Qwen3-14B — бастапқы Qwen3 шығарылымындағы тығыз архитектуралы тіл моделі; бір модельде ойлану және тікелей жауап беру әрекетін біріктіреді. Qwen бұл отбасын логикалық пайымдауға, математикаға, бағдарламалауға, шығармашылық жазуға, рөлдік диалогқа және нұсқауларды орындауға бағыттайды. Ол мәтін қабылдап, мәтін қайтарады; отбасының 119 тілі мен диалектісі аясында көптілді нұсқаулар мен аударма мүмкіндіктері бар. Пайдалы әңгімелесу тапсырмасы тілді, оқырманның білім деңгейін және нақты нәтижені көрсетеді: түсіндірме, қайта жазылған мәтін, шешімі көрсетілген есеп немесе ұсынылған код өзгерісі.
Нұсқауларды орындауға оқытылған модельдің 40 қабатында жалпы 14,8 миллиард параметр бар. Бұл — сарапшылар қоспасы моделі немесе отбасы атауы ұқсас кейінгі модель емес, тығыз архитектуралы 14B нұсқасы. Оның төл контексті 32 768 токен. Құжат тапсырмасында тиісті үзінділерді және олардың тақырыптарын беріп, қажет нақты салыстыруды не түсіндірмені сұраңыз. Мысалы, тапсырма процестің екі нұсқасын беріп, өзгерген шарттар кестесін, содан кейін көрсетілген ерекшеліктерді сақтайтын түзетілген рәсімді сұрай алады. Түзетілген рәсімде бастапқы тақырыптарды сақтауды және өзгерген шарттарды анықтауды сұраңыз.
Өндірушінің чат үлгісінде ойлану әдепкіде қосылған. enable_thinking=False қатаң баптауы пайымдау бөлімін толық өшіреді. Ойлану қосулы қалса, prompt немесе жүйелік нұсқаудағы /think не /no_think әр кезекте сұралған режимді өзгерте алады; соңғы нұсқау қолданылады. Қосулы үлгі жұмсақ тікелей жауап сұрауында да бос <think> блогын қайтара алады. Қатаң өшірілген баптауды мәтінге /think қосу арқылы кері өзгерту мүмкін емес. Режимді мәселеге сай таңдаңыз: мәтінді тікелей қайта жазуға көпқадамды математикалық түсіндірмеден басқа жауап мәнері жарауы мүмкін.
Ресми генерация мысалы ойлану мазмұнын соңғы жауаптан бөледі. Соңғы жауапты пайдалы ету үшін генерацияға дейін алғышарттарды не дереккөз материалын беріп, құрылымын анықтаңыз. Qwen математикада соңғы нәтижені жақтауға орналастыруды, ал бірнеше нұсқадан таңдау сұрақтарында анық жауап өрісін ұсынады. Оқыту тапсырмасында да нәтижені, негізгі түсіндірмені және шешімі көрсетілген бір мысалды сұрауға болады. Бірнеше кезекті әңгімелесуде өндіруші соңғы жауапты тарихта сақтап, алдыңғы ойлану мазмұнын алып тастауды ұсынады: кейінгі сұрақтар жеткізілген нәтиже негізінде құрылады.
Qwen ойлану және тікелей жауап режимдерінің екеуінде де агент пен құрал шақыру қабілеттерін сипаттайды. Ұсынылған Qwen-Agent интеграциясы анықталған құралдарға арналған үлгілер мен талдағыштарды береді; мысалда ақпарат іздеу мен код интерпретаторы бар. Қолданба модельге аталған құралдарды, олардың қабылданатын аргументтерін және тоқтау шартын бере алады. Кодты зерттеу үшін бастапқы үзінді мен ақау мәліметтерін дайындап, қажет тексеруді анықтауды сұраңыз, содан кейін түсіндіру үшін нақты құрал нәтижесін қайтарыңыз. Соңғы жауап берілген дәлелдерге байланысты диагноз, ұсынылған өзгеріс және қалған сұрақтар бола алады.
