 0.6, top-p 0.95, top-k 20 und min-p 0; ohne Denkmodus werden 0.7, 0.8, 20 und 0 verwendet. Der Hersteller empfiehlt Dekodierung mit Sampling und warnt, dass Greedy-Dekodierung im Denkmodus Wiederholungen verursachen kann. Höhere Präsenzstrafen können auch zu Sprachmischung führen. Machen Sie das Ergebnis leicht prüfbar: Verlangen Sie ein benanntes Feld für die endgültige Antwort, eine Entscheidungstabelle mit Begründungen oder einen Code-Patch mit Beispielen. Prüfen Sie Berechnungen anhand der bereitgestellten Zahlen, führen Sie vorgeschlagenen Code in der vorgesehenen Umgebung aus und prüfen Sie Werkzeugergebnisse vor einer Aktion.
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Eine geeignete Entwicklungsaufgabe ist der Vergleich zweier Abgleichalgorithmen anhand derselben Beispieldatensätze, die Identifikation der jeweils erfüllten Vorgaben und die Rückgabe des ausgewählten Algorithmus mit Testfällen. Stellen Sie die tatsächlichen Feldnamen, Regeln für den Umgang mit Duplikaten und erwarteten Gesamtsummen bereit, damit die Antwort anhand des ursprünglichen Problems geprüft werden kann.\n\nBereiten Sie die Anfrage als Chatnachrichten vor und halten Sie Quellenmaterial getrennt von Anweisungen. Nehmen Sie bei einer Mathematikfrage die vollständige Aufgabenstellung, erlaubte Annahmen und Notation auf und verlangen Sie eine endgültige Antwort in vorgegebener Form. Geben Sie für Code die relevante Funktion, Sprache, repräsentative Eingabe und den beobachteten Fehler an. Verlangen Sie die kleinste begründete Änderung und beschreiben Sie, welches bestehende Verhalten erhalten bleiben muss. Geben Sie für mehrsprachiges Schreiben die Zielgruppe und eine Terminologieliste an, statt eine allgemeine Übersetzung zu verlangen. Die veröffentlichte Integration setzt eine Laufzeitumgebung mit Qwen3-Unterstützung voraus; die Karte warnt, dass Transformers-Versionen unter 4.51.0 die erforderliche Architektur nicht erkennen.\n\nDenken und Nichtdenken sind Modi desselben Modells. Die Chatvorlage des Herstellers aktiviert das Denken standardmässig; ein harter Schalter kann es deaktivieren. Solange das Denken aktiviert bleibt, bieten /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 Entwicklerschnittstelle die endgültige Antwort getrennt vom Denkabschnitt und übernehmen Sie die endgültige Antwort in den folgenden Gesprächsverlauf. Wählen Sie den Modus bewusst: Eine Meinungsverschiedenheit über Algorithmen und eine kurze Umformulierung brauchen unterschiedlich viel Analyse. Bei aktiviertem Denken behält auch eine weiche Anforderung ohne Denken einen Denkblock bei; dessen Inhalt kann leer sein. Die harte Deaktivierung entfernt diesen Block.\n\nFür Agentenworkflows empfiehlt der Hersteller Qwen-Agent für Werkzeugvorlagen und das Parsing. Werkzeuge können verbundene Dienste oder einen Code-Interpreter umfassen; die Anwendung definiert sie und führt sie aus. Geben Sie einem Assistenten beispielsweise eine schreibgeschützte Bestandsabfrage mit dokumentierten Feldern und verlangen Sie, den zurückgegebenen Bestand mit der bereitgestellten Bestellung zu vergleichen. Definieren Sie Zweck, zulässige Argumente, Ergebnisform und Berechtigungsgrenze des Werkzeugs. Verlangen Sie, dass die endgültige Antwort zwischen einer vorgeschlagenen Aktion und einem bestätigten Werkzeugergebnis unterscheidet. Die werkzeugbezogenen Fähigkeiten des Modells lösen allein keine externe Aktion aus. Die Qwen3-Anleitung beschreibt ausserdem parallele und mehrstufige Werkzeugaufrufe mit als Objekten dargestellten Argumenten und Ergebnissen, die in das Gespräch zurückgegeben werden.