Qwen2.5-Math-72B-Instruct est l’édition 72B ajustée aux instructions de la famille mathématique Qwen2.5-Math. Son concepteur cible expressément les problèmes mathématiques en anglais et en chinois et décrit deux approches : le raisonnement par chaîne de pensée et le raisonnement intégré aux outils. Le modèle reçoit une condition mathématique écrite et renvoie du texte contenant une dérivation, une explication ou une solution. Il se spécialise en mathématiques plutôt qu’en écriture créative générale ou en traitement documentaire.
Capacités mathématiques et approches de raisonnement
Dans l’approche de raisonnement textuel, la tâche demande les définitions pertinentes, les transformations justifiées et une réponse finale clairement séparée. La fiche décrit aussi le raisonnement intégré aux outils, qui associe le raisonnement en langue naturelle à des programmes. Le concepteur cite la recherche des racines d’une équation du second degré et le calcul des valeurs propres d’une matrice comme exemples où le calcul précis et la manipulation symbolique ou algorithmique comptent.
Le raisonnement intégré aux outils ne consiste pas simplement à afficher du code dans une réponse. La démonstration mathématique du concepteur fournit un environnement capable d’exécuter des programmes, dont le résultat de calcul participe ensuite à la solution. Une requête autonome de génération textuelle produit du texte ; une application utilisant un flux de calcul doit fournir l’étape d’exécution réelle. Cette distinction sépare le raisonnement mathématique, les propositions de programme et les résultats numériques renvoyés.
Éditions Base, Instruct et modèle de récompense
La famille comprend des modèles de base, des modèles ajustés aux instructions et un modèle de récompense mathématique distincts. L’édition 72B-Instruct vise les instructions de type conversationnel. L’édition de base Qwen2.5-Math-72B est présentée comme un socle de complétion et d’inférence avec quelques exemples, et comme un point de départ pour un ajustement ultérieur. Le modèle de récompense nommé séparément a son propre rôle et ne doit pas être considéré comme le générateur de réponses ordinaire de ce modèle.
L’annonce de version décrit un processus d’entraînement spécialisé en mathématiques. Les modèles de base utilisent du contenu mathématique synthétisé supplémentaire, davantage de données mathématiques chinoises et une initialisation depuis le socle Qwen2.5. L’étape Instruct utilise l’ajustement supervisé et l’apprentissage par renforcement, avec un modèle de récompense propre aux mathématiques qui guide l’échantillonnage par rejet et l’optimisation ultérieure. Le concepteur ajoute des données de raisonnement intégré aux outils et des instructions anglaises et chinoises. Cela explique l’orientation mathématique de l’édition ; cela n’implique pas qu’un vérificateur distinct soit automatiquement sollicité pour chaque requête.
Préparer la question
Gardez l’énoncé mathématique complet. Définissez les variables, les restrictions de domaine et la quantité ou la proposition à établir. Utilisez une notation cohérente entre la condition initiale et la réponse demandée. Une instruction utile peut demander la méthode, les transformations importantes et le résultat final, avec une vérification distincte par rapport aux conditions originales.
Le démarrage rapide du concepteur distingue les deux approches au moyen des instructions. Une requête de raisonnement textuel demande une solution étape par étape et une réponse finale encadrée. Une requête intégrée aux outils demande d’associer raisonnement en langue naturelle et programmes, tout en conservant la même convention de réponse finale. Ce sont des flux mathématiques documentés, pas une promesse distincte sur les outils exposés par chaque interface de service.
À titre illustratif, l’équation simple de la fiche est 4x + 5 = 6x + 7. Une sortie utile distingue le regroupement des termes variables, l’isolement de la variable et l’expression finale ; le résultat mathématique de cette condition illustrative est x = -1. La substitution donne 4(-1) + 5 = 1 et 6(-1) + 7 = 1 ; les deux membres concordent donc. Une requête plus complexe peut fournir une matrice, demander une dérivation symbolique des valeurs propres et identifier le calcul numérique à déléguer à l’environnement de calcul.
Contexte et configuration
La version publiée décrit un préentraînement mathématique avec un contexte 4K. La configuration diffusée fixe les positions maximales à 4 096 ; le prompt et la solution détaillée exigent donc un plan de longueur compact. N’attribuez pas à cette édition mathématique le contexte bien plus grand annoncé pour la gamme générale Qwen2.5. Gardez ensemble les conditions pertinentes et le travail mathématique, et omettez le contenu sans rapport qui consommerait cet espace.