Өндіруші төл терезеден бөлек YaRN көмегімен контекстті 131 072 токенге дейін кеңейтуді тексерген. Ол статикалық масштабтау қысқа кірістің өңделуіне әсер етуі мүмкін екенін ескертіп, ұзын контекст керек болғанда конфигурациялауды ұсынады. Карта әдеттегі prompt пен шығыс ұзындықтарына арналған 40 960 позициялық әдепкі бөлуді де түсіндіреді. Ұзын кірісті аталған бөлімдерге ұйымдастырып, әр позицияны фондық материалмен толтырмай, пайымдауға және соңғы нәтижеге орын қалдырыңыз. Кеңейтілген баптау белгіленген конфигурацияға тәуелді.
Qwen ойлану үшін temperature 0,6 және top-p 0,95, ал тікелей жауап үшін 0,7 және 0,8 ұсынады; екі жағдайда да top-k 20 және min-p 0. Сапаның төмендеуі мен қайталау қаупіне байланысты ойлану режимінде greedy декодтаудан сақтандырады. Көпшілік сұрауларға ұсынылған шығыс көлемі — 32 768 токен; ерекше күрделі математика және бағдарламалау тапсырмалары үшін 38 912 көрсетілген. Бұл ұсыныстар генерацияға бағыт береді; олар жеке тұрақты жауап шегін анықтамайды. Нәтиже көптілді әңгімелесу барысында бірізді болуы керек кезде тіл мен пішімдеудің нақты нұсқаулары әсіресе пайдалы.
", "aboutText": "Qwen3-14B — бастапқы Qwen3 шығарылымындағы тығыз архитектуралы тіл моделі; бір модельде ойлану және тікелей жауап беру әрекетін біріктіреді. Qwen бұл отбасын логикалық пайымдауға, математикаға, бағдарламалауға, шығармашылық жазуға, рөлдік диалогқа және нұсқауларды орындауға бағыттайды. Ол мәтін қабылдап, мәтін қайтарады; отбасының 119 тілі мен диалектісі аясында көптілді нұсқаулар мен аударма мүмкіндіктері бар. Пайдалы әңгімелесу тапсырмасы тілді, оқырманның білім деңгейін және нақты нәтижені көрсетеді: түсіндірме, қайта жазылған мәтін, шешімі көрсетілген есеп немесе ұсынылған код өзгерісі.\n\nНұсқауларды орындауға оқытылған модельдің 40 қабатында жалпы 14,8 миллиард параметр бар. Бұл — сарапшылар қоспасы моделі немесе отбасы атауы ұқсас кейінгі модель емес, тығыз архитектуралы 14B нұсқасы. Оның төл контексті 32 768 токен. Құжат тапсырмасында тиісті үзінділерді және олардың тақырыптарын беріп, қажет нақты салыстыруды не түсіндірмені сұраңыз. Мысалы, тапсырма процестің екі нұсқасын беріп, өзгерген шарттар кестесін, содан кейін көрсетілген ерекшеліктерді сақтайтын түзетілген рәсімді сұрай алады. Түзетілген рәсімде бастапқы тақырыптарды сақтауды және өзгерген шарттарды анықтауды сұраңыз.\n\nӨндірушінің чат үлгісінде ойлану әдепкіде қосылған. enable_thinking=False қатаң баптауы пайымдау бөлімін толық өшіреді. Ойлану қосулы қалса, prompt немесе жүйелік нұсқаудағы /think не /no_think әр кезекте сұралған режимді өзгерте алады; соңғы нұсқау қолданылады. Қосулы үлгі жұмсақ тікелей жауап сұрауында да босАғылшын тіліндегі техникалық мысал
Explain a changed approval rule\n\nCompare procedure V1: 'All purchase requests need manager approval.' V2: 'Requests above 100 credits need manager approval; smaller requests go directly to purchasing.' Explain the change to a new coordinator, give examples for 80 and 120 credits and identify the unanswered rule for exactly 100 credits. Keep the two versions distinct.A brief explanation, two worked examples and one boundary clarification.The answer must not invent the exactly-100-credit rule absent from V2.qwen/qwen3-14bQwen3-14B — көптілді әңгімелесуге, жазуға, бағдарламалауға және қадамдық пайымдауға арналған Qwen тығыз архитектуралы мәтін моделі. Оның бастапқы гибридті дизайны ойлану мен тікелей жауап режимдерінің арасында ауысады және 32 768 токендік төл контекстке ие.
Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.
Qwen3-14B — бастапқы Qwen3 шығарылымындағы тығыз архитектуралы тіл моделі; бір модельде ойлану және тікелей жауап беру әрекетін біріктіреді. Qwen бұл отбасын логикалық пайымдауға, математикаға, бағдарламалауға, шығармашылық жазуға, рөлдік диалогқа және нұсқауларды орындауға бағыттайды. Ол мәтін қабылдап, мәтін қайтарады; отбасының 119 тілі мен диалектісі аясында көптілді нұсқаулар мен аударма мүмкіндіктері бар. Пайдалы әңгімелесу тапсырмасы тілді, оқырманның білім деңгейін және нақты нәтижені көрсетеді: түсіндірме, қайта жазылған мәтін, шешімі көрсетілген есеп немесе ұсынылған код өзгерісі.
Нұсқауларды орындауға оқытылған модельдің 40 қабатында жалпы 14,8 миллиард параметр бар. Бұл — сарапшылар қоспасы моделі немесе отбасы атауы ұқсас кейінгі модель емес, тығыз архитектуралы 14B нұсқасы. Оның төл контексті 32 768 токен. Құжат тапсырмасында тиісті үзінділерді және олардың тақырыптарын беріп, қажет нақты салыстыруды не түсіндірмені сұраңыз. Мысалы, тапсырма процестің екі нұсқасын беріп, өзгерген шарттар кестесін, содан кейін көрсетілген ерекшеліктерді сақтайтын түзетілген рәсімді сұрай алады. Түзетілген рәсімде бастапқы тақырыптарды сақтауды және өзгерген шарттарды анықтауды сұраңыз.
Өндірушінің чат үлгісінде ойлану әдепкіде қосылған. enable_thinking=False қатаң баптауы пайымдау бөлімін толық өшіреді. Ойлану қосулы қалса, prompt немесе жүйелік нұсқаудағы /think не /no_think әр кезекте сұралған режимді өзгерте алады; соңғы нұсқау қолданылады. Қосулы үлгі жұмсақ тікелей жауап сұрауында да бос <think> блогын қайтара алады. Қатаң өшірілген баптауды мәтінге /think қосу арқылы кері өзгерту мүмкін емес. Режимді мәселеге сай таңдаңыз: мәтінді тікелей қайта жазуға көпқадамды математикалық түсіндірмеден басқа жауап мәнері жарауы мүмкін.
Ресми генерация мысалы ойлану мазмұнын соңғы жауаптан бөледі. Соңғы жауапты пайдалы ету үшін генерацияға дейін алғышарттарды не дереккөз материалын беріп, құрылымын анықтаңыз. Qwen математикада соңғы нәтижені жақтауға орналастыруды, ал бірнеше нұсқадан таңдау сұрақтарында анық жауап өрісін ұсынады. Оқыту тапсырмасында да нәтижені, негізгі түсіндірмені және шешімі көрсетілген бір мысалды сұрауға болады. Бірнеше кезекті әңгімелесуде өндіруші соңғы жауапты тарихта сақтап, алдыңғы ойлану мазмұнын алып тастауды ұсынады: кейінгі сұрақтар жеткізілген нәтиже негізінде құрылады.
Qwen ойлану және тікелей жауап режимдерінің екеуінде де агент пен құрал шақыру қабілеттерін сипаттайды. Ұсынылған Qwen-Agent интеграциясы анықталған құралдарға арналған үлгілер мен талдағыштарды береді; мысалда ақпарат іздеу мен код интерпретаторы бар. Қолданба модельге аталған құралдарды, олардың қабылданатын аргументтерін және тоқтау шартын бере алады. Кодты зерттеу үшін бастапқы үзінді мен ақау мәліметтерін дайындап, қажет тексеруді анықтауды сұраңыз, содан кейін түсіндіру үшін нақты құрал нәтижесін қайтарыңыз. Соңғы жауап берілген дәлелдерге байланысты диагноз, ұсынылған өзгеріс және қалған сұрақтар бола алады.
