μοντέλα

QwenLong L1 32B

Markdown · JSON

QwenLong L1 32B

Το QwenLong-L1-32B είναι το μοντέλο συλλογισμού κειμένου της Tongyi Lab για ερωτήσεις βασισμένες σε μεγάλα έγγραφα. Συνδυάζει αφετηρία DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B με ενισχυτική μάθηση εστιασμένη σε έγγραφα για αριθμητικό και λογικό συλλογισμό, καθώς και για συλλογισμό που συνδυάζει πληροφορίες από διαφορετικά έγγραφα.

Σχετικά με το μοντέλο

Αυτή η περιγραφή καλύπτει τις δυνατότητες του μοντέλου. Οι είσοδοι, έξοδοι και επιλογές που διατίθενται στο Ailoot παρατίθενται παρακάτω για την επιλεγμένη μέθοδο.

Εισαγωγή: συλλογισμός πάνω σε μεγάλα έγγραφα

Το QwenLong-L1-32B είναι το μοντέλο συλλογισμού κειμένου μεγάλου παραθύρου της Tongyi Lab. Σκοπός του είναι να απαντά ερωτήσεις των οποίων τα τεκμήρια είναι διάσπαρτα σε έγγραφο ή σε πολλά έγγραφα, αντί να επαναλαμβάνει απλώς κοντινό απόσπασμα. Βασίζεται στο DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B και εκπαιδεύεται περαιτέρω για συλλογισμό θεμελιωμένο σε έγγραφα. Δώστε κείμενο και ερώτηση· το μοντέλο παράγει ακολουθία συλλογισμού και απάντηση κειμένου. Σαρωμένες σελίδες, ήχος και βίντεο χρειάζονται κατάλληλο χωριστό βήμα μετατροπής πριν από αυτήν τη ροή κειμένου.

Πώς λειτουργεί η εκπαίδευση μεγάλου παραθύρου

Το πλαίσιο QwenLong-L1 πρώτα προθερμαίνει μια πολιτική συλλογισμού με supervised fine-tuning και έπειτα αυξάνει το μήκος συμφραζομένων μέσω προγράμματος ενισχυτικής μάθησης. Η αναδρομική δειγματοληψία βάσει δυσκολίας προσαρμόζει τα παραδείγματα που επανεξετάζονται καθώς προχωρά η εκπαίδευση. Ο κατασκευαστής συνδυάζει δυαδικές ανταμοιβές αποτελέσματος βάσει κανόνων και μοντέλου, χρησιμοποιώντας βελτιστοποίηση πολιτικής σχετική προς την ομάδα για να ενθαρρύνει απαντήσεις που παραμένουν θεμελιωμένες σε εκτενή τεκμήρια. Αυτό περιγράφει την εκπαιδευτική προσέγγιση του checkpoint· δεν σημαίνει ότι κάθε απάντηση επαληθεύεται αυτόματα από εξωτερικό κριτή.

Η κυκλοφορημένη έκδοση

Αυτή είναι η αρχική κυκλοφορία QwenLong-L1-32B. Το χωριστά ονομασμένο QwenLong-L1-32B-AWQ είναι κβαντισμένη έκδοση INT4 και πρέπει να διατηρεί δική του ταυτότητα. Η δημοσιευμένη διαμόρφωση χρησιμοποιεί αρχιτεκτονική αιτιακού γλωσσικού μοντέλου Qwen2 με 64 επίπεδα και βάρη bfloat16. Η εξειδίκευση σε έγγραφα είναι σημαντικότερη για την επιλογή από την αντιμετώπιση του ονόματος 32B ως απόδειξης βελτίωσης κάθε εργασίας γενικής χρήσης.

