A Qwen3.8 fő jellemzői: tartós szöveges következtetés
A Qwen3.8-2.4T-A95B a Qwen3.8 nyílt, szöveges következtetésre szánt modellváltozata. A Qwen fejlesztéseket ír le a kódolás, a szakmai munka, a kutatás és a hosszú távú ügynökfeladatok terén, beleértve a tervezést és a környezet visszajelzéseinek használatát. Szöveget fogad, és szöveget ad vissza. A gyártó kifejezetten elkülöníti a menedzselt Qwen3.8-Max ajánlattól: a vizuális bemenet és a gondolkodás nélküli működés annak további funkciói, nem e pontos nyílt modellváltozat képességei.
Kódolási feladathoz adja meg a releváns modulokat, a követelményt és egy bemenetet, amely megmutatja a jelenlegi működést. Kérjen indokolt módosítást és megvizsgálható végső munkaterméket. Kutatási vagy szakmai jelentéshez adja meg a bizonyítékokat, a szükséges részeket és az értékelési szempontokat, majd kérje a modelltől az alátámasztott megállapítások és a feltételezések elkülönítését. Ezek a dokumentált feladatkör gyakorlati alkalmazásai, nem végrehajtott kódra vagy szakértő által hitelesített következtetésekre vonatkozó ígéretek.
A modell áttekintése
A ritka szakértőkeverékes modell összesen 2.4 billió paraméterből 95 milliárdot aktivál. 92 rétege és 512 útválasztott szakértője van, amelyek közül tízet választ ki egy közös szakértővel együtt. Hibrid blokkjai a Gated DeltaNet és a kapuzott figyelem elemeit szakértői rétegekkel kombinálják, három az egyhez mintázatban. A tanítás része a többtokenes előrejelzés. Az aktivált paraméterszám nem a teljes modellváltozat mérete, és a nagy teljes paraméterszám nem jelent válaszidő-garanciát.
A natív kontextus 262,144 token, dokumentáltan legfeljebb 1,010,000 tokenre bővíthető. Ez eltér a menedzselt Max hivatkozás alapértelmezett egymillió tokenes kontextusától. A forrásszöveghez, beszélgetési előzményekhez, következtetéshez és végső válaszhoz a ténylegesen beállított szekvenciakeretet használja; ne feltételezze, hogy a legnagyobb számok egyszerre mind érvényesek.
A pontos gondolkodó modellváltozat használata
Minden interakcióhoz kötelező a gondolkodás, és nem kapcsolható ki. A dokumentált kimenet a végső szöveg előtt egy következtetési blokkal kezdődik. A reasoning_effort az xhigh, medium és low értékeket támogatja; az alapértelmezés xhigh. A low csökkenti a kívánt mélységet, de továbbra is gondolkodó mód. Tömör végső válasz kérésével szabályozható a kívánt munkatermék anélkül, hogy a modell gondolkodás nélküli kiadássá válna.
A preserve_thinking alapértelmezés szerint be van kapcsolva. A korábbi fordulók következtetéseinek megőrzése segít egy iteratív feladat döntési kontextusát továbbvinni. A javításokat, eszközeredményeket és a végső választ kapcsolja az őket létrehozó fordulókhoz. A modell a saját előzménykezelési szabályát kövesse, ne a régebbi tanácsot, amely minden következtetési blokkot eltávolít a korábbi üzenetekből. Az erőfeszítést és a megőrzést szabályozó vezérlők pontos elérhetősége a modell receptjét megvalósító felülettől függ.
Fejlesztési keretrendszerek és környezeti visszajelzések
A Qwen fejlesztési keretrendszerekkel és eszközökkel való kompatibilitást ír le. Egy tartós feladat megadható célként, engedélyezett műveletekként és a teljesítés bizonyítékaként; az alkalmazás ezután vizsgálatból vagy végrehajtásból származó megfigyeléseket szolgáltathat. Kérje meg a modellt, hogy magyarázza el, az egyes új eredmények hogyan módosítják a tervet, és jelezze a tisztázatlan pontokat. Egy művelet megtervezése és egy valódi eredmény beérkezése a folyamat külön részei.
A modellkártya menedzselt Max-példái további beépített eszközöket tartalmaznak. Ezekből nem szabad automatikus webes keresést, kódfuttatást vagy vizuális bemenetet levezetni ehhez a nyílt modellhez. Hasznos szerepe szöveges következtető komponens egy összekapcsolt folyamatban; az eszközök és külső hatások az azokat biztosító alkalmazáshoz tartoznak.