Өндіруші төл терезеден бөлек YaRN көмегімен контекстті 131 072 токенге дейін кеңейтуді тексерген. Ол статикалық масштабтау қысқа кірістің өңделуіне әсер етуі мүмкін екенін ескертіп, ұзын контекст керек болғанда конфигурациялауды ұсынады. Карта әдеттегі prompt пен шығыс ұзындықтарына арналған 40 960 позициялық әдепкі бөлуді де түсіндіреді. Ұзын кірісті аталған бөлімдерге ұйымдастырып, әр позицияны фондық материалмен толтырмай, пайымдауға және соңғы нәтижеге орын қалдырыңыз. Кеңейтілген баптау белгіленген конфигурацияға тәуелді.
Qwen ойлану үшін temperature 0,6 және top-p 0,95, ал тікелей жауап үшін 0,7 және 0,8 ұсынады; екі жағдайда да top-k 20 және min-p 0. Сапаның төмендеуі мен қайталау қаупіне байланысты ойлану режимінде greedy декодтаудан сақтандырады. Көпшілік сұрауларға ұсынылған шығыс көлемі — 32 768 токен; ерекше күрделі математика және бағдарламалау тапсырмалары үшін 38 912 көрсетілген. Бұл ұсыныстар генерацияға бағыт береді; олар жеке тұрақты жауап шегін анықтамайды. Нәтиже көптілді әңгімелесу барысында бірізді болуы керек кезде тіл мен пішімдеудің нақты нұсқаулары әсіресе пайдалы.
POST /v1/chat/completionstexttext| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
|---|---|---|---|---|
Өрісmodel | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер qwen/qwen3-14b | Әдепкі— |
Өрісmessages | Түріmessage[] | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер Элементтердің ең аз саны: 1 | Әдепкі— |
Өрісmessages[].role | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер Мысалдар: system, user, assistant, tool, function Шарттар: Бұл рөлдер бастапқы кодтағы үйлесімділік түрлерінде айқын көрсетілген; рөлдердің нақты жиыны әр модельге байланысты. Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісmessages[].content | Түріstring|content_part[]|null | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісmessages[].tool_calls | Түріtool_call[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісmessages[].tool_call_id | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Мына жағдайда қолданылады: role=tool; нақты қайтарылған ID мәнін пайдаланыңыз | Әдепкі— |
Өрісmessages[].name | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісmessages[].reasoning_content | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Мына жағдайда қолданылады: Модель пайымдауды пайдаланса, нақты қайтарылған пайымдауды қайта жіберіңіз | Әдепкі— |
Өрісmessages[].reasoning_details | Түріobject|array | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісmax_tokens | Түріinteger | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Ең азы: 1 Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісmax_completion_tokens | Түріinteger | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Ең азы: 1 Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісstream | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкіfalse |
Өрісstream_options.include_usage | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtemperature | Түріnumber | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtop_p | Түріnumber | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісstop | Түріstring|string[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtools | Түріfunction_tool[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtools[].type | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер function Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtools[].function.name | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер Мына жағдайда қолданылады: функция құралы берілген | Әдепкі— |
Өрісtools[].function.description | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісtools[].function.parameters | ТүріJSON_schema | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісtool_choice | Түріstring|object | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісparallel_tool_calls | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісresponse_format | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісreasoning_effort | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісreasoning | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісservice_tier | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісinstructions | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Үйлесімділік өрісі | Әдепкі— |
Өрісfunctions | Түріfunction[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісfunction_call | Түріstring|object | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісprompt_cache_options | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісmodalities | Түріstring[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер text | Әдепкі— |
Өрісprovider | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Шарттар: Осы Ultra мәтіндік бағытында provider.options қабылданбайды | Әдепкі— |
Өрісcache_control.ttl | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Шарттар: Сұрау кэшінің нақты орындарында 1h қабылданбайды | Әдепкі— |
Мәтін · UTF8 мәтіні
messages[].content
| Параметр | Параметр талаптары |
|---|---|
Параметрcontent_type | Параметр талаптарыapplication/json |
Параметрrequired | Параметр талаптарыmodel, messages |
Параметрmaterial_types | Параметр талаптарыtext |
Параметрmessages | Параметр талаптарыrole/content құрылымы бар хабарламалар жиымы |
Параметрfile_material | Параметр талаптарынақты UTF-8 құжаты сөзбе-сөз мәтін ретінде енгізіледі; файл ID-і болжанбайды |
Параметрoptional_controls | Параметр талаптарыstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Параметрcontrol_scope | Параметр талаптарымодельге байланысты; пайдаланушының функция құралдары қызмет жағында орындалатын құралдардан өзгеше |
Параметрoutput_modalities | Параметр талаптарыtext |
Параметрhosted_operations | Параметр талаптарыfalse |
Параметрmultimodal_input_binding | Параметр талаптарыnull |
Өмірлік цикл: synchronous_or_streamed
Модельдің дәл ID мәнін messages деректерімен бірге жіберіңіз.