La génération du démarrage rapide de la fiche utilise un réglage d’exemple de 512 jetons. Cette valeur n’est pas présentée comme une capacité maximale de sortie. Vous pouvez préciser la longueur souhaitée pour la tâche, mais une limite de sortie distincte doit venir de la configuration réellement applicable plutôt que d’un exemple ou d’une autre édition Qwen.
Limites de fond et résultats utiles
Le concepteur recommande cette série pour les tâches mathématiques en anglais et en chinois et déconseille les tâches générales hors de cette spécialisation. Les modèles fournis sous forme de poids sont des modèles de génération textuelle ; une question mathématique dans une image exige la conversion de ses symboles et conditions en texte par une étape visuelle ou OCR distincte. Une démonstration multimodale associant des modèles visuels et mathématiques ne fait pas de l’édition mathématique elle-même un modèle acceptant les images.
Pour un flux de tutorat, fournissez la dérivation tentée par l’apprenant et marquez la transition à expliquer. Demandez une correction dans la notation originale et une réponse finale au niveau de détail souhaité. Pour un calcul technique, précisez avant de choisir le raisonnement textuel ou le flux de calcul si la sortie doit être exacte ou approximative, ainsi que les unités et l’arrondi. Ces préparations relient la spécialisation mathématique du modèle à une solution concrète et inspectable.
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Le concepteur cite la recherche des racines d’une équation du second degré et le calcul des valeurs propres d’une matrice comme exemples où le calcul précis et la manipulation symbolique ou algorithmique comptent.\n\nLe raisonnement intégré aux outils ne consiste pas simplement à afficher du code dans une réponse. La démonstration mathématique du concepteur fournit un environnement capable d’exécuter des programmes, dont le résultat de calcul participe ensuite à la solution. Une requête autonome de génération textuelle produit du texte ; une application utilisant un flux de calcul doit fournir l’étape d’exécution réelle. Cette distinction sépare le raisonnement mathématique, les propositions de programme et les résultats numériques renvoyés.\n\nÉditions Base, Instruct et modèle de récompense\n\nLa famille comprend des modèles de base, des modèles ajustés aux instructions et un modèle de récompense mathématique distincts. L’édition 72B-Instruct vise les instructions de type conversationnel. L’édition de base Qwen2.5-Math-72B est présentée comme un socle de complétion et d’inférence avec quelques exemples, et comme un point de départ pour un ajustement ultérieur. Le modèle de récompense nommé séparément a son propre rôle et ne doit pas être considéré comme le générateur de réponses ordinaire de ce modèle.\n\nL’annonce de version décrit un processus d’entraînement spécialisé en mathématiques. Les modèles de base utilisent du contenu mathématique synthétisé supplémentaire, davantage de données mathématiques chinoises et une initialisation depuis le socle Qwen2.5. L’étape Instruct utilise l’ajustement supervisé et l’apprentissage par renforcement, avec un modèle de récompense propre aux mathématiques qui guide l’échantillonnage par rejet et l’optimisation ultérieure. Le concepteur ajoute des données de raisonnement intégré aux outils et des instructions anglaises et chinoises. Cela explique l’orientation mathématique de l’édition ; cela n’implique pas qu’un vérificateur distinct soit automatiquement sollicité pour chaque requête.\n\nPréparer la question\n\nGardez l’énoncé mathématique complet. Définissez les variables, les restrictions de domaine et la quantité ou la proposition à établir. Utilisez une notation cohérente entre la condition initiale et la réponse demandée. Une instruction utile peut demander la méthode, les transformations importantes et le résultat final, avec une vérification distincte par rapport aux conditions originales.\n\nLe démarrage rapide du concepteur distingue les deux approches au moyen des instructions. Une requête de raisonnement textuel demande une solution étape par étape et une réponse finale encadrée. Une requête intégrée aux outils demande d’associer raisonnement en langue naturelle et programmes, tout en conservant la même convention de réponse finale. Ce sont des flux mathématiques documentés, pas une promesse distincte sur les outils exposés par chaque interface de service.\n\nÀ titre illustratif, l’équation simple de la fiche est 4x + 5 = 6x + 7. Une sortie utile distingue le regroupement des termes variables, l’isolement de la variable et l’expression finale ; le résultat mathématique de cette condition illustrative est x = -1. La substitution donne 4(-1) + 5 = 1 et 6(-1) + 7 = 1 ; les deux membres concordent donc. Une requête plus complexe peut fournir une matrice, demander une dérivation symbolique des valeurs propres et identifier le calcul numérique à déléguer à l’environnement de calcul.