Generálási ajánlások
A gyártó ezeket az értékeket ajánlja: temperature 1.0, top_p 0.95, top_k 20, min_p 0, jelenléti büntetés 0 és ismétlési büntetés 1.0. Ahol támogatott, a nulla és kettő közötti jelenléti büntetés csökkentheti a szövegismétlést, de a magasabb értékek nyelvek keveredését vagy enyhe minőségromlást okozhatnak. A paraméterek támogatása megvalósításonként eltér.
Külön következtetési és végsőválasz-korlátokkal beállított, egymillió tokenes folyamatnál a Qwen 262,144 tokent ajánl a következtetéshez és 131,072 tokent a végső válaszhoz. Ezek feltételes keretek, nem külön igazolt, szigorú felső határok vagy a natív 262,144 tokenes kontextusban együttesen elférő keretek. Hagyjon elég helyet a teljes munkaterméknek, és kérjen olyan végső eredményt, amely a következtetés után könnyen megtalálható.
Gyakorlati korlátok
Ez a modellváltozat nem fogad képet, hangot vagy videót. Szükség esetén külön folyamatban alakítsa a releváns bizonyítékot megfelelő szöveges reprezentációvá, megtartva a válasz ellenőrzését lehetővé tevő azonosítókat. A kártya kiterjesztett kontextust ad meg, de ehhez a kizárólag szöveges modellhez nem közöl teljes, feladatonkénti bővítési receptet vagy általános médiakorlátot. Őrizze meg a pontos modellazonosságot és beállítást, vesse össze a számításokat és kódjavaslatokat a forrással, és a végső munkaterméket felülvizsgálandó eredményként kezelje, ne egy teljes külső feladat befejezésének bizonyítékaként.
", "aboutText": "A Qwen3.8 fő jellemzői: tartós szöveges következtetés\n\nA Qwen3.8-2.4T-A95B a Qwen3.8 nyílt, szöveges következtetésre szánt modellváltozata. A Qwen fejlesztéseket ír le a kódolás, a szakmai munka, a kutatás és a hosszú távú ügynökfeladatok terén, beleértve a tervezést és a környezet visszajelzéseinek használatát. Szöveget fogad, és szöveget ad vissza. A gyártó kifejezetten elkülöníti a menedzselt Qwen3.8-Max ajánlattól: a vizuális bemenet és a gondolkodás nélküli működés annak további funkciói, nem e pontos nyílt modellváltozat képességei.\n\nKódolási feladathoz adja meg a releváns modulokat, a követelményt és egy bemenetet, amely megmutatja a jelenlegi működést. Kérjen indokolt módosítást és megvizsgálható végső munkaterméket. Kutatási vagy szakmai jelentéshez adja meg a bizonyítékokat, a szükséges részeket és az értékelési szempontokat, majd kérje a modelltől az alátámasztott megállapítások és a feltételezések elkülönítését. Ezek a dokumentált feladatkör gyakorlati alkalmazásai, nem végrehajtott kódra vagy szakértő által hitelesített következtetésekre vonatkozó ígéretek.\n\nA modell áttekintése\n\nA ritka szakértőkeverékes modell összesen 2.4 billió paraméterből 95 milliárdot aktivál. 92 rétege és 512 útválasztott szakértője van, amelyek közül tízet választ ki egy közös szakértővel együtt. Hibrid blokkjai a Gated DeltaNet és a kapuzott figyelem elemeit szakértői rétegekkel kombinálják, három az egyhez mintázatban. A tanítás része a többtokenes előrejelzés. Az aktivált paraméterszám nem a teljes modellváltozat mérete, és a nagy teljes paraméterszám nem jelent válaszidő-garanciát.\n\nA natív kontextus 262,144 token, dokumentáltan legfeljebb 1,010,000 tokenre bővíthető. Ez eltér a menedzselt Max hivatkozás alapértelmezett egymillió tokenes kontextusától. A forrásszöveghez, beszélgetési előzményekhez, következtetéshez és végső válaszhoz a ténylegesen beállított szekvenciakeretet használja; ne feltételezze, hogy a legnagyobb számok egyszerre mind érvényesek.\n\nA pontos gondolkodó modellváltozat használata\n\nMinden interakcióhoz kötelező a gondolkodás, és nem kapcsolható ki. A dokumentált kimenet a végső szöveg előtt egy következtetési blokkal kezdődik. A reasoning_effort az xhigh, medium és low értékeket támogatja; az alapértelmezés xhigh. A low csökkenti a kívánt mélységet, de továbbra is gondolkodó mód. Tömör végső válasz kérésével szabályozható a kívánt munkatermék anélkül, hogy a modell gondolkodás nélküli kiadássá válna.