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デンス型視覚言語モデルにおけるQwen3.8の特長

Qwen3.8-27Bは、Qwen3.8のコーディング、専門業務、調査、エージェントタスクの改善を、270億パラメータのデンスモデルに取り入れています。テキスト、画像、動画を受け取り、テキストを返します。文書上の視覚対象には、STEM図、文書ページ、時間単位の動画が含まれます。大幅に大型でテキスト専用のQwen3.8-2.4T-A95Bとは別のチェックポイントなので、入力能力と思考の契約を分けて扱う必要があります。

Qwenは、自律的な計画、環境フィードバックの利用、開発用ハーネスとの統合を重視しています。エージェントのタスクでは、目的、関連資料、許可するツール、完了を示す証拠を提示してください。モデルは、返された結果を使って操作を提案・修正でき、接続ソフトウェアが実行します。計画を実行済みの結果と見なさず、最終成果物と未解決条件を求めます。

モデルの概要

27Bモデルは、言語モデルの64層を備えます。ハイブリッド構成は、3つのGated DeltaNet層の後に1つのゲート付きアテンション層を配置し、デンス型フィードフォワードネットワークを使います。複数トークン予測で学習し、視覚エンコーダーも含みます。これらは公開モデルのアーキテクチャの説明であり、すべてのデプロイで同じメモリ使用量やレイテンシーとなることを意味しません。

ネイティブのコンテキストは262,144トークンで、1,000,000への拡張が文書化されています。テキスト、視覚表現、会話履歴、思考、最終出力は、設定された列の予算を共有します。開発元は追加機能を持つ管理型エディションも別に説明していますが、それらの機能を公開チェックポイントへ自動的に割り当てるべきではありません。

テキスト、画像、動画の利用

コードのタスクでは、関連関数やモジュール、失敗する入力、期待する動作を提示し、影響を受ける前提と確認事項を伴うパッチを求めてください。図ではラベルを保持し、問い全体を与えます。文書では、ページ参照付きの名前付きフィールドや結論を求めてください。動画では、対象イベントを明示し、時刻を保持します。

開発元の動画例は、対応する提供ワークフローで既定の毎秒2フレームを使い、オプションのサンプリング制御を備えます。場面全体の要約と短いイベントでは、必要なサンプリングが異なる場合があります。長い動画の指針は、時間単位の資料で高いフレームレートをサポートするため、動画プロセッサーの予算拡大を推奨し、約224Kの動画トークンに相当する例を示しています。これには設定が必要で、他のコンテキスト内容と領域を共有します。普遍的なクリップの長さの保証ではありません。

思考と過去の推論

思考は既定で有効で、開発元のenable_thinking制御によりリクエストごとに無効化できます。reasoning_effortはxhigh、medium、lowをサポートし、既定はxhighです。強度を下げると個々のターンを短くできる場合がありますが、Qwenは、エージェントタスクで分析が不足すると失敗や作業の反復を生み、全体の完了時間を増やす可能性を警告しています。

preserve_thinkingは既定で有効で、継続性のため過去メッセージの推論ブロックを保持します。無効にすると、最新のユーザーメッセージの処理中に生成された思考ブロックだけを残します。これは過去の推論を完全に捨てる旧来のQwenの指針とは異なります。インターフェースで推論と最終内容を分け、チェックポイントが期待する正確な会話形式を保持してください。開発元の制御が、他のアプリケーションで公開されるパラメータを定めるわけではありません。

生成の指針

思考時にQwenが推奨するのは、temperature 1.0、top_p 0.95、top_k 20、min_p 0、presence penalty 0、repetition penalty 1.0です。直接回答では、それぞれ0.7、0.8、20、0、1.5、1.0です。presence penaltyを高くすると反復を減らせますが、言語が混在したり品質がわずかに低下したりする場合があります。

別々の上限をサポートする設定済み100万トークンのワークフローでは、開発元は推論に262,144トークン、最終回答に131,072の許容量を推奨しています。これらは条件付きの予算推奨値であり、独立した固定出力上限でも、ネイティブコンテキスト内へ同時に収まる割り当てでもありません。

超長文コンテキストと制約

文書化された拡張は、モデル固有のインターリーブ位置設定とともにYaRNを使います。係数4は100万トークンのワークフローを対象とし、約524,288トークンの作業には、開発元は係数2を提案しています。静的スケーリングは短文品質に影響する場合があるため、Qwenは長いコンテキストが必要なときに有効化するよう助言しています。別のQwen-VLエディションの外挿係数を、このモデル自体の手順なしにコピーしないでください。

長い入力を文書、ページ、コードの識別子で整理し、確認可能な結果を求めてください。計算、小さな視覚ラベル、生成パッチを元資料と照合します。長いコンテキスト、保持された推論、大きな動画予算は、タスクを通じて多くの証拠を引き継ぐ助けになりますが、それ自体で完全な記憶、正しい推論、外部操作の完了を示すものではありません。

