dots3-note Preview es el miembro ligero de la familia multimodal dots3 de Dots Studio. El productor indica un modelo de mezcla de expertos con 280B de parámetros totales, 16B activos y compatibilidad con hasta 512K tokens de contexto. Recibe texto, imágenes, vídeo y audio y produce texto; entre sus tareas declaradas figuran conocimiento general, instrucciones, razonamiento, programación y trabajo orientado a agentes.
La base lingüística tiene una capa densa y 45 capas de expertos, con ocho expertos enrutados seleccionados entre 256 junto con un experto compartido. Su atención combina 13 capas de atención dispersa y 33 capas de ventana deslizante. El productor indica codificadores separados de visión y audio y una capa de predicción compartida. Estos componentes permiten comprensión multimodal; la salida del modelo sigue siendo texto, no imágenes, voz ni vídeo generados.
Para análisis visual, proporciona la imagen, página o gráfico y pregunta por el rasgo que influye en la decisión. Una tarea útil con documentos puede comparar una tabla visible con un requisito escrito y devolver la fila pertinente, su interpretación y cualquier información ausente. Para vídeo, identifica el suceso o la secuencia que debe examinarse; el ejemplo de entrada del productor incluye la pista de audio cuando el clip la tiene.
Para audio, indica si la tarea necesita una transcripción o una explicación del material y proporciona los nombres o términos del dominio necesarios para interpretarlo. Un encargo combinado puede utilizar la grabación junto con información escrita de contexto y pedir hallazgos organizados por la pregunta a la que responden. El resultado es un artefacto textual que la aplicación puede presentar o procesar.
La plantilla de conversación del productor distingue el razonamiento de una respuesta directa. Activar el razonamiento añade una etapa de análisis; desactivarlo devuelve la respuesta directamente. El ejemplo documentado utiliza temperatura 1.0 y top-p 0.95. Elige explícitamente la tarea y el resultado deseado y deja suficiente espacio de generación para la respuesta, en lugar de tratar una asignación de tokens de ejemplo como el límite estricto de salida del modelo.
Para una tarea de programación, proporciona el código fuente pertinente, el comportamiento esperado y un fallo observado o un cambio solicitado. Pide el artefacto propuesto y las comprobaciones que permitirían evaluarlo. En un flujo de agente conectado, el modelo propone interacciones con herramientas y la aplicación las ejecuta y devuelve sus resultados. El fabricante publica un analizador específico de llamadas a herramientas; la aplicación que lo rodea proporciona las herramientas reales y sus permisos.
El trabajo interactivo puede requerir exploración, adaptación y actualizaciones de la memoria de trabajo de la tarea. Mantén un registro compacto del objetivo, los hallazgos confirmados y la condición pendiente. Pide al siguiente turno que identifique qué cambia con las nuevas pruebas y qué debe permanecer en ese registro. La persistencia del registro y la ejecución de acciones corresponden a la aplicación que rodea al modelo.
El productor publica artefactos BF16 y FP8 distintos y recetas de servicio local con diferentes longitudes de contexto configuradas. Una longitud de servicio configurada es distinta de la especificación de 512K del modelo. Conserva las distinciones de edición Preview y precisión al identificar el modelo, y solicita un resultado final que indique el hallazgo, el cambio propuesto y las pruebas que el flujo haya recopilado realmente.
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Esta descripción cubre las capacidades del modelo. Las entradas, salidas y opciones disponibles en Ailoot se indican a continuación para el método seleccionado.
dots3-note Preview es el miembro ligero de la familia multimodal dots3 de Dots Studio. El productor indica un modelo de mezcla de expertos con 280B de parámetros totales, 16B activos y compatibilidad con hasta 512K tokens de contexto. Recibe texto, imágenes, vídeo y audio y produce texto; entre sus tareas declaradas figuran conocimiento general, instrucciones, razonamiento, programación y trabajo orientado a agentes.
La base lingüística tiene una capa densa y 45 capas de expertos, con ocho expertos enrutados seleccionados entre 256 junto con un experto compartido. Su atención combina 13 capas de atención dispersa y 33 capas de ventana deslizante. El productor indica codificadores separados de visión y audio y una capa de predicción compartida. Estos componentes permiten comprensión multimodal; la salida del modelo sigue siendo texto, no imágenes, voz ni vídeo generados.
Para análisis visual, proporciona la imagen, página o gráfico y pregunta por el rasgo que influye en la decisión. Una tarea útil con documentos puede comparar una tabla visible con un requisito escrito y devolver la fila pertinente, su interpretación y cualquier información ausente. Para vídeo, identifica el suceso o la secuencia que debe examinarse; el ejemplo de entrada del productor incluye la pista de audio cuando el clip la tiene.