\n\nDer native Kontext beträgt 32,768 Tokens. Der Hersteller validiert 131,072 Tokens mit YaRN-Erweiterung; dies hängt von der Konfiguration ab, und statische Skalierung kann kürzere Eingaben beeinflussen. Das Kontextbudget umfasst Anfrage und generierte Antwort. Identifizieren und kennzeichnen Sie bei einer langen Spezifikation die für die Entscheidung relevanten Abschnitte und reservieren Sie Platz für die Antwort, statt das gesamte Budget mit Quellentext zu füllen. Die Karte empfiehlt für die meisten Anfragen 32,768 Ausgabe-Tokens, statt diesen Wert als allgemeingültiges Dienstlimit zu erklären. Die Qwen3-Dokumentation bespricht in ihrer Erklärung der Trainingslängen Assistentennachrichten von 38,912 Tokens im Denkmodus und 16,384 ohne Denkmodus und empfiehlt, die Qualität längerer Generierungen zu bewerten. Diese Werte unterscheiden sich vom gesamten Kontextfenster und stellen keine harte Grenze eines bestimmten Endpunkts dar. Die Karte erläutert zudem ihre standardmässige Positionszuteilung von 40,960 Tokens als 8,192 für typische Prompts plus 32,768 für die Ausgabe. Dies ist eine Konfigurationsempfehlung des Herstellers, getrennt vom nativen Trainingskontext und etwaigen Endpunktlimits.\n\nDie empfohlenen Sampling-Einstellungen im Denkmodus sind temperature 0.6, top-p 0.95, top-k 20 und min-p 0; ohne Denkmodus werden 0.7, 0.8, 20 und 0 verwendet. Der Hersteller empfiehlt Dekodierung mit Sampling und warnt, dass Greedy-Dekodierung im Denkmodus Wiederholungen verursachen kann. Höhere Präsenzstrafen können auch zu Sprachmischung führen. Machen Sie das Ergebnis leicht prüfbar: Verlangen Sie ein benanntes Feld für die endgültige Antwort, eine Entscheidungstabelle mit Begründungen oder einen Code-Patch mit Beispielen. Prüfen Sie Berechnungen anhand der bereitgestellten Zahlen, führen Sie vorgeschlagenen Code in der vorgesehenen Umgebung aus und prüfen Sie Werkzeugergebnisse vor einer Aktion.", "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 verbindet detailliertes Schlussfolgern und direkte Textantworten in einem Mixture-of-Experts-Modell. Nutzen Sie es für mathematische Analysen, Code, mehrsprachiges Schreiben und Assistenten, die mit verbundenen Werkzeugen 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 überträgt den hybriden Schlussfolgerungsansatz von Qwen3 auf ein grosses Mixture-of-Experts-Modell. Seine Textfähigkeiten umfassen mathematische und logische Probleme, Codegenerierung, kreatives Schreiben, rollenbasierte Gespräche und Anweisungsbefolgung über mehrere Gesprächsrunden. Es arbeitet in mehr als 100 Sprachen und Dialekten. Stellen Sie für eine Diskussion zur Produktentwicklung die Anforderungen, ein konkretes Beispiel und die benötigte Entscheidung bereit: einen Designvergleich, eine Implementierung oder eine Erklärung, die eine bestimmte Zielgruppe nutzen kann.
Das Modell hat insgesamt 235 Milliarden Parameter und aktiviert bei der Verarbeitung 22 Milliarden. Seine Architektur umfasst 128 Experten, wählt acht davon aus und hat 94 Schichten. Diese Zahlen identifizieren diese Veröffentlichung; die kleineren Qwen3-Modelle und die FP8-Ausgabe haben eigene Identitäten. Eingabe und Ausgabe sind Text. Eine geeignete Entwicklungsaufgabe ist der Vergleich zweier Abgleichalgorithmen anhand derselben Beispieldatensätze, die Identifikation der jeweils erfüllten Vorgaben und die Rückgabe des ausgewählten Algorithmus mit Testfällen. Stellen Sie die tatsächlichen Feldnamen, Regeln für den Umgang mit Duplikaten und erwarteten Gesamtsummen bereit, damit die Antwort anhand des ursprünglichen Problems geprüft werden kann.
