Qwen2.5-Coder-3B-Instruct es el modelo de programación compacto de Qwen ajustado para seguir instrucciones, con 3,09 mil millones de parámetros totales y un contexto completo de 32 768 tokens. El fabricante describe la generación de código, el razonamiento sobre código y su corrección como finalidades principales de la familia, que conserva además capacidades matemáticas y de lenguaje general. El entrenamiento de la familia utiliza 5,5 billones de tokens de código, material que vincula texto y código y material sintético.
Proporciona el lenguaje, la firma de la función, los supuestos sobre las entradas y la salida esperada antes de solicitar código. Incluye el ejemplo que establece el comportamiento previsto, especialmente cuando un caso límite cambie la implementación. Para una reparación, proporciona la función actual y el fallo que debe resolver.
Una solicitud ilustrativa puede pedir un analizador que conserve los nombres de campo aprobados y devuelva el resultado especificado para una entrada vacía. Mantén la interfaz pertinente y los ejemplos junto con el código propuesto para que la revisión se refiera al mismo contrato.
Este checkpoint es la edición Instruct, independiente del modelo Base. El ejemplo nativo proporciona mensajes system y user mediante la plantilla de chat del checkpoint y decodifica la continuación generada como texto. Mantén claras la instrucción de la tarea y la pregunta actual sobre el código al preparar esa conversación.
Para una explicación, identifica la función o rama que debe analizar y pregunta qué supuesto determina su comportamiento. Para una reescritura, indica qué interfaces y campos de salida deben mantenerse sin cambios. Una respuesta útil puede presentar el código propuesto seguido del razonamiento que relaciona el cambio con esos requisitos.
La ficha exacta de 3B publica un contexto de 32 768 tokens, con 2,77 mil millones de parámetros ajenos a embeddings y 36 capas. Su arquitectura utiliza atención de consultas agrupadas, con 16 cabezas de consulta y dos cabezas de clave/valor. Selecciona el material de proyecto pertinente para la solicitud en vez de tratar esta edición compacta como el modelo 32B configurado por separado.
Para una tarea ilustrativa que abarque varias funciones, incluye la implementación, el código que la llama y el tipo o esquema que los conecta. Conserva las rutas y los nombres de archivo para que el cambio generado se refiera a la ubicación prevista. Si una pregunta atañe a una sola condición, conserva el código que la establece y los ejemplos que determinan el resultado esperado.
Elige si el siguiente paso necesita una función completa, un cambio de código específico o una explicación escrita. El ejemplo nativo de generación utiliza un límite de salida ilustrativo para una tarea pequeña; define el entregable real y una capacidad de respuesta configurada adecuada para el trabajo que debes realizar.
Mantén juntos el código fuente, el requisito y el cambio propuesto cuando la aplicación que lo integra ejecute o compruebe el resultado. Para una corrección, proporciona el fallo real y la implementación actual, y pide el cambio que responda a esa información. Conserva el nombre seleccionado 3B Instruct junto con el código y la explicación completados para que la continuación utilice la misma edición del fabricante.
A través de Ailoot, selecciona el ID exacto de este modelo en /v1/chat/completions y proporciona la tarea en messages. Cada mensaje contiene un role y su content; mantén juntas las instrucciones pertinentes y el material de origen. Recopila la respuesta JSON completa o todos los segmentos SSE cuando stream esté activado y conserva usage junto con el resultado escrito.
