Überblick: Schlussfolgern auf Grundlage visueller Eingaben
QVQ-Max ist Qwens Modell für visuelles Schlussfolgern. Der Hersteller beschreibt die Ausgabe von Gedankengängen und stärkere Fähigkeiten in Mathematik, Programmierung, visueller Analyse, kreativer Arbeit und allgemeinen Aufgaben. Die eigene Fähigkeitsseite führt Text, Bilder und Video als Eingaben sowie Text als Ausgabe auf. 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 Modellausgabe
Der Hersteller beschreibt qvq-max derzeit als funktional gleichwertig zum Snapshot qvq-max-2025-03-25. Diese Aussage benennt eine vom Hersteller beschriebene Beziehung zwischen Ausgaben; sie ändert nicht die genauen IDs, die eine Anwendung speichert. QVQ-Max sollte nicht allein aufgrund eines gemeinsamen Schlussfolgerungsthemas die Identität der Modellgewichte, Parameterzahl oder Generierungssteuerungen von QVQ-72B-Preview, QVQ-Plus oder einem neueren visuellen Qwen-Modell übernehmen. Auch ein Lieferantenname mit dem Suffix latest belegt für sich genommen keinen festen Checkpoint.
Eine Frage zum visuellen Schlussfolgern vorbereiten
Stellen Sie das relevante Bild zusammen mit der vollständigen Frage bereit. Erhalten Sie bei einem mathematischen Diagramm Beschriftungen, Abmessungen und die zugehörige Aufgabenstellung. Fragen Sie anschließend, welche Beziehungen aus der sichtbaren Abbildung folgen und welche eine zusätzliche Annahme erfordern. Fordern Sie eine klar abgegrenzte abschließende Antwort mit den Werten und Beziehungen an, aus denen sie abgeleitet wurde. Eine brauchbare Erklärung sollte jede wichtige Schlussfolgerung mit etwas im bereitgestellten Material verknüpfen.
Bitten Sie das Modell bei einem Diagramm, vor der Interpretation eines Trends die Achsen, Einheiten und Datenreihen zu benennen. Geben Sie bei einer Darstellung eines Algorithmus oder einer Benutzeroberfläche das beabsichtigte Verhalten an und fragen Sie, wie die sichtbare Struktur damit zusammenhängt. Unterscheiden Sie bei einer kreativen Vorgabe die Beschreibung des tatsächlich Vorhandenen von vorgeschlagenen Änderungen oder Interpretationen. Dies sind ausgearbeitete Anwendungen der vom Hersteller dokumentierten Fähigkeiten in Mathematik, Programmierung, Analyse und Gestaltung, keine Nachweise einer erfolgreichen Verarbeitung einer bestimmten Datei.
Video und mehrere Belegquellen
Video wird ausdrücklich als Eingabemodalität aufgeführt. Stellen Sie für eine Ereignisanalyse den relevanten Ausschnitt bereit und fordern Sie eine geordnete Erklärung an: Was verändert sich, welche Szene stützt die Schlussfolgerung und was bleibt unsicher? Wenn die Eingabe Zeitinformationen enthält, geben Sie an, wie das Ergebnis darauf Bezug nehmen soll. Die Seite dieses genauen Modells legt keine allgemeingültige Videodauer, Einzelbildzahl oder Zeitstempelgenauigkeit fest; diese Eigenschaften sollten daher nicht aus einer anderen Qwen-Familie übernommen werden.
Wenn die Frage mehrere Bilder oder Textpassagen verwendet, beschriften Sie diese und erläutern Sie die Beziehung, die das Modell untersuchen soll. Fordern Sie ein nach diesen Beschriftungen gegliedertes Ergebnis an, damit eine prüfende Person erkennt, welche Belege jeden Punkt stützen. Eine Antwort mit Gedankengang sollte von der abschließenden Antwort unterscheidbar bleiben; eine ausführliche Erklärung ist nur dann nützlich, wenn sich ihre Aussagen anhand der Quelle überprüfen 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. Behalten Sie diese Werte getrennt bei, statt aus ihrer Differenz ein nicht dokumentiertes Kontingent für Schlussfolgerungs-Tokens abzuleiten. Text, die Repräsentation visuellen Materials und generierte Inhalte müssen innerhalb der jeweils geltenden Sequenz- und Ausgabegrenzen bleiben.