Bereiten Sie die Anfrage als Chatnachrichten vor und halten Sie Quellenmaterial getrennt von Anweisungen. Nehmen Sie bei einer Mathematikfrage die vollständige Aufgabenstellung, erlaubte Annahmen und Notation auf und verlangen Sie eine endgültige Antwort in vorgegebener Form. Geben Sie für Code die relevante Funktion, Sprache, repräsentative Eingabe und den beobachteten Fehler an. Verlangen Sie die kleinste begründete Änderung und beschreiben Sie, welches bestehende Verhalten erhalten bleiben muss. Geben Sie für mehrsprachiges Schreiben die Zielgruppe und eine Terminologieliste an, statt eine allgemeine Übersetzung zu verlangen. Die veröffentlichte Integration setzt eine Laufzeitumgebung mit Qwen3-Unterstützung voraus; die Karte warnt, dass Transformers-Versionen unter 4.51.0 die erforderliche Architektur nicht erkennen.
Denken und Nichtdenken sind Modi desselben Modells. Die Chatvorlage des Herstellers aktiviert das Denken standardmässig; ein harter Schalter kann es deaktivieren. Solange das Denken aktiviert bleibt, bieten /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 Entwicklerschnittstelle die endgültige Antwort getrennt vom Denkabschnitt und übernehmen Sie die endgültige Antwort in den folgenden Gesprächsverlauf. Wählen Sie den Modus bewusst: Eine Meinungsverschiedenheit über Algorithmen und eine kurze Umformulierung brauchen unterschiedlich viel Analyse. Bei aktiviertem Denken behält auch eine weiche Anforderung ohne Denken einen Denkblock bei; dessen Inhalt kann leer sein. Die harte Deaktivierung entfernt diesen Block.
Für Agentenworkflows empfiehlt der Hersteller Qwen-Agent für Werkzeugvorlagen und das Parsing. Werkzeuge können verbundene Dienste oder einen Code-Interpreter umfassen; die Anwendung definiert sie und führt sie aus. Geben Sie einem Assistenten beispielsweise eine schreibgeschützte Bestandsabfrage mit dokumentierten Feldern und verlangen Sie, den zurückgegebenen Bestand mit der bereitgestellten Bestellung zu vergleichen. Definieren Sie Zweck, zulässige Argumente, Ergebnisform und Berechtigungsgrenze des Werkzeugs. Verlangen Sie, dass die endgültige Antwort zwischen einer vorgeschlagenen Aktion und einem bestätigten Werkzeugergebnis unterscheidet. Die werkzeugbezogenen Fähigkeiten des Modells lösen allein keine externe Aktion aus. Die Qwen3-Anleitung beschreibt ausserdem parallele und mehrstufige Werkzeugaufrufe mit als Objekten dargestellten Argumenten und Ergebnissen, die in das Gespräch zurückgegeben werden.
Der native Kontext beträgt 32,768 Tokens. Der Hersteller validiert 131,072 Tokens mit YaRN-Erweiterung; dies hängt von der Konfiguration ab, und statische Skalierung kann kürzere Eingaben beeinflussen. Das Kontextbudget umfasst Anfrage und generierte Antwort. Identifizieren und kennzeichnen Sie bei einer langen Spezifikation die für die Entscheidung relevanten Abschnitte und reservieren Sie Platz für die Antwort, statt das gesamte Budget mit Quellentext zu füllen. Die Karte empfiehlt für die meisten Anfragen 32,768 Ausgabe-Tokens, statt diesen Wert als allgemeingültiges Dienstlimit zu erklären. Die Qwen3-Dokumentation bespricht in ihrer Erklärung der Trainingslängen Assistentennachrichten von 38,912 Tokens im Denkmodus und 16,384 ohne Denkmodus und empfiehlt, die Qualität längerer Generierungen zu bewerten. Diese Werte unterscheiden sich vom gesamten Kontextfenster und stellen keine harte Grenze eines bestimmten Endpunkts dar. Die Karte erläutert zudem ihre standardmässige Positionszuteilung von 40,960 Tokens als 8,192 für typische Prompts plus 32,768 für die Ausgabe. Dies ist eine Konfigurationsempfehlung des Herstellers, getrennt vom nativen Trainingskontext und etwaigen Endpunktlimits.
