GLM-4-32B-0414 on Z.ai:n GLM-4-0414-sarjan kiinteä 32B-luokan tekstiversio. Sen perusta on esikoulutettu 15 biljoonalla tokenilla, joihin sisältyy synteettistä päättelyaineistoa. Jälkikoulutus yhdistää keskustelupreferenssien kohdistamisen, hylkäysnäytteistyksen ja vahvistusoppimisen ohjeiden noudattamisen, ohjelmistokoodin ja funktiokutsujen kehittämiseksi. Sen ilmoitettuun käyttöön kuuluvat ohjelmistotehtävät, tekstimuotoiset tuotokset, hakupohjaiset kysymykset ja raportit. Syöte ja tulos ovat tekstiä; generoitu koodi muuttuu suoritettavaksi tai renderöitäväksi tuotokseksi, kun sovellus tallentaa ja suorittaa sen.
Päättelyyn keskittyvä GLM-Z1-32B-0414 ja tutkimukseen suuntautunut Rumination-malli ovat erikseen nimettyjä versioita. Tämä merkintä noudattaa GLM-4-mallin omia laajempia koodi- ja työkaluesittelyjä eikä korvaa niitä toisen julkaisun ajattelusäännöillä.
Valmistaja näyttää, miten pyörivän kuusikulmion sisällä liikkuva pallo ohjelmoidaan. GLM-4-32B-0414-esimerkki käyttää HTML:ää ja kuvaa liikkeen, törmäykset ja fysikaaliset oletukset. Kyseessä on simulaation koodi eikä videon generointitila. Valmistele vastaava tehtävä antamalla kohtaus, liikesäännöt, törmäysten toiminta ja suunniteltu ajoympäristö. Pyydä sitten itsenäinen toteutus ja oletusten selitys. Sovellus suorittaa koodin tuloksen tarkastelemiseksi.
Esimerkkeihin kuuluu käyttöliittymä omien funktiokuvaajien piirtämiseen, funktioiden lisäämiseen ja poistamiseen sekä värien määrittämiseen. Toinen esimerkki rakentaa mobiilin koneoppimiskäyttöliittymän, jonka HTML-sivulle on järjestetty koulutustehtävät, tallennustilan hallinta ja henkilökohtaiset tilastot kaavioineen. Nämä ovat konkreettisia frontend-tehtäviä, joissa ohjaimet ja tilat on määritetty.
Hyödyllisen tuloksen saamiseksi kuvaile, mitä toimintoja kunkin ohjaimen on tuettava ja mitä tietoja näkymän tulee näyttää. Käyttöliittymäpyyntö voi pyytää sivukoodin sekä syötteen, näkyvän tilan ja tuloksen välisen suhteen. Seuraavalla vuorolla voi toimittaa havaitun renderöinnin ja pyytää kohdennettua muutosta samalla kun lueteltu toiminta säilyy.
Valmistaja esittelee myös SVG-kuvituksia, kuten maiseman ja kielimallin koulutusprosessin selityksen. SVG on rakenteista tekstiä, joten sovellus voi tallentaa sen muokattavana vektoriaineistona. Anna aihe, merkinnät, asettelu ja vaaditut visuaaliset suhteet. Pyydä SVG-merkintäkieli erillisenä tuotoksena sen sijaan, että yhdistäisit kuvituskoodin pitkään asiaan liittymättömään selitykseen.
Tutkimuskirjoittamista varten kortti toimittaa hakutulokset havaintoina ja pyytää mallia järjestämään ja tulkitsemaan niitä kopioimisen sijaan. Sen ohjeet erottavat olennaiset tulokset epäolennaisista, suosivat merkityksellisiä yksityiskohtia näytön salliessa, käyttävät luettavaa rakennetta ja vastaavat käyttäjän kielellä. Esimerkki tuottaa analyyttisen raportin lastenkirjallisuudesta ja käsittelee kerrontamenetelmiä, teemoja ja niiden vaikutuksia.