Machen Sie bei einer dicht gefüllten Seite oder einem Diagramm die relevanten Details vor der Übermittlung lesbar und erhalten Sie die vollständige, für die Schlussfolgerung benötigte Aufgabenstellung. Wählen Sie bei einer langen Quelle das zur Frage gehörende Material aus und reservieren Sie ausreichend Antwortplatz für eine Schlussfolgerung mit stützenden Belegen. Die Token-Spezifikation gewährt weder unbegrenzten Spielraum für visuelle Eingaben noch die Garantie, dass jedes Detail wiedergegeben wird.
Werkzeuge, Formatierung und inhaltliche Grenzen
Die Fähigkeitsmatrix dieses genauen Modells kennzeichnet Funktionsaufrufe, integrierte Websuche und erzwungene strukturierte Ausgaben als nicht unterstützt. Das visuelle Schlussfolgern von QVQ-Max sollte daher nicht als automatische Browsersteuerung, als Werkzeug zur externen Codeausführung oder als Quelle aktueller Informationen dargestellt werden. Ein Prompt kann eine Tabelle oder ein textliches Ergebnis in JSON-Form anfordern, doch daraus entsteht keine Zusicherung der Schemaeinhaltung.
Die eigene Modellseite veröffentlicht weder einen modellspezifischen Schalter für hybrides Denken noch eine Parameterzahl. Behalten Sie die dokumentierte Identität für visuelles Schlussfolgern bei, statt Steuerungen 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 erläuterte visuelle Schlussfolgerung oder ein Entwurf, der auf dem vom Nutzer bereitgestellten Material beruht.
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QVQ-Max sollte nicht allein aufgrund eines gemeinsamen Schlussfolgerungsthemas die Identität der Modellgewichte, Parameterzahl oder Generierungssteuerungen von QVQ-72B-Preview, QVQ-Plus oder einem neueren visuellen Qwen-Modell übernehmen. Auch ein Lieferantenname mit dem Suffix latest belegt für sich genommen keinen festen Checkpoint.\n\nEine Frage zum visuellen Schlussfolgern vorbereiten\n\nStellen Sie das relevante Bild zusammen mit der vollständigen Frage bereit. Erhalten Sie bei einem mathematischen Diagramm Beschriftungen, Abmessungen und die zugehörige Aufgabenstellung. Fragen Sie anschließend, welche Beziehungen aus der sichtbaren Abbildung folgen und welche eine zusätzliche Annahme erfordern. Fordern Sie eine klar abgegrenzte abschließende Antwort mit den Werten und Beziehungen an, aus denen sie abgeleitet wurde. Eine brauchbare Erklärung sollte jede wichtige Schlussfolgerung mit etwas im bereitgestellten Material verknüpfen.\n\nBitten Sie das Modell bei einem Diagramm, vor der Interpretation eines Trends die Achsen, Einheiten und Datenreihen zu benennen. Geben Sie bei einer Darstellung eines Algorithmus oder einer Benutzeroberfläche das beabsichtigte Verhalten an und fragen Sie, wie die sichtbare Struktur damit zusammenhängt. Unterscheiden Sie bei einer kreativen Vorgabe die Beschreibung des tatsächlich Vorhandenen von vorgeschlagenen Änderungen oder Interpretationen. Dies sind ausgearbeitete Anwendungen der vom Hersteller dokumentierten Fähigkeiten in Mathematik, Programmierung, Analyse und Gestaltung, keine Nachweise einer erfolgreichen Verarbeitung einer bestimmten Datei.\n\nVideo und mehrere Belegquellen\n\nVideo wird ausdrücklich als Eingabemodalität aufgeführt. Stellen Sie für eine Ereignisanalyse den relevanten Ausschnitt bereit und fordern Sie eine geordnete Erklärung an: Was verändert sich, welche Szene stützt die Schlussfolgerung und was bleibt unsicher? Wenn die Eingabe Zeitinformationen enthält, geben Sie an, wie das Ergebnis darauf Bezug nehmen soll. Die Seite dieses genauen Modells legt keine allgemeingültige Videodauer, Einzelbildzahl oder Zeitstempelgenauigkeit fest; diese Eigenschaften sollten daher nicht aus einer anderen Qwen-Familie übernommen werden.