Die empfohlenen Sampling-Einstellungen im Denkmodus sind temperature 0.6, top-p 0.95, top-k 20 und min-p 0; ohne Denkmodus werden 0.7, 0.8, 20 und 0 verwendet. Der Hersteller empfiehlt Dekodierung mit Sampling und warnt, dass Greedy-Dekodierung im Denkmodus Wiederholungen verursachen kann. Höhere Präsenzstrafen können auch zu Sprachmischung führen. Machen Sie das Ergebnis leicht prüfbar: Verlangen Sie ein benanntes Feld für die endgültige Antwort, eine Entscheidungstabelle mit Begründungen oder einen Code-Patch mit Beispielen. Prüfen Sie Berechnungen anhand der bereitgestellten Zahlen, führen Sie vorgeschlagenen Code in der vorgesehenen Umgebung aus und prüfen Sie Werkzeugergebnisse vor einer Aktion.
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 · 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": "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 verbindet detailliertes Schlussfolgern und direkte Textantworten in einem Mixture-of-Experts-Modell. Nutzen Sie es für mathematische Analysen, Code, mehrsprachiges Schreiben und Assistenten, die mit verbundenen Werkzeugen 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 überträgt den hybriden Schlussfolgerungsansatz von Qwen3 auf ein grosses Mixture-of-Experts-Modell. Seine Textfähigkeiten umfassen mathematische und logische Probleme, Codegenerierung, kreatives Schreiben, rollenbasierte Gespräche und Anweisungsbefolgung über mehrere Gesprächsrunden. Es arbeitet in mehr als 100 Sprachen und Dialekten. Stellen Sie für eine Diskussion zur Produktentwicklung die Anforderungen, ein konkretes Beispiel und die benötigte Entscheidung bereit: einen Designvergleich, eine Implementierung oder eine Erklärung, die eine bestimmte Zielgruppe nutzen kann.
Das Modell hat insgesamt 235 Milliarden Parameter und aktiviert bei der Verarbeitung 22 Milliarden. Seine Architektur umfasst 128 Experten, wählt acht davon aus und hat 94 Schichten. Diese Zahlen identifizieren diese Veröffentlichung; die kleineren Qwen3-Modelle und die FP8-Ausgabe haben eigene Identitäten. Eingabe und Ausgabe sind Text. Eine geeignete Entwicklungsaufgabe ist der Vergleich zweier Abgleichalgorithmen anhand derselben Beispieldatensätze, die Identifikation der jeweils erfüllten Vorgaben und die Rückgabe des ausgewählten Algorithmus mit Testfällen. Stellen Sie die tatsächlichen Feldnamen, Regeln für den Umgang mit Duplikaten und erwarteten Gesamtsummen bereit, damit die Antwort anhand des ursprünglichen Problems geprüft werden kann.
Bereiten Sie die Anfrage als Chatnachrichten vor und halten Sie Quellenmaterial getrennt von Anweisungen. Nehmen Sie bei einer Mathematikfrage die vollständige Aufgabenstellung, erlaubte Annahmen und Notation auf und verlangen Sie eine endgültige Antwort in vorgegebener Form. Geben Sie für Code die relevante Funktion, Sprache, repräsentative Eingabe und den beobachteten Fehler an. Verlangen Sie die kleinste begründete Änderung und beschreiben Sie, welches bestehende Verhalten erhalten bleiben muss. Geben Sie für mehrsprachiges Schreiben die Zielgruppe und eine Terminologieliste an, statt eine allgemeine Übersetzung zu verlangen. Die veröffentlichte Integration setzt eine Laufzeitumgebung mit Qwen3-Unterstützung voraus; die Karte warnt, dass Transformers-Versionen unter 4.51.0 die erforderliche Architektur nicht erkennen.
