A North Mini Code 1.0 a Cohere modellje ágensi szoftvermérnöki munkához, terminálfeladatokhoz és kódgeneráláshoz. Szöveget fogad és szöveget állít elő, beleértve a kódot, magyarázatokat és eszközkéréseket. A gyártó Apache 2.0 alatt adta ki a súlyait, és a North kódágenscsalád első modelljeként azonosítja. Specializált kódolási profil, nem képértelmező modell vagy általános döntéspontozó.
A modell összesen 30 milliárd paraméterrel rendelkezik, körülbelül 3 milliárd aktív paraméterrel. Kizárólag dekóderes Transformere ritka szakértőkeveréket használ 128 szakértővel, tokenenként nyolc aktiválással és a ritka rétegeket megelőző sűrű réteggel. A forgatott pozíciókat alkalmazó csúszóablakos figyelem 3:1 arányban váltakozik a pozícióbeágyazás nélküli globális figyelemmel. Az aktív paraméterszám a tokenhez használt számítást írja le, nem a tárolandó teljes súlykészletet.
A Cohere utótanítása két felügyelt finomhangolási szakaszt használ, majd ellenőrizhető jutalmakkal végzett megerősítéses tanulást, szoftvermérnöki és terminálmunkára összpontosítva. A gyártó többféle ágensi futtatókörnyezeten átívelő tanítást ír le egyetlen rögzített váz helyett. Ez támogatja a feladat előkészítését a szükséges viselkedés és elérhető eszközök köré, miközben a környező futtatórendszer felel a fájlok megszerzéséért, parancsok végrehajtásáért és megfigyelések visszaadásáért.
Adja meg az aktuális kódot és viselkedést, a kért módosítást, a releváns fájl- vagy interfészhatárokat és a befejezést igazoló bizonyítékot. Hibánál mellékelje a megfigyelt hibát vagy hibát kiváltó bemenetet és az elvárt eredményt. Funkciónál adja meg a szükséges viselkedést és a kompatibilitási korlátokat. A hasznos végső eredménytermék javasolt kódmódosítás magyarázattal és ténylegesen lefutott ellenőrzések eredményeivel.
Szemléltető kérés lehet egy értelmező frissítése egy további támogatott bemenethez a meglévő formátumok megőrzésével. Azonosítsa a reprezentatív bemeneteket és a kódtár azon részét, amely az értelmező viselkedését meghatározza. A modell kódot és eszközmegfigyeléseket használhat a módosítás kidolgozásához; generált javítócsomag vagy egy parancs futtatására vonatkozó állítás nem bizonyítja, hogy a parancs sikerrel járt.
A natív modellkártya eszközhasználati tanítást dokumentál, és JSON-sémás eszközleírásokat ajánl a modell csevegési sablonján keresztül. Világosan írja le az eszköz célját és argumentumait. A parancsvégrehajtó eszköz tényleges kimenetet és állapotot adhat vissza, míg a fájlvizsgáló eszköz a következő lépéshez szükséges anyagot. Minden eszközeredményt tartson a hívásazonosítójához kapcsolva, hogy a későbbi elemzés a megfelelő megfigyelést használja.
A gyártó példája megőrzi az eszközhívást és az asszisztens következtetését az előzményekben, végrehajtja az eszközt, majd az újabb generálás előtt hozzáadja az eredményét. Natív sablonpéldája strukturált szótárt használ az eszközeredményhez. A dokumentált integráció szerint őrizze meg ezt a reprezentációt, és ne feltételezze, hogy minden más, független API ugyanígy szerializálja az eszközeredményeket. Az eszköz argumentumait leíró JSON-séma különbözik a tetszőleges séma szerint korlátozott végső kimenet támogatásának állításától.
A North Mini Code támogatja a közbeiktatott következtetést, amelynek engedélyezését a gyártó ágensi munkához ajánlja. A modell által generált következtetési tartalmat és eszközhívásokat vigye tovább a következő ágenslépésekbe és beszélgetési körökbe. A natív példa egy reasoning mezőt őriz meg az asszisztens üzenetével, és utána adja vissza a megfelelő eszközmegfigyelést. Ez megőrzi a modell által a következő vizsgálat vagy módosítás eldöntéséhez használt információt.