\n\nWenn die Frage mehrere Bilder oder Textpassagen verwendet, beschriften Sie diese und erläutern Sie die Beziehung, die das Modell untersuchen soll. Fordern Sie ein nach diesen Beschriftungen gegliedertes Ergebnis an, damit eine prüfende Person erkennt, welche Belege jeden Punkt stützen. Eine Antwort mit Gedankengang sollte von der abschließenden Antwort unterscheidbar bleiben; eine ausführliche Erklärung ist nur dann nützlich, wenn sich ihre Aussagen anhand der Quelle überprüfen 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. Behalten Sie diese Werte getrennt bei, statt aus ihrer Differenz ein nicht dokumentiertes Kontingent für Schlussfolgerungs-Tokens abzuleiten. Text, die Repräsentation visuellen Materials und generierte Inhalte müssen innerhalb der jeweils geltenden Sequenz- und Ausgabegrenzen bleiben.\n\nMachen Sie bei einer dicht gefüllten Seite oder einem Diagramm die relevanten Details vor der Übermittlung lesbar und erhalten Sie die vollständige, für die Schlussfolgerung benötigte Aufgabenstellung. Wählen Sie bei einer langen Quelle das zur Frage gehörende Material aus und reservieren Sie ausreichend Antwortplatz für eine Schlussfolgerung mit stützenden Belegen. Die Token-Spezifikation gewährt weder unbegrenzten Spielraum für visuelle Eingaben noch die Garantie, dass jedes Detail wiedergegeben wird.\n\nWerkzeuge, Formatierung und inhaltliche Grenzen\n\nDie Fähigkeitsmatrix dieses genauen Modells kennzeichnet Funktionsaufrufe, integrierte Websuche und erzwungene strukturierte Ausgaben als nicht unterstützt. Das visuelle Schlussfolgern von QVQ-Max sollte daher nicht als automatische Browsersteuerung, als Werkzeug zur externen Codeausführung oder als Quelle aktueller Informationen dargestellt werden. Ein Prompt kann eine Tabelle oder ein textliches Ergebnis in JSON-Form anfordern, doch daraus entsteht keine Zusicherung der Schemaeinhaltung.\n\nDie eigene Modellseite veröffentlicht weder einen modellspezifischen Schalter für hybrides Denken noch eine Parameterzahl. Behalten Sie die dokumentierte Identität für visuelles Schlussfolgern bei, statt Steuerungen 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 erläuterte 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 Qwens Modell für visuelles Schlussfolgern mit Text-, Bild- und Videoeingaben und liefert Text mit einem erläuterten Lösungsweg. Nutzen Sie es für mathematische Diagramme, visuelle Analysen, programmierbezogene Abbildungen und kreative Interpretationen; seine Spezifikation nennt einen Kontext von 131.072 Tokens 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: Schlussfolgern auf Grundlage visueller Eingaben
QVQ-Max ist Qwens Modell für visuelles Schlussfolgern. Der Hersteller beschreibt die Ausgabe von Gedankengängen und stärkere Fähigkeiten in Mathematik, Programmierung, visueller Analyse, kreativer Arbeit und allgemeinen Aufgaben. Die eigene Fähigkeitsseite führt Text, Bilder und Video als Eingaben sowie Text als Ausgabe auf. 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 Modellausgabe
Der Hersteller beschreibt qvq-max derzeit als funktional gleichwertig zum Snapshot qvq-max-2025-03-25. Diese Aussage benennt eine vom Hersteller beschriebene Beziehung zwischen Ausgaben; sie ändert nicht die genauen IDs, die eine Anwendung speichert. QVQ-Max sollte nicht allein aufgrund eines gemeinsamen Schlussfolgerungsthemas die Identität der Modellgewichte, Parameterzahl oder Generierungssteuerungen von QVQ-72B-Preview, QVQ-Plus oder einem neueren visuellen Qwen-Modell übernehmen. Auch ein Lieferantenname mit dem Suffix latest belegt für sich genommen keinen festen Checkpoint.