", "aboutText": "デンス型視覚言語モデルにおけるQwen3.8の特長\n\nQwen3.8-27Bは、Qwen3.8のコーディング、専門業務、調査、エージェントタスクの改善を、270億パラメータのデンスモデルに取り入れています。テキスト、画像、動画を受け取り、テキストを返します。文書上の視覚対象には、STEM図、文書ページ、時間単位の動画が含まれます。大幅に大型でテキスト専用のQwen3.8-2.4T-A95Bとは別のチェックポイントなので、入力能力と思考の契約を分けて扱う必要があります。\n\nQwenは、自律的な計画、環境フィードバックの利用、開発用ハーネスとの統合を重視しています。エージェントのタスクでは、目的、関連資料、許可するツール、完了を示す証拠を提示してください。モデルは、返された結果を使って操作を提案・修正でき、接続ソフトウェアが実行します。計画を実行済みの結果と見なさず、最終成果物と未解決条件を求めます。\n\nモデルの概要\n\n27Bモデルは、言語モデルの64層を備えます。ハイブリッド構成は、3つのGated DeltaNet層の後に1つのゲート付きアテンション層を配置し、デンス型フィードフォワードネットワークを使います。複数トークン予測で学習し、視覚エンコーダーも含みます。これらは公開モデルのアーキテクチャの説明であり、すべてのデプロイで同じメモリ使用量やレイテンシーとなることを意味しません。\n\nネイティブのコンテキストは262,144トークンで、1,000,000への拡張が文書化されています。テキスト、視覚表現、会話履歴、思考、最終出力は、設定された列の予算を共有します。開発元は追加機能を持つ管理型エディションも別に説明していますが、それらの機能を公開チェックポイントへ自動的に割り当てるべきではありません。\n\nテキスト、画像、動画の利用\n\nコードのタスクでは、関連関数やモジュール、失敗する入力、期待する動作を提示し、影響を受ける前提と確認事項を伴うパッチを求めてください。図ではラベルを保持し、問い全体を与えます。文書では、ページ参照付きの名前付きフィールドや結論を求めてください。動画では、対象イベントを明示し、時刻を保持します。\n\n開発元の動画例は、対応する提供ワークフローで既定の毎秒2フレームを使い、オプションのサンプリング制御を備えます。場面全体の要約と短いイベントでは、必要なサンプリングが異なる場合があります。長い動画の指針は、時間単位の資料で高いフレームレートをサポートするため、動画プロセッサーの予算拡大を推奨し、約224Kの動画トークンに相当する例を示しています。これには設定が必要で、他のコンテキスト内容と領域を共有します。普遍的なクリップの長さの保証ではありません。\n\n思考と過去の推論\n\n思考は既定で有効で、開発元のenable_thinking制御によりリクエストごとに無効化できます。reasoning_effortはxhigh、medium、lowをサポートし、既定はxhighです。強度を下げると個々のターンを短くできる場合がありますが、Qwenは、エージェントタスクで分析が不足すると失敗や作業の反復を生み、全体の完了時間を増やす可能性を警告しています。\n\npreserve_thinkingは既定で有効で、継続性のため過去メッセージの推論ブロックを保持します。無効にすると、最新のユーザーメッセージの処理中に生成された思考ブロックだけを残します。これは過去の推論を完全に捨てる旧来のQwenの指針とは異なります。インターフェースで推論と最終内容を分け、チェックポイントが期待する正確な会話形式を保持してください。開発元の制御が、他のアプリケーションで公開されるパラメータを定めるわけではありません。\n\n生成の指針\n\n思考時にQwenが推奨するのは、temperature 1.0、top_p 0.95、top_k 20、min_p 0、presence penalty 0、repetition penalty 1.0です。直接回答では、それぞれ0.7、0.8、20、0、1.5、1.0です。presence penaltyを高くすると反復を減らせますが、言語が混在したり品質がわずかに低下したりする場合があります。\n\n別々の上限をサポートする設定済み100万トークンのワークフローでは、開発元は推論に262,144トークン、最終回答に131,072の許容量を推奨しています。これらは条件付きの予算推奨値であり、独立した固定出力上限でも、ネイティブコンテキスト内へ同時に収まる割り当てでもありません。\n\n超長文コンテキストと制約\n\n文書化された拡張は、モデル固有のインターリーブ位置設定とともにYaRNを使います。係数4は100万トークンのワークフローを対象とし、約524,288トークンの作業には、開発元は係数2を提案しています。静的スケーリングは短文品質に影響する場合があるため、Qwenは長いコンテキストが必要なときに有効化するよう助言しています。別のQwen-VLエディションの外挿係数を、このモデル自体の手順なしにコピーしないでください。\n\n長い入力を文書、ページ、コードの識別子で整理し、確認可能な結果を求めてください。計算、小さな視覚ラベル、生成パッチを元資料と照合します。長いコンテキスト、保持された推論、大きな動画予算は、タスクを通じて多くの証拠を引き継ぐ助けになりますが、それ自体で完全な記憶、正しい推論、外部操作の完了を示すものではありません。", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "

実用タスク

英語の技術例

Analyze a circuit described in text\n\nA written circuit description gives two 6-ohm resistors connected in parallel across an ideal 12-volt source. Assume ideal wires and constant resistance. Derive the equivalent resistance, total current and current through each branch. Show the formulas and verify that branch currents add to the total. No circuit image or execution tool is provided.

期待される結果

A short derivation with units, three requested quantities and a current-sum check.

結果の確認

Equivalent resistance is 3 ohms and the two equal branch currents sum to the derived total current.

