Qwen3.5:n keskeiset ominaisuudet tiheässä 27B-versiossa
Qwen3.5-27B on jatkokoulutettu tiheä näkö-kielimalli. Teksti, kuvat ja video voivat osallistua samaan tehtävään, ja tulos on tekstiä: selitys, koodiehdotus, poimittua tietoa tai muu pyydetty tuotos. Perheen teksti- ja kuvakoulutuksen varhainen fuusio kehittää päättely-, ohjelmointi-, agentti- ja visuaalisia kykyjä. Siihen liittyvät vahvistusoppiminen yhä monimutkaisemmissa tehtävissä sekä 201 kielen ja murteen tuki.
Tämä kielikattavuus auttaa määrittelemään monikielisiä tehtäviä, mutta ei takaa samanlaista luotettavuutta jokaisessa murteessa tai erikoissanastossa. Anna kohdekieli, yleisö ja ennallaan säilytettävät termit. Merkitse kieltenvälisessä asiakirjavertailussa jokainen lähde tunnisteella ja pyydä tulos jäsennettynä vertailua vaativien tosiasioiden tai kysymysten mukaan.
Mallin yleiskuva
Täsmällinen 27B-versio on tiheä, ja siinä on 64 kielimallikerrosta sekä näköenkooderi. Sen hybridirakenne vuorottelee kolmen Gated DeltaNet -kerroksen ja yhden portitetun huomion kerroksen ryhmiä käyttäen tiheitä eteenpäin kytkettyjä verkkoja. Usean tokenin ennustaminen sisältyy koulutukseen. Muiden Qwen3.5-kokojen yhteydessä kuvattua harvaa asiantuntijasekoitusarkkitehtuuria ei tule liittää tähän malliin; sen 27 miljardin parametrin identiteetti on sen oma malliversiomääritys.
Natiivi konteksti on 262,144 tokenia, ja sen voi ehdollisesti laajentaa 1,010,000 tokeniin. Qwen suosittelee säilyttämään monimutkaisissa pohdintatehtävissä vähintään 128K kontekstin aina kun mahdollista, mutta sallii pienemmät asetukset muistirajoitteiden niitä vaatiessa. Tämä on asetuksiin liittyvä ohje, ei todiste siitä, että jokainen käyttöliittymä tarjoaa koko kontekstin. Lähdeteksti, visuaaliset tokenit, historia, päättely ja vastaus jakavat sekvenssivarauksen.
Tekstin ja visuaalisen aineiston valmistelu
Säilytä teknisen asiakirjan osiotunnisteet ja pyydä vaatimustaulukkoa tai näihin osioihin perustuvaa selitystä. Säilytä kaavion merkinnät ja anna määritelmät, jotka eivät näy kuvassa. Anna ohjelmointitehtävään olennainen funktio, havaittu toiminta ja vaadittu tulos. Hyödyllisen vastauksen tulee yksilöidä käytetty näyttö, erottaa oletukset ja palauttaa lopullinen tuotos arvioitavassa muodossa.
Yksilöi videokysymyksessä olennainen tapahtuma tai sarja ja säilytä ajoitus sekä ruutujen järjestys. Valmistajan esimerkki käyttää tuetussa työnkulussa kahta ruutua sekunnissa. Sen pitkien videoiden ohje suosittelee suurempaa prosessoribudjettia, noin 224K videotokenia vastaavaa, tiheämpää tuntien mittaista analyysia varten. Nämä asetukset edellyttävät määritystä eivätkä vahvista yleispätevää kestoa tai täsmällistä tapahtuma-aikaleimatakuuta.
Pohdinta ja suorat vastaukset
Pohdinta on oletuksena käytössä ja edeltää lopullista vastausta. enable_thinking voi poistaa sen käytöstä suoraa vastausta varten. Qwen3.5 ei virallisesti tue vanhempia pehmeitä vaihtimia /think ja /nothink. Valmistaja suosittelee säilyttämään aiemmissa avustajaviesteissä vain lopullisen vastauksen tekstin pohdintasisällön sijaan. Tämä on Qwen3.5:n toimintamäärittely, ja sen tulee pysyä erillään myöhemmille julkaisuille dokumentoidusta aiemman päättelyn säilytyskäyttäytymisestä.
Valitse lopullinen muoto ennen tehtävän lähettämistä: lyhyt johtopäätös tukevine arvoineen, poimittujen kenttien taulukko tai perusteltu koodikorjaus. Suorakin vastaus on generoitu vastaus, joka tulee arvioida; pitkä pohdintatallenne ei ole itsenäinen todiste johtopäätöksen oikeellisuudesta.
Agenttikäyttö
Valmistaja tukee työkalukutsuja ja suosittelee Qwen-Agentia määritetyillä tai MCP-liitetyillä työkaluilla sekä Qwen Codea ohjelmointiagenttien työnkulkuihin. Anna sovelluksen työkaluille selkeä rooli ja palauta niiden todelliset havainnot mallille. Malli voi suunnitella ja tarkistaa tämän palautteen avulla, ja sovellus suorittaa toimet. Työkalutuki ei itsessään vahvista sisäänrakennettua pääsyä internetiin, tiedostoihin tai koodinsuoritusympäristöön jokaisen käyttöliittymän kautta.
Erittäin pitkä teksti
Laajennus käyttää YaRN-menetelmää malliversion omalla positiokokoonpanolla. Kerroin neljä on tarkoitettu noin miljoonan tokenin työnkulkuun; kerrointa kaksi ehdotetaan 524,288 tokenille. Staattinen skaalaus voi heikentää lyhyiden tekstien laatua, joten valmistaja suosittelee sitä silloin, kun suurempaa kontekstia todella tarvitaan. Pidä pitkä aineisto jäsennettynä ja varaa tilaa vaaditulle vastaukselle sen sijaan, että tulkitsisit suurimman kontekstiluvun rajattomaksi asiakirjamuistiksi.
