GLM-4-32B-0414 — Z.ai GLM-4-0414 сериясындағы 32B санатындағы бекітілген мәтіндік шығарылым. Оның негізі синтетикалық пайымдау материалын қоса алғанда 15 триллион токенде алдын ала жаттықтырылған. Кейінгі жаттықтыру нұсқау орындауды, инженерлік кодты және функция шақыруларын дамыту үшін диалог қалауларына сәйкестендіруді, іріктеп қабылдамауды және нығайтпалы оқытуды біріктіреді. Көрсетілген жұмысына бағдарламалық тапсырмалар, мәтіндік материалдар, іздеуге негізделген сұрақтар мен есептер кіреді. Кіріс пен шығыс — мәтін; қолданба генерацияланған кодты сақтап, орындағанда ол іске қосылатын немесе көрсетілетін материалға айналады.
Пайымдауға бағытталған GLM-Z1-32B-0414 және зерттеуге арналған Rumination моделі — бөлек аталған шығарылымдар. Бұл жазба басқа шығарылымның ойлану ережелерін алмастырып қолданбай, GLM-4 моделінің өз кеңірек код және құрал көрсетілімдеріне сүйенеді.
Өндіруші айналатын алтыбұрыш ішіндегі қозғалатын шарды бағдарламалауды көрсетеді. GLM-4-32B-0414 мысалы HTML қолданып, қозғалысты, соқтығысуды және физикалық болжамдарды сипаттайды. Бұл — бейне генерациялау режимі емес, симуляция коды. Ұқсас тапсырма дайындау үшін көріністі, қозғалыс ережелерін, соқтығысу мінез-құлқын және қажетті орындау ортасын беріп, дербес іске асыру мен болжамдар түсіндірмесін сұраңыз. Нәтижені тексеру үшін сол кодты қолданба іске қосады.
Мысалдарға функцияларды қосу, алып тастау және оларға түс беру мүмкіндігі бар жеке функция графиктерін салу интерфейсі кіреді. Басқа мысал HTML бетінде диаграммаларды қоса қамтитын оқыту тапсырмалары, сақтау орнын басқару және жеке статистикасы бар мобильді машиналық оқыту интерфейсін жасайды. Бұлар — басқару элементтері мен күйлері анықталған нақты фронтенд тапсырмалары.
Пайдалы нәтиже үшін әр басқару элементі қолдауы тиіс әрекеттерді және көрініс көрсетуі тиіс деректерді сипаттаңыз. Интерфейс сұрауында бет кодын кіріс, көрсетілетін күй және нәтиже арасындағы байланыспен бірге сұрауға болады. Кейінгі қадамда байқалған көріністі беріп, тізілген мінез-құлықты сақтайтын нақты өзгеріс сұрауға болады.
Өндіруші пейзажды және тіл моделін жаттықтыру үдерісінің түсіндірмесін қоса алғанда SVG иллюстрацияларын да көрсетеді. SVG — құрылымды мәтін, сондықтан қолданба оны өңделетін векторлық материал ретінде сақтай алады. Тақырыпты, белгілерді, орналасуды және қажетті көрнекі байланыстарды беріңіз. Иллюстрация кодын ұзақ қатысы жоқ түсіндірмемен араластырмай, SVG белгілеуін бөлек нәтиже ретінде сұраңыз.
Зерттеу мәтіні үшін карточка іздеу нәтижелерін бақылаулар ретінде беріп, модельден оларды көшірмей, ұйымдастыруды және түсіндіруді сұрайды. Нұсқаулар тиісті нәтижелерді қатысы жоқтардан ажыратады, дәлел мүмкіндік берсе мағыналы егжей-тегжейді таңдайды, оқуға ыңғайлы құрылым мен пайдаланушы тіліндегі жауапты қолданады. Мысал балалар әдебиеті туралы, баяндау тәсілдерін, тақырыптарды және олардың әсерін қамтитын талдамалық есеп жасайды.
Практикалық тапсырмада аталған үзінділерді беріп, әр қорытындысы негіздейтін материалмен байланысқан, анық сұрақтар бойынша құрылған есеп сұрауға болады. Іздеу мен ақпарат алу қоршаған қолданбада орындалады; қайтарылған үзінділер модельдің дәлеліне айналады. Бұл құжаттарды салыстыруға немесе берілген зерттеу жинағынан түсіндірме дайындауға да пайдалы.
GLM-4-32B-0414 JSON аргументтері бар сыртқы құрал шақыруларын қолдайды. Модель функция мен оның аргументтерін анықтайды, қолданба оны орындайды, ал нәтиже бақылау ретінде қайтарылады. Өндіруші көрсетілімінде осы цикл соңғы жауап шыққанға дейін қайталанады. Әр құралдың мақсаты мен міндетті өрістерін сипаттап, оның бақылауын пайдаланушы нұсқауынан ажыратыңыз. Осылайша іздеу модель тірі ақпаратты өзі алды деп көрсетпей, кейінгі салыстыруға дерек бере алады.