Az aktuális célt, a forrásanyagot és a tényleges megfigyeléseket tartsa a feladatelőzményekben. Hosszabb kódtárfeladatnál a végső eredményt a módosított viselkedés és a hasznos eredménytermék köré összefoglalva adja át, megőrizve a felülvizsgálathoz szükséges bizonyítékot. A közbeiktatott következtetés nem jelenti azt, hogy a rövid látható válasz nem igényelt elemzést, és nem igazolja, hogy a modell által leírt művelet már megtörtént.
A gyártó az ágenshurkon kívüli tudományos kódolást és algoritmikus következtetést is megjelöli. Adja meg a problémadefiníciót, a bemeneti és kimeneti formátumot, a korlátokat, a releváns számszerű feltételezéseket és az elvárt viselkedést szélső esetekben. Teljes függvényt vagy programot kérjen, ha arra van szükség eredménytermékként, az olvasó számára megfelelő szintű magyarázattal.
Kódmagyarázathoz adja meg a megvalósítást és a tisztázandó konkrét viselkedést vagy függőséget. Adatvizualizációs kódnál azonosítsa a megadott mezőket és a kívánt összehasonlítást, ahelyett hogy a diagram célját kimondatlanul hagyná. A gyártó fejlesztési példái kódmagyarázatot, szerkesztést, vizualizációt és specifikációból történő megvalósítást tartalmaznak. Ezek kód generálására vagy módosítására szolgáló feladatminták, nem ígéretek minden kódtár vagy keretrendszer helyes eredményére.
A gyártó modellkártyája és API-oldala 256K tokenes kontextusablakot és legfeljebb 64K tokenes kimenetet sorol fel. A jelentős kódtáranyagot e külön keretek és a végső eredménytermék mérete alapján készítse elő. A forráshatárokat és azonosítókat tartsa érintetlenül, és távolítsa el az irreleváns anyagot, ne feltételezze, hogy a nagy ablak szükségtelenné teszi a célzott feladatleírást.
A natív modellkártya 1,0-es temperature és 0,95-ös top_p értéket ajánl generáláshoz, és a modell csevegési sablonját használja generálási utasítással együtt szöveges és eszközös munkafolyamatokhoz. Példabeli kimeneti korlátai az adott példák beállításai, nem a modell közzétett maximumának helyettesítői. A Cohere BF16 súlyokat és külön néven szereplő FP8 modellállományt tesz közzé. Telepítés előkészítésekor a megfelelő állományt válassza.
A hasznos North Mini Code-eredmény vizsgálható kódanyag vagy a megadott követelményekhez kapcsolt műszaki magyarázat. Hasonlítsa össze az eredményt az eredeti viselkedéssel és a tényleges eszközkimenettel, ellenőrizze a kódot befolyásoló feltételezéseket, és őrizze meg a felülvizsgálathoz szükséges forrást és megfigyeléseket. A kizárólag szöveges kódoló modell következtetést és generált tartalmat ad; a környező alkalmazás végzi el azokat a műveleteket, amelyek a javaslatokat befejezett szoftveres feladattá alakítják.
", "aboutText": "A North Mini Code 1.0 a Cohere modellje ágensi szoftvermérnöki munkához, terminálfeladatokhoz és kódgeneráláshoz. Szöveget fogad és szöveget állít elő, beleértve a kódot, magyarázatokat és eszközkéréseket. A gyártó Apache 2.0 alatt adta ki a súlyait, és a North kódágenscsalád első modelljeként azonosítja. Specializált kódolási profil, nem képértelmező modell vagy általános döntéspontozó.\n\n### Ritka architektúra és kódolási felkészítés\n\nA modell összesen 30 milliárd paraméterrel rendelkezik, körülbelül 3 milliárd aktív paraméterrel. Kizárólag dekóderes Transformere ritka szakértőkeveréket használ 128 szakértővel, tokenenként nyolc aktiválással és a ritka rétegeket megelőző sűrű réteggel. A forgatott pozíciókat alkalmazó csúszóablakos figyelem 3:1 arányban váltakozik a pozícióbeágyazás nélküli globális figyelemmel. Az aktív paraméterszám a tokenhez használt számítást írja le, nem a tárolandó teljes súlykészletet.