Para audio, indica si la tarea necesita una transcripción o una explicación del material y proporciona los nombres o términos del dominio necesarios para interpretarlo. Un encargo combinado puede utilizar la grabación junto con información escrita de contexto y pedir hallazgos organizados por la pregunta a la que responden. El resultado es un artefacto textual que la aplicación puede presentar o procesar.
La plantilla de conversación del productor distingue el razonamiento de una respuesta directa. Activar el razonamiento añade una etapa de análisis; desactivarlo devuelve la respuesta directamente. El ejemplo documentado utiliza temperatura 1.0 y top-p 0.95. Elige explícitamente la tarea y el resultado deseado y deja suficiente espacio de generación para la respuesta, en lugar de tratar una asignación de tokens de ejemplo como el límite estricto de salida del modelo.
Para una tarea de programación, proporciona el código fuente pertinente, el comportamiento esperado y un fallo observado o un cambio solicitado. Pide el artefacto propuesto y las comprobaciones que permitirían evaluarlo. En un flujo de agente conectado, el modelo propone interacciones con herramientas y la aplicación las ejecuta y devuelve sus resultados. El fabricante publica un analizador específico de llamadas a herramientas; la aplicación que lo rodea proporciona las herramientas reales y sus permisos.
El trabajo interactivo puede requerir exploración, adaptación y actualizaciones de la memoria de trabajo de la tarea. Mantén un registro compacto del objetivo, los hallazgos confirmados y la condición pendiente. Pide al siguiente turno que identifique qué cambia con las nuevas pruebas y qué debe permanecer en ese registro. La persistencia del registro y la ejecución de acciones corresponden a la aplicación que rodea al modelo.
El productor publica artefactos BF16 y FP8 distintos y recetas de servicio local con diferentes longitudes de contexto configuradas. Una longitud de servicio configurada es distinta de la especificación de 512K del modelo. Conserva las distinciones de edición Preview y precisión al identificar el modelo, y solicita un resultado final que indique el hallazgo, el cambio propuesto y las pruebas que el flujo haya recopilado realmente.
POST /v1/chat/completionstexttext| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites dots-studio/dots-3-note-preview:free | Predeterminado— |
Campomessages | Tipoarray | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores y límites false | Predeterminadofalse |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores y límites Mínimo: 1 Máximo: 460.800 | Predeterminado— |
Campomax_completion_tokens | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores y límites Mínimo: 1 Máximo: 460.800 | Predeterminado— |
Campon | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores y límites Mínimo: 1 Máximo: 128 | Predeterminado— |
Campotemperature | Tiponumber | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campotop_p | Tiponumber | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Camposeed | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campostop | Tipo | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campofrequency_penalty | Tiponumber | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campopresence_penalty | Tiponumber | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campouser | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
| Parámetro | Contrato |
|---|---|
Parámetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parámetrorequired | Contratomodel, messages |
Parámetrooptional | Contratostream, max_tokens, max_completion_tokens, n, temperature, top_p, seed, stop, frequency_penalty, presence_penalty, user |
Parámetromaterial_types | Contratotext |
Parámetroconditions | ContratoUse literal text messages only. Cache controls, tools, image/audio/video content and streamed responses are unavailable for this method., The complete encoded JSON request must not exceed 512000 bytes. |
Ciclo de vida: synchronous_json
Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.
| Configuración | Tabla de tarifas | Cargo |
|---|---|---|
| ConfiguraciónTarifas base por token | Tabla de tarifasTarifa base | Cargo Entrada · Tokens de entrada $0 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
Ailoot reserva un importe estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "dots-studio/dots-3-note-preview:free", "messages": [{"role": "user", "content": "Summarize the supplied text in three concise points."}], "stream": false}')\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\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\nJSON
Conserva todas las respuestas, archivos y partes de contenido completos recibidos.
Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.
Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.
Ailoot Ultra dots-studio/dots-3-note-preview:free
Usa las rutas de método indicadas arriba.
dots-studio/dots-3-note-preview:freedots3-note Preview, de Dots Studio, es un modelo multimodal MoE para razonamiento, programación y flujos de agentes. El productor indica 280B de parámetros totales y 16B activos, contexto de 512K, entrada de texto, imágenes, vídeo y audio, y salida de texto.