Προετοιμασία ερώτησης εγγράφου

Το παράδειγμα του κατασκευαστή διαχωρίζει έγγραφο και ερώτηση με ρητούς οριοθέτες κειμένου και ζητά αναγνωρίσιμη φράση τελικής απάντησης μετά τον συλλογισμό. Ακολουθήστε αυτή τη δομή: δώστε το σχετικό σώμα εγγράφου, κρατήστε τίτλους και πίνακες ευανάγνωστους και κάντε μία συγκεκριμένη ερώτηση. Για υπολογισμό αναφοράς, διατηρήστε μονάδες, περιόδους αναφοράς και ετικέτες πινάκων και ζητήστε τύπο, χρησιμοποιούμενες τιμές και τελικό αποτέλεσμα. Για σύγκριση πολιτικών, επισημάνετε τα έγγραφα ως A και B και ζητήστε πίνακα αντίστοιχων κανόνων, διαφορών και υποστηρικτικής ενότητας ανά γραμμή. Αυτά είναι παραδείγματα εφαρμογής που βασίζονται στις τεκμηριωμένες δυνατότητες αριθμητικού συλλογισμού και συνδυασμού πληροφοριών από διαφορετικά έγγραφα.

Το παράδειγμα αναλύει χωριστά τον συλλογισμό και το κείμενο τελικής απάντησης. Χρησιμοποιεί προϋπολογισμό παραγωγής 10.000 token, temperature 0.7 και top_p 0.95· είναι ρυθμίσεις παραδείγματος, όχι δηλωμένο μέγιστο μήκος εξόδου. Η κάρτα δείχνει επίσης προαιρετικό system message ορισμού ταυτότητας. Διατηρήστε τις οδηγίες prompt αυτού του μοντέλου αντί να εισάγετε συστάσεις άλλου checkpoint μόνο επειδή εμφανίζεται στην καταγωγή του.

Επεξεργασία μεγάλων εγγράφων

Η Tongyi Lab επαληθεύει μήκη συμφραζομένων έως 131.072 token με YaRN και συνιστά επέκταση όταν η συνδυασμένη είσοδος και έξοδος υπερβαίνουν σημαντικά τα 32.768 token. Τα παραδείγματα περιγράφουν συντελεστή τέσσερα ή μικρότερο, όπως δύο για φόρτο 65.536 token. Η στατική επέκταση μπορεί να μειώνει την απόδοση σε συντομότερο κείμενο, επομένως η κάρτα συμβουλεύει να μην ενεργοποιείται όταν τα συνηθισμένα αιτήματα μένουν εντός 32.768 token. Η δημοσιευμένη διαμόρφωση αναφέρει 131.072 θέσεις αλλά χωρίς ενεργό πεδίο rope_scaling· συνεπώς η διαμόρφωση και η υπό όρους διαδικασία μεγάλου παραθύρου του κατασκευαστή πρέπει να εξετάζονται μαζί.

Μια μεγάλη είσοδος χρειάζεται ακόμη χώρο για συλλογισμό και απάντηση. Ξεκινήστε με τα αποσπάσματα που χρειάζονται για την ερώτηση, αφαιρέστε επαναλαμβανόμενες κεφαλίδες και κείμενο πλοήγησης και διατηρήστε αναγνωριστικά σελίδων ή ενοτήτων. Ζητήστε αναφορές τεκμηρίων στο αποτέλεσμα, ώστε ο ελεγκτής να εντοπίζει την πηγή του συμπεράσματος στο παρεχόμενο υλικό. Ένα μεγάλο παράθυρο βοηθά να χωρέσουν περισσότερα τεκμήρια σε ένα αίτημα· δεν τεκμηριώνει τέλεια ανάκληση κάθε λεπτομέρειας.