Жарияланған конфигурация max_position_embeddings мәнін 32,768 деп белгілейді және rope_scaling жазбасын қамтымайды. Өндірушінің толық мысалдары сұрауға тән генерация ұзындықтарын қолданады; карточка әмбебап қатаң шығыс шегін бермейді. Тиісті кодты, алынған үзінділерді және диалогты белсенді контекст ішінде ұстап, соңғы нәтиженің HTML, SVG, код үзіндісі, JSON аргументтері немесе есеп болуы керегін айтыңыз. Бұлар — сипатталған тапсырмаға жасалатын мәтіндік көріністер; орындау, файл жасау және сыртқы деректерге қатынау қолданба әрекеттері болып қалады.
", "aboutText": "### Кіріспе\n\nGLM-4-32B-0414 — Z.ai GLM-4-0414 сериясындағы 32B санатындағы бекітілген мәтіндік шығарылым. Оның негізі синтетикалық пайымдау материалын қоса алғанда 15 триллион токенде алдын ала жаттықтырылған. Кейінгі жаттықтыру нұсқау орындауды, инженерлік кодты және функция шақыруларын дамыту үшін диалог қалауларына сәйкестендіруді, іріктеп қабылдамауды және нығайтпалы оқытуды біріктіреді. Көрсетілген жұмысына бағдарламалық тапсырмалар, мәтіндік материалдар, іздеуге негізделген сұрақтар мен есептер кіреді. Кіріс пен шығыс — мәтін; қолданба генерацияланған кодты сақтап, орындағанда ол іске қосылатын немесе көрсетілетін материалға айналады.\n\nПайымдауға бағытталған GLM-Z1-32B-0414 және зерттеуге арналған Rumination моделі — бөлек аталған шығарылымдар. Бұл жазба басқа шығарылымның ойлану ережелерін алмастырып қолданбай, GLM-4 моделінің өз кеңірек код және құрал көрсетілімдеріне сүйенеді.\n\n### Көрсетілім: анимация жасау\n\nӨндіруші айналатын алтыбұрыш ішіндегі қозғалатын шарды бағдарламалауды көрсетеді. GLM-4-32B-0414 мысалы HTML қолданып, қозғалысты, соқтығысуды және физикалық болжамдарды сипаттайды. Бұл — бейне генерациялау режимі емес, симуляция коды. Ұқсас тапсырма дайындау үшін көріністі, қозғалыс ережелерін, соқтығысу мінез-құлқын және қажетті орындау ортасын беріп, дербес іске асыру мен болжамдар түсіндірмесін сұраңыз. Нәтижені тексеру үшін сол кодты қолданба іске қосады.\n\n### Көрсетілім: веб-дизайн\n\nМысалдарға функцияларды қосу, алып тастау және оларға түс беру мүмкіндігі бар жеке функция графиктерін салу интерфейсі кіреді. Басқа мысал HTML бетінде диаграммаларды қоса қамтитын оқыту тапсырмалары, сақтау орнын басқару және жеке статистикасы бар мобильді машиналық оқыту интерфейсін жасайды. Бұлар — басқару элементтері мен күйлері анықталған нақты фронтенд тапсырмалары.\n\nПайдалы нәтиже үшін әр басқару элементі қолдауы тиіс әрекеттерді және көрініс көрсетуі тиіс деректерді сипаттаңыз. Интерфейс сұрауында бет кодын кіріс, көрсетілетін күй және нәтиже арасындағы байланыспен бірге сұрауға болады. Кейінгі қадамда байқалған көріністі беріп, тізілген мінез-құлықты сақтайтын нақты өзгеріс сұрауға болады.\n\n### Көрсетілім: SVG жасау\n\nӨндіруші пейзажды және тіл моделін жаттықтыру үдерісінің түсіндірмесін қоса алғанда SVG иллюстрацияларын да көрсетеді. SVG — құрылымды мәтін, сондықтан қолданба оны өңделетін векторлық материал ретінде сақтай алады. Тақырыпты, белгілерді, орналасуды және қажетті көрнекі байланыстарды беріңіз. Иллюстрация кодын ұзақ қатысы жоқ түсіндірмемен араластырмай, SVG белгілеуін бөлек нәтиже ретінде сұраңыз.\n\n### Іздеуге негізделген мәтін жазу\n\nЗерттеу мәтіні үшін карточка іздеу нәтижелерін бақылаулар ретінде беріп, модельден оларды көшірмей, ұйымдастыруды және түсіндіруді сұрайды. Нұсқаулар тиісті нәтижелерді қатысы жоқтардан ажыратады, дәлел мүмкіндік берсе мағыналы егжей-тегжейді таңдайды, оқуға ыңғайлы құрылым мен пайдаланушы тіліндегі жауапты қолданады. Мысал балалар әдебиеті туралы, баяндау тәсілдерін, тақырыптарды және олардың әсерін қамтитын талдамалық есеп жасайды.