{
  "aboutHtml": "<h3>Xing4.0 a China Telecom AI-tól</h3><p>A Xing4.0-29B-A4B a China Telecom Artificial Intelligence Technology szöveges MoE-modellje, amely a TeleChat következő generációjaként készült. A modell 29 milliárd paramétert tartalmaz, amelyekből tokenenként körülbelül 4 milliárd aktiválódik. A fejlesztő összetett mérnöki feladatokra és egymást követő ügynöklépésekre összpontosított.</p><p>A Xing4.0 sajátossága, hogy teljes tanítását Ascend NPU gyorsítókon, MindSpore használatával végezték. Architektúrája mHC-t, MLA-t és MTP-t egyesít; a modell 40 réteget, 64 útválasztással kiválasztott szakértőt, tokenenként négy kiválasztott és egy közös szakértőt tartalmaz. E részletek az eredeti modell felépítését és kutatási alapját írják le, nem az Ön kérését kiszolgáló hardvert.</p><h3>Szöveges mérnöki feladatok</h3><p>A fejlesztő anyagai a többlépéses tervezést, a kódfeldolgozást és az egymásra épülő feladatmegoldást emelik ki. Szöveges párbeszédben ez programmódosítási terv készítésére, függőségek magyarázatára vagy a megadott kód hibájának elemzésére használható. A céllal, a bemeneti adatokkal és a korlátokkal kezdjen; ezután kérjen műveleti sorrendet, az egyes lépések várt eredményével együtt.</p><p>Programozási feladathoz adja meg a releváns megvalósítást, az adatformátumot és az elvárt működés példáját. Hasznos eredmény lehet a magyarázat, egy helyi módosítás és ellenőrzési példák. A saját környezetben történő futtatás után a megfigyelések visszaküldhetők a párbeszédbe a megoldás pontosításához. E feladatmegadás a választ a konkrét munkához kapcsolja, és nem feltételez önálló projekthozzáférést a modell részéről.</p><h3>Kontextus és a kérés anyagai</h3><p>Az Ailootban a Xing4.0 szöveget fogad és szöveget ad vissza. A kontextusablak 262 144 token, a maximális kimenet 235 929 token. A közös kontextus az utasításokat, a forrásanyagokat, az előzményeket és a választ is tartalmazza. Több összefüggő részlet adható meg: követelmények, dokumentáció, kód és ellenőrzési eredmények. Adjon nekik érthető neveket, és jelölje meg a kívánt eredményt: összehasonlítást, algoritmusleírást, módosított kódot vagy megoldási tervet.</p><p>A fejlesztő az eredeti modell kontextusának 512K-ig történő bővíthetőségét jelzi, e kapcsolat mérete azonban 262 144 token. Nagy kérés előkészítésekor ehhez igazodjon, helyet hagyva a válasznak.</p><h3>Csatlakozás az alkalmazáshoz</h3><p>Messages, Responses és Chat Completions érhető el. E formátumok segítenek a modellt a megszokott kliensbe illeszteni és több egymást követő üzenetet szervezni. E kapcsolat eredménye generált szöveg. A javasolt kód végrehajtásához, fájlok olvasásához és külső eszközök használatához az alkalmazás megfelelő logikája szükséges. Az eredeti modell architektúrája önmagában nem biztosít ilyen műveleteket a szokásos szöveges kérésen belül.</p>",
  "aboutText": "### Xing4.0 a China Telecom AI-tól\n\nA Xing4.0-29B-A4B a China Telecom Artificial Intelligence Technology szöveges MoE-modellje, amely a TeleChat következő generációjaként készült. A modell 29 milliárd paramétert tartalmaz, amelyekből tokenenként körülbelül 4 milliárd aktiválódik. A fejlesztő összetett mérnöki feladatokra és egymást követő ügynöklépésekre összpontosított.\n\nA Xing4.0 sajátossága, hogy teljes tanítását Ascend NPU gyorsítókon, MindSpore használatával végezték. Architektúrája mHC-t, MLA-t és MTP-t egyesít; a modell 40 réteget, 64 útválasztással kiválasztott szakértőt, tokenenként négy kiválasztott és egy közös szakértőt tartalmaz. E részletek az eredeti modell felépítését és kutatási alapját írják le, nem az Ön kérését kiszolgáló hardvert.\n\n### Szöveges mérnöki feladatok\n\nA fejlesztő anyagai a többlépéses tervezést, a kódfeldolgozást és az egymásra épülő feladatmegoldást emelik ki. Szöveges párbeszédben ez programmódosítási terv készítésére, függőségek magyarázatára vagy a megadott kód hibájának elemzésére használható. A céllal, a bemeneti adatokkal és a korlátokkal kezdjen; ezután kérjen műveleti sorrendet, az egyes lépések várt eredményével együtt.\n\nProgramozási feladathoz adja meg a releváns megvalósítást, az adatformátumot és az elvárt működés példáját. Hasznos eredmény lehet a magyarázat, egy helyi módosítás és ellenőrzési példák. A saját környezetben történő futtatás után a megfigyelések visszaküldhetők a párbeszédbe a megoldás pontosításához. E feladatmegadás a választ a konkrét munkához kapcsolja, és nem feltételez önálló projekthozzáférést a modell részéről.