\n\nA preserve_thinking alapértelmezés szerint be van kapcsolva. A korábbi fordulók következtetéseinek megőrzése segít egy iteratív feladat döntési kontextusát továbbvinni. A javításokat, eszközeredményeket és a végső választ kapcsolja az őket létrehozó fordulókhoz. A modell a saját előzménykezelési szabályát kövesse, ne a régebbi tanácsot, amely minden következtetési blokkot eltávolít a korábbi üzenetekből. Az erőfeszítést és a megőrzést szabályozó vezérlők pontos elérhetősége a modell receptjét megvalósító felülettől függ.\n\nFejlesztési keretrendszerek és környezeti visszajelzések\n\nA Qwen fejlesztési keretrendszerekkel és eszközökkel való kompatibilitást ír le. Egy tartós feladat megadható célként, engedélyezett műveletekként és a teljesítés bizonyítékaként; az alkalmazás ezután vizsgálatból vagy végrehajtásból származó megfigyeléseket szolgáltathat. Kérje meg a modellt, hogy magyarázza el, az egyes új eredmények hogyan módosítják a tervet, és jelezze a tisztázatlan pontokat. Egy művelet megtervezése és egy valódi eredmény beérkezése a folyamat külön részei.\n\nA modellkártya menedzselt Max-példái további beépített eszközöket tartalmaznak. Ezekből nem szabad automatikus webes keresést, kódfuttatást vagy vizuális bemenetet levezetni ehhez a nyílt modellhez. Hasznos szerepe szöveges következtető komponens egy összekapcsolt folyamatban; az eszközök és külső hatások az azokat biztosító alkalmazáshoz tartoznak.\n\nGenerálási ajánlások\n\nA gyártó ezeket az értékeket ajánlja: temperature 1.0, top_p 0.95, top_k 20, min_p 0, jelenléti büntetés 0 és ismétlési büntetés 1.0. Ahol támogatott, a nulla és kettő közötti jelenléti büntetés csökkentheti a szövegismétlést, de a magasabb értékek nyelvek keveredését vagy enyhe minőségromlást okozhatnak. A paraméterek támogatása megvalósításonként eltér.\n\nKülön következtetési és végsőválasz-korlátokkal beállított, egymillió tokenes folyamatnál a Qwen 262,144 tokent ajánl a következtetéshez és 131,072 tokent a végső válaszhoz. Ezek feltételes keretek, nem külön igazolt, szigorú felső határok vagy a natív 262,144 tokenes kontextusban együttesen elférő keretek. Hagyjon elég helyet a teljes munkaterméknek, és kérjen olyan végső eredményt, amely a következtetés után könnyen megtalálható.\n\nGyakorlati korlátok\n\nEz a modellváltozat nem fogad képet, hangot vagy videót. Szükség esetén külön folyamatban alakítsa a releváns bizonyítékot megfelelő szöveges reprezentációvá, megtartva a válasz ellenőrzését lehetővé tevő azonosítókat. A kártya kiterjesztett kontextust ad meg, de ehhez a kizárólag szöveges modellhez nem közöl teljes, feladatonkénti bővítési receptet vagy általános médiakorlátot. Őrizze meg a pontos modellazonosságot és beállítást, vesse össze a számításokat és kódjavaslatokat a forrással, és a végső munkaterméket felülvizsgálandó eredményként kezelje, ne egy teljes külső feladat befejezésének bizonyítékaként.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Technikai példa angolul
Review a resumable migration plan\n\nReview this migration design against the requirement that every row is copied exactly once. Step 1 copies 100 rows after last_id. Step 2 saves last_id. A crash can occur between steps. Explain the duplicate risk after restart and propose a minimal idempotent write or atomic checkpoint design. Include a test that interrupts precisely between the two steps.A cause analysis, one concrete correction strategy and a crash-point regression scenario.Rerunning after the interruption cannot produce duplicate destination rows or skip uncopied source rows.qwen/qwen3.8-2.4t-a95bA Qwen3.8-2.4T-A95B a Qwen ritka, szakértőkeverékes szöveges következtető modellje, összesen 2.4 billió és 95 milliárd aktivált paraméterrel. Ez a nyílt modellváltozat mindig gondolkodik, állítható következtetési erőfeszítést támogat, és megőrzi a következtetési kontextust a tartós kódolási és szakmai feladatokhoz.
Ez a leírás a modell képességeit ismerteti. Az Ailootban elérhető bemenetek, kimenetek és lehetőségek alább, a kiválasztott metódusnál láthatók.