\n\nA Cohere utótanítása két felügyelt finomhangolási szakaszt használ, majd ellenőrizhető jutalmakkal végzett megerősítéses tanulást, szoftvermérnöki és terminálmunkára összpontosítva. A gyártó többféle ágensi futtatókörnyezeten átívelő tanítást ír le egyetlen rögzített váz helyett. Ez támogatja a feladat előkészítését a szükséges viselkedés és elérhető eszközök köré, miközben a környező futtatórendszer felel a fájlok megszerzéséért, parancsok végrehajtásáért és megfigyelések visszaadásáért.\n\n### Kódtárszintű módosítás előkészítése\n\nAdja meg az aktuális kódot és viselkedést, a kért módosítást, a releváns fájl- vagy interfészhatárokat és a befejezést igazoló bizonyítékot. Hibánál mellékelje a megfigyelt hibát vagy hibát kiváltó bemenetet és az elvárt eredményt. Funkciónál adja meg a szükséges viselkedést és a kompatibilitási korlátokat. A hasznos végső eredménytermék javasolt kódmódosítás magyarázattal és ténylegesen lefutott ellenőrzések eredményeivel.\n\nSzemléltető kérés lehet egy értelmező frissítése egy további támogatott bemenethez a meglévő formátumok megőrzésével. Azonosítsa a reprezentatív bemeneteket és a kódtár azon részét, amely az értelmező viselkedését meghatározza. A modell kódot és eszközmegfigyeléseket használhat a módosítás kidolgozásához; generált javítócsomag vagy egy parancs futtatására vonatkozó állítás nem bizonyítja, hogy a parancs sikerrel járt.\n\n### Termináleszközök és strukturált megfigyelések\n\nA natív modellkártya eszközhasználati tanítást dokumentál, és JSON-sémás eszközleírásokat ajánl a modell csevegési sablonján keresztül. Világosan írja le az eszköz célját és argumentumait. A parancsvégrehajtó eszköz tényleges kimenetet és állapotot adhat vissza, míg a fájlvizsgáló eszköz a következő lépéshez szükséges anyagot. Minden eszközeredményt tartson a hívásazonosítójához kapcsolva, hogy a későbbi elemzés a megfelelő megfigyelést használja.\n\nA gyártó példája megőrzi az eszközhívást és az asszisztens következtetését az előzményekben, végrehajtja az eszközt, majd az újabb generálás előtt hozzáadja az eredményét. Natív sablonpéldája strukturált szótárt használ az eszközeredményhez. A dokumentált integráció szerint őrizze meg ezt a reprezentációt, és ne feltételezze, hogy minden más, független API ugyanígy szerializálja az eszközeredményeket. Az eszköz argumentumait leíró JSON-séma különbözik a tetszőleges séma szerint korlátozott végső kimenet támogatásának állításától.\n\n### Közbeiktatott következtetés és többkörös előzmények\n\nA North Mini Code támogatja a közbeiktatott következtetést, amelynek engedélyezését a gyártó ágensi munkához ajánlja. A modell által generált következtetési tartalmat és eszközhívásokat vigye tovább a következő ágenslépésekbe és beszélgetési körökbe. A natív példa egy reasoning mezőt őriz meg az asszisztens üzenetével, és utána adja vissza a megfelelő eszközmegfigyelést. Ez megőrzi a modell által a következő vizsgálat vagy módosítás eldöntéséhez használt információt.\n\nAz aktuális célt, a forrásanyagot és a tényleges megfigyeléseket tartsa a feladatelőzményekben. Hosszabb kódtárfeladatnál a végső eredményt a módosított viselkedés és a hasznos eredménytermék köré összefoglalva adja át, megőrizve a felülvizsgálathoz szükséges bizonyítékot. A közbeiktatott következtetés nem jelenti azt, hogy a rövid látható válasz nem igényelt elemzést, és nem igazolja, hogy a modell által leírt művelet már megtörtént.\n\n### Önálló kódolási és magyarázati feladatok\n\nA gyártó az ágenshurkon kívüli tudományos kódolást és algoritmikus következtetést is megjelöli. Adja meg a problémadefiníciót, a bemeneti és kimeneti formátumot, a korlátokat, a releváns számszerű feltételezéseket és az elvárt viselkedést szélső esetekben. Teljes függvényt vagy programot kérjen, ha arra van szükség eredménytermékként, az olvasó számára megfelelő szintű magyarázattal.