Käytännön tehtävä voi antaa nimettyjä otteita ja pyytää selkeiden kysymysten ympärille järjestettyä raporttia, jossa kukin johtopäätös kytketään sitä tukevaan aineistoon. Haku ja aineiston nouto tapahtuvat ympäröivässä sovelluksessa; palautetut tekstikohdat muodostavat mallin näytön. Tämä on hyödyllistä myös asiakirjojen vertailussa tai toimitettuun tutkimuskokoelmaan perustuvan selityksen valmistelussa.
GLM-4-32B-0414 tukee ulkoisia työkalukutsuja JSON-argumenteilla. Malli tunnistaa funktion ja sen argumentit, sovellus suorittaa sen ja tulos palautetaan havaintona. Valmistajan esittely toistaa silmukkaa, kunnes lopullinen vastaus on tuotettu. Kuvaile kunkin työkalun tarkoitus ja pakolliset kentät ja erota sen havainto käyttäjän ohjeesta. Tiedonhaku voi siten toimittaa aineistoa myöhempään vertailuun ilman että väitetään mallin hankkineen itsenäisesti ajantasaista tietoa.
Julkaistu kokoonpano asettaa max_position_embeddings-arvoksi 32 768 eikä sisällä rope_scaling-merkintää. Valmistajan esimerkit käyttävät pyyntökohtaisia generointipituuksia; kortti ei anna yleistä ehdotonta tuloksen enimmäisrajaa. Pidä olennainen koodi, haetut tekstikohdat ja keskustelu aktiivisen kontekstin sisällä ja määritä, tuleeko lopputuloksen olla HTML:ää, SVG:tä, koodikatkelma, JSON-argumentteja vai raportti. Nämä ovat kuvattuun tehtävään tuotettuja tekstiesityksiä; suorittaminen, tiedostojen luominen ja ulkoisen tiedon käyttö pysyvät sovelluksen toimintoina.
", "aboutText": "### Johdanto\n\nGLM-4-32B-0414 on Z.ai:n GLM-4-0414-sarjan kiinteä 32B-luokan tekstiversio. Sen perusta on esikoulutettu 15 biljoonalla tokenilla, joihin sisältyy synteettistä päättelyaineistoa. Jälkikoulutus yhdistää keskustelupreferenssien kohdistamisen, hylkäysnäytteistyksen ja vahvistusoppimisen ohjeiden noudattamisen, ohjelmistokoodin ja funktiokutsujen kehittämiseksi. Sen ilmoitettuun käyttöön kuuluvat ohjelmistotehtävät, tekstimuotoiset tuotokset, hakupohjaiset kysymykset ja raportit. Syöte ja tulos ovat tekstiä; generoitu koodi muuttuu suoritettavaksi tai renderöitäväksi tuotokseksi, kun sovellus tallentaa ja suorittaa sen.\n\nPäättelyyn keskittyvä GLM-Z1-32B-0414 ja tutkimukseen suuntautunut Rumination-malli ovat erikseen nimettyjä versioita. Tämä merkintä noudattaa GLM-4-mallin omia laajempia koodi- ja työkaluesittelyjä eikä korvaa niitä toisen julkaisun ajattelusäännöillä.\n\n### Esittely: animaation generointi\n\nValmistaja näyttää, miten pyörivän kuusikulmion sisällä liikkuva pallo ohjelmoidaan. GLM-4-32B-0414-esimerkki käyttää HTML:ää ja kuvaa liikkeen, törmäykset ja fysikaaliset oletukset. Kyseessä on simulaation koodi eikä videon generointitila. Valmistele vastaava tehtävä antamalla kohtaus, liikesäännöt, törmäysten toiminta ja suunniteltu ajoympäristö. Pyydä sitten itsenäinen toteutus ja oletusten selitys. Sovellus suorittaa koodin tuloksen tarkastelemiseksi.\n\n### Esittely: verkkosuunnittelu\n\nEsimerkkeihin kuuluu käyttöliittymä omien funktiokuvaajien piirtämiseen, funktioiden lisäämiseen ja poistamiseen sekä värien määrittämiseen. Toinen esimerkki rakentaa mobiilin koneoppimiskäyttöliittymän, jonka HTML-sivulle on järjestetty koulutustehtävät, tallennustilan hallinta ja henkilökohtaiset tilastot kaavioineen. Nämä ovat konkreettisia frontend-tehtäviä, joissa ohjaimet ja tilat on määritetty.\n\nHyödyllisen tuloksen saamiseksi kuvaile, mitä toimintoja kunkin ohjaimen on tuettava ja mitä tietoja näkymän tulee näyttää. Käyttöliittymäpyyntö voi pyytää sivukoodin sekä syötteen, näkyvän tilan ja tuloksen välisen suhteen. Seuraavalla vuorolla voi toimittaa havaitun renderöinnin ja pyytää kohdennettua muutosta samalla kun lueteltu toiminta säilyy.