Generointiohjeet ja rajat
Best Practices suosittelee yleiseen pohdintaan arvoja temperature 1.0, top_p 0.95, top_k 20, min_p 0, presence penalty 1.5 ja repetition penalty 1.0. Tarkka ohjelmointi käyttää arvoja temperature 0.6 ja presence penalty nolla. Yleiset suorat vastaukset käyttävät arvoja temperature 0.7, top_p 0.8 ja presence penalty 1.5; top_k on 20, min_p on 0 ja repetition penalty on 1.0. Suoravastaustilan päättely käyttää erillistä Best Practices -esiasetusta: temperature 1.0, top_p 1.0, top_k 40 ja presence penalty 2.0. Suuremmat presence penalty -arvot voivat sekoittaa kieliä tai hieman heikentää laatua.
Suositellut generointibudjetit ovat 32,768 tokenia useimpiin tehtäviin ja 81,920 poikkeuksellisen monimutkaiseen matematiikkaan tai ohjelmointiin. Ne eivät ole itsenäisiä kovia tulosterajoja. Ilmoita vastausskeema tai erotin selkeästi ja tarkista koodi, laskelmat, lainaukset sekä visuaaliset yksityiskohdat lähteestä. Hyödyllinen tulos on konkreettinen tekstimuotoinen tuotos, jossa täsmällinen tiheä 27B-identiteetti, syötteet ja vastaustila säilyvät.
", "aboutText": "Qwen3.5:n keskeiset ominaisuudet tiheässä 27B-versiossa\n\nQwen3.5-27B on jatkokoulutettu tiheä näkö-kielimalli. Teksti, kuvat ja video voivat osallistua samaan tehtävään, ja tulos on tekstiä: selitys, koodiehdotus, poimittua tietoa tai muu pyydetty tuotos. Perheen teksti- ja kuvakoulutuksen varhainen fuusio kehittää päättely-, ohjelmointi-, agentti- ja visuaalisia kykyjä. Siihen liittyvät vahvistusoppiminen yhä monimutkaisemmissa tehtävissä sekä 201 kielen ja murteen tuki.\n\nTämä kielikattavuus auttaa määrittelemään monikielisiä tehtäviä, mutta ei takaa samanlaista luotettavuutta jokaisessa murteessa tai erikoissanastossa. Anna kohdekieli, yleisö ja ennallaan säilytettävät termit. Merkitse kieltenvälisessä asiakirjavertailussa jokainen lähde tunnisteella ja pyydä tulos jäsennettynä vertailua vaativien tosiasioiden tai kysymysten mukaan.\n\nMallin yleiskuva\n\nTäsmällinen 27B-versio on tiheä, ja siinä on 64 kielimallikerrosta sekä näköenkooderi. Sen hybridirakenne vuorottelee kolmen Gated DeltaNet -kerroksen ja yhden portitetun huomion kerroksen ryhmiä käyttäen tiheitä eteenpäin kytkettyjä verkkoja. Usean tokenin ennustaminen sisältyy koulutukseen. Muiden Qwen3.5-kokojen yhteydessä kuvattua harvaa asiantuntijasekoitusarkkitehtuuria ei tule liittää tähän malliin; sen 27 miljardin parametrin identiteetti on sen oma malliversiomääritys.\n\nNatiivi konteksti on 262,144 tokenia, ja sen voi ehdollisesti laajentaa 1,010,000 tokeniin. Qwen suosittelee säilyttämään monimutkaisissa pohdintatehtävissä vähintään 128K kontekstin aina kun mahdollista, mutta sallii pienemmät asetukset muistirajoitteiden niitä vaatiessa. Tämä on asetuksiin liittyvä ohje, ei todiste siitä, että jokainen käyttöliittymä tarjoaa koko kontekstin. Lähdeteksti, visuaaliset tokenit, historia, päättely ja vastaus jakavat sekvenssivarauksen.\n\nTekstin ja visuaalisen aineiston valmistelu\n\nSäilytä teknisen asiakirjan osiotunnisteet ja pyydä vaatimustaulukkoa tai näihin osioihin perustuvaa selitystä. Säilytä kaavion merkinnät ja anna määritelmät, jotka eivät näy kuvassa. Anna ohjelmointitehtävään olennainen funktio, havaittu toiminta ja vaadittu tulos. Hyödyllisen vastauksen tulee yksilöidä käytetty näyttö, erottaa oletukset ja palauttaa lopullinen tuotos arvioitavassa muodossa.\n\nYksilöi videokysymyksessä olennainen tapahtuma tai sarja ja säilytä ajoitus sekä ruutujen järjestys. Valmistajan esimerkki käyttää tuetussa työnkulussa kahta ruutua sekunnissa. Sen pitkien videoiden ohje suosittelee suurempaa prosessoribudjettia, noin 224K videotokenia vastaavaa, tiheämpää tuntien mittaista analyysia varten. Nämä asetukset edellyttävät määritystä eivätkä vahvista yleispätevää kestoa tai täsmällistä tapahtuma-aikaleimatakuuta.\n\nPohdinta ja suorat vastaukset\n\nPohdinta on oletuksena käytössä ja edeltää lopullista vastausta. enable_thinking voi poistaa sen käytöstä suoraa vastausta varten. Qwen3.5 ei virallisesti tue vanhempia pehmeitä vaihtimia /think ja /nothink. Valmistaja suosittelee säilyttämään aiemmissa avustajaviesteissä vain lopullisen vastauksen tekstin pohdintasisällön sijaan. Tämä on Qwen3.5:n toimintamäärittely, ja sen tulee pysyä erillään myöhemmille julkaisuille dokumentoidusta aiemman päättelyn säilytyskäyttäytymisestä.