", "aboutText": "Qwen2.5-Coder-3B-Instruct es el modelo de programación compacto de Qwen ajustado para seguir instrucciones, con 3,09 mil millones de parámetros totales y un contexto completo de 32 768 tokens. El fabricante describe la generación de código, el razonamiento sobre código y su corrección como finalidades principales de la familia, que conserva además capacidades matemáticas y de lenguaje general. El entrenamiento de la familia utiliza 5,5 billones de tokens de código, material que vincula texto y código y material sintético.\n\n### Prepara una tarea de programación acotada\n\nProporciona el lenguaje, la firma de la función, los supuestos sobre las entradas y la salida esperada antes de solicitar código. Incluye el ejemplo que establece el comportamiento previsto, especialmente cuando un caso límite cambie la implementación. Para una reparación, proporciona la función actual y el fallo que debe resolver.\n\nUna solicitud ilustrativa puede pedir un analizador que conserve los nombres de campo aprobados y devuelva el resultado especificado para una entrada vacía. Mantén la interfaz pertinente y los ejemplos junto con el código propuesto para que la revisión se refiera al mismo contrato.\n\n### Usa la plantilla de conversación Instruct\n\nEste checkpoint es la edición Instruct, independiente del modelo Base. El ejemplo nativo proporciona mensajes system y user mediante la plantilla de chat del checkpoint y decodifica la continuación generada como texto. Mantén claras la instrucción de la tarea y la pregunta actual sobre el código al preparar esa conversación.\n\nPara una explicación, identifica la función o rama que debe analizar y pregunta qué supuesto determina su comportamiento. Para una reescritura, indica qué interfaces y campos de salida deben mantenerse sin cambios. Una respuesta útil puede presentar el código propuesto seguido del razonamiento que relaciona el cambio con esos requisitos.\n\n### Ajusta las dependencias pertinentes al perfil 3B\n\nLa ficha exacta de 3B publica un contexto de 32 768 tokens, con 2,77 mil millones de parámetros ajenos a embeddings y 36 capas. Su arquitectura utiliza atención de consultas agrupadas, con 16 cabezas de consulta y dos cabezas de clave/valor. Selecciona el material de proyecto pertinente para la solicitud en vez de tratar esta edición compacta como el modelo 32B configurado por separado.\n\nPara una tarea ilustrativa que abarque varias funciones, incluye la implementación, el código que la llama y el tipo o esquema que los conecta. Conserva las rutas y los nombres de archivo para que el cambio generado se refiera a la ubicación prevista. Si una pregunta atañe a una sola condición, conserva el código que la establece y los ejemplos que determinan el resultado esperado.\n\n### Produce un entregable que pueda comprobarse\n\nElige si el siguiente paso necesita una función completa, un cambio de código específico o una explicación escrita. El ejemplo nativo de generación utiliza un límite de salida ilustrativo para una tarea pequeña; define el entregable real y una capacidad de respuesta configurada adecuada para el trabajo que debes realizar.\n\nMantén juntos el código fuente, el requisito y el cambio propuesto cuando la aplicación que lo integra ejecute o compruebe el resultado. Para una corrección, proporciona el fallo real y la implementación actual, y pide el cambio que responda a esa información. Conserva el nombre seleccionado 3B Instruct junto con el código y la explicación completados para que la continuación utilice la misma edición del fabricante.\n\nA través de Ailoot, selecciona el ID exacto de este modelo en /v1/chat/completions y proporciona la tarea en messages. Cada mensaje contiene un role y su content; mantén juntas las instrucciones pertinentes y el material de origen. Recopila la respuesta JSON completa o todos los segmentos SSE cuando stream esté activado y conserva usage junto con el resultado escrito.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "939f39aca9c8343f8d9b7fbf2c171024e93ce244e45adbde5ba610291bf1c7d0", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "es", "methods": [ { "html": "qwen2.5-coder-3b-instructQwen2.5-Coder-3B-Instruct es el modelo compacto de Qwen ajustado para seguir instrucciones, generar código, razonar y repararlo. Su perfil exacto de 3,09B parámetros tiene un contexto de 32 768 tokens para tareas de programación que incluyan la implementación pertinente, la interfaz y el comportamiento esperado.
Esta descripción cubre las capacidades del modelo. Las entradas, salidas y opciones disponibles en Ailoot se indican a continuación para el método seleccionado.
Qwen2.5-Coder-3B-Instruct es el modelo de programación compacto de Qwen ajustado para seguir instrucciones, con 3,09 mil millones de parámetros totales y un contexto completo de 32 768 tokens. El fabricante describe la generación de código, el razonamiento sobre código y su corrección como finalidades principales de la familia, que conserva además capacidades matemáticas y de lenguaje general. El entrenamiento de la familia utiliza 5,5 billones de tokens de código, material que vincula texto y código y material sintético.