A Qwen3.8 fő jellemzői: tartós szöveges következtetés
A Qwen3.8-2.4T-A95B a Qwen3.8 nyílt, szöveges következtetésre szánt modellváltozata. A Qwen fejlesztéseket ír le a kódolás, a szakmai munka, a kutatás és a hosszú távú ügynökfeladatok terén, beleértve a tervezést és a környezet visszajelzéseinek használatát. Szöveget fogad, és szöveget ad vissza. A gyártó kifejezetten elkülöníti a menedzselt Qwen3.8-Max ajánlattól: a vizuális bemenet és a gondolkodás nélküli működés annak további funkciói, nem e pontos nyílt modellváltozat képességei.
Kódolási feladathoz adja meg a releváns modulokat, a követelményt és egy bemenetet, amely megmutatja a jelenlegi működést. Kérjen indokolt módosítást és megvizsgálható végső munkaterméket. Kutatási vagy szakmai jelentéshez adja meg a bizonyítékokat, a szükséges részeket és az értékelési szempontokat, majd kérje a modelltől az alátámasztott megállapítások és a feltételezések elkülönítését. Ezek a dokumentált feladatkör gyakorlati alkalmazásai, nem végrehajtott kódra vagy szakértő által hitelesített következtetésekre vonatkozó ígéretek.
A modell áttekintése
A ritka szakértőkeverékes modell összesen 2.4 billió paraméterből 95 milliárdot aktivál. 92 rétege és 512 útválasztott szakértője van, amelyek közül tízet választ ki egy közös szakértővel együtt. Hibrid blokkjai a Gated DeltaNet és a kapuzott figyelem elemeit szakértői rétegekkel kombinálják, három az egyhez mintázatban. A tanítás része a többtokenes előrejelzés. Az aktivált paraméterszám nem a teljes modellváltozat mérete, és a nagy teljes paraméterszám nem jelent válaszidő-garanciát.
A natív kontextus 262,144 token, dokumentáltan legfeljebb 1,010,000 tokenre bővíthető. Ez eltér a menedzselt Max hivatkozás alapértelmezett egymillió tokenes kontextusától. A forrásszöveghez, beszélgetési előzményekhez, következtetéshez és végső válaszhoz a ténylegesen beállított szekvenciakeretet használja; ne feltételezze, hogy a legnagyobb számok egyszerre mind érvényesek.
A pontos gondolkodó modellváltozat használata
Minden interakcióhoz kötelező a gondolkodás, és nem kapcsolható ki. A dokumentált kimenet a végső szöveg előtt egy következtetési blokkal kezdődik. A reasoning_effort az xhigh, medium és low értékeket támogatja; az alapértelmezés xhigh. A low csökkenti a kívánt mélységet, de továbbra is gondolkodó mód. Tömör végső válasz kérésével szabályozható a kívánt munkatermék anélkül, hogy a modell gondolkodás nélküli kiadássá válna.
A preserve_thinking alapértelmezés szerint be van kapcsolva. A korábbi fordulók következtetéseinek megőrzése segít egy iteratív feladat döntési kontextusát továbbvinni. A javításokat, eszközeredményeket és a végső választ kapcsolja az őket létrehozó fordulókhoz. A modell a saját előzménykezelési szabályát kövesse, ne a régebbi tanácsot, amely minden következtetési blokkot eltávolít a korábbi üzenetekből. Az erőfeszítést és a megőrzést szabályozó vezérlők pontos elérhetősége a modell receptjét megvalósító felülettől függ.
Fejlesztési keretrendszerek és környezeti visszajelzések
A Qwen fejlesztési keretrendszerekkel és eszközökkel való kompatibilitást ír le. Egy tartós feladat megadható célként, engedélyezett műveletekként és a teljesítés bizonyítékaként; az alkalmazás ezután vizsgálatból vagy végrehajtásból származó megfigyeléseket szolgáltathat. Kérje meg a modellt, hogy magyarázza el, az egyes új eredmények hogyan módosítják a tervet, és jelezze a tisztázatlan pontokat. Egy művelet megtervezése és egy valódi eredmény beérkezése a folyamat külön részei.
A modellkártya menedzselt Max-példái további beépített eszközöket tartalmaznak. Ezekből nem szabad automatikus webes keresést, kódfuttatást vagy vizuális bemenetet levezetni ehhez a nyílt modellhez. Hasznos szerepe szöveges következtető komponens egy összekapcsolt folyamatban; az eszközök és külső hatások az azokat biztosító alkalmazáshoz tartoznak.
Generálási ajánlások
A gyártó ezeket az értékeket ajánlja: temperature 1.0, top_p 0.95, top_k 20, min_p 0, jelenléti büntetés 0 és ismétlési büntetés 1.0. Ahol támogatott, a nulla és kettő közötti jelenléti büntetés csökkentheti a szövegismétlést, de a magasabb értékek nyelvek keveredését vagy enyhe minőségromlást okozhatnak. A paraméterek támogatása megvalósításonként eltér.