\n\nValitse lopullinen muoto ennen tehtävän lähettämistä: lyhyt johtopäätös tukevine arvoineen, poimittujen kenttien taulukko tai perusteltu koodikorjaus. Suorakin vastaus on generoitu vastaus, joka tulee arvioida; pitkä pohdintatallenne ei ole itsenäinen todiste johtopäätöksen oikeellisuudesta.\n\nAgenttikäyttö\n\nValmistaja tukee työkalukutsuja ja suosittelee Qwen-Agentia määritetyillä tai MCP-liitetyillä työkaluilla sekä Qwen Codea ohjelmointiagenttien työnkulkuihin. Anna sovelluksen työkaluille selkeä rooli ja palauta niiden todelliset havainnot mallille. Malli voi suunnitella ja tarkistaa tämän palautteen avulla, ja sovellus suorittaa toimet. Työkalutuki ei itsessään vahvista sisäänrakennettua pääsyä internetiin, tiedostoihin tai koodinsuoritusympäristöön jokaisen käyttöliittymän kautta.\n\nErittäin pitkä teksti\n\nLaajennus käyttää YaRN-menetelmää malliversion omalla positiokokoonpanolla. Kerroin neljä on tarkoitettu noin miljoonan tokenin työnkulkuun; kerrointa kaksi ehdotetaan 524,288 tokenille. Staattinen skaalaus voi heikentää lyhyiden tekstien laatua, joten valmistaja suosittelee sitä silloin, kun suurempaa kontekstia todella tarvitaan. Pidä pitkä aineisto jäsennettynä ja varaa tilaa vaaditulle vastaukselle sen sijaan, että tulkitsisit suurimman kontekstiluvun rajattomaksi asiakirjamuistiksi.\n\nGenerointiohjeet ja rajat\n\nBest Practices suosittelee yleiseen pohdintaan arvoja temperature 1.0, top_p 0.95, top_k 20, min_p 0, presence penalty 1.5 ja repetition penalty 1.0. Tarkka ohjelmointi käyttää arvoja temperature 0.6 ja presence penalty nolla. Yleiset suorat vastaukset käyttävät arvoja temperature 0.7, top_p 0.8 ja presence penalty 1.5; top_k on 20, min_p on 0 ja repetition penalty on 1.0. Suoravastaustilan päättely käyttää erillistä Best Practices -esiasetusta: temperature 1.0, top_p 1.0, top_k 40 ja presence penalty 2.0. Suuremmat presence penalty -arvot voivat sekoittaa kieliä tai hieman heikentää laatua.\n\nSuositellut generointibudjetit ovat 32,768 tokenia useimpiin tehtäviin ja 81,920 poikkeuksellisen monimutkaiseen matematiikkaan tai ohjelmointiin. Ne eivät ole itsenäisiä kovia tulosterajoja. Ilmoita vastausskeema tai erotin selkeästi ja tarkista koodi, laskelmat, lainaukset sekä visuaaliset yksityiskohdat lähteestä. Hyödyllinen tulos on konkreettinen tekstimuotoinen tuotos, jossa täsmällinen tiheä 27B-identiteetti, syötteet ja vastaustila säilyvät.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Tekninen esimerkki englanniksi
Compare a multilingual specification\n\nCompare these two product notes and write the finding in English. [EN] "Store at 5-25 C. Keep the lid closed." [FR] "Conserver entre 5 et 20 C. Garder le couvercle fermé." Identify matching instructions, the temperature discrepancy and a clarification question for the author. Preserve both source ranges without deciding which is correct.A source-labelled English comparison with matching lid guidance, differing ranges and one unresolved question.Check that 20 C and 25 C remain distinct and neither language is assumed authoritative.qwen/qwen3.5-27bQwen3.5-27B on Qwenin tiheä 27 miljardin parametrin näkö-kielimalli tekstille, kuville ja videolle, ja se tuottaa tekstiä. Se tukee päättelyä, ohjelmointia, työkalujen tukemaa työtä ja monikielisiä tehtäviä. Pohdinta on valittavissa, ja natiivi konteksti on 262,144 tokenia.
Tämä kuvaus kattaa mallin ominaisuudet. Ailootissa saatavilla olevat syötteet, tulosteet ja asetukset luetellaan alla valitulle menetelmälle.
Qwen3.5:n keskeiset ominaisuudet tiheässä 27B-versiossa
Qwen3.5-27B on jatkokoulutettu tiheä näkö-kielimalli. Teksti, kuvat ja video voivat osallistua samaan tehtävään, ja tulos on tekstiä: selitys, koodiehdotus, poimittua tietoa tai muu pyydetty tuotos. Perheen teksti- ja kuvakoulutuksen varhainen fuusio kehittää päättely-, ohjelmointi-, agentti- ja visuaalisia kykyjä. Siihen liittyvät vahvistusoppiminen yhä monimutkaisemmissa tehtävissä sekä 201 kielen ja murteen tuki.
Tämä kielikattavuus auttaa määrittelemään monikielisiä tehtäviä, mutta ei takaa samanlaista luotettavuutta jokaisessa murteessa tai erikoissanastossa. Anna kohdekieli, yleisö ja ennallaan säilytettävät termit. Merkitse kieltenvälisessä asiakirjavertailussa jokainen lähde tunnisteella ja pyydä tulos jäsennettynä vertailua vaativien tosiasioiden tai kysymysten mukaan.