\n\n### Esittely: SVG-generointi\n\nValmistaja esittelee myös SVG-kuvituksia, kuten maiseman ja kielimallin koulutusprosessin selityksen. SVG on rakenteista tekstiä, joten sovellus voi tallentaa sen muokattavana vektoriaineistona. Anna aihe, merkinnät, asettelu ja vaaditut visuaaliset suhteet. Pyydä SVG-merkintäkieli erillisenä tuotoksena sen sijaan, että yhdistäisit kuvituskoodin pitkään asiaan liittymättömään selitykseen.\n\n### Hakupohjainen kirjoittaminen\n\nTutkimuskirjoittamista varten kortti toimittaa hakutulokset havaintoina ja pyytää mallia järjestämään ja tulkitsemaan niitä kopioimisen sijaan. Sen ohjeet erottavat olennaiset tulokset epäolennaisista, suosivat merkityksellisiä yksityiskohtia näytön salliessa, käyttävät luettavaa rakennetta ja vastaavat käyttäjän kielellä. Esimerkki tuottaa analyyttisen raportin lastenkirjallisuudesta ja käsittelee kerrontamenetelmiä, teemoja ja niiden vaikutuksia.\n\nKäytännön tehtävä voi antaa nimettyjä otteita ja pyytää selkeiden kysymysten ympärille järjestettyä raporttia, jossa kukin johtopäätös kytketään sitä tukevaan aineistoon. Haku ja aineiston nouto tapahtuvat ympäröivässä sovelluksessa; palautetut tekstikohdat muodostavat mallin näytön. Tämä on hyödyllistä myös asiakirjojen vertailussa tai toimitettuun tutkimuskokoelmaan perustuvan selityksen valmistelussa.\n\n### Funktiokutsut\n\nGLM-4-32B-0414 tukee ulkoisia työkalukutsuja JSON-argumenteilla. Malli tunnistaa funktion ja sen argumentit, sovellus suorittaa sen ja tulos palautetaan havaintona. Valmistajan esittely toistaa silmukkaa, kunnes lopullinen vastaus on tuotettu. Kuvaile kunkin työkalun tarkoitus ja pakolliset kentät ja erota sen havainto käyttäjän ohjeesta. Tiedonhaku voi siten toimittaa aineistoa myöhempään vertailuun ilman että väitetään mallin hankkineen itsenäisesti ajantasaista tietoa.\n\n### Kontekstin ja tuloksen suunnittelu\n\nJulkaistu kokoonpano asettaa max_position_embeddings-arvoksi 32 768 eikä sisällä rope_scaling-merkintää. Valmistajan esimerkit käyttävät pyyntökohtaisia generointipituuksia; kortti ei anna yleistä ehdotonta tuloksen enimmäisrajaa. Pidä olennainen koodi, haetut tekstikohdat ja keskustelu aktiivisen kontekstin sisällä ja määritä, tuleeko lopputuloksen olla HTML:ää, SVG:tä, koodikatkelma, JSON-argumentteja vai raportti. Nämä ovat kuvattuun tehtävään tuotettuja tekstiesityksiä; suorittaminen, tiedostojen luominen ja ulkoisen tiedon käyttö pysyvät sovelluksen toimintoina.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Tekninen esimerkki englanniksi
Generate an editable process diagram\n\nCreate self-contained SVG markup for a left-to-right process: Receive -> Validate -> Store. Use three labelled rectangles and two arrows; all labels must remain readable in a 720 by 180 viewBox. Use no scripts, external fonts or external images. Return SVG code and a brief explanation of how the arrows encode the required order.A standalone editable SVG code block with three named nodes and two directional arrows, followed by a short order explanation.Render the SVG locally and check the exact labels, arrow direction and absence of clipped text or external dependencies.THUDM/GLM-4-32B-0414GLM-4-32B-0414 on Z.ai:n kiinteä tekstiversio ohjelmistokoodiin, interaktiivisiin HTML/SVG-tuotoksiin, hakupohjaisiin raportteihin ja JSON-funktiokutsuihin. Sen mallikortti näyttää konkreettisia kehitystyönkulkuja ja sovelluksen ohjaaman työkalusilmukan.