\n\n### Kontextus és a kérés anyagai\n\nAz Ailootban a Xing4.0 szöveget fogad és szöveget ad vissza. A kontextusablak 262 144 token, a maximális kimenet 235 929 token. A közös kontextus az utasításokat, a forrásanyagokat, az előzményeket és a választ is tartalmazza. Több összefüggő részlet adható meg: követelmények, dokumentáció, kód és ellenőrzési eredmények. Adjon nekik érthető neveket, és jelölje meg a kívánt eredményt: összehasonlítást, algoritmusleírást, módosított kódot vagy megoldási tervet.\n\nA fejlesztő az eredeti modell kontextusának 512K-ig történő bővíthetőségét jelzi, e kapcsolat mérete azonban 262 144 token. Nagy kérés előkészítésekor ehhez igazodjon, helyet hagyva a válasznak.\n\n### Csatlakozás az alkalmazáshoz\n\nMessages, Responses és Chat Completions érhető el. E formátumok segítenek a modellt a megszokott kliensbe illeszteni és több egymást követő üzenetet szervezni. E kapcsolat eredménye generált szöveg. A javasolt kód végrehajtásához, fájlok olvasásához és külső eszközök használatához az alkalmazás megfelelő logikája szükséges. Az eredeti modell architektúrája önmagában nem biztosít ilyen műveleteket a szokásos szöveges kérésen belül.",
  "locale": "hu",
  "methods": [
    {
      "html": "<section class=\"meth\" data-route=\"Ultra\"><header><b><span class=\"alias\">Ultra</span> Anthropic Messages</b><code>POST /v1/messages</code></header><dl class=\"method-capabilities\" data-model-capabilities><div><dt>Bemenet</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Kimenet</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Kontextus</dt><dd>262 144 <em>token</em></dd></div><div><dt>Max. válasz</dt><dd>235 929 <em>token</em></dd></div></dl><dl><div><dt>Bemenet</dt><dd>0,00 USD <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Kimenet</dt><dd>0,00 USD <em>/ 1K</em></dd></div></dl></section>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free",
        "fmt": "messages",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/messages",
        "request_model_id": "xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|messages|/v1/messages|xingchen-agi%2Fxing4.0-29b-a4b%3Afree",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "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": []
      }
    },
    {
      "html": "<section class=\"meth\" data-route=\"Ultra\"><header><b><span class=\"alias\">Ultra</span> OpenAI Responses</b><code>POST /v1/responses</code></header><dl class=\"method-capabilities\" data-model-capabilities><div><dt>Bemenet</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Kimenet</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Kontextus</dt><dd>262 144 <em>token</em></dd></div><div><dt>Max. válasz</dt><dd>235 929 <em>token</em></dd></div></dl><dl><div><dt>Bemenet</dt><dd>0,00 USD <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Kimenet</dt><dd>0,00 USD <em>/ 1K</em></dd></div></dl></section>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free",
        "fmt": "responses",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/responses",
        "request_model_id": "xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|responses|/v1/responses|xingchen-agi%2Fxing4.0-29b-a4b%3Afree",
      "ordinal": 1,
      "rawMethod": {
        "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": []
      }
    },
    {
      "html": "<section class=\"meth\" data-route=\"Ultra\"><header><b><span class=\"alias\">Ultra</span> OpenAI Chat</b><code>POST /v1/chat/completions</code></header><dl class=\"method-capabilities\" data-model-capabilities><div><dt>Bemenet</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Kimenet</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Kontextus</dt><dd>262 144 <em>token</em></dd></div><div><dt>Max. válasz</dt><dd>235 929 <em>token</em></dd></div></dl><dl><div><dt>Bemenet</dt><dd>0,00 USD <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Kimenet</dt><dd>0,00 USD <em>/ 1K</em></dd></div></dl></section>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free",
        "fmt": "chat",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/chat/completions",
        "request_model_id": "xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|chat|/v1/chat/completions|xingchen-agi%2Fxing4.0-29b-a4b%3Afree",
      "ordinal": 2,
      "rawMethod": {
        "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_id": "xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free",
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/hu/xingchen-agi-xing4-0-29b-a4b-free/",
    "description": "A China Telecom AI 29 milliárd paraméteres szöveges MoE-modellje tervezéshez, kódelemzéshez és mérnöki feladatok lépésenkénti megoldásához.",