Mallin yleiskuva
Täsmällinen 27B-versio on tiheä, ja siinä on 64 kielimallikerrosta sekä näköenkooderi. Sen hybridirakenne vuorottelee kolmen Gated DeltaNet -kerroksen ja yhden portitetun huomion kerroksen ryhmiä käyttäen tiheitä eteenpäin kytkettyjä verkkoja. Usean tokenin ennustaminen sisältyy koulutukseen. Muiden Qwen3.5-kokojen yhteydessä kuvattua harvaa asiantuntijasekoitusarkkitehtuuria ei tule liittää tähän malliin; sen 27 miljardin parametrin identiteetti on sen oma malliversiomääritys.
Natiivi konteksti on 262,144 tokenia, ja sen voi ehdollisesti laajentaa 1,010,000 tokeniin. Qwen suosittelee säilyttämään monimutkaisissa pohdintatehtävissä vähintään 128K kontekstin aina kun mahdollista, mutta sallii pienemmät asetukset muistirajoitteiden niitä vaatiessa. Tämä on asetuksiin liittyvä ohje, ei todiste siitä, että jokainen käyttöliittymä tarjoaa koko kontekstin. Lähdeteksti, visuaaliset tokenit, historia, päättely ja vastaus jakavat sekvenssivarauksen.
Tekstin ja visuaalisen aineiston valmistelu
Säilytä teknisen asiakirjan osiotunnisteet ja pyydä vaatimustaulukkoa tai näihin osioihin perustuvaa selitystä. Säilytä kaavion merkinnät ja anna määritelmät, jotka eivät näy kuvassa. Anna ohjelmointitehtävään olennainen funktio, havaittu toiminta ja vaadittu tulos. Hyödyllisen vastauksen tulee yksilöidä käytetty näyttö, erottaa oletukset ja palauttaa lopullinen tuotos arvioitavassa muodossa.
Yksilöi videokysymyksessä olennainen tapahtuma tai sarja ja säilytä ajoitus sekä ruutujen järjestys. Valmistajan esimerkki käyttää tuetussa työnkulussa kahta ruutua sekunnissa. Sen pitkien videoiden ohje suosittelee suurempaa prosessoribudjettia, noin 224K videotokenia vastaavaa, tiheämpää tuntien mittaista analyysia varten. Nämä asetukset edellyttävät määritystä eivätkä vahvista yleispätevää kestoa tai täsmällistä tapahtuma-aikaleimatakuuta.
Pohdinta ja suorat vastaukset
Pohdinta on oletuksena käytössä ja edeltää lopullista vastausta. enable_thinking voi poistaa sen käytöstä suoraa vastausta varten. Qwen3.5 ei virallisesti tue vanhempia pehmeitä vaihtimia /think ja /nothink. Valmistaja suosittelee säilyttämään aiemmissa avustajaviesteissä vain lopullisen vastauksen tekstin pohdintasisällön sijaan. Tämä on Qwen3.5:n toimintamäärittely, ja sen tulee pysyä erillään myöhemmille julkaisuille dokumentoidusta aiemman päättelyn säilytyskäyttäytymisestä.
Valitse lopullinen muoto ennen tehtävän lähettämistä: lyhyt johtopäätös tukevine arvoineen, poimittujen kenttien taulukko tai perusteltu koodikorjaus. Suorakin vastaus on generoitu vastaus, joka tulee arvioida; pitkä pohdintatallenne ei ole itsenäinen todiste johtopäätöksen oikeellisuudesta.
Agenttikäyttö
Valmistaja tukee työkalukutsuja ja suosittelee Qwen-Agentia määritetyillä tai MCP-liitetyillä työkaluilla sekä Qwen Codea ohjelmointiagenttien työnkulkuihin. Anna sovelluksen työkaluille selkeä rooli ja palauta niiden todelliset havainnot mallille. Malli voi suunnitella ja tarkistaa tämän palautteen avulla, ja sovellus suorittaa toimet. Työkalutuki ei itsessään vahvista sisäänrakennettua pääsyä internetiin, tiedostoihin tai koodinsuoritusympäristöön jokaisen käyttöliittymän kautta.
Erittäin pitkä teksti
Laajennus käyttää YaRN-menetelmää malliversion omalla positiokokoonpanolla. Kerroin neljä on tarkoitettu noin miljoonan tokenin työnkulkuun; kerrointa kaksi ehdotetaan 524,288 tokenille. Staattinen skaalaus voi heikentää lyhyiden tekstien laatua, joten valmistaja suosittelee sitä silloin, kun suurempaa kontekstia todella tarvitaan. Pidä pitkä aineisto jäsennettynä ja varaa tilaa vaaditulle vastaukselle sen sijaan, että tulkitsisit suurimman kontekstiluvun rajattomaksi asiakirjamuistiksi.
Generointiohjeet ja rajat
Best Practices suosittelee yleiseen pohdintaan arvoja temperature 1.0, top_p 0.95, top_k 20, min_p 0, presence penalty 1.5 ja repetition penalty 1.0. Tarkka ohjelmointi käyttää arvoja temperature 0.6 ja presence penalty nolla. Yleiset suorat vastaukset käyttävät arvoja temperature 0.7, top_p 0.8 ja presence penalty 1.5; top_k on 20, min_p on 0 ja repetition penalty on 1.0. Suoravastaustilan päättely käyttää erillistä Best Practices -esiasetusta: temperature 1.0, top_p 1.0, top_k 40 ja presence penalty 2.0. Suuremmat presence penalty -arvot voivat sekoittaa kieliä tai hieman heikentää laatua.