\n\nContexte et configuration\n\nLa version publiée décrit un préentraînement mathématique avec un contexte 4K. La configuration diffusée fixe les positions maximales à 4 096 ; le prompt et la solution détaillée exigent donc un plan de longueur compact. N’attribuez pas à cette édition mathématique le contexte bien plus grand annoncé pour la gamme générale Qwen2.5. Gardez ensemble les conditions pertinentes et le travail mathématique, et omettez le contenu sans rapport qui consommerait cet espace.\n\nLa génération du démarrage rapide de la fiche utilise un réglage d’exemple de 512 jetons. Cette valeur n’est pas présentée comme une capacité maximale de sortie. Vous pouvez préciser la longueur souhaitée pour la tâche, mais une limite de sortie distincte doit venir de la configuration réellement applicable plutôt que d’un exemple ou d’une autre édition Qwen.\n\nLimites de fond et résultats utiles\n\nLe concepteur recommande cette série pour les tâches mathématiques en anglais et en chinois et déconseille les tâches générales hors de cette spécialisation. Les modèles fournis sous forme de poids sont des modèles de génération textuelle ; une question mathématique dans une image exige la conversion de ses symboles et conditions en texte par une étape visuelle ou OCR distincte. Une démonstration multimodale associant des modèles visuels et mathématiques ne fait pas de l’édition mathématique elle-même un modèle acceptant les images.\n\nPour un flux de tutorat, fournissez la dérivation tentée par l’apprenant et marquez la transition à expliquer. Demandez une correction dans la notation originale et une réponse finale au niveau de détail souhaité. Pour un calcul technique, précisez avant de choisir le raisonnement textuel ou le flux de calcul si la sortie doit être exacte ou approximative, ainsi que les unités et l’arrondi. Ces préparations relient la spécialisation mathématique du modèle à une solution concrète et inspectable.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Exemple technique en anglais
Solve a quadratic with a domain check\n\nSolve x squared minus 5x plus 6 = 0 over the real numbers, then apply the additional condition x greater than 2. Show the factorisation, list the equation's roots, and clearly separate the root that remains after the condition. Check the accepted value by substitution and put the final admissible set in boxed mathematical notation.A compact factorisation-based derivation, substitution check and boxed admissible solution set.Both equation roots are considered before the strict inequality excludes the boundary value 2.qwen2.5-math-72b-instructQwen2.5-Math-72B-Instruct est un modèle mathématique ajusté aux instructions pour des problèmes en anglais et en chinois. Il prend en charge le raisonnement textuel détaillé et les flux mathématiques intégrant des outils, avec une configuration de version 4K distincte des spécifications de contexte long du Qwen2.5 général.
Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.
Qwen2.5-Math-72B-Instruct est l’édition 72B ajustée aux instructions de la famille mathématique Qwen2.5-Math. Son concepteur cible expressément les problèmes mathématiques en anglais et en chinois et décrit deux approches : le raisonnement par chaîne de pensée et le raisonnement intégré aux outils. Le modèle reçoit une condition mathématique écrite et renvoie du texte contenant une dérivation, une explication ou une solution. Il se spécialise en mathématiques plutôt qu’en écriture créative générale ou en traitement documentaire.
Capacités mathématiques et approches de raisonnement
Dans l’approche de raisonnement textuel, la tâche demande les définitions pertinentes, les transformations justifiées et une réponse finale clairement séparée. La fiche décrit aussi le raisonnement intégré aux outils, qui associe le raisonnement en langue naturelle à des programmes. Le concepteur cite la recherche des racines d’une équation du second degré et le calcul des valeurs propres d’une matrice comme exemples où le calcul précis et la manipulation symbolique ou algorithmique comptent.
Le raisonnement intégré aux outils ne consiste pas simplement à afficher du code dans une réponse. La démonstration mathématique du concepteur fournit un environnement capable d’exécuter des programmes, dont le résultat de calcul participe ensuite à la solution. Une requête autonome de génération textuelle produit du texte ; une application utilisant un flux de calcul doit fournir l’étape d’exécution réelle. Cette distinction sépare le raisonnement mathématique, les propositions de programme et les résultats numériques renvoyés.