Контекст ұзындығы шығыстың жоғарғы шегі емес.
Мәтіндік файл сөзбе-сөз мәтінді бере алады; кіріс суреттері, аудио және файл нысандары дәл байланыстыруды қажет етеді.
Тариф анықтамасы сұрау мүмкіндіктерін қоспайды. Қолдау көрсетілетін параметрлер таңдалған әдісте берілген.
Әр төлемді көрсетілген шарттармен салыстырыңыз. Балама баптаулардың әр жиыны үшін бір мөлшерлемені қолданыңыз.
| Баптау | Мөлшерлемелер кестесі | Контекст токендерінің саны мынадан көп | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіреді | Төлем |
|---|---|---|---|---|
| БаптауТокендердің базалық тарифтері | Мөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлеме | Контекст токендерінің саны мынадан көп— | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқ | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.0002 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.00058 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
| БаптауСұрау ұзындығының 1-деңгейі | Мөлшерлемелер кестесі— | Контекст токендерінің саны мынадан көп0 | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқ | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.0002 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.00058 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwen/qwen3-14b", "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/qwen3-14b',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/qwen3-14b',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 немесе SSE
Қайтарылған әр толық жауапты, файлды және мазмұн бөлігін сақтаңыз.
Әр жауап нұсқасын оның мазмұнымен, құрал шақыруларымен және пайымдауымен бірге сақтаңыз. SSE өзгерістерін жауап нұсқасы мен құрал индексі бойынша жинап, соңғы аяқталу себебі мен пайдалану деректерін сақтаңыз.
Сұрау мен жауаптың ID мәндерін және тақырыптарын сақтаңыз. Мәтіндік тапсырманы алуға арналған ортақ URL берілмеген.
| Өріс | Түрі |
|---|---|
Өрісchoices[].index | Түріinteger |
Өрісchoices[].message.content | Түріstring|null |
Өрісchoices[].message.tool_calls | Түріtool_call[] |
Өрісchoices[].message.reasoning_content | Түріstring |
Өрісchoices[].message.reasoning_details | Түріobject|array |
Өрісchoices[].finish_reason | Түріstring|null |
Өрісusage | Түріobject |
| Жауап | Шарт | Келесі қадам |
|---|---|---|
Жауап400 · invalid_request_error | ШартМіндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қате | Келесі қадамЖаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз. |
Ailoot Ultra qwen/qwen3-14b
Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.
qwen/qwen3-14bQwen3-14B — көптілді әңгімелесуге, жазуға, бағдарламалауға және қадамдық пайымдауға арналған Qwen тығыз архитектуралы мәтін моделі. Оның бастапқы гибридті дизайны ойлану мен тікелей жауап режимдерінің арасында ауысады және 32 768 токендік төл контекстке ие.
Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.
Qwen3-14B — бастапқы Qwen3 шығарылымындағы тығыз архитектуралы тіл моделі; бір модельде ойлану және тікелей жауап беру әрекетін біріктіреді. Qwen бұл отбасын логикалық пайымдауға, математикаға, бағдарламалауға, шығармашылық жазуға, рөлдік диалогқа және нұсқауларды орындауға бағыттайды. Ол мәтін қабылдап, мәтін қайтарады; отбасының 119 тілі мен диалектісі аясында көптілді нұсқаулар мен аударма мүмкіндіктері бар. Пайдалы әңгімелесу тапсырмасы тілді, оқырманның білім деңгейін және нақты нәтижені көрсетеді: түсіндірме, қайта жазылған мәтін, шешімі көрсетілген есеп немесе ұсынылған код өзгерісі.