Tämä kuvaus kattaa mallin ominaisuudet. Ailootissa saatavilla olevat syötteet, tulosteet ja asetukset luetellaan alla valitulle menetelmälle.
GLM-4-32B-0414 on Z.ai:n GLM-4-0414-sarjan kiinteä 32B-luokan tekstiversio. Sen perusta on esikoulutettu 15 biljoonalla tokenilla, joihin sisältyy synteettistä päättelyaineistoa. Jälkikoulutus yhdistää keskustelupreferenssien kohdistamisen, hylkäysnäytteistyksen ja vahvistusoppimisen ohjeiden noudattamisen, ohjelmistokoodin ja funktiokutsujen kehittämiseksi. Sen ilmoitettuun käyttöön kuuluvat ohjelmistotehtävät, tekstimuotoiset tuotokset, hakupohjaiset kysymykset ja raportit. Syöte ja tulos ovat tekstiä; generoitu koodi muuttuu suoritettavaksi tai renderöitäväksi tuotokseksi, kun sovellus tallentaa ja suorittaa sen.
Päättelyyn keskittyvä GLM-Z1-32B-0414 ja tutkimukseen suuntautunut Rumination-malli ovat erikseen nimettyjä versioita. Tämä merkintä noudattaa GLM-4-mallin omia laajempia koodi- ja työkaluesittelyjä eikä korvaa niitä toisen julkaisun ajattelusäännöillä.
Valmistaja näyttää, miten pyörivän kuusikulmion sisällä liikkuva pallo ohjelmoidaan. GLM-4-32B-0414-esimerkki käyttää HTML:ää ja kuvaa liikkeen, törmäykset ja fysikaaliset oletukset. Kyseessä on simulaation koodi eikä videon generointitila. Valmistele vastaava tehtävä antamalla kohtaus, liikesäännöt, törmäysten toiminta ja suunniteltu ajoympäristö. Pyydä sitten itsenäinen toteutus ja oletusten selitys. Sovellus suorittaa koodin tuloksen tarkastelemiseksi.
Esimerkkeihin kuuluu käyttöliittymä omien funktiokuvaajien piirtämiseen, funktioiden lisäämiseen ja poistamiseen sekä värien määrittämiseen. Toinen esimerkki rakentaa mobiilin koneoppimiskäyttöliittymän, jonka HTML-sivulle on järjestetty koulutustehtävät, tallennustilan hallinta ja henkilökohtaiset tilastot kaavioineen. Nämä ovat konkreettisia frontend-tehtäviä, joissa ohjaimet ja tilat on määritetty.
Hyödyllisen tuloksen saamiseksi kuvaile, mitä toimintoja kunkin ohjaimen on tuettava ja mitä tietoja näkymän tulee näyttää. Käyttöliittymäpyyntö voi pyytää sivukoodin sekä syötteen, näkyvän tilan ja tuloksen välisen suhteen. Seuraavalla vuorolla voi toimittaa havaitun renderöinnin ja pyytää kohdennettua muutosta samalla kun lueteltu toiminta säilyy.