    "locale": "hu",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/hu/xingchen-agi-xing4-0-29b-a4b-free/index.md",
    "title": "XingChen: Xing4.0 29B A4B (free)",
    "url": "https://ailoot.ai/models/hu/xingchen-agi-xing4-0-29b-a4b-free/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "### Xing4.0 a China Telecom AI-tól\n\nA Xing4.0-29B-A4B a China Telecom Artificial Intelligence Technology szöveges MoE-modellje, amely a TeleChat következő generációjaként készült. A modell 29 milliárd paramétert tartalmaz, amelyekből tokenenként körülbelül 4 milliárd aktiválódik. A fejlesztő összetett mérnöki feladatokra és egymást követő ügynöklépésekre összpontosított.\n\nA Xing4.0 sajátossága, hogy teljes tanítását Ascend NPU gyorsítókon, MindSpore használatával végezték. Architektúrája mHC-t, MLA-t és MTP-t egyesít; a modell 40 réteget, 64 útválasztással kiválasztott szakértőt, tokenenként négy kiválasztott és egy közös szakértőt tartalmaz. E részletek az eredeti modell felépítését és kutatási alapját írják le, nem az Ön kérését kiszolgáló hardvert.\n\n### Szöveges mérnöki feladatok\n\nA fejlesztő anyagai a többlépéses tervezést, a kódfeldolgozást és az egymásra épülő feladatmegoldást emelik ki. Szöveges párbeszédben ez programmódosítási terv készítésére, függőségek magyarázatára vagy a megadott kód hibájának elemzésére használható. A céllal, a bemeneti adatokkal és a korlátokkal kezdjen; ezután kérjen műveleti sorrendet, az egyes lépések várt eredményével együtt.\n\nProgramozási feladathoz adja meg a releváns megvalósítást, az adatformátumot és az elvárt működés példáját. Hasznos eredmény lehet a magyarázat, egy helyi módosítás és ellenőrzési példák. A saját környezetben történő futtatás után a megfigyelések visszaküldhetők a párbeszédbe a megoldás pontosításához. E feladatmegadás a választ a konkrét munkához kapcsolja, és nem feltételez önálló projekthozzáférést a modell részéről.\n\n### Kontextus és a kérés anyagai\n\nAz Ailootban a Xing4.0 szöveget fogad és szöveget ad vissza. A kontextusablak 262 144 token, a maximális kimenet 235 929 token. A közös kontextus az utasításokat, a forrásanyagokat, az előzményeket és a választ is tartalmazza. Több összefüggő részlet adható meg: követelmények, dokumentáció, kód és ellenőrzési eredmények. Adjon nekik érthető neveket, és jelölje meg a kívánt eredményt: összehasonlítást, algoritmusleírást, módosított kódot vagy megoldási tervet.\n\nA fejlesztő az eredeti modell kontextusának 512K-ig történő bővíthetőségét jelzi, e kapcsolat mérete azonban 262 144 token. Nagy kérés előkészítésekor ehhez igazodjon, helyet hagyva a válasznak.\n\n### Csatlakozás az alkalmazáshoz\n\nMessages, Responses és Chat Completions érhető el. E formátumok segítenek a modellt a megszokott kliensbe illeszteni és több egymást követő üzenetet szervezni. E kapcsolat eredménye generált szöveg. A javasolt kód végrehajtásához, fájlok olvasásához és külső eszközök használatához az alkalmazás megfelelő logikája szükséges. Az eredeti modell architektúrája önmagában nem biztosít ilyen műveleteket a szokásos szöveges kérésen belül.",
    "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": "A China Telecom AI 29 milliárd paraméteres szöveges MoE-modellje tervezéshez, kódelemzéshez és mérnöki feladatok lépésenkénti megoldásához."
  },
  "renderer_schema": {
    "method_order": "rawModel.methods-ordinal",
    "prices": "exact-native-DTO-units-and-selected-renderer-html"
  },
  "representation": "exact-public-dto-and-native-renderer-html",
  "schema": "ailoot-static-model-facts-v1",
  "schema_version": 1,
  "shortText": "A China Telecom AI 29 milliárd paraméteres szöveges MoE-modellje tervezéshez, kódelemzéshez és mérnöki feladatok lépésenkénti megoldásához.",
  "source": {
    "audit_sha256": "11046ae9c1b1eac8e3721a3a0e1bc748c044f136f8482ce2145aeb7b03dc7490",
    "bridge_map_sha256": "11046ae9c1b1eac8e3721a3a0e1bc748c044f136f8482ce2145aeb7b03dc7490",
    "projection_audit": {
      "parent_manifest_sha256": "dfd3a7a4bc6f960e128026cae1f98f769d1503ffa1c6cf0ccf80066382dbbb9e",
      "raw_model_json_sha256": "962c14d2193b2ecd84e7bf536840a26f1b7f4d3144035c5695e217c6c7ba5a48",
      "renderer_sha256": "fffe8b130fe3c064955f55f084fc28f44f7e0451e0f76477c36801b73c65a989"
    },
    "projection_kind": "catalogue-refresh-native-dto-v1",
    "raw_model_json_sha256": "962c14d2193b2ecd84e7bf536840a26f1b7f4d3144035c5695e217c6c7ba5a48",
    "renderer_sha256": "fffe8b130fe3c064955f55f084fc28f44f7e0451e0f76477c36801b73c65a989"
  },
  "sourceRevision": "cef9704992edf13c1ff25ab306d41e7551b3f155b220ceb7266b3b948a9283d4"
}