Нұсқауларды орындауға оқытылған модельдің 40 қабатында жалпы 14,8 миллиард параметр бар. Бұл — сарапшылар қоспасы моделі немесе отбасы атауы ұқсас кейінгі модель емес, тығыз архитектуралы 14B нұсқасы. Оның төл контексті 32 768 токен. Құжат тапсырмасында тиісті үзінділерді және олардың тақырыптарын беріп, қажет нақты салыстыруды не түсіндірмені сұраңыз. Мысалы, тапсырма процестің екі нұсқасын беріп, өзгерген шарттар кестесін, содан кейін көрсетілген ерекшеліктерді сақтайтын түзетілген рәсімді сұрай алады. Түзетілген рәсімде бастапқы тақырыптарды сақтауды және өзгерген шарттарды анықтауды сұраңыз.
Өндірушінің чат үлгісінде ойлану әдепкіде қосылған. enable_thinking=False қатаң баптауы пайымдау бөлімін толық өшіреді. Ойлану қосулы қалса, prompt немесе жүйелік нұсқаудағы /think не /no_think әр кезекте сұралған режимді өзгерте алады; соңғы нұсқау қолданылады. Қосулы үлгі жұмсақ тікелей жауап сұрауында да бос <think> блогын қайтара алады. Қатаң өшірілген баптауды мәтінге /think қосу арқылы кері өзгерту мүмкін емес. Режимді мәселеге сай таңдаңыз: мәтінді тікелей қайта жазуға көпқадамды математикалық түсіндірмеден басқа жауап мәнері жарауы мүмкін.
Ресми генерация мысалы ойлану мазмұнын соңғы жауаптан бөледі. Соңғы жауапты пайдалы ету үшін генерацияға дейін алғышарттарды не дереккөз материалын беріп, құрылымын анықтаңыз. Qwen математикада соңғы нәтижені жақтауға орналастыруды, ал бірнеше нұсқадан таңдау сұрақтарында анық жауап өрісін ұсынады. Оқыту тапсырмасында да нәтижені, негізгі түсіндірмені және шешімі көрсетілген бір мысалды сұрауға болады. Бірнеше кезекті әңгімелесуде өндіруші соңғы жауапты тарихта сақтап, алдыңғы ойлану мазмұнын алып тастауды ұсынады: кейінгі сұрақтар жеткізілген нәтиже негізінде құрылады.
Qwen ойлану және тікелей жауап режимдерінің екеуінде де агент пен құрал шақыру қабілеттерін сипаттайды. Ұсынылған Qwen-Agent интеграциясы анықталған құралдарға арналған үлгілер мен талдағыштарды береді; мысалда ақпарат іздеу мен код интерпретаторы бар. Қолданба модельге аталған құралдарды, олардың қабылданатын аргументтерін және тоқтау шартын бере алады. Кодты зерттеу үшін бастапқы үзінді мен ақау мәліметтерін дайындап, қажет тексеруді анықтауды сұраңыз, содан кейін түсіндіру үшін нақты құрал нәтижесін қайтарыңыз. Соңғы жауап берілген дәлелдерге байланысты диагноз, ұсынылған өзгеріс және қалған сұрақтар бола алады.
Өндіруші төл терезеден бөлек YaRN көмегімен контекстті 131 072 токенге дейін кеңейтуді тексерген. Ол статикалық масштабтау қысқа кірістің өңделуіне әсер етуі мүмкін екенін ескертіп, ұзын контекст керек болғанда конфигурациялауды ұсынады. Карта әдеттегі prompt пен шығыс ұзындықтарына арналған 40 960 позициялық әдепкі бөлуді де түсіндіреді. Ұзын кірісті аталған бөлімдерге ұйымдастырып, әр позицияны фондық материалмен толтырмай, пайымдауға және соңғы нәтижеге орын қалдырыңыз. Кеңейтілген баптау белгіленген конфигурацияға тәуелді.