Valmistaja esittelee myös SVG-kuvituksia, kuten maiseman ja kielimallin koulutusprosessin selityksen. SVG on rakenteista tekstiä, joten sovellus voi tallentaa sen muokattavana vektoriaineistona. Anna aihe, merkinnät, asettelu ja vaaditut visuaaliset suhteet. Pyydä SVG-merkintäkieli erillisenä tuotoksena sen sijaan, että yhdistäisit kuvituskoodin pitkään asiaan liittymättömään selitykseen.
Tutkimuskirjoittamista varten kortti toimittaa hakutulokset havaintoina ja pyytää mallia järjestämään ja tulkitsemaan niitä kopioimisen sijaan. Sen ohjeet erottavat olennaiset tulokset epäolennaisista, suosivat merkityksellisiä yksityiskohtia näytön salliessa, käyttävät luettavaa rakennetta ja vastaavat käyttäjän kielellä. Esimerkki tuottaa analyyttisen raportin lastenkirjallisuudesta ja käsittelee kerrontamenetelmiä, teemoja ja niiden vaikutuksia.
Käytännön tehtävä voi antaa nimettyjä otteita ja pyytää selkeiden kysymysten ympärille järjestettyä raporttia, jossa kukin johtopäätös kytketään sitä tukevaan aineistoon. Haku ja aineiston nouto tapahtuvat ympäröivässä sovelluksessa; palautetut tekstikohdat muodostavat mallin näytön. Tämä on hyödyllistä myös asiakirjojen vertailussa tai toimitettuun tutkimuskokoelmaan perustuvan selityksen valmistelussa.
GLM-4-32B-0414 tukee ulkoisia työkalukutsuja JSON-argumenteilla. Malli tunnistaa funktion ja sen argumentit, sovellus suorittaa sen ja tulos palautetaan havaintona. Valmistajan esittely toistaa silmukkaa, kunnes lopullinen vastaus on tuotettu. Kuvaile kunkin työkalun tarkoitus ja pakolliset kentät ja erota sen havainto käyttäjän ohjeesta. Tiedonhaku voi siten toimittaa aineistoa myöhempään vertailuun ilman että väitetään mallin hankkineen itsenäisesti ajantasaista tietoa.
Julkaistu kokoonpano asettaa max_position_embeddings-arvoksi 32 768 eikä sisällä rope_scaling-merkintää. Valmistajan esimerkit käyttävät pyyntökohtaisia generointipituuksia; kortti ei anna yleistä ehdotonta tuloksen enimmäisrajaa. Pidä olennainen koodi, haetut tekstikohdat ja keskustelu aktiivisen kontekstin sisällä ja määritä, tuleeko lopputuloksen olla HTML:ää, SVG:tä, koodikatkelma, JSON-argumentteja vai raportti. Nämä ovat kuvattuun tehtävään tuotettuja tekstiesityksiä; suorittaminen, tiedostojen luominen ja ulkoisen tiedon käyttö pysyvät sovelluksen toimintoina.
POST /v1/chat/completionstexttext| Kenttä | Tyyppi | Vaatimus | Arvot & rajat | Oletus |
|---|---|---|---|---|
Kenttämodel | Tyyppistring | VaatimusPakollinen | Arvot & rajat THUDM/GLM-4-32B-0414 | 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.
| Asetukset | Hinnasto | Veloitus |
|---|---|---|
| AsetuksetTokenien perushinnat | HinnastoPerushinta | Veloitus Syöte · Syötetokenit $0.00014 / 1K tokenia Tuloste · Tulostokenit $0.00014 / 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": "THUDM/GLM-4-32B-0414", "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='THUDM/GLM-4-32B-0414',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='THUDM/GLM-4-32B-0414',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 THUDM/GLM-4-32B-0414
Käytä yllä näytettyjä menetelmäpolkuja.
THUDM/GLM-4-32B-0414GLM-4-32B-0414 on Z.ai:n kiinteä tekstiversio ohjelmistokoodiin, interaktiivisiin HTML/SVG-tuotoksiin, hakupohjaisiin raportteihin ja JSON-funktiokutsuihin. Sen mallikortti näyttää konkreettisia kehitystyönkulkuja ja sovelluksen ohjaaman työkalusilmukan.