Suositellut generointibudjetit ovat 32,768 tokenia useimpiin tehtäviin ja 81,920 poikkeuksellisen monimutkaiseen matematiikkaan tai ohjelmointiin. Ne eivät ole itsenäisiä kovia tulosterajoja. Ilmoita vastausskeema tai erotin selkeästi ja tarkista koodi, laskelmat, lainaukset sekä visuaaliset yksityiskohdat lähteestä. Hyödyllinen tulos on konkreettinen tekstimuotoinen tuotos, jossa täsmällinen tiheä 27B-identiteetti, syötteet ja vastaustila säilyvät.
POST /v1/chat/completionstexttext| Kenttä | Tyyppi | Vaatimus | Arvot & rajat | Oletus |
|---|---|---|---|---|
Kenttämodel | Tyyppistring | VaatimusPakollinen | Arvot & rajat qwen/qwen3.5-27b | Oletus— |
Kenttämessages | Tyyppimessage[] | VaatimusPakollinen | Arvot & rajat Kohteiden vähimmäismäärä: 1 | Oletus— |
Kenttämessages[].role | Tyyppistring | VaatimusPakollinen | Arvot & rajat Esimerkit: system, user, assistant, tool, function Ehdot: Nämä roolit esitetään nimenomaisesti lähdekoodin yhteensopivuustyypeissä; mallin täsmällinen roolijoukko pysyy mallikohtaisena. Riippuu mallista | Oletus— |
Kenttämessages[].content | Tyyppistring|content_part[]|null | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat | Oletus— |
Kenttämessages[].tool_calls | Tyyppitool_call[] | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat | Oletus— |
Kenttämessages[].tool_call_id | Tyyppistring | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat Sovelletaan, kun: role=tool; käytä todella palautettua ID:tä | Oletus— |
Kenttämessages[].name | Tyyppistring | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat | Oletus— |
Kenttämessages[].reasoning_content | Tyyppistring | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat Sovelletaan, kun: Palauta todella saatu päättely takaisin mallille, kun kyseinen malli käyttää sitä | Oletus— |
Kenttämessages[].reasoning_details | Tyyppiobject|array | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat Riippuu mallista | Oletus— |
Kenttämax_tokens | Tyyppiinteger | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat Vähimmäismäärä: 1 Riippuu mallista | Oletus— |
Kenttämax_completion_tokens | Tyyppiinteger | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat Vähimmäismäärä: 1 Riippuu mallista | Oletus— |
Kenttästream | Tyyppiboolean | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat | Oletusfalse |
Kenttästream_options.include_usage | Tyyppiboolean | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat Riippuu mallista | Oletus— |
Kenttätemperature | Tyyppinumber | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat Riippuu mallista | Oletus— |
Kenttätop_p | Tyyppinumber | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat Riippuu mallista | Oletus— |
Kenttästop | Tyyppistring|string[] | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat Riippuu mallista | Oletus— |
Kenttätools | Tyyppifunction_tool[] | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat Riippuu mallista | Oletus— |
Kenttätools[].type | Tyyppistring | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat function Riippuu mallista | Oletus— |
Kenttätools[].function.name | Tyyppistring | VaatimusPakollinen | Arvot & rajat Sovelletaan, kun: funktiotyökalu annettu | Oletus— |
Kenttätools[].function.description | Tyyppistring | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat | Oletus— |
Kenttätools[].function.parameters | TyyppiJSON_schema | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat | Oletus— |
Kenttätool_choice | Tyyppistring|object | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat Riippuu mallista | Oletus— |
Kenttäparallel_tool_calls | Tyyppiboolean | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat Riippuu mallista | Oletus— |
Kenttäresponse_format | Tyyppiobject | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat Riippuu mallista | Oletus— |
Kenttäreasoning_effort | Tyyppistring | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat Riippuu mallista | Oletus— |
Kenttäreasoning | Tyyppiobject | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat Riippuu mallista | Oletus— |
Kenttäservice_tier | Tyyppistring | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat Riippuu mallista | Oletus— |
Kenttäinstructions | Tyyppistring | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat Yhteensopivuuskenttä | Oletus— |
Kenttäfunctions | Tyyppifunction[] | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat Riippuu mallista | Oletus— |
Kenttäfunction_call | Tyyppistring|object | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat Riippuu mallista | Oletus— |
Kenttäprompt_cache_options | Tyyppiobject | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat Riippuu mallista | Oletus— |
Kenttämodalities | Tyyppistring[] | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat text | Oletus— |
Kenttäprovider | Tyyppiobject | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat Ehdot: provider.options hylätään tällä Ultran tekstireitillä | Oletus— |
Kenttäcache_control.ttl | Tyyppistring | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat Ehdot: 1h hylätään varsinaisissa kehotevälimuistin kohdissa | Oletus— |
Teksti · UTF8-teksti
messages[].content
| Parametri | Sopimus |
|---|---|
Parametricontent_type | Sopimusapplication/json |
Parametrirequired | Sopimusmodel, messages |
Parametrimaterial_types | Sopimustext |
Parametrimessages | Sopimusviestitaulukko role/content-rakenteella |
Parametrifile_material | Sopimusvarsinainen UTF-8-asiakirja lisätään sellaisenaan tekstinä; tiedoston ID:tä ei päätellä |
Parametrioptional_controls | Sopimusstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametricontrol_scope | Sopimusmallikohtainen; käyttäjän funktiotyökalut eroavat palvelun isännöimistä työkaluista |
Parametrioutput_modalities | Sopimustext |
Parametrihosted_operations | Sopimusfalse |
Parametrimultimodal_input_binding | Sopimusnull |
Elinkaari: synchronous_or_streamed
Lähetä mallin täsmällinen ID yhdessä messages-kentän kanssa.