Eine Frage zum visuellen Schlussfolgern vorbereiten
Stellen Sie das relevante Bild zusammen mit der vollständigen Frage bereit. Erhalten Sie bei einem mathematischen Diagramm Beschriftungen, Abmessungen und die zugehörige Aufgabenstellung. Fragen Sie anschließend, welche Beziehungen aus der sichtbaren Abbildung folgen und welche eine zusätzliche Annahme erfordern. Fordern Sie eine klar abgegrenzte abschließende Antwort mit den Werten und Beziehungen an, aus denen sie abgeleitet wurde. Eine brauchbare Erklärung sollte jede wichtige Schlussfolgerung mit etwas im bereitgestellten Material verknüpfen.
Bitten Sie das Modell bei einem Diagramm, vor der Interpretation eines Trends die Achsen, Einheiten und Datenreihen zu benennen. Geben Sie bei einer Darstellung eines Algorithmus oder einer Benutzeroberfläche das beabsichtigte Verhalten an und fragen Sie, wie die sichtbare Struktur damit zusammenhängt. Unterscheiden Sie bei einer kreativen Vorgabe die Beschreibung des tatsächlich Vorhandenen von vorgeschlagenen Änderungen oder Interpretationen. Dies sind ausgearbeitete Anwendungen der vom Hersteller dokumentierten Fähigkeiten in Mathematik, Programmierung, Analyse und Gestaltung, keine Nachweise einer erfolgreichen Verarbeitung einer bestimmten Datei.
Video und mehrere Belegquellen
Video wird ausdrücklich als Eingabemodalität aufgeführt. Stellen Sie für eine Ereignisanalyse den relevanten Ausschnitt bereit und fordern Sie eine geordnete Erklärung an: Was verändert sich, welche Szene stützt die Schlussfolgerung und was bleibt unsicher? Wenn die Eingabe Zeitinformationen enthält, geben Sie an, wie das Ergebnis darauf Bezug nehmen soll. Die Seite dieses genauen Modells legt keine allgemeingültige Videodauer, Einzelbildzahl oder Zeitstempelgenauigkeit fest; diese Eigenschaften sollten daher nicht aus einer anderen Qwen-Familie übernommen werden.
Wenn die Frage mehrere Bilder oder Textpassagen verwendet, beschriften Sie diese und erläutern Sie die Beziehung, die das Modell untersuchen soll. Fordern Sie ein nach diesen Beschriftungen gegliedertes Ergebnis an, damit eine prüfende Person erkennt, welche Belege jeden Punkt stützen. Eine Antwort mit Gedankengang sollte von der abschließenden Antwort unterscheidbar bleiben; eine ausführliche Erklärung ist nur dann nützlich, wenn sich ihre Aussagen anhand der Quelle überprüfen 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. Behalten Sie diese Werte getrennt bei, statt aus ihrer Differenz ein nicht dokumentiertes Kontingent für Schlussfolgerungs-Tokens abzuleiten. Text, die Repräsentation visuellen Materials und generierte Inhalte müssen innerhalb der jeweils geltenden Sequenz- und Ausgabegrenzen bleiben.