Külön következtetési és végsőválasz-korlátokkal beállított, egymillió tokenes folyamatnál a Qwen 262,144 tokent ajánl a következtetéshez és 131,072 tokent a végső válaszhoz. Ezek feltételes keretek, nem külön igazolt, szigorú felső határok vagy a natív 262,144 tokenes kontextusban együttesen elférő keretek. Hagyjon elég helyet a teljes munkaterméknek, és kérjen olyan végső eredményt, amely a következtetés után könnyen megtalálható.
Gyakorlati korlátok
Ez a modellváltozat nem fogad képet, hangot vagy videót. Szükség esetén külön folyamatban alakítsa a releváns bizonyítékot megfelelő szöveges reprezentációvá, megtartva a válasz ellenőrzését lehetővé tevő azonosítókat. A kártya kiterjesztett kontextust ad meg, de ehhez a kizárólag szöveges modellhez nem közöl teljes, feladatonkénti bővítési receptet vagy általános médiakorlátot. Őrizze meg a pontos modellazonosságot és beállítást, vesse össze a számításokat és kódjavaslatokat a forrással, és a végső munkaterméket felülvizsgálandó eredményként kezelje, ne egy teljes külső feladat befejezésének bizonyítékaként.
POST /v1/chat/completionstexttext| Mező | Típus | Követelmény | Értékek és korlátok | Alapértelmezett |
|---|---|---|---|---|
Mezőmodel | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok qwen/qwen3.8-2.4t-a95b | Alapértelmezett— |
Mezőmessages | Típusmessage[] | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok Minimális elemszám: 1 | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].role | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok Példák: system, user, assistant, tool, function Feltételek: Ezeket a szerepeket a forráskód kompatibilitási típusai kifejezetten reprezentálják; a pontos szerepkészlet továbbra is modellspecifikus. Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].content | Típusstring|content_part[]|null | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].tool_calls | Típustool_call[] | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].tool_call_id | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Akkor alkalmazandó, ha: role=tool; használja a ténylegesen visszaadott ID-t | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].name | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].reasoning_content | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Akkor alkalmazandó, ha: Küldje vissza a ténylegesen visszaadott gondolkodási tartalmat, ha ez a modell használja | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].reasoning_details | Típusobject|array | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőmax_tokens | Típusinteger | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Minimum: 1 Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőmax_completion_tokens | Típusinteger | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Minimum: 1 Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőstream | Típusboolean | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezettfalse |
Mezőstream_options.include_usage | Típusboolean | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőtemperature | Típusnumber | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőtop_p | Típusnumber | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőstop | Típusstring|string[] | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőtools | Típusfunction_tool[] | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőtools[].type | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok function Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőtools[].function.name | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok Akkor alkalmazandó, ha: Függvényeszköz megadva | Alapértelmezett— |
Mezőtools[].function.description | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőtools[].function.parameters | TípusJSON_schema | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőtool_choice | Típusstring|object | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőparallel_tool_calls | Típusboolean | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőresponse_format | Típusobject | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőreasoning_effort | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőreasoning | Típusobject | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőservice_tier | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőinstructions | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Kompatibilitási mező | Alapértelmezett— |
Mezőfunctions | Típusfunction[] | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőfunction_call | Típusstring|object | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőprompt_cache_options | Típusobject | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőmodalities | Típusstring[] | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok text | Alapértelmezett— |
Mezőprovider | Típusobject | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Feltételek: A provider.options elutasításra kerül ezen az Ultra szöveges útvonalon | Alapértelmezett— |
Mezőcache_control.ttl | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Feltételek: Az 1h elutasításra kerül a tényleges prompt-gyorsítótárazási helyeken | Alapértelmezett— |
Szöveg · UTF8 szöveg
messages[].content
| Paraméter | Szerződés |
|---|---|
Paramétercontent_type | Szerződésapplication/json |
Paraméterrequired | Szerződésmodel, messages |
Paramétermaterial_types | Szerződéstext |
Paramétermessages | Szerződésüzenettömb role/content szerkezettel |
Paraméterfile_material | Szerződésa tényleges UTF-8 dokumentum szó szerinti szövegként beillesztve; nincs kikövetkeztetett fájlazonosító |
Paraméteroptional_controls | Szerződésstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Paramétercontrol_scope | Szerződésmodellspecifikus; a felhasználói függvényeszközök eltérnek a hosztolt eszközöktől |
Paraméteroutput_modalities | Szerződéstext |
Paraméterhosted_operations | Szerződésfalse |
Paramétermultimodal_input_binding | Szerződésnull |
Életciklus: synchronous_or_streamed
Küldje el a pontos modellazonosítót a messages mellett.