Kontekstin pituus ei ole tuloksen yläraja.
Tekstitiedosto voi antaa tekstiä sellaisenaan; kuva-, ääni- ja tiedosto-objektisyötteet tarvitsevat täsmällisen sidonnan.
Hintatiedot eivät lisää pyyntövalintoja. Tuetut parametrit on lueteltu valitulle menetelmälle.
Kohdista kukin veloitus näytettyihin ehtoihin. Käytä yhtä hintaa kutakin vaihtoehtoisten asetusten ryhmää kohden.
| Asetukset | Hinnasto | Kontekstin tokenit, enemmän kuin | Kontekstin tokenit, enintään raja-arvo mukaan lukien | Veloitus |
|---|---|---|---|---|
| AsetuksetTokenien perushinnat | HinnastoPerushinta | Kontekstin tokenit, enemmän kuin— | Kontekstin tokenit, enintään raja-arvo mukaan lukienEi ylärajaa | Veloitus Syöte · Syötetokenit $0.00052 / 1K tokenia Tuloste · Tulostokenit $0.00412 / 1K tokenia Syöte · Välimuistin luku $0 / 1K tokenia Syöte · Välimuistiin kirjoitus $0 / 1K tokenia Syöte · Välimuistiin kirjoitus, 1 tunti — / 1K tokenia |
| AsetuksetPyynnön pituusluokka 1 | Hinnasto— | Kontekstin tokenit, enemmän kuin0 | Kontekstin tokenit, enintään raja-arvo mukaan lukienEi ylärajaa | Veloitus Syöte · Syötetokenit $0.00052 / 1K tokenia Tuloste · Tulostokenit $0.00412 / 1K tokenia Syöte · Välimuistin luku $0 / 1K tokenia Syöte · Välimuistiin kirjoitus $0 / 1K tokenia Syöte · Välimuistiin kirjoitus, 1 tunti — / 1K tokenia |
Ailoot varaa arvioidun summan ennen pyyntöä. Tuloksen jälkeen lopullinen veloitus toteutetaan mitatun käytön perusteella. Suoratoiston veloituksessa käytetään lopullista käyttötietuetta. Varauksen ja lopullisen veloituksen toiminta →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwen/qwen3.5-27b", "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='qwen/qwen3.5-27b',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='qwen/qwen3.5-27b',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 tai SSE
Säilytä jokainen kokonainen palautettu vastaus, tiedosto ja sisällön osa.
Säilytä jokainen vastausvaihtoehto sisältöineen, työkalukutsuineen ja päättelyineen. Kokoa SSE:ssä muutokset vastausvaihtoehdon ja työkalun indeksin mukaan ja säilytä lopullinen päättymissyy sekä käyttötiedot.
Säilytä pyyntöjen/vastausten ID:t ja otsakkeet. Yleistä tekstityön haku-URL:ää ei anneta.
| Kenttä | Tyyppi |
|---|---|
Kenttächoices[].index | Tyyppiinteger |
Kenttächoices[].message.content | Tyyppistring|null |
Kenttächoices[].message.tool_calls | Tyyppitool_call[] |
Kenttächoices[].message.reasoning_content | Tyyppistring |
Kenttächoices[].message.reasoning_details | Tyyppiobject|array |
Kenttächoices[].finish_reason | Tyyppistring|null |
Kenttäusage | Tyyppiobject |
| Vastaus | Ehto | Seuraava vaihe |
|---|---|---|
Vastaus400 · invalid_request_error | EhtoVirheelliset pakolliset kentät, aineiston esitysmuoto tai parametrin arvo | Seuraava vaiheKorjaa ilmoitetut kentät ennen uutta luontipyyntöä. |
Ailoot Ultra qwen/qwen3.5-27b
Käytä yllä näytettyjä menetelmäpolkuja.
qwen/qwen3.5-27bQwen3.5-27B on Qwenin tiheä 27 miljardin parametrin näkö-kielimalli tekstille, kuville ja videolle, ja se tuottaa tekstiä. Se tukee päättelyä, ohjelmointia, työkalujen tukemaa työtä ja monikielisiä tehtäviä. Pohdinta on valittavissa, ja natiivi konteksti on 262,144 tokenia.
Tämä kuvaus kattaa mallin ominaisuudet. Ailootissa saatavilla olevat syötteet, tulosteet ja asetukset luetellaan alla valitulle menetelmälle.
Qwen3.5:n keskeiset ominaisuudet tiheässä 27B-versiossa
Qwen3.5-27B on jatkokoulutettu tiheä näkö-kielimalli. Teksti, kuvat ja video voivat osallistua samaan tehtävään, ja tulos on tekstiä: selitys, koodiehdotus, poimittua tietoa tai muu pyydetty tuotos. Perheen teksti- ja kuvakoulutuksen varhainen fuusio kehittää päättely-, ohjelmointi-, agentti- ja visuaalisia kykyjä. Siihen liittyvät vahvistusoppiminen yhä monimutkaisemmissa tehtävissä sekä 201 kielen ja murteen tuki.
Tämä kielikattavuus auttaa määrittelemään monikielisiä tehtäviä, mutta ei takaa samanlaista luotettavuutta jokaisessa murteessa tai erikoissanastossa. Anna kohdekieli, yleisö ja ennallaan säilytettävät termit. Merkitse kieltenvälisessä asiakirjavertailussa jokainen lähde tunnisteella ja pyydä tulos jäsennettynä vertailua vaativien tosiasioiden tai kysymysten mukaan.
