XingChen: Xing4.0 29B A4B (free)

{"about":"### Xing4.0 de China Telecom AI\n\nXing4.0-29B-A4B est un modèle textuel MoE de China Telecom Artificial Intelligence Technology, développé comme la génération suivante de TeleChat. Il comporte 29 milliards de paramètres, dont environ 4 milliards sont activés par token. Le concepteur l’a orienté vers les tâches d’ingénierie complexes et les usages agentiques progressifs.\n\nXing4.0 se distingue par un entraînement entièrement effectué sur des accélérateurs Ascend NPU avec MindSpore. Son architecture combine mHC, MLA et MTP ; le modèle comporte 40 couches, 64 experts routés, quatre experts sélectionnés par token et un expert partagé. Ces informations décrivent l’organisation du modèle d’origine et ses fondements de recherche, et non le matériel sur lequel votre requête est exécutée.\n\n### Tâches d’ingénierie textuelles\n\nLes contenus du concepteur mettent en avant la planification en plusieurs étapes, le travail sur le code et la résolution progressive de tâches. Dans un dialogue textuel, cela peut servir à préparer un plan de modification de programme, à expliquer des dépendances ou à analyser une erreur à partir du code fourni. Commencez par l’objectif, les données d’entrée et les contraintes ; demandez ensuite une séquence d’actions et le résultat attendu de chaque étape.\n\nPour une tâche de programmation, transmettez l’implémentation pertinente, le format des données et un exemple du comportement attendu. Un résultat utile comprend une explication, une modification locale et des exemples de vérification. Après exécution dans votre environnement, vous pouvez communiquer les observations dans la conversation pour affiner la solution. Cette formulation rattache la réponse à une tâche précise sans attribuer au modèle un accès autonome au projet.\n\n### Contexte et contenus de la requête\n\nDans Ailoot, Xing4.0 reçoit du texte et renvoie du texte. La fenêtre de contexte est de 262 144 tokens et la sortie maximale de 235 929 tokens. Les instructions, les contenus sources, l’historique et la réponse partagent ce contexte. Vous pouvez inclure plusieurs passages liés : exigences, documentation, code et résultats de vérification. Donnez-leur des titres clairs et précisez le résultat souhaité : comparaison, description d’algorithme, code mis à jour ou plan de résolution.\n\nLe concepteur indique que le modèle d’origine peut être étendu à un contexte de 512K ; cette intégration dispose toutefois de 262 144 tokens. Utilisez cette valeur pour préparer une requête volumineuse, en laissant de la place pour la réponse.\n\n### Intégration à l’application\n\nMessages, Responses et Chat Completions sont disponibles. Ces formats facilitent l’intégration du modèle à votre client habituel et l’organisation de plusieurs messages successifs. Le résultat de cette intégration est du texte généré. L’exécution du code proposé, la lecture des fichiers et le travail avec des outils externes nécessitent une logique adaptée dans l’application. L’architecture du modèle d’origine ne fournit pas elle-même ces actions dans une requête textuelle ordinaire.","alias_of":null,"aliases":[],"author":"Xingchen AGI","canonical_model":"xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free","ctx":262144,"formats":["chat","messages","responses"],"id":"xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free","input":["text"],"kind":"text","max_out":235929,"methods":[{"cache_read":null,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":262144,"family":"anthropic","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"messages","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0,"input":["text"],"label":"Anthropic Messages","max_out":235929,"max_tool_calls":null,"out":0,"output":["text"],"path":"/v1/messages","request_model_id":"xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":null,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":262144,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"responses","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0,"input":["text"],"label":"OpenAI Responses","max_out":235929,"max_tool_calls":null,"out":0,"output":["text"],"path":"/v1/responses","request_model_id":"xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":null,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":262144,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"chat","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0,"input":["text"],"label":"OpenAI Chat","max_out":235929,"max_tool_calls":null,"out":0,"output":["text"],"path":"/v1/chat/completions","request_model_id":"xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]}],"model_aliases":[{"canonical_model_id":"xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free","request_model_id":"xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free","route_label":"Ultra"}],"name":"XingChen: Xing4.0 29B A4B (free)","price":{"in":0,"in_label":null,"out":0,"out_label":null,"sort_in":0,"sort_out":0,"varies":false},"public_id":"xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free","short":"Modèle textuel MoE de China Telecom AI à 29 milliards de paramètres pour la planification, l’analyse de code et la résolution progressive de tâches d’ingénierie."}