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Al

Qwen: Qwen3.8 27B

Alibaba /qwen/qwen3.8-27b

はじめに

Qwen3.8-27Bは、テキスト、画像、動画を受け取り、テキストを返すQwenのデンス型視覚言語モデルです。コーディングや長い手順のエージェント作業に、選択可能な思考、推論の保持、ネイティブ262,144トークンのコンテキストを組み合わせ、設定により100万トークンへ拡張できます。

対応する入力: テキスト
結果: テキスト

モデルについて

この説明はモデルの機能を紹介するものです。Ailootで利用できる入力、出力、オプションは、選択したメソッドごとに以下に記載されています。

デンス型視覚言語モデルにおけるQwen3.8の特長

Qwen3.8-27Bは、Qwen3.8のコーディング、専門業務、調査、エージェントタスクの改善を、270億パラメータのデンスモデルに取り入れています。テキスト、画像、動画を受け取り、テキストを返します。文書上の視覚対象には、STEM図、文書ページ、時間単位の動画が含まれます。大幅に大型でテキスト専用のQwen3.8-2.4T-A95Bとは別のチェックポイントなので、入力能力と思考の契約を分けて扱う必要があります。

Qwenは、自律的な計画、環境フィードバックの利用、開発用ハーネスとの統合を重視しています。エージェントのタスクでは、目的、関連資料、許可するツール、完了を示す証拠を提示してください。モデルは、返された結果を使って操作を提案・修正でき、接続ソフトウェアが実行します。計画を実行済みの結果と見なさず、最終成果物と未解決条件を求めます。

モデルの概要

27Bモデルは、言語モデルの64層を備えます。ハイブリッド構成は、3つのGated DeltaNet層の後に1つのゲート付きアテンション層を配置し、デンス型フィードフォワードネットワークを使います。複数トークン予測で学習し、視覚エンコーダーも含みます。これらは公開モデルのアーキテクチャの説明であり、すべてのデプロイで同じメモリ使用量やレイテンシーとなることを意味しません。

ネイティブのコンテキストは262,144トークンで、1,000,000への拡張が文書化されています。テキスト、視覚表現、会話履歴、思考、最終出力は、設定された列の予算を共有します。開発元は追加機能を持つ管理型エディションも別に説明していますが、それらの機能を公開チェックポイントへ自動的に割り当てるべきではありません。

テキスト、画像、動画の利用

コードのタスクでは、関連関数やモジュール、失敗する入力、期待する動作を提示し、影響を受ける前提と確認事項を伴うパッチを求めてください。図ではラベルを保持し、問い全体を与えます。文書では、ページ参照付きの名前付きフィールドや結論を求めてください。動画では、対象イベントを明示し、時刻を保持します。

開発元の動画例は、対応する提供ワークフローで既定の毎秒2フレームを使い、オプションのサンプリング制御を備えます。場面全体の要約と短いイベントでは、必要なサンプリングが異なる場合があります。長い動画の指針は、時間単位の資料で高いフレームレートをサポートするため、動画プロセッサーの予算拡大を推奨し、約224Kの動画トークンに相当する例を示しています。これには設定が必要で、他のコンテキスト内容と領域を共有します。普遍的なクリップの長さの保証ではありません。

思考と過去の推論

思考は既定で有効で、開発元のenable_thinking制御によりリクエストごとに無効化できます。reasoning_effortはxhigh、medium、lowをサポートし、既定はxhighです。強度を下げると個々のターンを短くできる場合がありますが、Qwenは、エージェントタスクで分析が不足すると失敗や作業の反復を生み、全体の完了時間を増やす可能性を警告しています。

preserve_thinkingは既定で有効で、継続性のため過去メッセージの推論ブロックを保持します。無効にすると、最新のユーザーメッセージの処理中に生成された思考ブロックだけを残します。これは過去の推論を完全に捨てる旧来のQwenの指針とは異なります。インターフェースで推論と最終内容を分け、チェックポイントが期待する正確な会話形式を保持してください。開発元の制御が、他のアプリケーションで公開されるパラメータを定めるわけではありません。

生成の指針

思考時にQwenが推奨するのは、temperature 1.0、top_p 0.95、top_k 20、min_p 0、presence penalty 0、repetition penalty 1.0です。直接回答では、それぞれ0.7、0.8、20、0、1.5、1.0です。presence penaltyを高くすると反復を減らせますが、言語が混在したり品質がわずかに低下したりする場合があります。

別々の上限をサポートする設定済み100万トークンのワークフローでは、開発元は推論に262,144トークン、最終回答に131,072の許容量を推奨しています。これらは条件付きの予算推奨値であり、独立した固定出力上限でも、ネイティブコンテキスト内へ同時に収まる割り当てでもありません。

超長文コンテキストと制約

文書化された拡張は、モデル固有のインターリーブ位置設定とともにYaRNを使います。係数4は100万トークンのワークフローを対象とし、約524,288トークンの作業には、開発元は係数2を提案しています。静的スケーリングは短文品質に影響する場合があるため、Qwenは長いコンテキストが必要なときに有効化するよう助言しています。別のQwen-VLエディションの外挿係数を、このモデル自体の手順なしにコピーしないでください。

長い入力を文書、ページ、コードの識別子で整理し、確認可能な結果を求めてください。計算、小さな視覚ラベル、生成パッチを元資料と照合します。長いコンテキスト、保持された推論、大きな動画予算は、タスクを通じて多くの証拠を引き継ぐ助けになりますが、それ自体で完全な記憶、正しい推論、外部操作の完了を示すものではありません。