Mallin yleiskuva
Täsmällinen 27B-versio on tiheä, ja siinä on 64 kielimallikerrosta sekä näköenkooderi. Sen hybridirakenne vuorottelee kolmen Gated DeltaNet -kerroksen ja yhden portitetun huomion kerroksen ryhmiä käyttäen tiheitä eteenpäin kytkettyjä verkkoja. Usean tokenin ennustaminen sisältyy koulutukseen. Muiden Qwen3.5-kokojen yhteydessä kuvattua harvaa asiantuntijasekoitusarkkitehtuuria ei tule liittää tähän malliin; sen 27 miljardin parametrin identiteetti on sen oma malliversiomääritys.
Natiivi konteksti on 262,144 tokenia, ja sen voi ehdollisesti laajentaa 1,010,000 tokeniin. Qwen suosittelee säilyttämään monimutkaisissa pohdintatehtävissä vähintään 128K kontekstin aina kun mahdollista, mutta sallii pienemmät asetukset muistirajoitteiden niitä vaatiessa. Tämä on asetuksiin liittyvä ohje, ei todiste siitä, että jokainen käyttöliittymä tarjoaa koko kontekstin. Lähdeteksti, visuaaliset tokenit, historia, päättely ja vastaus jakavat sekvenssivarauksen.
Tekstin ja visuaalisen aineiston valmistelu
Säilytä teknisen asiakirjan osiotunnisteet ja pyydä vaatimustaulukkoa tai näihin osioihin perustuvaa selitystä. Säilytä kaavion merkinnät ja anna määritelmät, jotka eivät näy kuvassa. Anna ohjelmointitehtävään olennainen funktio, havaittu toiminta ja vaadittu tulos. Hyödyllisen vastauksen tulee yksilöidä käytetty näyttö, erottaa oletukset ja palauttaa lopullinen tuotos arvioitavassa muodossa.
Yksilöi videokysymyksessä olennainen tapahtuma tai sarja ja säilytä ajoitus sekä ruutujen järjestys. Valmistajan esimerkki käyttää tuetussa työnkulussa kahta ruutua sekunnissa. Sen pitkien videoiden ohje suosittelee suurempaa prosessoribudjettia, noin 224K videotokenia vastaavaa, tiheämpää tuntien mittaista analyysia varten. Nämä asetukset edellyttävät määritystä eivätkä vahvista yleispätevää kestoa tai täsmällistä tapahtuma-aikaleimatakuuta.
Pohdinta ja suorat vastaukset
Pohdinta on oletuksena käytössä ja edeltää lopullista vastausta. enable_thinking voi poistaa sen käytöstä suoraa vastausta varten. Qwen3.5 ei virallisesti tue vanhempia pehmeitä vaihtimia /think ja /nothink. Valmistaja suosittelee säilyttämään aiemmissa avustajaviesteissä vain lopullisen vastauksen tekstin pohdintasisällön sijaan. Tämä on Qwen3.5:n toimintamäärittely, ja sen tulee pysyä erillään myöhemmille julkaisuille dokumentoidusta aiemman päättelyn säilytyskäyttäytymisestä.
Valitse lopullinen muoto ennen tehtävän lähettämistä: lyhyt johtopäätös tukevine arvoineen, poimittujen kenttien taulukko tai perusteltu koodikorjaus. Suorakin vastaus on generoitu vastaus, joka tulee arvioida; pitkä pohdintatallenne ei ole itsenäinen todiste johtopäätöksen oikeellisuudesta.
Agenttikäyttö
Valmistaja tukee työkalukutsuja ja suosittelee Qwen-Agentia määritetyillä tai MCP-liitetyillä työkaluilla sekä Qwen Codea ohjelmointiagenttien työnkulkuihin. Anna sovelluksen työkaluille selkeä rooli ja palauta niiden todelliset havainnot mallille. Malli voi suunnitella ja tarkistaa tämän palautteen avulla, ja sovellus suorittaa toimet. Työkalutuki ei itsessään vahvista sisäänrakennettua pääsyä internetiin, tiedostoihin tai koodinsuoritusympäristöön jokaisen käyttöliittymän kautta.
Erittäin pitkä teksti
Laajennus käyttää YaRN-menetelmää malliversion omalla positiokokoonpanolla. Kerroin neljä on tarkoitettu noin miljoonan tokenin työnkulkuun; kerrointa kaksi ehdotetaan 524,288 tokenille. Staattinen skaalaus voi heikentää lyhyiden tekstien laatua, joten valmistaja suosittelee sitä silloin, kun suurempaa kontekstia todella tarvitaan. Pidä pitkä aineisto jäsennettynä ja varaa tilaa vaaditulle vastaukselle sen sijaan, että tulkitsisit suurimman kontekstiluvun rajattomaksi asiakirjamuistiksi.
Generointiohjeet ja rajat
Best Practices suosittelee yleiseen pohdintaan arvoja temperature 1.0, top_p 0.95, top_k 20, min_p 0, presence penalty 1.5 ja repetition penalty 1.0. Tarkka ohjelmointi käyttää arvoja temperature 0.6 ja presence penalty nolla. Yleiset suorat vastaukset käyttävät arvoja temperature 0.7, top_p 0.8 ja presence penalty 1.5; top_k on 20, min_p on 0 ja repetition penalty on 1.0. Suoravastaustilan päättely käyttää erillistä Best Practices -esiasetusta: temperature 1.0, top_p 1.0, top_k 40 ja presence penalty 2.0. Suuremmat presence penalty -arvot voivat sekoittaa kieliä tai hieman heikentää laatua.