Τι καλύπτει η εκπαίδευση εγγράφων

Το DocQA-RL-1.6K περιέχει 1.600 προβλήματα εκπαίδευσης σε τρία πεδία συλλογισμού: 600 αριθμητικές ερωτήσεις από μεγάλα εξειδικευμένα έγγραφα όπως οικονομικές αναφορές· 600 λογικές ερωτήσεις πολλαπλής επιλογής για νομικά, χρηματοοικονομικά, ασφαλιστικά έγγραφα και έγγραφα παραγωγής· και 400 παραδείγματα πολλαπλών βημάτων που συνδέουν τεκμήρια μεταξύ πηγών. Αυτό καθιστά το μοντέλο σχετικό υποψήφιο για αριθμητικούς υπολογισμούς αναφορών, ερμηνεία κανόνων και ερωτήσεις που απαιτούν πολλά υποστηρικτικά αποσπάσματα. Τα πεδία εκπαίδευσης περιγράφουν εμπειρία σε αυτές τις εργασίες, όχι επαγγελματική πιστοποίηση ή εγγυημένα συμπεράσματα.

Πρακτική έξοδος και όρια

Επιλέξτε απάντηση που ελέγχεται: υπολογισμένη τιμή με μονάδες, σύγκριση κανόνων με παραπομπές ενοτήτων ή σύντομο συμπέρασμα με ακολουθία υποστηρικτικών γεγονότων. Αν το έγγραφο παραλείπει απαιτούμενη ημερομηνία ή ορισμό, ζητήστε να εντοπιστούν τα ελλείποντα τεκμήρια αντί να επινοηθούν. Το υλικό κυκλοφορίας εστιάζει σε απαντήσεις ερωτήσεων εγγράφων και δεν τεκμηριώνει ειδική σύμβαση κλήσεων εργαλείων ή χωριστό ανώτατο όριο εξόδου. Αντιμετωπίστε τις απαντήσεις ως προσχέδια βασισμένα σε πηγές και επαληθεύστε υπολογισμούς, αναφορές και ερμηνείες έναντι των παρεχόμενων εγγράφων.

Πρακτική εργασία

Πρακτική εργασία

Τεχνικό παράδειγμα στα αγγλικά

Connect evidence across report sections

Document section 1 says 240 units were shipped. Section 4 says 30 shipped units were returned before month end. Appendix A says net shipped units equal shipped minus returned units. Calculate net shipped units for the month, cite every section needed and state whether revenue can be calculated from these facts. End with a clearly labelled final answer.

Αναμενόμενο αποτέλεσμα

A source-linked formula and calculation, a revenue-information limit and a labelled final result.

Έλεγχος αποτελέσματος

Check that all three source sections support the calculation and that a price or revenue value is not invented.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions Tongyi-Zhiwen/QwenLong-L1-32B

Tongyi-Zhiwen/QwenLong-L1-32B

Άλλα /Tongyi-Zhiwen/QwenLong-L1-32B

Εισαγωγή

Το QwenLong-L1-32B είναι το μοντέλο συλλογισμού κειμένου της Tongyi Lab για ερωτήσεις βασισμένες σε μεγάλα έγγραφα. Συνδυάζει αφετηρία DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B με ενισχυτική μάθηση εστιασμένη σε έγγραφα για αριθμητικό και λογικό συλλογισμό, καθώς και για συλλογισμό που συνδυάζει πληροφορίες από διαφορετικά έγγραφα.