Éditions Base, Instruct et modèle de récompense
La famille comprend des modèles de base, des modèles ajustés aux instructions et un modèle de récompense mathématique distincts. L’édition 72B-Instruct vise les instructions de type conversationnel. L’édition de base Qwen2.5-Math-72B est présentée comme un socle de complétion et d’inférence avec quelques exemples, et comme un point de départ pour un ajustement ultérieur. Le modèle de récompense nommé séparément a son propre rôle et ne doit pas être considéré comme le générateur de réponses ordinaire de ce modèle.
L’annonce de version décrit un processus d’entraînement spécialisé en mathématiques. Les modèles de base utilisent du contenu mathématique synthétisé supplémentaire, davantage de données mathématiques chinoises et une initialisation depuis le socle Qwen2.5. L’étape Instruct utilise l’ajustement supervisé et l’apprentissage par renforcement, avec un modèle de récompense propre aux mathématiques qui guide l’échantillonnage par rejet et l’optimisation ultérieure. Le concepteur ajoute des données de raisonnement intégré aux outils et des instructions anglaises et chinoises. Cela explique l’orientation mathématique de l’édition ; cela n’implique pas qu’un vérificateur distinct soit automatiquement sollicité pour chaque requête.
Préparer la question
Gardez l’énoncé mathématique complet. Définissez les variables, les restrictions de domaine et la quantité ou la proposition à établir. Utilisez une notation cohérente entre la condition initiale et la réponse demandée. Une instruction utile peut demander la méthode, les transformations importantes et le résultat final, avec une vérification distincte par rapport aux conditions originales.
Le démarrage rapide du concepteur distingue les deux approches au moyen des instructions. Une requête de raisonnement textuel demande une solution étape par étape et une réponse finale encadrée. Une requête intégrée aux outils demande d’associer raisonnement en langue naturelle et programmes, tout en conservant la même convention de réponse finale. Ce sont des flux mathématiques documentés, pas une promesse distincte sur les outils exposés par chaque interface de service.
À titre illustratif, l’équation simple de la fiche est 4x + 5 = 6x + 7. Une sortie utile distingue le regroupement des termes variables, l’isolement de la variable et l’expression finale ; le résultat mathématique de cette condition illustrative est x = -1. La substitution donne 4(-1) + 5 = 1 et 6(-1) + 7 = 1 ; les deux membres concordent donc. Une requête plus complexe peut fournir une matrice, demander une dérivation symbolique des valeurs propres et identifier le calcul numérique à déléguer à l’environnement de calcul.
Contexte et configuration
La version publiée décrit un préentraînement mathématique avec un contexte 4K. La configuration diffusée fixe les positions maximales à 4 096 ; le prompt et la solution détaillée exigent donc un plan de longueur compact. N’attribuez pas à cette édition mathématique le contexte bien plus grand annoncé pour la gamme générale Qwen2.5. Gardez ensemble les conditions pertinentes et le travail mathématique, et omettez le contenu sans rapport qui consommerait cet espace.
La génération du démarrage rapide de la fiche utilise un réglage d’exemple de 512 jetons. Cette valeur n’est pas présentée comme une capacité maximale de sortie. Vous pouvez préciser la longueur souhaitée pour la tâche, mais une limite de sortie distincte doit venir de la configuration réellement applicable plutôt que d’un exemple ou d’une autre édition Qwen.
Limites de fond et résultats utiles
Le concepteur recommande cette série pour les tâches mathématiques en anglais et en chinois et déconseille les tâches générales hors de cette spécialisation. Les modèles fournis sous forme de poids sont des modèles de génération textuelle ; une question mathématique dans une image exige la conversion de ses symboles et conditions en texte par une étape visuelle ou OCR distincte. Une démonstration multimodale associant des modèles visuels et mathématiques ne fait pas de l’édition mathématique elle-même un modèle acceptant les images.
Pour un flux de tutorat, fournissez la dérivation tentée par l’apprenant et marquez la transition à expliquer. Demandez une correction dans la notation originale et une réponse finale au niveau de détail souhaité. Pour un calcul technique, précisez avant de choisir le raisonnement textuel ou le flux de calcul si la sortie doit être exacte ou approximative, ainsi que les unités et l’arrondi. Ces préparations relient la spécialisation mathématique du modèle à une solution concrète et inspectable.