Qwen ойлану үшін temperature 0,6 және top-p 0,95, ал тікелей жауап үшін 0,7 және 0,8 ұсынады; екі жағдайда да top-k 20 және min-p 0. Сапаның төмендеуі мен қайталау қаупіне байланысты ойлану режимінде greedy декодтаудан сақтандырады. Көпшілік сұрауларға ұсынылған шығыс көлемі — 32 768 токен; ерекше күрделі математика және бағдарламалау тапсырмалары үшін 38 912 көрсетілген. Бұл ұсыныстар генерацияға бағыт береді; олар жеке тұрақты жауап шегін анықтамайды. Нәтиже көптілді әңгімелесу барысында бірізді болуы керек кезде тіл мен пішімдеудің нақты нұсқаулары әсіресе пайдалы.
POST /v1/messagestextjson, sse| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
|---|---|---|---|---|
Өрісmodel | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер qwen/qwen3-14b | Әдепкі— |
Өрісmessages | Түріmessage[] | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісmessages[].role | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер user, assistant | Әдепкі— |
Өрісmessages[].content | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісmax_tokens | Түріinteger | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісstream | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкіfalse |
Мәтін · UTF-8 мәтіні
messages[].content жолы
| Параметр | Параметр талаптары |
|---|---|
Параметрcontent_type | Параметр талаптарыapplication/json |
Параметрrequired | Параметр талаптарыmodel, messages, max_tokens |
Параметрoptional_controls | Параметр талаптарыstream |
Параметрmaterial_types | Параметр талаптарыtext |
Параметрtext_file_material | Параметр талаптарыНақты UTF-8 құжатын оқып, оның мәтінін көрсетілген кіріс жолына немесе хабарлама мазмұнының жолына қойыңыз. |
Өмірлік цикл: synchronous_or_streamed
Тариф анықтамасы сұрау мүмкіндіктерін қоспайды. Қолдау көрсетілетін параметрлер таңдалған әдісте берілген.
Әр төлемді көрсетілген шарттармен салыстырыңыз. Балама баптаулардың әр жиыны үшін бір мөлшерлемені қолданыңыз.
| Баптау | Мөлшерлемелер кестесі | Контекст токендерінің саны мынадан көп | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіреді | Төлем |
|---|---|---|---|---|
| БаптауТокендердің базалық тарифтері | Мөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлеме | Контекст токендерінің саны мынадан көп— | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқ | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.0002 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.00058 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
| БаптауСұрау ұзындығының 1-деңгейі | Мөлшерлемелер кестесі— | Контекст токендерінің саны мынадан көп0 | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқ | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.0002 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.00058 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →
{\n "model": "qwen/qwen3-14b",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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/qwen3-14b', '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/qwen3-14b', '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 немесе SSE
Қайтарылған әр толық жауапты, файлды және мазмұн бөлігін сақтаңыз.
Барлық мазмұн блоктарын, пайымдау қолтаңбаларын және құрал қолданудың нақты ID мәндерін сақтаңыз. SSE блоктарының барлық өзгерістерін жинаңыз; алғашқы мәтіндік блок толық шығыс емес.
Сұрау мен жауаптың ID мәндерін және тақырыптарын сақтаңыз. Мәтіндік тапсырманы алуға арналған ортақ URL берілмеген.
| Өріс | Түрі |
|---|---|
Өрісid | Түріstring |
Өрісmodel | Түріstring |
Өрісcontent[] | Түріtext|thinking|tool_use|other content block |
Өрісstop_reason | Түріstring|null |
Өрісusage | Түріobject |
| Жауап | Шарт | Келесі қадам |
|---|---|---|
Жауап400 · invalid_request_error | ШартМіндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қате | Келесі қадамЖаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз. |
Ailoot Ultra qwen/qwen3-14b
Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.
Ағылшын тіліндегі техникалық мысал
Explain a changed approval rule\n\nCompare procedure V1: 'All purchase requests need manager approval.' V2: 'Requests above 100 credits need manager approval; smaller requests go directly to purchasing.' Explain the change to a new coordinator, give examples for 80 and 120 credits and identify the unanswered rule for exactly 100 credits. Keep the two versions distinct.A brief explanation, two worked examples and one boundary clarification.The answer must not invent the exactly-100-credit rule absent from V2.