\n\nKódmagyarázathoz adja meg a megvalósítást és a tisztázandó konkrét viselkedést vagy függőséget. Adatvizualizációs kódnál azonosítsa a megadott mezőket és a kívánt összehasonlítást, ahelyett hogy a diagram célját kimondatlanul hagyná. A gyártó fejlesztési példái kódmagyarázatot, szerkesztést, vizualizációt és specifikációból történő megvalósítást tartalmaznak. Ezek kód generálására vagy módosítására szolgáló feladatminták, nem ígéretek minden kódtár vagy keretrendszer helyes eredményére.\n\n### Kontextus, kimenet és generálási beállítások\n\nA gyártó modellkártyája és API-oldala 256K tokenes kontextusablakot és legfeljebb 64K tokenes kimenetet sorol fel. A jelentős kódtáranyagot e külön keretek és a végső eredménytermék mérete alapján készítse elő. A forráshatárokat és azonosítókat tartsa érintetlenül, és távolítsa el az irreleváns anyagot, ne feltételezze, hogy a nagy ablak szükségtelenné teszi a célzott feladatleírást.\n\nA natív modellkártya 1,0-es temperature és 0,95-ös top_p értéket ajánl generáláshoz, és a modell csevegési sablonját használja generálási utasítással együtt szöveges és eszközös munkafolyamatokhoz. Példabeli kimeneti korlátai az adott példák beállításai, nem a modell közzétett maximumának helyettesítői. A Cohere BF16 súlyokat és külön néven szereplő FP8 modellállományt tesz közzé. Telepítés előkészítésekor a megfelelő állományt válassza.\n\nA hasznos North Mini Code-eredmény vizsgálható kódanyag vagy a megadott követelményekhez kapcsolt műszaki magyarázat. Hasonlítsa össze az eredményt az eredeti viselkedéssel és a tényleges eszközkimenettel, ellenőrizze a kódot befolyásoló feltételezéseket, és őrizze meg a felülvizsgálathoz szükséges forrást és megfigyeléseket. A kizárólag szöveges kódoló modell következtetést és generált tartalmat ad; a környező alkalmazás végzi el azokat a műveleteket, amelyek a javaslatokat befejezett szoftveres feladattá alakítják.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "f699139577291edcdb9a44bb2cb147b4fae87c632ce5201e937d242bb6886e6a", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "hu", "methods": [ { "html": "cohere/north-mini-code:freeA North Mini Code 1.0 a Cohere kizárólag szöveges modellje kódgeneráláshoz, kódtármódosításokhoz és terminálvezérelt ágensi feladatokhoz. Összesen 30B paraméteres, 3B aktív paramétert használó ritka felépítése eszközhasználatot és közbeiktatott következtetést támogat, dokumentált 256K kontextussal és 64K kimeneti kerettel.
Ez a leírás a modell képességeit ismerteti. Az Ailootban elérhető bemenetek, kimenetek és lehetőségek alább, a kiválasztott metódusnál láthatók.
A North Mini Code 1.0 a Cohere modellje ágensi szoftvermérnöki munkához, terminálfeladatokhoz és kódgeneráláshoz. Szöveget fogad és szöveget állít elő, beleértve a kódot, magyarázatokat és eszközkéréseket. A gyártó Apache 2.0 alatt adta ki a súlyait, és a North kódágenscsalád első modelljeként azonosítja. Specializált kódolási profil, nem képértelmező modell vagy általános döntéspontozó.
A modell összesen 30 milliárd paraméterrel rendelkezik, körülbelül 3 milliárd aktív paraméterrel. Kizárólag dekóderes Transformere ritka szakértőkeveréket használ 128 szakértővel, tokenenként nyolc aktiválással és a ritka rétegeket megelőző sűrű réteggel. A forgatott pozíciókat alkalmazó csúszóablakos figyelem 3:1 arányban váltakozik a pozícióbeágyazás nélküli globális figyelemmel. Az aktív paraméterszám a tokenhez használt számítást írja le, nem a tárolandó teljes súlykészletet.
A Cohere utótanítása két felügyelt finomhangolási szakaszt használ, majd ellenőrizhető jutalmakkal végzett megerősítéses tanulást, szoftvermérnöki és terminálmunkára összpontosítva. A gyártó többféle ágensi futtatókörnyezeten átívelő tanítást ír le egyetlen rögzített váz helyett. Ez támogatja a feladat előkészítését a szükséges viselkedés és elérhető eszközök köré, miközben a környező futtatórendszer felel a fájlok megszerzéséért, parancsok végrehajtásáért és megfigyelések visszaadásáért.