Tämä kuvaus kattaa mallin ominaisuudet. Ailootissa saatavilla olevat syötteet, tulosteet ja asetukset luetellaan alla valitulle menetelmälle.
GLM-4-32B-0414 on Z.ai:n GLM-4-0414-sarjan kiinteä 32B-luokan tekstiversio. Sen perusta on esikoulutettu 15 biljoonalla tokenilla, joihin sisältyy synteettistä päättelyaineistoa. Jälkikoulutus yhdistää keskustelupreferenssien kohdistamisen, hylkäysnäytteistyksen ja vahvistusoppimisen ohjeiden noudattamisen, ohjelmistokoodin ja funktiokutsujen kehittämiseksi. Sen ilmoitettuun käyttöön kuuluvat ohjelmistotehtävät, tekstimuotoiset tuotokset, hakupohjaiset kysymykset ja raportit. Syöte ja tulos ovat tekstiä; generoitu koodi muuttuu suoritettavaksi tai renderöitäväksi tuotokseksi, kun sovellus tallentaa ja suorittaa sen.
Päättelyyn keskittyvä GLM-Z1-32B-0414 ja tutkimukseen suuntautunut Rumination-malli ovat erikseen nimettyjä versioita. Tämä merkintä noudattaa GLM-4-mallin omia laajempia koodi- ja työkaluesittelyjä eikä korvaa niitä toisen julkaisun ajattelusäännöillä.
Valmistaja näyttää, miten pyörivän kuusikulmion sisällä liikkuva pallo ohjelmoidaan. GLM-4-32B-0414-esimerkki käyttää HTML:ää ja kuvaa liikkeen, törmäykset ja fysikaaliset oletukset. Kyseessä on simulaation koodi eikä videon generointitila. Valmistele vastaava tehtävä antamalla kohtaus, liikesäännöt, törmäysten toiminta ja suunniteltu ajoympäristö. Pyydä sitten itsenäinen toteutus ja oletusten selitys. Sovellus suorittaa koodin tuloksen tarkastelemiseksi.
Esimerkkeihin kuuluu käyttöliittymä omien funktiokuvaajien piirtämiseen, funktioiden lisäämiseen ja poistamiseen sekä värien määrittämiseen. Toinen esimerkki rakentaa mobiilin koneoppimiskäyttöliittymän, jonka HTML-sivulle on järjestetty koulutustehtävät, tallennustilan hallinta ja henkilökohtaiset tilastot kaavioineen. Nämä ovat konkreettisia frontend-tehtäviä, joissa ohjaimet ja tilat on määritetty.
Hyödyllisen tuloksen saamiseksi kuvaile, mitä toimintoja kunkin ohjaimen on tuettava ja mitä tietoja näkymän tulee näyttää. Käyttöliittymäpyyntö voi pyytää sivukoodin sekä syötteen, näkyvän tilan ja tuloksen välisen suhteen. Seuraavalla vuorolla voi toimittaa havaitun renderöinnin ja pyytää kohdennettua muutosta samalla kun lueteltu toiminta säilyy.
Valmistaja esittelee myös SVG-kuvituksia, kuten maiseman ja kielimallin koulutusprosessin selityksen. SVG on rakenteista tekstiä, joten sovellus voi tallentaa sen muokattavana vektoriaineistona. Anna aihe, merkinnät, asettelu ja vaaditut visuaaliset suhteet. Pyydä SVG-merkintäkieli erillisenä tuotoksena sen sijaan, että yhdistäisit kuvituskoodin pitkään asiaan liittymättömään selitykseen.
Tutkimuskirjoittamista varten kortti toimittaa hakutulokset havaintoina ja pyytää mallia järjestämään ja tulkitsemaan niitä kopioimisen sijaan. Sen ohjeet erottavat olennaiset tulokset epäolennaisista, suosivat merkityksellisiä yksityiskohtia näytön salliessa, käyttävät luettavaa rakennetta ja vastaavat käyttäjän kielellä. Esimerkki tuottaa analyyttisen raportin lastenkirjallisuudesta ja käsittelee kerrontamenetelmiä, teemoja ja niiden vaikutuksia.