Ailootで利用可能 · 入力とメソッド

Ailoot Ultra · OpenAI チャット POST /v1/chat/completions

入力の種類: text
出力の種類: text
出力形式: jsonまたはSSE

フィールド	種類	要件	値と制限	デフォルト
フィールド`model`	種類`string`	要件必須	値と制限 qwen/qwen3.8-27b	デフォルト—
フィールド`messages`	種類`message[]`	要件必須	値と制限最小項目数: 1	デフォルト—
フィールド`messages[].role`	種類`string`	要件必須	値と制限例：system, user, assistant, tool, function 条件: これらのロールはソースコードの互換型で明示されています。正確なロールの集合はモデルごとに異なります。モデルによる	デフォルト—
フィールド`messages[].content`	種類`string\|content_part[]\|null`	要件任意	値と制限	デフォルト—
フィールド`messages[].tool_calls`	種類`tool_call[]`	要件任意	値と制限	デフォルト—
フィールド`messages[].tool_call_id`	種類`string`	要件任意	値と制限適用条件: role=tool。実際に返されたIDを使ってください	デフォルト—
フィールド`messages[].name`	種類`string`	要件任意	値と制限	デフォルト—
フィールド`messages[].reasoning_content`	種類`string`	要件任意	値と制限適用条件: このモデルが使用する場合は、実際に返された推論をそのまま次のリクエストへ戻してください	デフォルト—
フィールド`messages[].reasoning_details`	種類`object\|array`	要件任意	値と制限モデルによる	デフォルト—
フィールド`max_tokens`	種類`integer`	要件任意	値と制限最小値: 1 モデルによる	デフォルト—
フィールド`max_completion_tokens`	種類`integer`	要件任意	値と制限最小値: 1 モデルによる	デフォルト—
フィールド`stream`	種類`boolean`	要件任意	値と制限	デフォルトfalse
フィールド`stream_options.include_usage`	種類`boolean`	要件任意	値と制限モデルによる	デフォルト—
フィールド`temperature`	種類`number`	要件任意	値と制限モデルによる	デフォルト—
フィールド`top_p`	種類`number`	要件任意	値と制限モデルによる	デフォルト—
フィールド`stop`	種類`string\|string[]`	要件任意	値と制限モデルによる	デフォルト—
フィールド`tools`	種類`function_tool[]`	要件任意	値と制限モデルによる	デフォルト—
フィールド`tools[].type`	種類`string`	要件任意	値と制限 function モデルによる	デフォルト—
フィールド`tools[].function.name`	種類`string`	要件必須	値と制限適用条件: 関数ツールの指定あり	デフォルト—
フィールド`tools[].function.description`	種類`string`	要件任意	値と制限	デフォルト—
フィールド`tools[].function.parameters`	種類`JSON_schema`	要件任意	値と制限	デフォルト—
フィールド`tool_choice`	種類`string\|object`	要件任意	値と制限モデルによる	デフォルト—
フィールド`parallel_tool_calls`	種類`boolean`	要件任意	値と制限モデルによる	デフォルト—
フィールド`response_format`	種類`object`	要件任意	値と制限モデルによる	デフォルト—
フィールド`reasoning_effort`	種類`string`	要件任意	値と制限モデルによる	デフォルト—
フィールド`reasoning`	種類`object`	要件任意	値と制限モデルによる	デフォルト—
フィールド`service_tier`	種類`string`	要件任意	値と制限モデルによる	デフォルト—
フィールド`instructions`	種類`string`	要件任意	値と制限互換性用のフィールド	デフォルト—
フィールド`functions`	種類`function[]`	要件任意	値と制限モデルによる	デフォルト—
フィールド`function_call`	種類`string\|object`	要件任意	値と制限モデルによる	デフォルト—
フィールド`prompt_cache_options`	種類`object`	要件任意	値と制限モデルによる	デフォルト—
フィールド`modalities`	種類`string[]`	要件任意	値と制限 text	デフォルト—
フィールド`provider`	種類`object`	要件任意	値と制限条件: このUltraテキストルートではprovider.optionsは拒否されます	デフォルト—
フィールド`cache_control.ttl`	種類`string`	要件任意	値と制限条件: 実際のプロンプトキャッシュの指定箇所では1hは拒否されます	デフォルト—

入力素材の組み合わせ

テキスト · UTF8テキスト

messages[].content

メソッドのパラメータとライフサイクル

パラメータ	仕様
パラメータ`content_type`	仕様application/json
パラメータ`required`	仕様model, messages
パラメータ`material_types`	仕様text
パラメータ`messages`	仕様role/content形式のメッセージ配列
パラメータ`file_material`	仕様実際のUTF-8文書をテキストとしてそのまま挿入します。ファイルIDは推定しません
パラメータ`optional_controls`	仕様stream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
パラメータ`control_scope`	仕様モデル固有。ユーザーの関数ツールとホスト側のツールは異なります
パラメータ`output_modalities`	仕様text
パラメータ`hosted_operations`	仕様false
パラメータ`multimodal_input_binding`	仕様null

ライフサイクル: synchronous_or_streamed

正確なモデルIDをmessagesとともに送ってください。

コンテキスト長は出力上限ではありません。

テキストファイルはテキストをそのまま提供できます。画像／音声／ファイルオブジェクトの入力には正確なバインディングが必要です。

料金

料金情報はリクエストの機能を追加しません。対応するパラメーターは選択したメソッドに記載されています。

高速モード: 標準料金高速モードが選択されている場合
Flex モード: 標準料金 flex モードが選択されている場合
最大推論量: 標準料金推論量が最大で、調整に既定値（default）を使用する場合
推論量 · 低: 標準料金推論量が低い場合
推論量 · 中: 標準料金推論量が中程度の場合
推論量 · xhigh: 標準料金推論量が xhigh の場合

Ailootの料金

設定別の価格

各料金を表示された条件と照合してください。選択肢となる設定の各組には、いずれか1つの料金を適用します。

設定	料金表	コンテキストトークン数が次の値を超える場合	コンテキストトークン数が次の値以下の場合	料金
設定トークンの基本単価	料金表基本料金	コンテキストトークン数が次の値を超える場合—	コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし	料金入力 · 入力トークン $0.00085 / 1K トークン出力 · 出力トークン $0.0051 / 1K トークン入力 · キャッシュ読み取り $0.00017 / 1K トークン入力 · キャッシュ書き込み $0.0010625 / 1K トークン入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン
設定リクエスト長に応じた料金区分 1	料金表—	コンテキストトークン数が次の値を超える場合0	コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし	料金入力 · 入力トークン $0.00085 / 1K トークン出力 · 出力トークン $0.0051 / 1K トークン入力 · キャッシュ読み取り $0.00017 / 1K トークン入力 · キャッシュ書き込み $0.0010625 / 1K トークン入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン

Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。金額の確保と精算の仕組み →

リクエスト例

Ailoot Ultra · OpenAI チャット

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/qwen3.8-27b", "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\n

from 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/qwen3.8-27b',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"))\n

from 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/qwen3.8-27b',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")\n

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Ailoot Ultra · OpenAI チャット

jsonまたはSSE

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元のレスポンスを確認する場合

リクエスト／応答IDとヘッダーを保持してください。テキストジョブを取得する汎用URLは提供されません。

レスポンスのフィールド

フィールド	種類
フィールド`choices[].index`	種類integer
フィールド`choices[].message.content`	種類string\|null
フィールド`choices[].message.tool_calls`	種類tool_call[]
フィールド`choices[].message.reasoning_content`	種類string
フィールド`choices[].message.reasoning_details`	種類object\|array
フィールド`choices[].finish_reason`	種類string\|null
フィールド`usage`	種類object

エラーと次の手順

レスポンス	条件	次の手順
レスポンス400 · `invalid_request_error`	条件必須フィールド、素材の表現形式、またはパラメーター値が不正です	次の手順新しい生成リクエストを送る前に、指定されたフィールドを修正してください。

エイリアス

モデルのエイリアス

Ailoot Ultra qwen/qwen3.8-27b

メソッドパスのエイリアス

上記に表示されたメソッドパスを使用してください。

関連する呼び出し用ID

qwen/qwen3.8-27b

", "method_identity": { "effective_request_model_id": "qwen/qwen3.8-27b", "fmt": "chat", "http": "POST", "path": "/v1/chat/completions", "request_model_id": "qwen/qwen3.8-27b", "route_label": "Ultra" }, "method_key": "Ultra|chat|/v1/chat/completions|qwen%2Fqwen3.8-27b", "ordinal": 0, "rawMethod": { "available": null, "cache_read": 0.17, "cache_write": 1.0625, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "all_results": "Keep every choice and its content/tool calls/reasoning. 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Al

Qwen: Qwen3.8 27B

Alibaba /qwen/qwen3.8-27b

はじめに

Qwen3.8-27Bは、テキスト、画像、動画を受け取り、テキストを返すQwenのデンス型視覚言語モデルです。コーディングや長い手順のエージェント作業に、選択可能な思考、推論の保持、ネイティブ262,144トークンのコンテキストを組み合わせ、設定により100万トークンへ拡張できます。

対応する入力: テキスト
結果: json · sse

モデルについて

この説明はモデルの機能を紹介するものです。Ailootで利用できる入力、出力、オプションは、選択したメソッドごとに以下に記載されています。

デンス型視覚言語モデルにおけるQwen3.8の特長

Qwen3.8-27Bは、Qwen3.8のコーディング、専門業務、調査、エージェントタスクの改善を、270億パラメータのデンスモデルに取り入れています。テキスト、画像、動画を受け取り、テキストを返します。文書上の視覚対象には、STEM図、文書ページ、時間単位の動画が含まれます。大幅に大型でテキスト専用のQwen3.8-2.4T-A95Bとは別のチェックポイントなので、入力能力と思考の契約を分けて扱う必要があります。

Qwenは、自律的な計画、環境フィードバックの利用、開発用ハーネスとの統合を重視しています。エージェントのタスクでは、目的、関連資料、許可するツール、完了を示す証拠を提示してください。モデルは、返された結果を使って操作を提案・修正でき、接続ソフトウェアが実行します。計画を実行済みの結果と見なさず、最終成果物と未解決条件を求めます。

モデルの概要

27Bモデルは、言語モデルの64層を備えます。ハイブリッド構成は、3つのGated DeltaNet層の後に1つのゲート付きアテンション層を配置し、デンス型フィードフォワードネットワークを使います。複数トークン予測で学習し、視覚エンコーダーも含みます。これらは公開モデルのアーキテクチャの説明であり、すべてのデプロイで同じメモリ使用量やレイテンシーとなることを意味しません。

ネイティブのコンテキストは262,144トークンで、1,000,000への拡張が文書化されています。テキスト、視覚表現、会話履歴、思考、最終出力は、設定された列の予算を共有します。開発元は追加機能を持つ管理型エディションも別に説明していますが、それらの機能を公開チェックポイントへ自動的に割り当てるべきではありません。

テキスト、画像、動画の利用

コードのタスクでは、関連関数やモジュール、失敗する入力、期待する動作を提示し、影響を受ける前提と確認事項を伴うパッチを求めてください。図ではラベルを保持し、問い全体を与えます。文書では、ページ参照付きの名前付きフィールドや結論を求めてください。動画では、対象イベントを明示し、時刻を保持します。

開発元の動画例は、対応する提供ワークフローで既定の毎秒2フレームを使い、オプションのサンプリング制御を備えます。場面全体の要約と短いイベントでは、必要なサンプリングが異なる場合があります。長い動画の指針は、時間単位の資料で高いフレームレートをサポートするため、動画プロセッサーの予算拡大を推奨し、約224Kの動画トークンに相当する例を示しています。これには設定が必要で、他のコンテキスト内容と領域を共有します。普遍的なクリップの長さの保証ではありません。