POST /v1/chat/completionstexttext| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites qwen2.5-math-72b-instruct | Par défaut— |
Champmessages | Typemessage[] | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Nombre minimal d’éléments: 1 | Par défaut— |
Champmessages[].role | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Exemples : system, user, assistant, tool, function Conditions: Ces rôles sont explicitement représentés par les types de compatibilité du code source ; l’ensemble exact des rôles reste propre à chaque modèle. Selon le modèle | Par défaut— |
Champmessages[].content | Typestring|content_part[]|null | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmessages[].tool_calls | Typetool_call[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmessages[].tool_call_id | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: role=tool ; utilisez l’identifiant réellement renvoyé | Par défaut— |
Champmessages[].name | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmessages[].reasoning_content | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: Réinjectez le raisonnement réellement renvoyé lorsque ce modèle l’utilise | Par défaut— |
Champmessages[].reasoning_details | Typeobject|array | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champmax_tokens | Typeinteger | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— |
Champmax_completion_tokens | Typeinteger | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— |
Champstream | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |
Champstream_options.include_usage | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champtemperature | Typenumber | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champtop_p | Typenumber | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champstop | Typestring|string[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champtools | Typefunction_tool[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champtools[].type | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites function Selon le modèle | Par défaut— |
Champtools[].function.name | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites S’applique lorsque: outil de fonction fourni | Par défaut— |
Champtools[].function.description | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champtools[].function.parameters | TypeJSON_schema | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champtool_choice | Typestring|object | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champparallel_tool_calls | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champresponse_format | Typeobject | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champreasoning_effort | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champreasoning | Typeobject | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champservice_tier | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champinstructions | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Champ de compatibilité | Par défaut— |
Champfunctions | Typefunction[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champfunction_call | Typestring|object | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champprompt_cache_options | Typeobject | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champmodalities | Typestring[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites text | Par défaut— |
Champprovider | Typeobject | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Conditions: provider.options est rejeté sur cette route textuelle Ultra | Par défaut— |
Champcache_control.ttl | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Conditions: 1h est rejeté dans les emplacements réels du cache de prompt | Par défaut— |
Texte · Texte UTF8
messages[].content
| Paramètre | Contrat |
|---|---|
Paramètrecontent_type | Contratapplication/json |
Paramètrerequired | Contratmodel, messages |
Paramètrematerial_types | Contrattext |
Paramètremessages | Contrattableau de messages avec une structure role/content |
Paramètrefile_material | Contratdocument UTF-8 réel inséré sous forme de texte littéral ; aucun identifiant de fichier déduit |
Paramètreoptional_controls | Contratstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Paramètrecontrol_scope | Contratpropre au modèle ; les outils de fonctions de l’utilisateur diffèrent des outils hébergés |
Paramètreoutput_modalities | Contrattext |
Paramètrehosted_operations | Contratfalse |
Paramètremultimodal_input_binding | Contratnull |
Cycle de vie : synchronous_or_streamed
Envoyez l’identifiant exact du modèle avec messages.
La longueur du contexte n’est pas un plafond de sortie.
Un fichier texte peut fournir du texte littéral ; les entrées image/audio/objets fichier nécessitent une liaison exacte.
Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.
| Configuration | Barème tarifaire | Coût |
|---|---|---|
| ConfigurationTarifs de base des tokens | Barème tarifaireTarif de base | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.001144 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.00344 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache $0 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwen2.5-math-72b-instruct", "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='qwen2.5-math-72b-instruct',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='qwen2.5-math-72b-instruct',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 ou SSE
Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.
Conservez chaque choix avec son contenu, ses appels d’outils et son raisonnement. En SSE, assemblez les deltas par index de choix et d’outil, puis conservez le motif final de terminaison et les données d’utilisation.
Conservez les identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. Aucune URL générique de récupération des tâches textuelles n’est fournie.
| Champ | Type |
|---|---|
Champchoices[].index | Typeinteger |
Champchoices[].message.content | Typestring|null |
Champchoices[].message.tool_calls | Typetool_call[] |
Champchoices[].message.reasoning_content | Typestring |
Champchoices[].message.reasoning_details | Typeobject|array |
Champchoices[].finish_reason | Typestring|null |
Champusage | Typeobject |
| Réponse | Condition | Étape suivante |
|---|---|---|
Réponse400 · invalid_request_error | ConditionChamps obligatoires, représentation des contenus ou valeur de paramètre non valides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |
Ailoot Ultra qwen2.5-math-72b-instruct
Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.
qwen2.5-math-72b-instructQwen2.5-Math-72B-Instruct est un modèle mathématique ajusté aux instructions pour des problèmes en anglais et en chinois. Il prend en charge le raisonnement textuel détaillé et les flux mathématiques intégrant des outils, avec une configuration de version 4K distincte des spécifications de contexte long du Qwen2.5 général.
Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.
Qwen2.5-Math-72B-Instruct est l’édition 72B ajustée aux instructions de la famille mathématique Qwen2.5-Math. Son concepteur cible expressément les problèmes mathématiques en anglais et en chinois et décrit deux approches : le raisonnement par chaîne de pensée et le raisonnement intégré aux outils. Le modèle reçoit une condition mathématique écrite et renvoie du texte contenant une dérivation, une explication ou une solution. Il se spécialise en mathématiques plutôt qu’en écriture créative générale ou en traitement documentaire.
Capacités mathématiques et approches de raisonnement
Dans l’approche de raisonnement textuel, la tâche demande les définitions pertinentes, les transformations justifiées et une réponse finale clairement séparée. La fiche décrit aussi le raisonnement intégré aux outils, qui associe le raisonnement en langue naturelle à des programmes. Le concepteur cite la recherche des racines d’une équation du second degré et le calcul des valeurs propres d’une matrice comme exemples où le calcul précis et la manipulation symbolique ou algorithmique comptent.
Le raisonnement intégré aux outils ne consiste pas simplement à afficher du code dans une réponse. La démonstration mathématique du concepteur fournit un environnement capable d’exécuter des programmes, dont le résultat de calcul participe ensuite à la solution. Une requête autonome de génération textuelle produit du texte ; une application utilisant un flux de calcul doit fournir l’étape d’exécution réelle. Cette distinction sépare le raisonnement mathématique, les propositions de programme et les résultats numériques renvoyés.
Éditions Base, Instruct et modèle de récompense
La famille comprend des modèles de base, des modèles ajustés aux instructions et un modèle de récompense mathématique distincts. L’édition 72B-Instruct vise les instructions de type conversationnel. L’édition de base Qwen2.5-Math-72B est présentée comme un socle de complétion et d’inférence avec quelques exemples, et comme un point de départ pour un ajustement ultérieur. Le modèle de récompense nommé séparément a son propre rôle et ne doit pas être considéré comme le générateur de réponses ordinaire de ce modèle.
L’annonce de version décrit un processus d’entraînement spécialisé en mathématiques. Les modèles de base utilisent du contenu mathématique synthétisé supplémentaire, davantage de données mathématiques chinoises et une initialisation depuis le socle Qwen2.5. L’étape Instruct utilise l’ajustement supervisé et l’apprentissage par renforcement, avec un modèle de récompense propre aux mathématiques qui guide l’échantillonnage par rejet et l’optimisation ultérieure. Le concepteur ajoute des données de raisonnement intégré aux outils et des instructions anglaises et chinoises. Cela explique l’orientation mathématique de l’édition ; cela n’implique pas qu’un vérificateur distinct soit automatiquement sollicité pour chaque requête.
Préparer la question
Gardez l’énoncé mathématique complet. Définissez les variables, les restrictions de domaine et la quantité ou la proposition à établir. Utilisez une notation cohérente entre la condition initiale et la réponse demandée. Une instruction utile peut demander la méthode, les transformations importantes et le résultat final, avec une vérification distincte par rapport aux conditions originales.
Le démarrage rapide du concepteur distingue les deux approches au moyen des instructions. Une requête de raisonnement textuel demande une solution étape par étape et une réponse finale encadrée. Une requête intégrée aux outils demande d’associer raisonnement en langue naturelle et programmes, tout en conservant la même convention de réponse finale. Ce sont des flux mathématiques documentés, pas une promesse distincte sur les outils exposés par chaque interface de service.
À titre illustratif, l’équation simple de la fiche est 4x + 5 = 6x + 7. Une sortie utile distingue le regroupement des termes variables, l’isolement de la variable et l’expression finale ; le résultat mathématique de cette condition illustrative est x = -1. La substitution donne 4(-1) + 5 = 1 et 6(-1) + 7 = 1 ; les deux membres concordent donc. Une requête plus complexe peut fournir une matrice, demander une dérivation symbolique des valeurs propres et identifier le calcul numérique à déléguer à l’environnement de calcul.