Proporciona el lenguaje, la firma de la función, los supuestos sobre las entradas y la salida esperada antes de solicitar código. Incluye el ejemplo que establece el comportamiento previsto, especialmente cuando un caso límite cambie la implementación. Para una reparación, proporciona la función actual y el fallo que debe resolver.
Una solicitud ilustrativa puede pedir un analizador que conserve los nombres de campo aprobados y devuelva el resultado especificado para una entrada vacía. Mantén la interfaz pertinente y los ejemplos junto con el código propuesto para que la revisión se refiera al mismo contrato.
Este checkpoint es la edición Instruct, independiente del modelo Base. El ejemplo nativo proporciona mensajes system y user mediante la plantilla de chat del checkpoint y decodifica la continuación generada como texto. Mantén claras la instrucción de la tarea y la pregunta actual sobre el código al preparar esa conversación.
Para una explicación, identifica la función o rama que debe analizar y pregunta qué supuesto determina su comportamiento. Para una reescritura, indica qué interfaces y campos de salida deben mantenerse sin cambios. Una respuesta útil puede presentar el código propuesto seguido del razonamiento que relaciona el cambio con esos requisitos.
La ficha exacta de 3B publica un contexto de 32 768 tokens, con 2,77 mil millones de parámetros ajenos a embeddings y 36 capas. Su arquitectura utiliza atención de consultas agrupadas, con 16 cabezas de consulta y dos cabezas de clave/valor. Selecciona el material de proyecto pertinente para la solicitud en vez de tratar esta edición compacta como el modelo 32B configurado por separado.
Para una tarea ilustrativa que abarque varias funciones, incluye la implementación, el código que la llama y el tipo o esquema que los conecta. Conserva las rutas y los nombres de archivo para que el cambio generado se refiera a la ubicación prevista. Si una pregunta atañe a una sola condición, conserva el código que la establece y los ejemplos que determinan el resultado esperado.
Elige si el siguiente paso necesita una función completa, un cambio de código específico o una explicación escrita. El ejemplo nativo de generación utiliza un límite de salida ilustrativo para una tarea pequeña; define el entregable real y una capacidad de respuesta configurada adecuada para el trabajo que debes realizar.
Mantén juntos el código fuente, el requisito y el cambio propuesto cuando la aplicación que lo integra ejecute o compruebe el resultado. Para una corrección, proporciona el fallo real y la implementación actual, y pide el cambio que responda a esa información. Conserva el nombre seleccionado 3B Instruct junto con el código y la explicación completados para que la continuación utilice la misma edición del fabricante.
A través de Ailoot, selecciona el ID exacto de este modelo en /v1/chat/completions y proporciona la tarea en messages. Cada mensaje contiene un role y su content; mantén juntas las instrucciones pertinentes y el material de origen. Recopila la respuesta JSON completa o todos los segmentos SSE cuando stream esté activado y conserva usage junto con el resultado escrito.
POST /v1/chat/completionstext, imagetext| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites qwen2.5-coder-3b-instruct Condiciones: Usa exactamente este selector de enrutamiento de Ailoot. | Predeterminado— |
Campomessages | Tipoarray | RequisitoObligatorio | Valores y límites Condiciones: | Predeterminado— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores y límites Condiciones: | Predeterminadofalse |
text_input · Obligatorio: messages
image_with_text · Obligatorio: messages with actual image content blocks
| Parámetro | Contrato |
|---|---|
Parámetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parámetrorequired | Contratomodel, messages |
Parámetrooptional | Contratostream |
Parámetromaterial_types | Contratotext, image |
Parámetroconditions | ContratoUsa exactamente este selector de enrutamiento de Ailoot., Este protocolo transporta contenido de imagen cuando el modelo concreto seleccionado admite visión. Que el protocolo admita la solicitud no demuestra que todos los modelos puedan procesar imágenes. |
Alias de método: /chat/completions
Ciclo de vida: synchronous_or_streamed
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 $0 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché $0 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
Ailoot reserva un importe estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →
set -eu\n: "${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": "qwen2.5-coder-3b-instruct", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain how a rainbow forms."}]}')\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 or SSE
Conserva todas las respuestas, archivos y partes de contenido completos recibidos.