Suositellut generointibudjetit ovat 32,768 tokenia useimpiin tehtäviin ja 81,920 poikkeuksellisen monimutkaiseen matematiikkaan tai ohjelmointiin. Ne eivät ole itsenäisiä kovia tulosterajoja. Ilmoita vastausskeema tai erotin selkeästi ja tarkista koodi, laskelmat, lainaukset sekä visuaaliset yksityiskohdat lähteestä. Hyödyllinen tulos on konkreettinen tekstimuotoinen tuotos, jossa täsmällinen tiheä 27B-identiteetti, syötteet ja vastaustila säilyvät.
POST /v1/messagestextjson, sse| Kenttä | Tyyppi | Vaatimus | Arvot & rajat | Oletus |
|---|---|---|---|---|
Kenttämodel | Tyyppistring | VaatimusPakollinen | Arvot & rajat qwen/qwen3.5-27b | Oletus— |
Kenttämessages | Tyyppimessage[] | VaatimusPakollinen | Arvot & rajat | Oletus— |
Kenttämessages[].role | Tyyppistring | VaatimusPakollinen | Arvot & rajat user, assistant | Oletus— |
Kenttämessages[].content | Tyyppistring | VaatimusPakollinen | Arvot & rajat | Oletus— |
Kenttämax_tokens | Tyyppiinteger | VaatimusPakollinen | Arvot & rajat | Oletus— |
Kenttästream | Tyyppiboolean | VaatimusValinnainen | Arvot & rajat | Oletusfalse |
Teksti · UTF-8-teksti
messages[].content-merkkijono
| Parametri | Sopimus |
|---|---|
Parametricontent_type | Sopimusapplication/json |
Parametrirequired | Sopimusmodel, messages, max_tokens |
Parametrioptional_controls | Sopimusstream |
Parametrimaterial_types | Sopimustext |
Parametritext_file_material | SopimusLue varsinainen UTF-8-asiakirja ja sijoita sen teksti ilmoitettuun syöte- tai viestisisällön merkkijonoon. |
Elinkaari: synchronous_or_streamed
Hintatiedot eivät lisää pyyntövalintoja. Tuetut parametrit on lueteltu valitulle menetelmälle.
Kohdista kukin veloitus näytettyihin ehtoihin. Käytä yhtä hintaa kutakin vaihtoehtoisten asetusten ryhmää kohden.
| Asetukset | Hinnasto | Kontekstin tokenit, enemmän kuin | Kontekstin tokenit, enintään raja-arvo mukaan lukien | Veloitus |
|---|---|---|---|---|
| AsetuksetTokenien perushinnat | HinnastoPerushinta | Kontekstin tokenit, enemmän kuin— | Kontekstin tokenit, enintään raja-arvo mukaan lukienEi ylärajaa | Veloitus Syöte · Syötetokenit $0.00052 / 1K tokenia Tuloste · Tulostokenit $0.00412 / 1K tokenia Syöte · Välimuistin luku $0 / 1K tokenia Syöte · Välimuistiin kirjoitus $0 / 1K tokenia Syöte · Välimuistiin kirjoitus, 1 tunti — / 1K tokenia |
| AsetuksetPyynnön pituusluokka 1 | Hinnasto— | Kontekstin tokenit, enemmän kuin0 | Kontekstin tokenit, enintään raja-arvo mukaan lukienEi ylärajaa | Veloitus Syöte · Syötetokenit $0.00052 / 1K tokenia Tuloste · Tulostokenit $0.00412 / 1K tokenia Syöte · Välimuistin luku $0 / 1K tokenia Syöte · Välimuistiin kirjoitus $0 / 1K tokenia Syöte · Välimuistiin kirjoitus, 1 tunti — / 1K tokenia |
Ailoot varaa arvioidun summan ennen pyyntöä. Tuloksen jälkeen lopullinen veloitus toteutetaan mitatun käytön perusteella. Suoratoiston veloituksessa käytetään lopullista käyttötietuetta. Varauksen ja lopullisen veloituksen toiminta →
{\n "model": "qwen/qwen3.5-27b",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'qwen/qwen3.5-27b', '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': 'qwen/qwen3.5-27b', '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 tai SSE
Säilytä jokainen kokonainen palautettu vastaus, tiedosto ja sisällön osa.
Säilytä kaikki sisältölohkot, päättelyallekirjoitukset ja todelliset työkalukäytön ID:t. Kokoa kaikki SSE-lohkomuutokset; ensimmäinen tekstilohko ei ole koko tulos.
Säilytä pyyntöjen/vastausten ID:t ja otsakkeet. Yleistä tekstityön haku-URL:ää ei anneta.
| Kenttä | Tyyppi |
|---|---|
Kenttäid | Tyyppistring |
Kenttämodel | Tyyppistring |
Kenttäcontent[] | Tyyppitext|thinking|tool_use|other content block |
Kenttästop_reason | Tyyppistring|null |
Kenttäusage | Tyyppiobject |
| Vastaus | Ehto | Seuraava vaihe |
|---|---|---|
Vastaus400 · invalid_request_error | EhtoVirheelliset pakolliset kentät, aineiston esitysmuoto tai parametrin arvo | Seuraava vaiheKorjaa ilmoitetut kentät ennen uutta luontipyyntöä. |
Ailoot Ultra qwen/qwen3.5-27b
Käytä yllä näytettyjä menetelmäpolkuja.
Tekninen esimerkki englanniksi
Compare a multilingual specification\n\nCompare these two product notes and write the finding in English. [EN] "Store at 5-25 C. Keep the lid closed." [FR] "Conserver entre 5 et 20 C. Garder le couvercle fermé." Identify matching instructions, the temperature discrepancy and a clarification question for the author. Preserve both source ranges without deciding which is correct.A source-labelled English comparison with matching lid guidance, differing ranges and one unresolved question.Check that 20 C and 25 C remain distinct and neither language is assumed authoritative.