Denken und Nichtdenken sind Modi desselben Modells. Die Chatvorlage des Herstellers aktiviert das Denken standardmässig; ein harter Schalter kann es deaktivieren. Solange das Denken aktiviert bleibt, bieten /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 Entwicklerschnittstelle die endgültige Antwort getrennt vom Denkabschnitt und übernehmen Sie die endgültige Antwort in den folgenden Gesprächsverlauf. Wählen Sie den Modus bewusst: Eine Meinungsverschiedenheit über Algorithmen und eine kurze Umformulierung brauchen unterschiedlich viel Analyse. Bei aktiviertem Denken behält auch eine weiche Anforderung ohne Denken einen Denkblock bei; dessen Inhalt kann leer sein. Die harte Deaktivierung entfernt diesen Block.
Für Agentenworkflows empfiehlt der Hersteller Qwen-Agent für Werkzeugvorlagen und das Parsing. Werkzeuge können verbundene Dienste oder einen Code-Interpreter umfassen; die Anwendung definiert sie und führt sie aus. Geben Sie einem Assistenten beispielsweise eine schreibgeschützte Bestandsabfrage mit dokumentierten Feldern und verlangen Sie, den zurückgegebenen Bestand mit der bereitgestellten Bestellung zu vergleichen. Definieren Sie Zweck, zulässige Argumente, Ergebnisform und Berechtigungsgrenze des Werkzeugs. Verlangen Sie, dass die endgültige Antwort zwischen einer vorgeschlagenen Aktion und einem bestätigten Werkzeugergebnis unterscheidet. Die werkzeugbezogenen Fähigkeiten des Modells lösen allein keine externe Aktion aus. Die Qwen3-Anleitung beschreibt ausserdem parallele und mehrstufige Werkzeugaufrufe mit als Objekten dargestellten Argumenten und Ergebnissen, die in das Gespräch zurückgegeben werden.
Der native Kontext beträgt 32,768 Tokens. Der Hersteller validiert 131,072 Tokens mit YaRN-Erweiterung; dies hängt von der Konfiguration ab, und statische Skalierung kann kürzere Eingaben beeinflussen. Das Kontextbudget umfasst Anfrage und generierte Antwort. Identifizieren und kennzeichnen Sie bei einer langen Spezifikation die für die Entscheidung relevanten Abschnitte und reservieren Sie Platz für die Antwort, statt das gesamte Budget mit Quellentext zu füllen. Die Karte empfiehlt für die meisten Anfragen 32,768 Ausgabe-Tokens, statt diesen Wert als allgemeingültiges Dienstlimit zu erklären. Die Qwen3-Dokumentation bespricht in ihrer Erklärung der Trainingslängen Assistentennachrichten von 38,912 Tokens im Denkmodus und 16,384 ohne Denkmodus und empfiehlt, die Qualität längerer Generierungen zu bewerten. Diese Werte unterscheiden sich vom gesamten Kontextfenster und stellen keine harte Grenze eines bestimmten Endpunkts dar. Die Karte erläutert zudem ihre standardmässige Positionszuteilung von 40,960 Tokens als 8,192 für typische Prompts plus 32,768 für die Ausgabe. Dies ist eine Konfigurationsempfehlung des Herstellers, getrennt vom nativen Trainingskontext und etwaigen Endpunktlimits.
Die empfohlenen Sampling-Einstellungen im Denkmodus sind temperature 0.6, top-p 0.95, top-k 20 und min-p 0; ohne Denkmodus werden 0.7, 0.8, 20 und 0 verwendet. Der Hersteller empfiehlt Dekodierung mit Sampling und warnt, dass Greedy-Dekodierung im Denkmodus Wiederholungen verursachen kann. Höhere Präsenzstrafen können auch zu Sprachmischung führen. Machen Sie das Ergebnis leicht prüfbar: Verlangen Sie ein benanntes Feld für die endgültige Antwort, eine Entscheidungstabelle mit Begründungen oder einen Code-Patch mit Beispielen. Prüfen Sie Berechnungen anhand der bereitgestellten Zahlen, führen Sie vorgeschlagenen Code in der vorgesehenen Umgebung aus und prüfen Sie Werkzeugergebnisse vor einer Aktion.
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 · Cache schreiben $0 / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschliessenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →
{\n "model": "qwen3-235b-a22b",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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.