Αποδεκτές είσοδοι
Κείμενο
Αποτελέσματα
Κείμενο

Διαθέσιμα στο Ailoot · είσοδοι και μέθοδοι

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Είσοδος
text
Έξοδος
text
Μορφή εξόδου
json ή SSE
ΠεδίοΤύποςΑπαίτησηΤιμές και όριαΠροεπιλογή
ΠεδίοmodelΤύποςstringΑπαίτησηΥποχρεωτικόΤιμές και όρια
Tongyi-Zhiwen/QwenLong-L1-32B
Προεπιλογή—
ΠεδίοmessagesΤύποςmessage[]ΑπαίτησηΥποχρεωτικόΤιμές και όρια
Ελάχιστο πλήθος στοιχείων: 1
Προεπιλογή—
Πεδίοmessages[].roleΤύποςstringΑπαίτησηΥποχρεωτικόΤιμές και όρια
Παραδείγματα: system, user, assistant, tool, function
Συνθήκες: Αυτοί οι ρόλοι αναπαρίστανται ρητά από τους τύπους συμβατότητας του πηγαίου κώδικα· το ακριβές σύνολο ρόλων παραμένει ειδικό για κάθε μοντέλο.
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
Πεδίοmessages[].contentΤύποςstring|content_part[]|nullΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όριαΠροεπιλογή—
Πεδίοmessages[].tool_callsΤύποςtool_call[]ΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όριαΠροεπιλογή—
Πεδίοmessages[].tool_call_idΤύποςstringΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εφαρμόζεται όταν: role=tool· χρησιμοποιήστε το πραγματικό ID που επιστράφηκε
Προεπιλογή—
Πεδίοmessages[].nameΤύποςstringΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όριαΠροεπιλογή—
Πεδίοmessages[].reasoning_contentΤύποςstringΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εφαρμόζεται όταν: Επαναποστείλετε το πραγματικό περιεχόμενο συλλογιστικής που επιστράφηκε, όταν το μοντέλο το χρησιμοποιεί
Προεπιλογή—
Πεδίοmessages[].reasoning_detailsΤύποςobject|arrayΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
Πεδίοmax_tokensΤύποςintegerΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Ελάχιστο: 1
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
Πεδίοmax_completion_tokensΤύποςintegerΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Ελάχιστο: 1
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
ΠεδίοstreamΤύποςbooleanΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όριαΠροεπιλογήfalse
Πεδίοstream_options.include_usageΤύποςbooleanΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
ΠεδίοtemperatureΤύποςnumberΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
Πεδίοtop_pΤύποςnumberΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
ΠεδίοstopΤύποςstring|string[]ΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
ΠεδίοtoolsΤύποςfunction_tool[]ΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
Πεδίοtools[].typeΤύποςstringΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
function
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
Πεδίοtools[].function.nameΤύποςstringΑπαίτησηΥποχρεωτικόΤιμές και όρια
Εφαρμόζεται όταν: Παρεχόμενο εργαλείο τύπου συνάρτησης
Προεπιλογή—
Πεδίοtools[].function.descriptionΤύποςstringΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όριαΠροεπιλογή—
Πεδίοtools[].function.parametersΤύποςJSON_schemaΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όριαΠροεπιλογή—
Πεδίοtool_choiceΤύποςstring|objectΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
Πεδίοparallel_tool_callsΤύποςbooleanΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
Πεδίοresponse_formatΤύποςobjectΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
Πεδίοreasoning_effortΤύποςstringΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
ΠεδίοreasoningΤύποςobjectΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
Πεδίοservice_tierΤύποςstringΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
ΠεδίοinstructionsΤύποςstringΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Πεδίο συμβατότητας
Προεπιλογή—
ΠεδίοfunctionsΤύποςfunction[]ΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
Πεδίοfunction_callΤύποςstring|objectΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
Πεδίοprompt_cache_optionsΤύποςobjectΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
ΠεδίοmodalitiesΤύποςstring[]ΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
text
Προεπιλογή—
ΠεδίοproviderΤύποςobjectΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Συνθήκες: Το provider.options απορρίπτεται σε αυτή τη διαδρομή κειμένου Ultra
Προεπιλογή—
Πεδίοcache_control.ttlΤύποςstringΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Συνθήκες: Το 1h απορρίπτεται στα πραγματικά πεδία κρυφής μνήμης προτροπών
Προεπιλογή—
Συνδυασμοί υλικών εισόδου

