model

XingChen: Xing4.0 29B A4B (free)

Markdown · JSON

XingChen: Xing4.0 29B A4B (free)

xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free
Xingchen AGITeksMasukan US$0,00 / 1KKeluaran US$0,00 / 1K

Model teks MoE China Telecom AI dengan 29 miliar parameter untuk perencanaan, analisis kode, dan penyelesaian tugas teknik berurutan.

Xing4.0 dari China Telecom AI

Xing4.0-29B-A4B adalah model teks MoE China Telecom Artificial Intelligence Technology, dikembangkan sebagai generasi berikutnya TeleChat. Model memiliki 29 miliar parameter dengan sekitar 4 miliar aktif per token. Pengembang mengarahkannya pada tugas teknik rumit dan alur agen berurutan.

Ciri Xing4.0 adalah pelatihan sepenuhnya pada akselerator Ascend NPU menggunakan MindSpore. Arsitekturnya menggabungkan mHC, MLA, dan MTP; model memiliki 40 lapisan, 64 pakar dengan perutean, empat pakar terpilih per token, dan satu pakar bersama. Informasi ini menjelaskan struktur model asal dan landasan risetnya, bukan perangkat keras yang memproses permintaan Anda.

Tugas teknik berbasis teks

Materi pengembang menekankan perencanaan bertahap, kode, dan penyelesaian tugas berurutan. Dalam dialog teks, ini dapat digunakan untuk rencana perubahan program, penjelasan ketergantungan, atau analisis kesalahan dari kode yang diberikan. Mulailah dari tujuan, masukan, dan batasan, lalu minta urutan tindakan serta hasil yang diharapkan tiap langkah.

Untuk pemrograman, berikan implementasi relevan, format data, dan contoh perilaku yang diharapkan. Hasil yang berguna berupa penjelasan, perubahan setempat, dan contoh pemeriksaan. Setelah menjalankannya di lingkungan Anda, kirim kembali pengamatan untuk memperjelas solusi. Ini menjaga kaitan jawaban dengan tugas tertentu tanpa menganggap model memiliki akses mandiri ke proyek.

Konteks dan materi permintaan

Di Ailoot API, Xing4.0 menerima dan mengembalikan teks. Jendela konteksnya 262 144 token, dengan keluaran maksimum 235 929 token. Konteks bersama mencakup instruksi, materi awal, riwayat, dan jawaban. Anda dapat menyertakan potongan terkait: persyaratan, dokumentasi, kode, dan hasil pemeriksaan. Beri nama jelas dan tentukan hasil tepat yang dibutuhkan: perbandingan, deskripsi algoritma, kode terbaru, atau rencana solusi.

Pengembang menyatakan model asal dapat diperluas hingga konteks 512K, tetapi ukuran koneksi ini adalah 262 144 token. Gunakan ukuran tersebut saat menyiapkan permintaan besar dan sisakan ruang untuk jawaban.

Koneksi aplikasi

Tersedia Messages, Responses, dan Chat Completions. Format ini membantu integrasi ke klien yang lazim dan pengaturan beberapa pesan berurutan. Hasil koneksi berupa teks yang dihasilkan. Pelaksanaan kode usulan, pembacaan berkas, dan penggunaan alat eksternal memerlukan logika aplikasi yang sesuai. Arsitektur model asal tidak dengan sendirinya menyediakan tindakan tersebut dalam permintaan teks biasa.