思考と過去の推論

思考は既定で有効で、開発元のenable_thinking制御によりリクエストごとに無効化できます。reasoning_effortはxhigh、medium、lowをサポートし、既定はxhighです。強度を下げると個々のターンを短くできる場合がありますが、Qwenは、エージェントタスクで分析が不足すると失敗や作業の反復を生み、全体の完了時間を増やす可能性を警告しています。

preserve_thinkingは既定で有効で、継続性のため過去メッセージの推論ブロックを保持します。無効にすると、最新のユーザーメッセージの処理中に生成された思考ブロックだけを残します。これは過去の推論を完全に捨てる旧来のQwenの指針とは異なります。インターフェースで推論と最終内容を分け、チェックポイントが期待する正確な会話形式を保持してください。開発元の制御が、他のアプリケーションで公開されるパラメータを定めるわけではありません。

生成の指針

思考時にQwenが推奨するのは、temperature 1.0、top_p 0.95、top_k 20、min_p 0、presence penalty 0、repetition penalty 1.0です。直接回答では、それぞれ0.7、0.8、20、0、1.5、1.0です。presence penaltyを高くすると反復を減らせますが、言語が混在したり品質がわずかに低下したりする場合があります。

別々の上限をサポートする設定済み100万トークンのワークフローでは、開発元は推論に262,144トークン、最終回答に131,072の許容量を推奨しています。これらは条件付きの予算推奨値であり、独立した固定出力上限でも、ネイティブコンテキスト内へ同時に収まる割り当てでもありません。

超長文コンテキストと制約

文書化された拡張は、モデル固有のインターリーブ位置設定とともにYaRNを使います。係数4は100万トークンのワークフローを対象とし、約524,288トークンの作業には、開発元は係数2を提案しています。静的スケーリングは短文品質に影響する場合があるため、Qwenは長いコンテキストが必要なときに有効化するよう助言しています。別のQwen-VLエディションの外挿係数を、このモデル自体の手順なしにコピーしないでください。

長い入力を文書、ページ、コードの識別子で整理し、確認可能な結果を求めてください。計算、小さな視覚ラベル、生成パッチを元資料と照合します。長いコンテキスト、保持された推論、大きな動画予算は、タスクを通じて多くの証拠を引き継ぐ助けになりますが、それ自体で完全な記憶、正しい推論、外部操作の完了を示すものではありません。

Ailootで利用可能 · 入力とメソッド

Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ POST /v1/messages

入力の種類: text
出力の種類: json, sse
出力形式: JSONまたはSSE

フィールド	種類	要件	値と制限	デフォルト
フィールド`model`	種類`string`	要件必須	値と制限 qwen/qwen3.8-27b	デフォルト—
フィールド`messages`	種類`message[]`	要件必須	値と制限	デフォルト—
フィールド`messages[].role`	種類`string`	要件必須	値と制限 user, assistant	デフォルト—
フィールド`messages[].content`	種類`string`	要件必須	値と制限	デフォルト—
フィールド`max_tokens`	種類`integer`	要件必須	値と制限	デフォルト—
フィールド`stream`	種類`boolean`	要件任意	値と制限	デフォルトfalse

入力素材の組み合わせ

テキスト · UTF-8テキスト

messages[].contentの文字列

メソッドのパラメータとライフサイクル

パラメータ	仕様
パラメータ`content_type`	仕様application/json
パラメータ`required`	仕様model, messages, max_tokens
パラメータ`optional_controls`	仕様stream
パラメータ`material_types`	仕様text
パラメータ`text_file_material`	仕様実際のUTF-8文書を読み、その本文を指定された入力またはメッセージ内容の文字列に入れてください。

ライフサイクル: synchronous_or_streamed

料金

料金情報はリクエストの機能を追加しません。対応するパラメーターは選択したメソッドに記載されています。

高速モード: 標準料金高速モードが選択されている場合
Flex モード: 標準料金 flex モードが選択されている場合
最大推論量: 標準料金推論量が最大で、調整に既定値（default）を使用する場合
推論量 · 低: 標準料金推論量が低い場合
推論量 · 中: 標準料金推論量が中程度の場合
推論量 · xhigh: 標準料金推論量が xhigh の場合

Ailootの料金

設定別の価格

各料金を表示された条件と照合してください。選択肢となる設定の各組には、いずれか1つの料金を適用します。

設定	料金表	コンテキストトークン数が次の値を超える場合	コンテキストトークン数が次の値以下の場合	料金
設定トークンの基本単価	料金表基本料金	コンテキストトークン数が次の値を超える場合—	コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし	料金入力 · 入力トークン $0.00085 / 1K トークン出力 · 出力トークン $0.0051 / 1K トークン入力 · キャッシュ読み取り $0.00017 / 1K トークン入力 · キャッシュ書き込み $0.0010625 / 1K トークン入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン
設定リクエスト長に応じた料金区分 1	料金表—	コンテキストトークン数が次の値を超える場合0	コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし	料金入力 · 入力トークン $0.00085 / 1K トークン出力 · 出力トークン $0.0051 / 1K トークン入力 · キャッシュ読み取り $0.00017 / 1K トークン入力 · キャッシュ書き込み $0.0010625 / 1K トークン入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン

Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。金額の確保と精算の仕組み →

リクエスト例

Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ

{\n  "model": "qwen/qwen3.8-27b",\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/qwen3.8-27b', '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\n

import 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/qwen3.8-27b', '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))\n

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Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ

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元のレスポンスを確認する場合

リクエスト／応答IDとヘッダーを保持してください。テキストジョブを取得する汎用URLは提供されません。

レスポンスのフィールド

フィールド	種類
フィールド`id`	種類string
フィールド`model`	種類string
フィールド`content[]`	種類text\|thinking\|tool_use\|other content block
フィールド`stop_reason`	種類string\|null
フィールド`usage`	種類object