Κείμενο · Κείμενο UTF8

messages[].content

Παράμετροι και κύκλος ζωής μεθόδου
ΠαράμετροςΣύμβαση
Παράμετροςcontent_typeΣύμβασηapplication/json
ΠαράμετροςrequiredΣύμβασηmodel, messages
Παράμετροςmaterial_typesΣύμβασηtext
ΠαράμετροςmessagesΣύμβασηΠίνακας μηνυμάτων με δομή role/content
Παράμετροςfile_materialΣύμβασηπραγματικό έγγραφο UTF-8 που εισάγεται ως αυτούσιο κείμενο· δεν συνάγεται ID αρχείου
Παράμετροςoptional_controlsΣύμβασηstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Παράμετροςcontrol_scopeΣύμβασηεξαρτάται από το μοντέλο· τα εργαλεία συναρτήσεων του χρήστη διαφέρουν από τα φιλοξενούμενα εργαλεία
Παράμετροςoutput_modalitiesΣύμβασηtext
Παράμετροςhosted_operationsΣύμβασηfalse
Παράμετροςmultimodal_input_bindingΣύμβασηnull

Κύκλος ζωής: synchronous_or_streamed

Στείλτε το ακριβές ID μοντέλου μαζί με το messages.

Το μήκος συμφραζομένων δεν είναι ανώτατο όριο εξόδου.

Ένα αρχείο κειμένου μπορεί να παρέχει αυτούσιο κείμενο· οι είσοδοι εικόνας/ήχου/αντικειμένων αρχείων χρειάζονται ακριβή αντιστοίχιση.

Τιμολόγηση

Οι τιμολογιακές αναφορές δεν προσθέτουν επιλογές αιτήματος. Οι υποστηριζόμενες παράμετροι αναφέρονται στην επιλεγμένη μέθοδο.

Γρήγορη λειτουργία
Δεν έχει οριστεί Όταν επιλέγεται η γρήγορη λειτουργία
Λειτουργία flex
Δεν έχει οριστεί Όταν επιλέγεται η λειτουργία flex
Μέγιστη προσπάθεια συλλογισμού
Δεν έχει οριστεί Όταν η μέγιστη προσπάθεια συλλογισμού χρησιμοποιεί την προσαρμογή default

Χρεώσεις Ailoot

Τιμές ανά διαμόρφωση

ΔιαμόρφωσηΠίνακας χρεώσεωνΧρέωση
ΔιαμόρφωσηΒασικές χρεώσεις ανά tokenΠίνακας χρεώσεωνΒασική χρέωσηΧρέωση
Είσοδος · Token εισόδου $0.00028 / 1K token
Έξοδος · Token εξόδου $0.0012 / 1K token
Είσοδος · Ανάγνωση από την κρυφή μνήμη $0 / 1K token
Είσοδος · Εγγραφή στην κρυφή μνήμη $0 / 1K token
Είσοδος · Εγγραφή στην κρυφή μνήμη, 1 ώρα — / 1K token

Το Ailoot δεσμεύει ένα εκτιμώμενο ποσό πριν από το αίτημα. Μετά το αποτέλεσμα, εκκαθαρίζει την τελική χρέωση βάσει της μετρημένης χρήσης. Η εκκαθάριση ροής χρησιμοποιεί την τελική καταγραφή χρήσης. Πώς λειτουργούν η δέσμευση και η εκκαθάριση →

Παραδείγματα αιτημάτων

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKΡοή σε Python
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "Tongyi-Zhiwen/QwenLong-L1-32B", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='Tongyi-Zhiwen/QwenLong-L1-32B',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        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
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        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
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.chat.completions.stream(model='Tongyi-Zhiwen/QwenLong-L1-32B',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Λήψη και αποθήκευση αποτελεσμάτων

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json ή SSE

Διατηρήστε όλα τα ολοκληρωμένα αποτελέσματα

Διατηρήστε κάθε πλήρη απάντηση, αρχείο και τμήμα περιεχομένου που επιστρέφεται.

Διατηρήστε κάθε επιλογή και το περιεχόμενο/τις κλήσεις εργαλείων/το περιεχόμενο συλλογιστικής της. Στο SSE συνθέστε τις διαφορικές ενημερώσεις ανά δείκτη επιλογής/εργαλείου και κρατήστε την τελική αιτία τερματισμού και τα στοιχεία χρήσης.