A kontextushossz nem kimeneti felső korlát.
Egy szövegfájl szó szerinti szöveget adhat meg; a kép-/hang-/fájlobjektum-bemenetek pontos hozzárendelést igényelnek.
A díjszabás nem ad új kérési lehetőségeket. A támogatott paraméterek a kiválasztott módszernél szerepelnek.
Minden díjat a megjelenített feltételekhez rendeljen. Az alternatív beállítások minden csoportjához egy díjtételt használjon.
| Beállítás | Díjtáblázat | Kontextustokenek, több mint | Kontextustokenek, legfeljebb | Díj |
|---|---|---|---|---|
| BeállításTokenenkénti alapárak | DíjtáblázatAlapdíj | Kontextustokenek, több mint— | Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlát | Díj Bemenet · Bemeneti tokenek $0.004 / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek $0.012 / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.0005 / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba $0.005 / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token |
| BeállításA kéréshossz szerinti 1. ársáv | Díjtáblázat— | Kontextustokenek, több mint0 | Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlát | Díj Bemenet · Bemeneti tokenek $0.004 / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek $0.012 / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.0005 / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba $0.005 / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token |
Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. A foglalás és az elszámolás működése →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwen/qwen3.8-2.4t-a95b", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='qwen/qwen3.8-2.4t-a95b',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='qwen/qwen3.8-2.4t-a95b',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 vagy SSE
Őrizzen meg minden teljes visszaadott választ, fájlt és tartalomrészt.
Őrizze meg az összes válaszváltozatot és azok tartalmát/eszközhívásait/gondolkodási tartalmát. SSE esetén válaszváltozat- és eszközindex szerint állítsa össze a részleges frissítéseket, és tartsa meg a végső befejezési okot és a használati adatokat.
Őrizze meg a kérés-/válaszazonosítókat és a fejléceket. Nincs megadva általános URL a szöveges feladatok lekéréséhez.
| Mező | Típus |
|---|---|
Mezőchoices[].index | Típusinteger |
Mezőchoices[].message.content | Típusstring|null |
Mezőchoices[].message.tool_calls | Típustool_call[] |
Mezőchoices[].message.reasoning_content | Típusstring |
Mezőchoices[].message.reasoning_details | Típusobject|array |
Mezőchoices[].finish_reason | Típusstring|null |
Mezőusage | Típusobject |
| Válasz | Feltétel | Következő lépés |
|---|---|---|
Válasz400 · invalid_request_error | FeltételÉrvénytelen kötelező mezők, az anyag érvénytelen reprezentációja vagy érvénytelen paraméterérték | Következő lépésJavítsa a jelzett mezőket egy új létrehozási kérés előtt. |
Ailoot Ultra qwen/qwen3.8-2.4t-a95b
Használja a fent látható metódusútvonalakat.
qwen/qwen3.8-2.4t-a95bA Qwen3.8-2.4T-A95B a Qwen ritka, szakértőkeverékes szöveges következtető modellje, összesen 2.4 billió és 95 milliárd aktivált paraméterrel. Ez a nyílt modellváltozat mindig gondolkodik, állítható következtetési erőfeszítést támogat, és megőrzi a következtetési kontextust a tartós kódolási és szakmai feladatokhoz.
Ez a leírás a modell képességeit ismerteti. Az Ailootban elérhető bemenetek, kimenetek és lehetőségek alább, a kiválasztott metódusnál láthatók.
A Qwen3.8 fő jellemzői: tartós szöveges következtetés
A Qwen3.8-2.4T-A95B a Qwen3.8 nyílt, szöveges következtetésre szánt modellváltozata. A Qwen fejlesztéseket ír le a kódolás, a szakmai munka, a kutatás és a hosszú távú ügynökfeladatok terén, beleértve a tervezést és a környezet visszajelzéseinek használatát. Szöveget fogad, és szöveget ad vissza. A gyártó kifejezetten elkülöníti a menedzselt Qwen3.8-Max ajánlattól: a vizuális bemenet és a gondolkodás nélküli működés annak további funkciói, nem e pontos nyílt modellváltozat képességei.