Conserva todos los bloques de contenido, los ID de llamadas a herramientas, las firmas de razonamiento que se devuelvan, todos los incrementos SSE y los datos completos de consumo. El primer fragmento de texto no es el resultado completo.
Conserva el X-Client-Request-ID original, la respuesta y las cabeceras. Un resultado desconocido o result_pending_check no autoriza una segunda creación.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campochoices[] | Tipoobject |
Campousage | Tipoobject |
| Respuesta | Condición | Siguiente paso |
|---|---|---|
Respuesta400 · invalid_request_error | CondiciónUn campo obligatorio, el selector de modelo, el tipo o la representación de la entrada no son válidos. | Siguiente pasoRevisa los detalles de validación devueltos antes de preparar una solicitud independiente. |
Respuesta | CondiciónLa solicitud original o su resultado son desconocidos o requieren una comprobación. | Siguiente pasoConserva los identificadores y las cabeceras originales; consulta únicamente los registros de estado o de la biblioteca admitidos. No vuelvas a enviar la solicitud de creación. |
Ailoot Ultra qwen2.5-coder-3b-instruct
/chat/completions
qwen2.5-coder-3b-instructQwen2.5-Coder-3B-Instruct es el modelo compacto de Qwen ajustado para seguir instrucciones, generar código, razonar y repararlo. Su perfil exacto de 3,09B parámetros tiene un contexto de 32 768 tokens para tareas de programación que incluyan la implementación pertinente, la interfaz y el comportamiento esperado.
Esta descripción cubre las capacidades del modelo. Las entradas, salidas y opciones disponibles en Ailoot se indican a continuación para el método seleccionado.
Qwen2.5-Coder-3B-Instruct es el modelo de programación compacto de Qwen ajustado para seguir instrucciones, con 3,09 mil millones de parámetros totales y un contexto completo de 32 768 tokens. El fabricante describe la generación de código, el razonamiento sobre código y su corrección como finalidades principales de la familia, que conserva además capacidades matemáticas y de lenguaje general. El entrenamiento de la familia utiliza 5,5 billones de tokens de código, material que vincula texto y código y material sintético.
Proporciona el lenguaje, la firma de la función, los supuestos sobre las entradas y la salida esperada antes de solicitar código. Incluye el ejemplo que establece el comportamiento previsto, especialmente cuando un caso límite cambie la implementación. Para una reparación, proporciona la función actual y el fallo que debe resolver.
Una solicitud ilustrativa puede pedir un analizador que conserve los nombres de campo aprobados y devuelva el resultado especificado para una entrada vacía. Mantén la interfaz pertinente y los ejemplos junto con el código propuesto para que la revisión se refiera al mismo contrato.
Este checkpoint es la edición Instruct, independiente del modelo Base. El ejemplo nativo proporciona mensajes system y user mediante la plantilla de chat del checkpoint y decodifica la continuación generada como texto. Mantén claras la instrucción de la tarea y la pregunta actual sobre el código al preparar esa conversación.
Para una explicación, identifica la función o rama que debe analizar y pregunta qué supuesto determina su comportamiento. Para una reescritura, indica qué interfaces y campos de salida deben mantenerse sin cambios. Una respuesta útil puede presentar el código propuesto seguido del razonamiento que relaciona el cambio con esos requisitos.
La ficha exacta de 3B publica un contexto de 32 768 tokens, con 2,77 mil millones de parámetros ajenos a embeddings y 36 capas. Su arquitectura utiliza atención de consultas agrupadas, con 16 cabezas de consulta y dos cabezas de clave/valor. Selecciona el material de proyecto pertinente para la solicitud en vez de tratar esta edición compacta como el modelo 32B configurado por separado.