Adja meg az aktuális kódot és viselkedést, a kért módosítást, a releváns fájl- vagy interfészhatárokat és a befejezést igazoló bizonyítékot. Hibánál mellékelje a megfigyelt hibát vagy hibát kiváltó bemenetet és az elvárt eredményt. Funkciónál adja meg a szükséges viselkedést és a kompatibilitási korlátokat. A hasznos végső eredménytermék javasolt kódmódosítás magyarázattal és ténylegesen lefutott ellenőrzések eredményeivel.
Szemléltető kérés lehet egy értelmező frissítése egy további támogatott bemenethez a meglévő formátumok megőrzésével. Azonosítsa a reprezentatív bemeneteket és a kódtár azon részét, amely az értelmező viselkedését meghatározza. A modell kódot és eszközmegfigyeléseket használhat a módosítás kidolgozásához; generált javítócsomag vagy egy parancs futtatására vonatkozó állítás nem bizonyítja, hogy a parancs sikerrel járt.
A natív modellkártya eszközhasználati tanítást dokumentál, és JSON-sémás eszközleírásokat ajánl a modell csevegési sablonján keresztül. Világosan írja le az eszköz célját és argumentumait. A parancsvégrehajtó eszköz tényleges kimenetet és állapotot adhat vissza, míg a fájlvizsgáló eszköz a következő lépéshez szükséges anyagot. Minden eszközeredményt tartson a hívásazonosítójához kapcsolva, hogy a későbbi elemzés a megfelelő megfigyelést használja.
A gyártó példája megőrzi az eszközhívást és az asszisztens következtetését az előzményekben, végrehajtja az eszközt, majd az újabb generálás előtt hozzáadja az eredményét. Natív sablonpéldája strukturált szótárt használ az eszközeredményhez. A dokumentált integráció szerint őrizze meg ezt a reprezentációt, és ne feltételezze, hogy minden más, független API ugyanígy szerializálja az eszközeredményeket. Az eszköz argumentumait leíró JSON-séma különbözik a tetszőleges séma szerint korlátozott végső kimenet támogatásának állításától.
A North Mini Code támogatja a közbeiktatott következtetést, amelynek engedélyezését a gyártó ágensi munkához ajánlja. A modell által generált következtetési tartalmat és eszközhívásokat vigye tovább a következő ágenslépésekbe és beszélgetési körökbe. A natív példa egy reasoning mezőt őriz meg az asszisztens üzenetével, és utána adja vissza a megfelelő eszközmegfigyelést. Ez megőrzi a modell által a következő vizsgálat vagy módosítás eldöntéséhez használt információt.
Az aktuális célt, a forrásanyagot és a tényleges megfigyeléseket tartsa a feladatelőzményekben. Hosszabb kódtárfeladatnál a végső eredményt a módosított viselkedés és a hasznos eredménytermék köré összefoglalva adja át, megőrizve a felülvizsgálathoz szükséges bizonyítékot. A közbeiktatott következtetés nem jelenti azt, hogy a rövid látható válasz nem igényelt elemzést, és nem igazolja, hogy a modell által leírt művelet már megtörtént.
A gyártó az ágenshurkon kívüli tudományos kódolást és algoritmikus következtetést is megjelöli. Adja meg a problémadefiníciót, a bemeneti és kimeneti formátumot, a korlátokat, a releváns számszerű feltételezéseket és az elvárt viselkedést szélső esetekben. Teljes függvényt vagy programot kérjen, ha arra van szükség eredménytermékként, az olvasó számára megfelelő szintű magyarázattal.
Kódmagyarázathoz adja meg a megvalósítást és a tisztázandó konkrét viselkedést vagy függőséget. Adatvizualizációs kódnál azonosítsa a megadott mezőket és a kívánt összehasonlítást, ahelyett hogy a diagram célját kimondatlanul hagyná. A gyártó fejlesztési példái kódmagyarázatot, szerkesztést, vizualizációt és specifikációból történő megvalósítást tartalmaznak. Ezek kód generálására vagy módosítására szolgáló feladatminták, nem ígéretek minden kódtár vagy keretrendszer helyes eredményére.
A gyártó modellkártyája és API-oldala 256K tokenes kontextusablakot és legfeljebb 64K tokenes kimenetet sorol fel. A jelentős kódtáranyagot e külön keretek és a végső eredménytermék mérete alapján készítse elő. A forráshatárokat és azonosítókat tartsa érintetlenül, és távolítsa el az irreleváns anyagot, ne feltételezze, hogy a nagy ablak szükségtelenné teszi a célzott feladatleírást.