Esta descripción cubre las capacidades del modelo. Las entradas, salidas y opciones disponibles en Ailoot se indican a continuación para el método seleccionado.
dots3-note Preview es el miembro ligero de la familia multimodal dots3 de Dots Studio. El productor indica un modelo de mezcla de expertos con 280B de parámetros totales, 16B activos y compatibilidad con hasta 512K tokens de contexto. Recibe texto, imágenes, vídeo y audio y produce texto; entre sus tareas declaradas figuran conocimiento general, instrucciones, razonamiento, programación y trabajo orientado a agentes.
La base lingüística tiene una capa densa y 45 capas de expertos, con ocho expertos enrutados seleccionados entre 256 junto con un experto compartido. Su atención combina 13 capas de atención dispersa y 33 capas de ventana deslizante. El productor indica codificadores separados de visión y audio y una capa de predicción compartida. Estos componentes permiten comprensión multimodal; la salida del modelo sigue siendo texto, no imágenes, voz ni vídeo generados.
Para análisis visual, proporciona la imagen, página o gráfico y pregunta por el rasgo que influye en la decisión. Una tarea útil con documentos puede comparar una tabla visible con un requisito escrito y devolver la fila pertinente, su interpretación y cualquier información ausente. Para vídeo, identifica el suceso o la secuencia que debe examinarse; el ejemplo de entrada del productor incluye la pista de audio cuando el clip la tiene.
Para audio, indica si la tarea necesita una transcripción o una explicación del material y proporciona los nombres o términos del dominio necesarios para interpretarlo. Un encargo combinado puede utilizar la grabación junto con información escrita de contexto y pedir hallazgos organizados por la pregunta a la que responden. El resultado es un artefacto textual que la aplicación puede presentar o procesar.
La plantilla de conversación del productor distingue el razonamiento de una respuesta directa. Activar el razonamiento añade una etapa de análisis; desactivarlo devuelve la respuesta directamente. El ejemplo documentado utiliza temperatura 1.0 y top-p 0.95. Elige explícitamente la tarea y el resultado deseado y deja suficiente espacio de generación para la respuesta, en lugar de tratar una asignación de tokens de ejemplo como el límite estricto de salida del modelo.
Para una tarea de programación, proporciona el código fuente pertinente, el comportamiento esperado y un fallo observado o un cambio solicitado. Pide el artefacto propuesto y las comprobaciones que permitirían evaluarlo. En un flujo de agente conectado, el modelo propone interacciones con herramientas y la aplicación las ejecuta y devuelve sus resultados. El fabricante publica un analizador específico de llamadas a herramientas; la aplicación que lo rodea proporciona las herramientas reales y sus permisos.
El trabajo interactivo puede requerir exploración, adaptación y actualizaciones de la memoria de trabajo de la tarea. Mantén un registro compacto del objetivo, los hallazgos confirmados y la condición pendiente. Pide al siguiente turno que identifique qué cambia con las nuevas pruebas y qué debe permanecer en ese registro. La persistencia del registro y la ejecución de acciones corresponden a la aplicación que rodea al modelo.
El productor publica artefactos BF16 y FP8 distintos y recetas de servicio local con diferentes longitudes de contexto configuradas. Una longitud de servicio configurada es distinta de la especificación de 512K del modelo. Conserva las distinciones de edición Preview y precisión al identificar el modelo, y solicita un resultado final que indique el hallazgo, el cambio propuesto y las pruebas que el flujo haya recopilado realmente.
POST /v1/messagestexttext| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites dots-studio/dots-3-note-preview:free | Predeterminado— |
Campomessages | Tipoarray | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores y límites false | Predeterminadofalse |
Camposystem | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoObligatorio | Valores y límites Mínimo: 1 Máximo: 460.800 | Predeterminado— |
Campotemperature | Tiponumber | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campotop_p | Tiponumber | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campotop_k | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campostop_sequences | Tipoarray | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campometadata | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
| Parámetro | Contrato |
|---|---|
Parámetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parámetrorequired | Contratomodel, messages, max_tokens |
Parámetrooptional | Contratostream, system, temperature, top_p, top_k, stop_sequences, metadata |
Parámetromaterial_types | Contratotext |
Parámetroconditions | ContratoUse literal text messages only. Cache controls, tools, image/audio/video content and streamed responses are unavailable for this method., The complete encoded JSON request must not exceed 512000 bytes. |
Ciclo de vida: synchronous_json
Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.
| Configuración | Tabla de tarifas | Cargo |
|---|---|---|
| ConfiguraciónTarifas base por token | Tabla de tarifasTarifa base | Cargo Entrada · Tokens de entrada $0 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
Ailoot reserva un importe estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →
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Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.
Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.
Ailoot Ultra dots-studio/dots-3-note-preview:free
Usa las rutas de método indicadas arriba.