Käytännön tehtävä voi antaa nimettyjä otteita ja pyytää selkeiden kysymysten ympärille järjestettyä raporttia, jossa kukin johtopäätös kytketään sitä tukevaan aineistoon. Haku ja aineiston nouto tapahtuvat ympäröivässä sovelluksessa; palautetut tekstikohdat muodostavat mallin näytön. Tämä on hyödyllistä myös asiakirjojen vertailussa tai toimitettuun tutkimuskokoelmaan perustuvan selityksen valmistelussa.
GLM-4-32B-0414 tukee ulkoisia työkalukutsuja JSON-argumenteilla. Malli tunnistaa funktion ja sen argumentit, sovellus suorittaa sen ja tulos palautetaan havaintona. Valmistajan esittely toistaa silmukkaa, kunnes lopullinen vastaus on tuotettu. Kuvaile kunkin työkalun tarkoitus ja pakolliset kentät ja erota sen havainto käyttäjän ohjeesta. Tiedonhaku voi siten toimittaa aineistoa myöhempään vertailuun ilman että väitetään mallin hankkineen itsenäisesti ajantasaista tietoa.
Julkaistu kokoonpano asettaa max_position_embeddings-arvoksi 32 768 eikä sisällä rope_scaling-merkintää. Valmistajan esimerkit käyttävät pyyntökohtaisia generointipituuksia; kortti ei anna yleistä ehdotonta tuloksen enimmäisrajaa. Pidä olennainen koodi, haetut tekstikohdat ja keskustelu aktiivisen kontekstin sisällä ja määritä, tuleeko lopputuloksen olla HTML:ää, SVG:tä, koodikatkelma, JSON-argumentteja vai raportti. Nämä ovat kuvattuun tehtävään tuotettuja tekstiesityksiä; suorittaminen, tiedostojen luominen ja ulkoisen tiedon käyttö pysyvät sovelluksen toimintoina.
POST /v1/messagestextjson, sse| Kenttä | Tyyppi | Vaatimus | Arvot & rajat | Oletus |
|---|---|---|---|---|
Kenttämodel | Tyyppistring | VaatimusPakollinen | Arvot & rajat THUDM/GLM-4-32B-0414 | 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.
| Asetukset | Hinnasto | Veloitus |
|---|---|---|
| AsetuksetTokenien perushinnat | HinnastoPerushinta | Veloitus Syöte · Syötetokenit $0.00014 / 1K tokenia Tuloste · Tulostokenit $0.00014 / 1K tokenia Syöte · Välimuistin luku $0 / 1K tokenia Syöte · Välimuistiin kirjoitus $0 / 1K tokenia Syöte · Välimuistiin kirjoitus, 1 tunti — / 1K tokenia |
Ailoot varaa arvioidun summan ennen pyyntöä. Tuloksen jälkeen lopullinen veloitus toteutetaan mitatun käytön perusteella. Suoratoiston veloituksessa käytetään lopullista käyttötietuetta. Varauksen ja lopullisen veloituksen toiminta →
{\n "model": "THUDM/GLM-4-32B-0414",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'THUDM/GLM-4-32B-0414', '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': 'THUDM/GLM-4-32B-0414', '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 THUDM/GLM-4-32B-0414
Käytä yllä näytettyjä menetelmäpolkuja.
Tekninen esimerkki englanniksi
Generate an editable process diagram\n\nCreate self-contained SVG markup for a left-to-right process: Receive -> Validate -> Store. Use three labelled rectangles and two arrows; all labels must remain readable in a 720 by 180 viewBox. Use no scripts, external fonts or external images. Return SVG code and a brief explanation of how the arrows encode the required order.A standalone editable SVG code block with three named nodes and two directional arrows, followed by a short order explanation.Render the SVG locally and check the exact labels, arrow direction and absence of clipped text or external dependencies.