A natív modellkártya 1,0-es temperature és 0,95-ös top_p értéket ajánl generáláshoz, és a modell csevegési sablonját használja generálási utasítással együtt szöveges és eszközös munkafolyamatokhoz. Példabeli kimeneti korlátai az adott példák beállításai, nem a modell közzétett maximumának helyettesítői. A Cohere BF16 súlyokat és külön néven szereplő FP8 modellállományt tesz közzé. Telepítés előkészítésekor a megfelelő állományt válassza.
A hasznos North Mini Code-eredmény vizsgálható kódanyag vagy a megadott követelményekhez kapcsolt műszaki magyarázat. Hasonlítsa össze az eredményt az eredeti viselkedéssel és a tényleges eszközkimenettel, ellenőrizze a kódot befolyásoló feltételezéseket, és őrizze meg a felülvizsgálathoz szükséges forrást és megfigyeléseket. A kizárólag szöveges kódoló modell következtetést és generált tartalmat ad; a környező alkalmazás végzi el azokat a műveleteket, amelyek a javaslatokat befejezett szoftveres feladattá alakítják.
POST /v1/chat/completionstexttext| Mező | Típus | Követelmény | Értékek és korlátok | Alapértelmezett |
|---|---|---|---|---|
Mezőmodel | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok cohere/north-mini-code:free | Alapértelmezett— |
Mezőmessages | Típusarray | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőstream | Típusboolean | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok false | Alapértelmezettfalse |
Mezőmax_tokens | Típusinteger | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Minimum: 1 Maximum: 64 000 | Alapértelmezett— |
Mezőmax_completion_tokens | Típusinteger | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Minimum: 1 Maximum: 64 000 | Alapértelmezett— |
Mezőn | Típusinteger | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Minimum: 1 Maximum: 128 | Alapértelmezett— |
Mezőtemperature | Típusnumber | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőtop_p | Típusnumber | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőseed | Típusinteger | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőstop | Típus | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőfrequency_penalty | Típusnumber | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőpresence_penalty | Típusnumber | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőuser | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
| Paraméter | Szerződés |
|---|---|
Paramétercontent_type | Szerződésapplication/json |
Paraméterrequired | Szerződésmodel, messages |
Paraméteroptional | Szerződésstream, max_tokens, max_completion_tokens, n, temperature, top_p, seed, stop, frequency_penalty, presence_penalty, user |
Paramétermaterial_types | Szerződéstext |
Paraméterconditions | SzerződésUse literal text messages only. Cache controls, tools, image/audio/video content and streamed responses are unavailable for this method., The complete encoded JSON request must not exceed 256000 bytes. |
Életciklus: synchronous_json
A díjszabás nem ad új kérési lehetőségeket. A támogatott paraméterek a kiválasztott módszernél szerepelnek.
| Beállítás | Díjtáblázat | Díj |
|---|---|---|
| BeállításTokenek alapdíjai | DíjtáblázatAlapdíj | Díj Bemenet · Bemeneti tokenek $0 / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek $0 / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása — / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token |
Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. A foglalás és az elszámolás működése →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "cohere/north-mini-code:free", "messages": [{"role": "user", "content": "Summarize the supplied text in three concise points."}], "stream": false}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\nJSON
Őrizzen meg minden teljes visszaadott választ, fájlt és tartalomrészt.
Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.
Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.
Ailoot Ultra cohere/north-mini-code:free
Használja a fent látható metódusútvonalakat.
cohere/north-mini-code:freeA North Mini Code 1.0 a Cohere kizárólag szöveges modellje kódgeneráláshoz, kódtármódosításokhoz és terminálvezérelt ágensi feladatokhoz. Összesen 30B paraméteres, 3B aktív paramétert használó ritka felépítése eszközhasználatot és közbeiktatott következtetést támogat, dokumentált 256K kontextussal és 64K kimeneti kerettel.
Ez a leírás a modell képességeit ismerteti. Az Ailootban elérhető bemenetek, kimenetek és lehetőségek alább, a kiválasztott metódusnál láthatók.
A North Mini Code 1.0 a Cohere modellje ágensi szoftvermérnöki munkához, terminálfeladatokhoz és kódgeneráláshoz. Szöveget fogad és szöveget állít elő, beleértve a kódot, magyarázatokat és eszközkéréseket. A gyártó Apache 2.0 alatt adta ki a súlyait, és a North kódágenscsalád első modelljeként azonosítja. Specializált kódolási profil, nem képértelmező modell vagy általános döntéspontozó.