Αν χρειάζεται έλεγχος της αρχικής απάντησης

Διατηρήστε τα ID αιτήματος/απάντησης και τις κεφαλίδες. Δεν παρέχεται γενικό URL ανάκτησης εργασιών κειμένου.

Πεδία απάντησης
ΠεδίοΤύπος
Πεδίοchoices[].indexΤύποςinteger
Πεδίοchoices[].message.contentΤύποςstring|null
Πεδίοchoices[].message.tool_callsΤύποςtool_call[]
Πεδίοchoices[].message.reasoning_contentΤύποςstring
Πεδίοchoices[].message.reasoning_detailsΤύποςobject|array
Πεδίοchoices[].finish_reasonΤύποςstring|null
ΠεδίοusageΤύποςobject
Σφάλματα και επόμενα βήματα
ΑπάντησηΣυνθήκηΕπόμενο βήμα
Απάντηση400 · invalid_request_errorΣυνθήκηΜη έγκυρα υποχρεωτικά πεδία, μη έγκυρη αναπαράσταση υλικού ή μη έγκυρη τιμή παραμέτρουΕπόμενο βήμαΔιορθώστε τα υποδεικνυόμενα πεδία πριν από νέο αίτημα δημιουργίας.

Εναλλακτικά ονόματα

Εναλλακτικά ονόματα μοντέλου

Ailoot Ultra Tongyi-Zhiwen/QwenLong-L1-32B

Εναλλακτικές διαδρομές μεθόδων

Χρησιμοποιήστε τις διαδρομές μεθόδων που εμφανίζονται παραπάνω.

Σχετικά ID μοντέλων

Tongyi-Zhiwen/QwenLong-L1-32B

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages Tongyi-Zhiwen/QwenLong-L1-32B

Tongyi-Zhiwen/QwenLong-L1-32B

Άλλα /Tongyi-Zhiwen/QwenLong-L1-32B

Εισαγωγή

Το QwenLong-L1-32B είναι το μοντέλο συλλογισμού κειμένου της Tongyi Lab για ερωτήσεις βασισμένες σε μεγάλα έγγραφα. Συνδυάζει αφετηρία DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B με ενισχυτική μάθηση εστιασμένη σε έγγραφα για αριθμητικό και λογικό συλλογισμό, καθώς και για συλλογισμό που συνδυάζει πληροφορίες από διαφορετικά έγγραφα.

Αποδεκτές είσοδοι
Κείμενο
Αποτελέσματα
json · sse

Διαθέσιμα στο Ailoot · είσοδοι και μέθοδοι

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Είσοδος
text
Έξοδος
json, sse
Μορφή εξόδου
JSON ή SSE
ΠεδίοΤύποςΑπαίτησηΤιμές και όριαΠροεπιλογή
ΠεδίοmodelΤύποςstringΑπαίτησηΥποχρεωτικόΤιμές και όρια
Tongyi-Zhiwen/QwenLong-L1-32B
Προεπιλογή—
ΠεδίοmessagesΤύποςmessage[]ΑπαίτησηΥποχρεωτικόΤιμές και όριαΠροεπιλογή—
Πεδίοmessages[].roleΤύποςstringΑπαίτησηΥποχρεωτικόΤιμές και όρια
user, assistant
Προεπιλογή—
Πεδίοmessages[].contentΤύποςstringΑπαίτησηΥποχρεωτικόΤιμές και όριαΠροεπιλογή—
Πεδίοmax_tokensΤύποςintegerΑπαίτησηΥποχρεωτικόΤιμές και όριαΠροεπιλογή—
ΠεδίοstreamΤύποςbooleanΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όριαΠροεπιλογήfalse
Συνδυασμοί υλικών εισόδου

Κείμενο · Κείμενο UTF-8

Συμβολοσειρά messages[].content

Παράμετροι και κύκλος ζωής μεθόδου
ΠαράμετροςΣύμβαση
Παράμετροςcontent_typeΣύμβασηapplication/json
ΠαράμετροςrequiredΣύμβασηmodel, messages, max_tokens
Παράμετροςoptional_controlsΣύμβασηstream
Παράμετροςmaterial_typesΣύμβασηtext
Παράμετροςtext_file_materialΣύμβασηΔιαβάστε το πραγματικό έγγραφο UTF-8 και τοποθετήστε το κείμενό του στην υποδεικνυόμενη συμβολοσειρά εισόδου ή περιεχομένου του μηνύματος.