Kódolási feladathoz adja meg a releváns modulokat, a követelményt és egy bemenetet, amely megmutatja a jelenlegi működést. Kérjen indokolt módosítást és megvizsgálható végső munkaterméket. Kutatási vagy szakmai jelentéshez adja meg a bizonyítékokat, a szükséges részeket és az értékelési szempontokat, majd kérje a modelltől az alátámasztott megállapítások és a feltételezések elkülönítését. Ezek a dokumentált feladatkör gyakorlati alkalmazásai, nem végrehajtott kódra vagy szakértő által hitelesített következtetésekre vonatkozó ígéretek.
A modell áttekintése
A ritka szakértőkeverékes modell összesen 2.4 billió paraméterből 95 milliárdot aktivál. 92 rétege és 512 útválasztott szakértője van, amelyek közül tízet választ ki egy közös szakértővel együtt. Hibrid blokkjai a Gated DeltaNet és a kapuzott figyelem elemeit szakértői rétegekkel kombinálják, három az egyhez mintázatban. A tanítás része a többtokenes előrejelzés. Az aktivált paraméterszám nem a teljes modellváltozat mérete, és a nagy teljes paraméterszám nem jelent válaszidő-garanciát.
A natív kontextus 262,144 token, dokumentáltan legfeljebb 1,010,000 tokenre bővíthető. Ez eltér a menedzselt Max hivatkozás alapértelmezett egymillió tokenes kontextusától. A forrásszöveghez, beszélgetési előzményekhez, következtetéshez és végső válaszhoz a ténylegesen beállított szekvenciakeretet használja; ne feltételezze, hogy a legnagyobb számok egyszerre mind érvényesek.
A pontos gondolkodó modellváltozat használata
Minden interakcióhoz kötelező a gondolkodás, és nem kapcsolható ki. A dokumentált kimenet a végső szöveg előtt egy következtetési blokkal kezdődik. A reasoning_effort az xhigh, medium és low értékeket támogatja; az alapértelmezés xhigh. A low csökkenti a kívánt mélységet, de továbbra is gondolkodó mód. Tömör végső válasz kérésével szabályozható a kívánt munkatermék anélkül, hogy a modell gondolkodás nélküli kiadássá válna.
A preserve_thinking alapértelmezés szerint be van kapcsolva. A korábbi fordulók következtetéseinek megőrzése segít egy iteratív feladat döntési kontextusát továbbvinni. A javításokat, eszközeredményeket és a végső választ kapcsolja az őket létrehozó fordulókhoz. A modell a saját előzménykezelési szabályát kövesse, ne a régebbi tanácsot, amely minden következtetési blokkot eltávolít a korábbi üzenetekből. Az erőfeszítést és a megőrzést szabályozó vezérlők pontos elérhetősége a modell receptjét megvalósító felülettől függ.
Fejlesztési keretrendszerek és környezeti visszajelzések
A Qwen fejlesztési keretrendszerekkel és eszközökkel való kompatibilitást ír le. Egy tartós feladat megadható célként, engedélyezett műveletekként és a teljesítés bizonyítékaként; az alkalmazás ezután vizsgálatból vagy végrehajtásból származó megfigyeléseket szolgáltathat. Kérje meg a modellt, hogy magyarázza el, az egyes új eredmények hogyan módosítják a tervet, és jelezze a tisztázatlan pontokat. Egy művelet megtervezése és egy valódi eredmény beérkezése a folyamat külön részei.
A modellkártya menedzselt Max-példái további beépített eszközöket tartalmaznak. Ezekből nem szabad automatikus webes keresést, kódfuttatást vagy vizuális bemenetet levezetni ehhez a nyílt modellhez. Hasznos szerepe szöveges következtető komponens egy összekapcsolt folyamatban; az eszközök és külső hatások az azokat biztosító alkalmazáshoz tartoznak.
Generálási ajánlások
A gyártó ezeket az értékeket ajánlja: temperature 1.0, top_p 0.95, top_k 20, min_p 0, jelenléti büntetés 0 és ismétlési büntetés 1.0. Ahol támogatott, a nulla és kettő közötti jelenléti büntetés csökkentheti a szövegismétlést, de a magasabb értékek nyelvek keveredését vagy enyhe minőségromlást okozhatnak. A paraméterek támogatása megvalósításonként eltér.
Külön következtetési és végsőválasz-korlátokkal beállított, egymillió tokenes folyamatnál a Qwen 262,144 tokent ajánl a következtetéshez és 131,072 tokent a végső válaszhoz. Ezek feltételes keretek, nem külön igazolt, szigorú felső határok vagy a natív 262,144 tokenes kontextusban együttesen elférő keretek. Hagyjon elég helyet a teljes munkaterméknek, és kérjen olyan végső eredményt, amely a következtetés után könnyen megtalálható.