A modell összesen 30 milliárd paraméterrel rendelkezik, körülbelül 3 milliárd aktív paraméterrel. Kizárólag dekóderes Transformere ritka szakértőkeveréket használ 128 szakértővel, tokenenként nyolc aktiválással és a ritka rétegeket megelőző sűrű réteggel. A forgatott pozíciókat alkalmazó csúszóablakos figyelem 3:1 arányban váltakozik a pozícióbeágyazás nélküli globális figyelemmel. Az aktív paraméterszám a tokenhez használt számítást írja le, nem a tárolandó teljes súlykészletet.
A Cohere utótanítása két felügyelt finomhangolási szakaszt használ, majd ellenőrizhető jutalmakkal végzett megerősítéses tanulást, szoftvermérnöki és terminálmunkára összpontosítva. A gyártó többféle ágensi futtatókörnyezeten átívelő tanítást ír le egyetlen rögzített váz helyett. Ez támogatja a feladat előkészítését a szükséges viselkedés és elérhető eszközök köré, miközben a környező futtatórendszer felel a fájlok megszerzéséért, parancsok végrehajtásáért és megfigyelések visszaadásáért.
Adja meg az aktuális kódot és viselkedést, a kért módosítást, a releváns fájl- vagy interfészhatárokat és a befejezést igazoló bizonyítékot. Hibánál mellékelje a megfigyelt hibát vagy hibát kiváltó bemenetet és az elvárt eredményt. Funkciónál adja meg a szükséges viselkedést és a kompatibilitási korlátokat. A hasznos végső eredménytermék javasolt kódmódosítás magyarázattal és ténylegesen lefutott ellenőrzések eredményeivel.
Szemléltető kérés lehet egy értelmező frissítése egy további támogatott bemenethez a meglévő formátumok megőrzésével. Azonosítsa a reprezentatív bemeneteket és a kódtár azon részét, amely az értelmező viselkedését meghatározza. A modell kódot és eszközmegfigyeléseket használhat a módosítás kidolgozásához; generált javítócsomag vagy egy parancs futtatására vonatkozó állítás nem bizonyítja, hogy a parancs sikerrel járt.
A natív modellkártya eszközhasználati tanítást dokumentál, és JSON-sémás eszközleírásokat ajánl a modell csevegési sablonján keresztül. Világosan írja le az eszköz célját és argumentumait. A parancsvégrehajtó eszköz tényleges kimenetet és állapotot adhat vissza, míg a fájlvizsgáló eszköz a következő lépéshez szükséges anyagot. Minden eszközeredményt tartson a hívásazonosítójához kapcsolva, hogy a későbbi elemzés a megfelelő megfigyelést használja.
A gyártó példája megőrzi az eszközhívást és az asszisztens következtetését az előzményekben, végrehajtja az eszközt, majd az újabb generálás előtt hozzáadja az eredményét. Natív sablonpéldája strukturált szótárt használ az eszközeredményhez. A dokumentált integráció szerint őrizze meg ezt a reprezentációt, és ne feltételezze, hogy minden más, független API ugyanígy szerializálja az eszközeredményeket. Az eszköz argumentumait leíró JSON-séma különbözik a tetszőleges séma szerint korlátozott végső kimenet támogatásának állításától.
A North Mini Code támogatja a közbeiktatott következtetést, amelynek engedélyezését a gyártó ágensi munkához ajánlja. A modell által generált következtetési tartalmat és eszközhívásokat vigye tovább a következő ágenslépésekbe és beszélgetési körökbe. A natív példa egy reasoning mezőt őriz meg az asszisztens üzenetével, és utána adja vissza a megfelelő eszközmegfigyelést. Ez megőrzi a modell által a következő vizsgálat vagy módosítás eldöntéséhez használt információt.
Az aktuális célt, a forrásanyagot és a tényleges megfigyeléseket tartsa a feladatelőzményekben. Hosszabb kódtárfeladatnál a végső eredményt a módosított viselkedés és a hasznos eredménytermék köré összefoglalva adja át, megőrizve a felülvizsgálathoz szükséges bizonyítékot. A közbeiktatott következtetés nem jelenti azt, hogy a rövid látható válasz nem igényelt elemzést, és nem igazolja, hogy a modell által leírt művelet már megtörtént.