Κύκλος ζωής: synchronous_or_streamed

Τιμολόγηση

Οι τιμολογιακές αναφορές δεν προσθέτουν επιλογές αιτήματος. Οι υποστηριζόμενες παράμετροι αναφέρονται στην επιλεγμένη μέθοδο.

Γρήγορη λειτουργία
Δεν έχει οριστεί Όταν επιλέγεται η γρήγορη λειτουργία
Λειτουργία flex
Δεν έχει οριστεί Όταν επιλέγεται η λειτουργία flex
Μέγιστη προσπάθεια συλλογισμού
Δεν έχει οριστεί Όταν η μέγιστη προσπάθεια συλλογισμού χρησιμοποιεί την προσαρμογή default

Χρεώσεις Ailoot

Τιμές ανά διαμόρφωση

ΔιαμόρφωσηΠίνακας χρεώσεωνΧρέωση
ΔιαμόρφωσηΒασικές χρεώσεις ανά tokenΠίνακας χρεώσεωνΒασική χρέωσηΧρέωση
Είσοδος · Token εισόδου $0.00028 / 1K token
Έξοδος · Token εξόδου $0.0012 / 1K token
Είσοδος · Ανάγνωση από την κρυφή μνήμη $0 / 1K token
Είσοδος · Εγγραφή στην κρυφή μνήμη $0 / 1K token
Είσοδος · Εγγραφή στην κρυφή μνήμη, 1 ώρα — / 1K token

Το Ailoot δεσμεύει ένα εκτιμώμενο ποσό πριν από το αίτημα. Μετά το αποτέλεσμα, εκκαθαρίζει την τελική χρέωση βάσει της μετρημένης χρήσης. Η εκκαθάριση ροής χρησιμοποιεί την τελική καταγραφή χρήσης. Πώς λειτουργούν η δέσμευση και η εκκαθάριση →

Παραδείγματα αιτημάτων

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Πλήρες ελάχιστο σώμα JSONcurl · χρησιμοποιήστε το έγγραφό σας σε UTF-8Python · αποθηκεύστε το πλήρες αποτέλεσμα
{
  "model": "Tongyi-Zhiwen/QwenLong-L1-32B",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'Tongyi-Zhiwen/QwenLong-L1-32B', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'Tongyi-Zhiwen/QwenLong-L1-32B', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

Λήψη και αποθήκευση αποτελεσμάτων

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON ή SSE

Διατηρήστε όλα τα ολοκληρωμένα αποτελέσματα

Διατηρήστε κάθε πλήρη απάντηση, αρχείο και τμήμα περιεχομένου που επιστρέφεται.

Διατηρήστε όλα τα μπλοκ περιεχομένου, τις υπογραφές συλλογιστικής και τα πραγματικά ID χρήσης εργαλείων. Συνθέστε όλες τις διαφορικές ενημερώσεις μπλοκ SSE· το πρώτο μπλοκ κειμένου δεν είναι η πλήρης έξοδος.

Αν χρειάζεται έλεγχος της αρχικής απάντησης

Διατηρήστε τα ID αιτήματος/απάντησης και τις κεφαλίδες. Δεν παρέχεται γενικό URL ανάκτησης εργασιών κειμένου.