エラーと次の手順

レスポンス	条件	次の手順
レスポンス400 · `invalid_request_error`	条件必須フィールド、素材の表現形式、またはパラメーター値が不正です	次の手順新しい生成リクエストを送る前に、指定されたフィールドを修正してください。

エイリアス

モデルのエイリアス

Ailoot Ultra qwen/qwen3.8-27b

メソッドパスのエイリアス

上記に表示されたメソッドパスを使用してください。

関連する呼び出し用ID

qwen/qwen3.8-27b

", "method_identity": { "effective_request_model_id": "qwen/qwen3.8-27b", "fmt": "messages", "http": "POST", "path": "/v1/messages", "request_model_id": "qwen/qwen3.8-27b", "route_label": "Ultra" }, "method_key": "Ultra|messages|/v1/messages|qwen%2Fqwen3.8-27b", "ordinal": 1, "rawMethod": { "available": null, "cache_read": 0.17, "cache_write": 1.0625, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "authentication": { "api_key_source": "AILOOT_API_KEY", "headers": [ "Authorization: Bearer", "x-api-key", "anthropic-version" ], "version_example": "2023-06-01" }, "errors": [ { "code": null, "condition": "必須フィールド、素材の表現形式、またはパラメーター値が不正です", "http_status": 400, "recovery": "新しい生成リクエストを送る前に、指定されたフィールドを修正してください。", "type": "invalid_request_error" } ], "example_body": { "max_tokens": 128, "messages": [ { "content": "Summarize the incident report.", "role": "user" } ], "model": "qwen/qwen3.8-27b", "stream": false }, "lifecycle": { "create": { "http": "POST", "path": "/v1/messages" }, "job_read": null, "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "リクエスト／応答IDとヘッダーを保持してください。テキストジョブを取得する汎用URLは提供されません。" }, "material_combinations": [ { "mode": "text", "representation": "messages[].contentの文字列", "required_material": "UTF-8テキスト" } ], "operation_modes": [ "synchronous_json", "streamed_SSE" ], "outputs": { "all_results": "すべてのコンテンツブロック、思考署名、実際のツール利用IDを保持してください。SSEのすべてのブロック差分を組み立てます。最初のテキストブロックだけでは完全な出力になりません。", "family": "protocol", "fields": [ { "description": null, "name": "id", "type": "string" }, { "description": null, "name": "model", "type": "string" }, { "description": null, "name": "content[]", "type": "text|thinking|tool_use|other content block" }, { "description": null, "name": "stop_reason", "type": "string|null" }, { "description": null, "name": "usage", "type": "object" } ], "format": "JSONまたはSSE" }, "parameters": [ { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "qwen/qwen3.8-27b" ], "enum_known": true, "name": "model", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages", "required": true, "type": "message[]" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "user", "assistant" ], "enum_known": true, "name": "messages[].role", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].content", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "max_tokens", "required": true, "type": "integer" }, { "availability": "source_interface", "default": false, "default_known": true, "enum": null, "enum_known": false, "name": "stream", "required": false, "type": "boolean" } ], "profile_binding": "Documented current stock Messages bridge; 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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\n", "label": "curl · use your UTF-8 document", "language": "bash" }, { "code": "import 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/qwen3.8-27b', '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))\n", "label": "Python · save the complete result", "language": "python" } ], "family": "anthropic", "fast_multiplier": 1, "flex_multiplier": 1, "fmt": "messages", "http": "POST", "in": 0.85, "input": [ "text" ], "label": "Anthropic メッセージ", "max_out": null, "max_reasoning_effort_multiplier": 1, "method_aliases": [], "out": 5.1, "output": [ "json", "sse" ], "path": "/v1/messages", "price_conditions": [ { "label": "高速モード", "value": "標準料金", "when": "高速モードが選択されている場合" }, { "label": "Flex モード", "value": "標準料金", "when": "flex モードが選択されている場合" }, { "label": "最大推論量", "value": "標準料金", "when": "推論量が最大で、調整に既定値（default）を使用する場合" }, { "label": "推論量 · 低", "value": "標準料金", "when": "推論量が低い場合" }, { "label": "推論量 · 中", "value": "標準料金", "when": "推論量が中程度の場合" }, { "label": "推論量 · xhigh", "value": "標準料金", 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実用タスク

英語の技術例

Analyze a circuit described in text\n\nA written circuit description gives two 6-ohm resistors connected in parallel across an ideal 12-volt source. Assume ideal wires and constant resistance. Derive the equivalent resistance, total current and current through each branch. Show the formulas and verify that branch currents add to the total. No circuit image or execution tool is provided.

期待される結果

A short derivation with units, three requested quantities and a current-sum check.

結果の確認

Equivalent resistance is 3 ohms and the two equal branch currents sum to the derived total current.