Machen Sie bei einer dicht gefüllten Seite oder einem Diagramm die relevanten Details vor der Übermittlung lesbar und erhalten Sie die vollständige, für die Schlussfolgerung benötigte Aufgabenstellung. Wählen Sie bei einer langen Quelle das zur Frage gehörende Material aus und reservieren Sie ausreichend Antwortplatz für eine Schlussfolgerung mit stützenden Belegen. Die Token-Spezifikation gewährt weder unbegrenzten Spielraum für visuelle Eingaben noch die Garantie, dass jedes Detail wiedergegeben wird.
Werkzeuge, Formatierung und inhaltliche Grenzen
Die Fähigkeitsmatrix dieses genauen Modells kennzeichnet Funktionsaufrufe, integrierte Websuche und erzwungene strukturierte Ausgaben als nicht unterstützt. Das visuelle Schlussfolgern von QVQ-Max sollte daher nicht als automatische Browsersteuerung, als Werkzeug zur externen Codeausführung oder als Quelle aktueller Informationen dargestellt werden. Ein Prompt kann eine Tabelle oder ein textliches Ergebnis in JSON-Form anfordern, doch daraus entsteht keine Zusicherung der Schemaeinhaltung.
Die eigene Modellseite veröffentlicht weder einen modellspezifischen Schalter für hybrides Denken noch eine Parameterzahl. Behalten Sie die dokumentierte Identität für visuelles Schlussfolgern bei, statt Steuerungen 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 erläuterte 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 Token Ausgabe · Ausgabetoken $0.00916 / 1K Token Eingabe · Cache-Lesen $0 / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben $0 / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde — / 1K Token |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →
set -eu\n: "${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 Qwens Modell für visuelles Schlussfolgern mit Text-, Bild- und Videoeingaben und liefert Text mit einem erläuterten Lösungsweg. Nutzen Sie es für mathematische Diagramme, visuelle Analysen, programmierbezogene Abbildungen und kreative Interpretationen; seine Spezifikation nennt einen Kontext von 131.072 Tokens 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: Schlussfolgern auf Grundlage visueller Eingaben
QVQ-Max ist Qwens Modell für visuelles Schlussfolgern. Der Hersteller beschreibt die Ausgabe von Gedankengängen und stärkere Fähigkeiten in Mathematik, Programmierung, visueller Analyse, kreativer Arbeit und allgemeinen Aufgaben. Die eigene Fähigkeitsseite führt Text, Bilder und Video als Eingaben sowie Text als Ausgabe auf. 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 Modellausgabe
Der Hersteller beschreibt qvq-max derzeit als funktional gleichwertig zum Snapshot qvq-max-2025-03-25. Diese Aussage benennt eine vom Hersteller beschriebene Beziehung zwischen Ausgaben; sie ändert nicht die genauen IDs, die eine Anwendung speichert. QVQ-Max sollte nicht allein aufgrund eines gemeinsamen Schlussfolgerungsthemas die Identität der Modellgewichte, Parameterzahl oder Generierungssteuerungen von QVQ-72B-Preview, QVQ-Plus oder einem neueren visuellen Qwen-Modell übernehmen. Auch ein Lieferantenname mit dem Suffix latest belegt für sich genommen keinen festen Checkpoint.
Eine Frage zum visuellen Schlussfolgern vorbereiten
Stellen Sie das relevante Bild zusammen mit der vollständigen Frage bereit. Erhalten Sie bei einem mathematischen Diagramm Beschriftungen, Abmessungen und die zugehörige Aufgabenstellung. Fragen Sie anschließend, welche Beziehungen aus der sichtbaren Abbildung folgen und welche eine zusätzliche Annahme erfordern. Fordern Sie eine klar abgegrenzte abschließende Antwort mit den Werten und Beziehungen an, aus denen sie abgeleitet wurde. Eine brauchbare Erklärung sollte jede wichtige Schlussfolgerung mit etwas im bereitgestellten Material verknüpfen.