Para una tarea ilustrativa que abarque varias funciones, incluye la implementación, el código que la llama y el tipo o esquema que los conecta. Conserva las rutas y los nombres de archivo para que el cambio generado se refiera a la ubicación prevista. Si una pregunta atañe a una sola condición, conserva el código que la establece y los ejemplos que determinan el resultado esperado.
Elige si el siguiente paso necesita una función completa, un cambio de código específico o una explicación escrita. El ejemplo nativo de generación utiliza un límite de salida ilustrativo para una tarea pequeña; define el entregable real y una capacidad de respuesta configurada adecuada para el trabajo que debes realizar.
Mantén juntos el código fuente, el requisito y el cambio propuesto cuando la aplicación que lo integra ejecute o compruebe el resultado. Para una corrección, proporciona el fallo real y la implementación actual, y pide el cambio que responda a esa información. Conserva el nombre seleccionado 3B Instruct junto con el código y la explicación completados para que la continuación utilice la misma edición del fabricante.
A través de Ailoot, selecciona el ID exacto de este modelo en /v1/chat/completions y proporciona la tarea en messages. Cada mensaje contiene un role y su content; mantén juntas las instrucciones pertinentes y el material de origen. Recopila la respuesta JSON completa o todos los segmentos SSE cuando stream esté activado y conserva usage junto con el resultado escrito.
POST /v1/messagestext, imagejson, sse| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites qwen2.5-coder-3b-instruct Condiciones: Usa exactamente este selector de enrutamiento de Ailoot. | Predeterminado— |
Campomessages | Tipoarray | RequisitoObligatorio | Valores y límites Condiciones: | Predeterminado— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores y límites Condiciones: | Predeterminadofalse |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoObligatorio | Valores y límites Mínimo: 1 Condiciones: | Predeterminado— |
text_input · Obligatorio: messages
image_with_text · Obligatorio: messages with actual image content blocks
| Parámetro | Contrato |
|---|---|
Parámetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parámetrorequired | Contratomodel, messages, max_tokens |
Parámetrooptional | Contratostream |
Parámetromaterial_types | Contratotext, image |
Parámetroconditions | ContratoUsa exactamente este selector de enrutamiento de Ailoot., Este protocolo transporta contenido de imagen cuando el modelo concreto seleccionado admite visión. Que el protocolo admita la solicitud no demuestra que todos los modelos puedan procesar imágenes. |
Ciclo de vida: synchronous_or_streamed
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 $0 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché $0 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
Ailoot reserva un importe estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →
set -eu\n: "${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": "qwen2.5-coder-3b-instruct", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain how a rainbow forms."}], "max_tokens": 256}')\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/messages \\\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 or SSE
Conserva todas las respuestas, archivos y partes de contenido completos recibidos.
Conserva todos los bloques de contenido, los ID de llamadas a herramientas, las firmas de razonamiento que se devuelvan, todos los incrementos SSE y los datos completos de consumo. El primer fragmento de texto no es el resultado completo.
Conserva el X-Client-Request-ID original, la respuesta y las cabeceras. Un resultado desconocido o result_pending_check no autoriza una segunda creación.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campocontent[] | Tipoobject |
Campousage | Tipoobject |
| Respuesta | Condición | Siguiente paso |
|---|---|---|
Respuesta400 · invalid_request_error | CondiciónUn campo obligatorio, el selector de modelo, el tipo o la representación de la entrada no son válidos. | Siguiente pasoRevisa los detalles de validación devueltos antes de preparar una solicitud independiente. |
Respuesta | CondiciónLa solicitud original o su resultado son desconocidos o requieren una comprobación. | Siguiente pasoConserva los identificadores y las cabeceras originales; consulta únicamente los registros de estado o de la biblioteca admitidos. No vuelvas a enviar la solicitud de creación. |
Ailoot Ultra qwen2.5-coder-3b-instruct
/chat/completions