", "practicalText": "実用タスク英語の技術例 Analyze a circuit described in text A written circuit description gives two 6-ohm resistors connected in parallel across an ideal 12-volt source. Assume ideal wires and constant resistance. Derive the equivalent resistance, total current and current through each branch. Show the formulas and verify that branch currents add to the total. No circuit image or execution tool is provided. 期待される結果 A short derivation with units, three requested quantities and a current-sum check. 結果の確認 Equivalent resistance is 3 ohms and the two equal branch currents sum to the derived total current.", "rawModel": { "about": "デンス型視覚言語モデルにおけるQwen3.8の特長\n\nQwen3.8-27Bは、Qwen3.8のコーディング、専門業務、調査、エージェントタスクの改善を、270億パラメータのデンスモデルに取り入れています。テキスト、画像、動画を受け取り、テキストを返します。文書上の視覚対象には、STEM図、文書ページ、時間単位の動画が含まれます。大幅に大型でテキスト専用のQwen3.8-2.4T-A95Bとは別のチェックポイントなので、入力能力と思考の契約を分けて扱う必要があります。\n\nQwenは、自律的な計画、環境フィードバックの利用、開発用ハーネスとの統合を重視しています。エージェントのタスクでは、目的、関連資料、許可するツール、完了を示す証拠を提示してください。モデルは、返された結果を使って操作を提案・修正でき、接続ソフトウェアが実行します。計画を実行済みの結果と見なさず、最終成果物と未解決条件を求めます。\n\nモデルの概要\n\n27Bモデルは、言語モデルの64層を備えます。ハイブリッド構成は、3つのGated DeltaNet層の後に1つのゲート付きアテンション層を配置し、デンス型フィードフォワードネットワークを使います。複数トークン予測で学習し、視覚エンコーダーも含みます。これらは公開モデルのアーキテクチャの説明であり、すべてのデプロイで同じメモリ使用量やレイテンシーとなることを意味しません。\n\nネイティブのコンテキストは262,144トークンで、1,000,000への拡張が文書化されています。テキスト、視覚表現、会話履歴、思考、最終出力は、設定された列の予算を共有します。開発元は追加機能を持つ管理型エディションも別に説明していますが、それらの機能を公開チェックポイントへ自動的に割り当てるべきではありません。\n\nテキスト、画像、動画の利用\n\nコードのタスクでは、関連関数やモジュール、失敗する入力、期待する動作を提示し、影響を受ける前提と確認事項を伴うパッチを求めてください。図ではラベルを保持し、問い全体を与えます。文書では、ページ参照付きの名前付きフィールドや結論を求めてください。動画では、対象イベントを明示し、時刻を保持します。\n\n開発元の動画例は、対応する提供ワークフローで既定の毎秒2フレームを使い、オプションのサンプリング制御を備えます。場面全体の要約と短いイベントでは、必要なサンプリングが異なる場合があります。長い動画の指針は、時間単位の資料で高いフレームレートをサポートするため、動画プロセッサーの予算拡大を推奨し、約224Kの動画トークンに相当する例を示しています。これには設定が必要で、他のコンテキスト内容と領域を共有します。普遍的なクリップの長さの保証ではありません。\n\n思考と過去の推論\n\n思考は既定で有効で、開発元のenable_thinking制御によりリクエストごとに無効化できます。reasoning_effortはxhigh、medium、lowをサポートし、既定はxhighです。強度を下げると個々のターンを短くできる場合がありますが、Qwenは、エージェントタスクで分析が不足すると失敗や作業の反復を生み、全体の完了時間を増やす可能性を警告しています。\n\npreserve_thinkingは既定で有効で、継続性のため過去メッセージの推論ブロックを保持します。無効にすると、最新のユーザーメッセージの処理中に生成された思考ブロックだけを残します。これは過去の推論を完全に捨てる旧来のQwenの指針とは異なります。インターフェースで推論と最終内容を分け、チェックポイントが期待する正確な会話形式を保持してください。開発元の制御が、他のアプリケーションで公開されるパラメータを定めるわけではありません。\n\n生成の指針\n\n思考時にQwenが推奨するのは、temperature 1.0、top_p 0.95、top_k 20、min_p 0、presence penalty 0、repetition penalty 1.0です。直接回答では、それぞれ0.7、0.8、20、0、1.5、1.0です。presence penaltyを高くすると反復を減らせますが、言語が混在したり品質がわずかに低下したりする場合があります。\n\n別々の上限をサポートする設定済み100万トークンのワークフローでは、開発元は推論に262,144トークン、最終回答に131,072の許容量を推奨しています。これらは条件付きの予算推奨値であり、独立した固定出力上限でも、ネイティブコンテキスト内へ同時に収まる割り当てでもありません。\n\n超長文コンテキストと制約\n\n文書化された拡張は、モデル固有のインターリーブ位置設定とともにYaRNを使います。係数4は100万トークンのワークフローを対象とし、約524,288トークンの作業には、開発元は係数2を提案しています。静的スケーリングは短文品質に影響する場合があるため、Qwenは長いコンテキストが必要なときに有効化するよう助言しています。別のQwen-VLエディションの外挿係数を、このモデル自体の手順なしにコピーしないでください。\n\n長い入力を文書、ページ、コードの識別子で整理し、確認可能な結果を求めてください。計算、小さな視覚ラベル、生成パッチを元資料と照合します。長いコンテキスト、保持された推論、大きな動画予算は、タスクを通じて多くの証拠を引き継ぐ助けになりますが、それ自体で完全な記憶、正しい推論、外部操作の完了を示すものではありません。", "alias_of": null, "aliases": [], "author": "Alibaba", "available": null, "canonical_model": "qwen/qwen3.8-27b", "capabilities": { "context_length": 1000000, "manufacturer_input": [ "text", "image", "video" ], "manufacturer_output": [ "text" ] }, "card_routes": [ { "label": "Ultra", "rates": [ { "amount": "0.00085000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000085", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0051000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000051", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" } ], "summary": "構成の料金情報はすべて詳細で確認できます。" } ], "ctx": null, "entity_type": "model", "formats": [ "chat", "messages" ], "id": "qwen/qwen3.8-27b", "input": [ "text" ], "kind": "text", "max_out": null, "methods": [ { "available": null, "cache_read": 0.17, "cache_write": 1.0625, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "all_results": "Keep every choice and its content/tool calls/reasoning. 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