Tersedia melalui Ailoot API

Ultra Anthropic MessagesPOST /v1/messages
Masukan
text
Keluaran
text
Konteks
262.144 token
Panjang jawaban maksimum
235.929 token
Masukan
US$0,00 / 1K
Keluaran
US$0,00 / 1K
Ultra OpenAI ResponsesPOST /v1/responses
Masukan
text
Keluaran
text
Konteks
262.144 token
Panjang jawaban maksimum
235.929 token
Masukan
US$0,00 / 1K
Keluaran
US$0,00 / 1K
Ultra OpenAI ChatPOST /v1/chat/completions
Masukan
text
Keluaran
text
Konteks
262.144 token
Panjang jawaban maksimum
235.929 token
Masukan
US$0,00 / 1K
Keluaran
US$0,00 / 1K
xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free · JSON
{"about":"### Xing4.0 dari China Telecom AI\n\nXing4.0-29B-A4B adalah model teks MoE China Telecom Artificial Intelligence Technology, dikembangkan sebagai generasi berikutnya TeleChat. Model memiliki 29 miliar parameter dengan sekitar 4 miliar aktif per token. Pengembang mengarahkannya pada tugas teknik rumit dan alur agen berurutan.\n\nCiri Xing4.0 adalah pelatihan sepenuhnya pada akselerator Ascend NPU menggunakan MindSpore. Arsitekturnya menggabungkan mHC, MLA, dan MTP; model memiliki 40 lapisan, 64 pakar dengan perutean, empat pakar terpilih per token, dan satu pakar bersama. Informasi ini menjelaskan struktur model asal dan landasan risetnya, bukan perangkat keras yang memproses permintaan Anda.\n\n### Tugas teknik berbasis teks\n\nMateri pengembang menekankan perencanaan bertahap, kode, dan penyelesaian tugas berurutan. Dalam dialog teks, ini dapat digunakan untuk rencana perubahan program, penjelasan ketergantungan, atau analisis kesalahan dari kode yang diberikan. Mulailah dari tujuan, masukan, dan batasan, lalu minta urutan tindakan serta hasil yang diharapkan tiap langkah.\n\nUntuk pemrograman, berikan implementasi relevan, format data, dan contoh perilaku yang diharapkan. Hasil yang berguna berupa penjelasan, perubahan setempat, dan contoh pemeriksaan. Setelah menjalankannya di lingkungan Anda, kirim kembali pengamatan untuk memperjelas solusi. Ini menjaga kaitan jawaban dengan tugas tertentu tanpa menganggap model memiliki akses mandiri ke proyek.\n\n### Konteks dan materi permintaan\n\nDi Ailoot API, Xing4.0 menerima dan mengembalikan teks. Jendela konteksnya 262 144 token, dengan keluaran maksimum 235 929 token. Konteks bersama mencakup instruksi, materi awal, riwayat, dan jawaban. Anda dapat menyertakan potongan terkait: persyaratan, dokumentasi, kode, dan hasil pemeriksaan. Beri nama jelas dan tentukan hasil tepat yang dibutuhkan: perbandingan, deskripsi algoritma, kode terbaru, atau rencana solusi.\n\nPengembang menyatakan model asal dapat diperluas hingga konteks 512K, tetapi ukuran koneksi ini adalah 262 144 token. Gunakan ukuran tersebut saat menyiapkan permintaan besar dan sisakan ruang untuk jawaban.\n\n### Koneksi aplikasi\n\nTersedia Messages, Responses, dan Chat Completions. Format ini membantu integrasi ke klien yang lazim dan pengaturan beberapa pesan berurutan. Hasil koneksi berupa teks yang dihasilkan. Pelaksanaan kode usulan, pembacaan berkas, dan penggunaan alat eksternal memerlukan logika aplikasi yang sesuai. Arsitektur model asal tidak dengan sendirinya menyediakan tindakan tersebut dalam permintaan teks biasa.","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":"Model teks MoE China Telecom AI dengan 29 miliar parameter untuk perencanaan, analisis kode, dan penyelesaian tugas teknik berurutan."}

Pertanyaan

Bagaimana cara memilih model untuk tugas saya?

Tentukan dahulu input dan output yang diperlukan: teks, gambar, audio, atau video. Lalu bandingkan metode API yang kompatibel, ID model yang tepat atau model yang saat ini dirujuk oleh alias, harga, dan satuan penagihan. GET /v1/models gratis dan menampilkan model yang tersedia untuk kunci Anda.

Apakah setiap model mendukung semua metode API dan jenis media?

Gunakan metode API dan jenis input/output yang tercantum pada kartu model. Dukungan untuk teks, gambar, audio, atau video bergantung pada model dan metode yang dipilih; periksa contoh permintaannya sebelum mengirim data Anda.

Apa perbedaan antara ID model dan alias?

ID model yang tepat mengidentifikasi satu model tertentu. Alias merujuk ke sebuah model dan model tujuannya dapat berubah. Periksa model yang saat ini dirujuk oleh alias dalam katalog; gunakan ID yang tepat jika integrasi Anda memerlukan model tertentu.

Bagaimana cara membandingkan harga sebelum mengirim permintaan?

Periksa harga dan satuan penagihan untuk metode API yang dipilih pada kartu model. Bandingkan dengan satuan serta jenis input/output yang sama; riwayat permintaan menampilkan penggunaan aktual dan jumlah yang ditagihkan.

Apa manfaat langganan?

Diskon pembelian token untuk pekerjaan rutin. Pilih paket sesuai volume permintaan; ketentuan dan harga langganan ditampilkan saat pendaftaran.

Bagaimana memakai kode promo dengan diskon hingga 50%?

Masukkan kode promo saat membeli token. Total dihitung ulang sesuai ketentuan promosi; besar diskon terlihat sebelum pembayaran.