A gyártó az ágenshurkon kívüli tudományos kódolást és algoritmikus következtetést is megjelöli. Adja meg a problémadefiníciót, a bemeneti és kimeneti formátumot, a korlátokat, a releváns számszerű feltételezéseket és az elvárt viselkedést szélső esetekben. Teljes függvényt vagy programot kérjen, ha arra van szükség eredménytermékként, az olvasó számára megfelelő szintű magyarázattal.
Kódmagyarázathoz adja meg a megvalósítást és a tisztázandó konkrét viselkedést vagy függőséget. Adatvizualizációs kódnál azonosítsa a megadott mezőket és a kívánt összehasonlítást, ahelyett hogy a diagram célját kimondatlanul hagyná. A gyártó fejlesztési példái kódmagyarázatot, szerkesztést, vizualizációt és specifikációból történő megvalósítást tartalmaznak. Ezek kód generálására vagy módosítására szolgáló feladatminták, nem ígéretek minden kódtár vagy keretrendszer helyes eredményére.
A gyártó modellkártyája és API-oldala 256K tokenes kontextusablakot és legfeljebb 64K tokenes kimenetet sorol fel. A jelentős kódtáranyagot e külön keretek és a végső eredménytermék mérete alapján készítse elő. A forráshatárokat és azonosítókat tartsa érintetlenül, és távolítsa el az irreleváns anyagot, ne feltételezze, hogy a nagy ablak szükségtelenné teszi a célzott feladatleírást.
A natív modellkártya 1,0-es temperature és 0,95-ös top_p értéket ajánl generáláshoz, és a modell csevegési sablonját használja generálási utasítással együtt szöveges és eszközös munkafolyamatokhoz. Példabeli kimeneti korlátai az adott példák beállításai, nem a modell közzétett maximumának helyettesítői. A Cohere BF16 súlyokat és külön néven szereplő FP8 modellállományt tesz közzé. Telepítés előkészítésekor a megfelelő állományt válassza.
A hasznos North Mini Code-eredmény vizsgálható kódanyag vagy a megadott követelményekhez kapcsolt műszaki magyarázat. Hasonlítsa össze az eredményt az eredeti viselkedéssel és a tényleges eszközkimenettel, ellenőrizze a kódot befolyásoló feltételezéseket, és őrizze meg a felülvizsgálathoz szükséges forrást és megfigyeléseket. A kizárólag szöveges kódoló modell következtetést és generált tartalmat ad; a környező alkalmazás végzi el azokat a műveleteket, amelyek a javaslatokat befejezett szoftveres feladattá alakítják.
POST /v1/messagestexttext| Mező | Típus | Követelmény | Értékek és korlátok | Alapértelmezett |
|---|---|---|---|---|
Mezőmodel | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok cohere/north-mini-code:free | Alapértelmezett— |
Mezőmessages | Típusarray | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőstream | Típusboolean | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok false | Alapértelmezettfalse |
Mezősystem | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőmax_tokens | Típusinteger | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok Minimum: 1 Maximum: 64 000 | Alapértelmezett— |
Mezőtemperature | Típusnumber | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőtop_p | Típusnumber | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőtop_k | Típusinteger | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőstop_sequences | Típusarray | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőmetadata | Típusobject | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
| Paraméter | Szerződés |
|---|---|
Paramétercontent_type | Szerződésapplication/json |
Paraméterrequired | Szerződésmodel, messages, max_tokens |
Paraméteroptional | Szerződésstream, system, temperature, top_p, top_k, stop_sequences, metadata |
Paramétermaterial_types | Szerződéstext |
Paraméterconditions | SzerződésUse literal text messages only. Cache controls, tools, image/audio/video content and streamed responses are unavailable for this method., The complete encoded JSON request must not exceed 256000 bytes. |
Életciklus: synchronous_json
A díjszabás nem ad új kérési lehetőségeket. A támogatott paraméterek a kiválasztott módszernél szerepelnek.
| Beállítás | Díjtáblázat | Díj |
|---|---|---|
| BeállításTokenek alapdíjai | DíjtáblázatAlapdíj | Díj Bemenet · Bemeneti tokenek $0 / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek $0 / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása — / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token |
Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. A foglalás és az elszámolás működése →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "cohere/north-mini-code:free", "messages": [{"role": "user", "content": "Summarize the supplied text in three concise points."}], "stream": false, "max_tokens": 256}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\nJSON
Őrizzen meg minden teljes visszaadott választ, fájlt és tartalomrészt.
Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.
Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.
Ailoot Ultra cohere/north-mini-code:free
Használja a fent látható metódusútvonalakat.