Contexte et configuration
La version publiée décrit un préentraînement mathématique avec un contexte 4K. La configuration diffusée fixe les positions maximales à 4 096 ; le prompt et la solution détaillée exigent donc un plan de longueur compact. N’attribuez pas à cette édition mathématique le contexte bien plus grand annoncé pour la gamme générale Qwen2.5. Gardez ensemble les conditions pertinentes et le travail mathématique, et omettez le contenu sans rapport qui consommerait cet espace.
La génération du démarrage rapide de la fiche utilise un réglage d’exemple de 512 jetons. Cette valeur n’est pas présentée comme une capacité maximale de sortie. Vous pouvez préciser la longueur souhaitée pour la tâche, mais une limite de sortie distincte doit venir de la configuration réellement applicable plutôt que d’un exemple ou d’une autre édition Qwen.
Limites de fond et résultats utiles
Le concepteur recommande cette série pour les tâches mathématiques en anglais et en chinois et déconseille les tâches générales hors de cette spécialisation. Les modèles fournis sous forme de poids sont des modèles de génération textuelle ; une question mathématique dans une image exige la conversion de ses symboles et conditions en texte par une étape visuelle ou OCR distincte. Une démonstration multimodale associant des modèles visuels et mathématiques ne fait pas de l’édition mathématique elle-même un modèle acceptant les images.
Pour un flux de tutorat, fournissez la dérivation tentée par l’apprenant et marquez la transition à expliquer. Demandez une correction dans la notation originale et une réponse finale au niveau de détail souhaité. Pour un calcul technique, précisez avant de choisir le raisonnement textuel ou le flux de calcul si la sortie doit être exacte ou approximative, ainsi que les unités et l’arrondi. Ces préparations relient la spécialisation mathématique du modèle à une solution concrète et inspectable.
POST /v1/messagestextjson, sse| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites qwen2.5-math-72b-instruct | Par défaut— |
Champmessages | Typemessage[] | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmessages[].role | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites user, assistant | Par défaut— |
Champmessages[].content | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmax_tokens | Typeinteger | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champstream | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |
Texte · Texte UTF-8
chaîne messages[].content
| Paramètre | Contrat |
|---|---|
Paramètrecontent_type | Contratapplication/json |
Paramètrerequired | Contratmodel, messages, max_tokens |
Paramètreoptional_controls | Contratstream |
Paramètrematerial_types | Contrattext |
Paramètretext_file_material | ContratLisez le document UTF-8 réel et placez son texte dans l’entrée indiquée ou dans la chaîne de contenu du message. |
Cycle de vie : synchronous_or_streamed
Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.
| Configuration | Barème tarifaire | Coût |
|---|---|---|
| ConfigurationTarifs de base des tokens | Barème tarifaireTarif de base | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.001144 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.00344 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache $0 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
{\n "model": "qwen2.5-math-72b-instruct",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'qwen2.5-math-72b-instruct', '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': 'qwen2.5-math-72b-instruct', '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 ou SSE
Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.
Conservez tous les blocs de contenu, les signatures de raisonnement et les identifiants réels d’utilisation d’outils. Assemblez tous les deltas de blocs SSE ; un premier bloc de texte ne constitue pas la sortie complète.
Conservez les identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. Aucune URL générique de récupération des tâches textuelles n’est fournie.
| Champ | Type |
|---|---|
Champid | Typestring |
Champmodel | Typestring |
Champcontent[] | Typetext|thinking|tool_use|other content block |
Champstop_reason | Typestring|null |
Champusage | Typeobject |
| Réponse | Condition | Étape suivante |
|---|---|---|
Réponse400 · invalid_request_error | ConditionChamps obligatoires, représentation des contenus ou valeur de paramètre non valides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |
Ailoot Ultra qwen2.5-math-72b-instruct
Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.
Exemple technique en anglais
Solve a quadratic with a domain check\n\nSolve x squared minus 5x plus 6 = 0 over the real numbers, then apply the additional condition x greater than 2. Show the factorisation, list the equation's roots, and clearly separate the root that remains after the condition. Check the accepted value by substitution and put the final admissible set in boxed mathematical notation.A compact factorisation-based derivation, substitution check and boxed admissible solution set.Both equation roots are considered before the strict inequality excludes the boundary value 2.