Πεδία απάντησης
ΠεδίοΤύπος
ΠεδίοidΤύποςstring
ΠεδίοmodelΤύποςstring
Πεδίοcontent[]Τύποςtext|thinking|tool_use|other content block
Πεδίοstop_reasonΤύποςstring|null
ΠεδίοusageΤύποςobject
Σφάλματα και επόμενα βήματα
ΑπάντησηΣυνθήκηΕπόμενο βήμα
Απάντηση400 · invalid_request_errorΣυνθήκηΜη έγκυρα υποχρεωτικά πεδία, μη έγκυρη αναπαράσταση υλικού ή μη έγκυρη τιμή παραμέτρουΕπόμενο βήμαΔιορθώστε τα υποδεικνυόμενα πεδία πριν από νέο αίτημα δημιουργίας.

Εναλλακτικά ονόματα

Εναλλακτικά ονόματα μοντέλου

Ailoot Ultra Tongyi-Zhiwen/QwenLong-L1-32B

Εναλλακτικές διαδρομές μεθόδων

Χρησιμοποιήστε τις διαδρομές μεθόδων που εμφανίζονται παραπάνω.

Σχετικά ID μοντέλων

Tongyi-Zhiwen/QwenLong-L1-32B

FAQ · Tongyi-Zhiwen/QwenLong-L1-32B
Ποιες είσοδοι και αποτελέσματα διατίθενται;

POST /v1/chat/completions · Tongyi-Zhiwen/QwenLong-L1-32B: text → text

POST /v1/messages · Tongyi-Zhiwen/QwenLong-L1-32B: text → json, sse

Ποια πεδία χρησιμοποιεί το αίτημα;

POST /v1/chat/completions · Tongyi-Zhiwen/QwenLong-L1-32B: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · Tongyi-Zhiwen/QwenLong-L1-32B: model, messages, max_tokens, stream

Ποια όρια ισχύουν;

POST /v1/chat/completions · Tongyi-Zhiwen/QwenLong-L1-32B: messages.min_items: 1

Περισσότερες λεπτομέρειες

Συνδέστε το Ailoot με Claude Code, OpenCode, Hermes ή τη δική σας εφαρμογή.

Η εταιρεία και το χαρτοφυλάκιο έργων της

Η εταιρεία και το χαρτοφυλάκιο έργων της: εκατομμύρια πελάτες· μηνιαίες πωλήσεις δισεκατομμυρίων.

Αγοράστε token με έκπτωση.

Έκπτωση συνδρομής για τακτική χρήση. Προωθητικοί κωδικοί — έως 50% στην αγορά token.

Συνδρομή
Επιλέξτε πρόγραμμα με έκπτωση για τα τακτικά αιτήματά σας.
Προωθητικός κωδικός έως 50%
Εισαγάγετε τον κωδικό στην αγορά. Η τιμή επανυπολογίζεται σύμφωνα με την ενεργή προσφορά.
Δαπάνες στο ιστορικό
Μοντέλο, token και ποσό αποθηκεύονται για κάθε αίτημα.

Επιλέξτε συνδρομή · Δείτε τιμές μοντέλων

Συνδέστε το API με το προϊόν που πουλάτε.

SaaS, εφαρμογές και bot — σύμφωνα με τη δημόσια προσφορά και τη σύμβαση άδειας χρήσης Ailoot. Για μεταπώληση ζητήστε σχετική άδεια.

Εμπορική εφαρμογή
Ενσωματώστε δημιουργία κειμένου, εικόνων, βίντεο και ήχου στις πληρωμένες λειτουργίες της υπηρεσίας σας.
Άδεια για μεταπωλητή
Στείλτε περιγραφή έργου και τρόπο πρόσβασης. Ζητήστε γραπτούς όρους χρήσης και μεταπώλησης.
Έγγραφα στον ιστότοπο
Δημόσια προσφορά, σύμβαση άδειας χρήσης και πολιτική επεξεργασίας δεδομένων είναι διαθέσιμες πριν τη σύνδεση.

Ζητήστε άδεια μεταπώλησης · Δημόσια προσφορά και σύμβαση άδειας χρήσης