Bitten Sie das Modell bei einem Diagramm, vor der Interpretation eines Trends die Achsen, Einheiten und Datenreihen zu benennen. Geben Sie bei einer Darstellung eines Algorithmus oder einer Benutzeroberfläche das beabsichtigte Verhalten an und fragen Sie, wie die sichtbare Struktur damit zusammenhängt. Unterscheiden Sie bei einer kreativen Vorgabe die Beschreibung des tatsächlich Vorhandenen von vorgeschlagenen Änderungen oder Interpretationen. Dies sind ausgearbeitete Anwendungen der vom Hersteller dokumentierten Fähigkeiten in Mathematik, Programmierung, Analyse und Gestaltung, keine Nachweise einer erfolgreichen Verarbeitung einer bestimmten Datei.
Video und mehrere Belegquellen
Video wird ausdrücklich als Eingabemodalität aufgeführt. Stellen Sie für eine Ereignisanalyse den relevanten Ausschnitt bereit und fordern Sie eine geordnete Erklärung an: Was verändert sich, welche Szene stützt die Schlussfolgerung und was bleibt unsicher? Wenn die Eingabe Zeitinformationen enthält, geben Sie an, wie das Ergebnis darauf Bezug nehmen soll. Die Seite dieses genauen Modells legt keine allgemeingültige Videodauer, Einzelbildzahl oder Zeitstempelgenauigkeit fest; diese Eigenschaften sollten daher nicht aus einer anderen Qwen-Familie übernommen werden.
Wenn die Frage mehrere Bilder oder Textpassagen verwendet, beschriften Sie diese und erläutern Sie die Beziehung, die das Modell untersuchen soll. Fordern Sie ein nach diesen Beschriftungen gegliedertes Ergebnis an, damit eine prüfende Person erkennt, welche Belege jeden Punkt stützen. Eine Antwort mit Gedankengang sollte von der abschließenden Antwort unterscheidbar bleiben; eine ausführliche Erklärung ist nur dann nützlich, wenn sich ihre Aussagen anhand der Quelle überprüfen 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. Behalten Sie diese Werte getrennt bei, statt aus ihrer Differenz ein nicht dokumentiertes Kontingent für Schlussfolgerungs-Tokens abzuleiten. Text, die Repräsentation visuellen Materials und generierte Inhalte müssen innerhalb der jeweils geltenden Sequenz- und Ausgabegrenzen bleiben.
Machen Sie bei einer dicht gefüllten Seite oder einem Diagramm die relevanten Details vor der Übermittlung lesbar und erhalten Sie die vollständige, für die Schlussfolgerung benötigte Aufgabenstellung. Wählen Sie bei einer langen Quelle das zur Frage gehörende Material aus und reservieren Sie ausreichend Antwortplatz für eine Schlussfolgerung mit stützenden Belegen. Die Token-Spezifikation gewährt weder unbegrenzten Spielraum für visuelle Eingaben noch die Garantie, dass jedes Detail wiedergegeben wird.
Werkzeuge, Formatierung und inhaltliche Grenzen
Die Fähigkeitsmatrix dieses genauen Modells kennzeichnet Funktionsaufrufe, integrierte Websuche und erzwungene strukturierte Ausgaben als nicht unterstützt. Das visuelle Schlussfolgern von QVQ-Max sollte daher nicht als automatische Browsersteuerung, als Werkzeug zur externen Codeausführung oder als Quelle aktueller Informationen dargestellt werden. Ein Prompt kann eine Tabelle oder ein textliches Ergebnis in JSON-Form anfordern, doch daraus entsteht keine Zusicherung der Schemaeinhaltung.
Die eigene Modellseite veröffentlicht weder einen modellspezifischen Schalter für hybrides Denken noch eine Parameterzahl. Behalten Sie die dokumentierte Identität für visuelles Schlussfolgern bei, statt Steuerungen 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 erläuterte 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 Token Ausgabe · Ausgabetoken $0.00916 / 1K Token Eingabe · Cache-Lesen $0 / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben $0 / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde — / 1K Token |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →
{\n "model": "qvq-max",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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.