Gyakorlati korlátok
Ez a modellváltozat nem fogad képet, hangot vagy videót. Szükség esetén külön folyamatban alakítsa a releváns bizonyítékot megfelelő szöveges reprezentációvá, megtartva a válasz ellenőrzését lehetővé tevő azonosítókat. A kártya kiterjesztett kontextust ad meg, de ehhez a kizárólag szöveges modellhez nem közöl teljes, feladatonkénti bővítési receptet vagy általános médiakorlátot. Őrizze meg a pontos modellazonosságot és beállítást, vesse össze a számításokat és kódjavaslatokat a forrással, és a végső munkaterméket felülvizsgálandó eredményként kezelje, ne egy teljes külső feladat befejezésének bizonyítékaként.
POST /v1/messagestextjson, sse| Mező | Típus | Követelmény | Értékek és korlátok | Alapértelmezett |
|---|---|---|---|---|
Mezőmodel | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok qwen/qwen3.8-2.4t-a95b | Alapértelmezett— |
Mezőmessages | Típusmessage[] | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].role | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok user, assistant | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].content | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőmax_tokens | Típusinteger | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőstream | Típusboolean | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezettfalse |
Szöveg · UTF-8 szöveg
messages[].content karakterlánc
| Paraméter | Szerződés |
|---|---|
Paramétercontent_type | Szerződésapplication/json |
Paraméterrequired | Szerződésmodel, messages, max_tokens |
Paraméteroptional_controls | Szerződésstream |
Paramétermaterial_types | Szerződéstext |
Paramétertext_file_material | SzerződésOlvassa el a tényleges UTF-8 dokumentumot, és tegye a szövegét a jelzett bemeneti karakterláncba vagy az üzenettartalom karakterláncába. |
Életciklus: synchronous_or_streamed
A díjszabás nem ad új kérési lehetőségeket. A támogatott paraméterek a kiválasztott módszernél szerepelnek.
Minden díjat a megjelenített feltételekhez rendeljen. Az alternatív beállítások minden csoportjához egy díjtételt használjon.
| Beállítás | Díjtáblázat | Kontextustokenek, több mint | Kontextustokenek, legfeljebb | Díj |
|---|---|---|---|---|
| BeállításTokenenkénti alapárak | DíjtáblázatAlapdíj | Kontextustokenek, több mint— | Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlát | Díj Bemenet · Bemeneti tokenek $0.004 / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek $0.012 / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.0005 / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba $0.005 / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token |
| BeállításA kéréshossz szerinti 1. ársáv | Díjtáblázat— | Kontextustokenek, több mint0 | Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlát | Díj Bemenet · Bemeneti tokenek $0.004 / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek $0.012 / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.0005 / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba $0.005 / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token |
Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. A foglalás és az elszámolás működése →
{\n "model": "qwen/qwen3.8-2.4t-a95b",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'qwen/qwen3.8-2.4t-a95b', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'qwen/qwen3.8-2.4t-a95b', '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 vagy SSE
Őrizzen meg minden teljes visszaadott választ, fájlt és tartalomrészt.
Őrizze meg az összes tartalomblokkot, a gondolkodási tartalom aláírásait és a tényleges eszközhasználati ID-kat. Állítsa össze az összes SSE-blokk részleges frissítését; az első szövegblokk nem a teljes kimenet.
Őrizze meg a kérés-/válaszazonosítókat és a fejléceket. Nincs megadva általános URL a szöveges feladatok lekéréséhez.
| Mező | Típus |
|---|---|
Mezőid | Típusstring |
Mezőmodel | Típusstring |
Mezőcontent[] | Típustext|thinking|tool_use|other content block |
Mezőstop_reason | Típusstring|null |
Mezőusage | Típusobject |
| Válasz | Feltétel | Következő lépés |
|---|---|---|
Válasz400 · invalid_request_error | FeltételÉrvénytelen kötelező mezők, az anyag érvénytelen reprezentációja vagy érvénytelen paraméterérték | Következő lépésJavítsa a jelzett mezőket egy új létrehozási kérés előtt. |
Ailoot Ultra qwen/qwen3.8-2.4t-a95b
Használja a fent látható metódusútvonalakat.
Technikai példa angolul
Review a resumable migration plan\n\nReview this migration design against the requirement that every row is copied exactly once. Step 1 copies 100 rows after last_id. Step 2 saves last_id. A crash can occur between steps. Explain the duplicate risk after restart and propose a minimal idempotent write or atomic checkpoint design. Include a test that interrupts precisely between the two steps.A cause analysis, one concrete correction strategy and a crash-point regression scenario.Rerunning after the interruption cannot produce duplicate destination rows or skip uncopied source rows.