\n\nПрактикалық тапсырмада аталған үзінділерді беріп, әр қорытындысы негіздейтін материалмен байланысқан, анық сұрақтар бойынша құрылған есеп сұрауға болады. Іздеу мен ақпарат алу қоршаған қолданбада орындалады; қайтарылған үзінділер модельдің дәлеліне айналады. Бұл құжаттарды салыстыруға немесе берілген зерттеу жинағынан түсіндірме дайындауға да пайдалы.\n\n### Функция шақырулары\n\nGLM-4-32B-0414 JSON аргументтері бар сыртқы құрал шақыруларын қолдайды. Модель функция мен оның аргументтерін анықтайды, қолданба оны орындайды, ал нәтиже бақылау ретінде қайтарылады. Өндіруші көрсетілімінде осы цикл соңғы жауап шыққанға дейін қайталанады. Әр құралдың мақсаты мен міндетті өрістерін сипаттап, оның бақылауын пайдаланушы нұсқауынан ажыратыңыз. Осылайша іздеу модель тірі ақпаратты өзі алды деп көрсетпей, кейінгі салыстыруға дерек бере алады.\n\n### Контекст пен нәтижені жоспарлау\n\nЖарияланған конфигурация max_position_embeddings мәнін 32,768 деп белгілейді және rope_scaling жазбасын қамтымайды. Өндірушінің толық мысалдары сұрауға тән генерация ұзындықтарын қолданады; карточка әмбебап қатаң шығыс шегін бермейді. Тиісті кодты, алынған үзінділерді және диалогты белсенді контекст ішінде ұстап, соңғы нәтиженің HTML, SVG, код үзіндісі, JSON аргументтері немесе есеп болуы керегін айтыңыз. Бұлар — сипатталған тапсырмаға жасалатын мәтіндік көріністер; орындау, файл жасау және сыртқы деректерге қатынау қолданба әрекеттері болып қалады.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ағылшын тіліндегі техникалық мысал
Generate an editable process diagram\n\nCreate self-contained SVG markup for a left-to-right process: Receive -> Validate -> Store. Use three labelled rectangles and two arrows; all labels must remain readable in a 720 by 180 viewBox. Use no scripts, external fonts or external images. Return SVG code and a brief explanation of how the arrows encode the required order.A standalone editable SVG code block with three named nodes and two directional arrows, followed by a short order explanation.Render the SVG locally and check the exact labels, arrow direction and absence of clipped text or external dependencies.THUDM/GLM-4-32B-0414GLM-4-32B-0414 — инженерлік кодқа, интерактивті HTML/SVG материалдарына, іздеуге негізделген есептерге және JSON функция шақыруларына арналған Z.ai бекітілген мәтіндік шығарылымы. Оның модель карточкасында нақты әзірлеу үдерістері мен қолданба басқаратын құрал циклі көрсетілген.
Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.
GLM-4-32B-0414 — Z.ai GLM-4-0414 сериясындағы 32B санатындағы бекітілген мәтіндік шығарылым. Оның негізі синтетикалық пайымдау материалын қоса алғанда 15 триллион токенде алдын ала жаттықтырылған. Кейінгі жаттықтыру нұсқау орындауды, инженерлік кодты және функция шақыруларын дамыту үшін диалог қалауларына сәйкестендіруді, іріктеп қабылдамауды және нығайтпалы оқытуды біріктіреді. Көрсетілген жұмысына бағдарламалық тапсырмалар, мәтіндік материалдар, іздеуге негізделген сұрақтар мен есептер кіреді. Кіріс пен шығыс — мәтін; қолданба генерацияланған кодты сақтап, орындағанда ол іске қосылатын немесе көрсетілетін материалға айналады.
Пайымдауға бағытталған GLM-Z1-32B-0414 және зерттеуге арналған Rumination моделі — бөлек аталған шығарылымдар. Бұл жазба басқа шығарылымның ойлану ережелерін алмастырып қолданбай, GLM-4 моделінің өз кеңірек код және құрал көрсетілімдеріне сүйенеді.
Өндіруші айналатын алтыбұрыш ішіндегі қозғалатын шарды бағдарламалауды көрсетеді. GLM-4-32B-0414 мысалы HTML қолданып, қозғалысты, соқтығысуды және физикалық болжамдарды сипаттайды. Бұл — бейне генерациялау режимі емес, симуляция коды. Ұқсас тапсырма дайындау үшін көріністі, қозғалыс ережелерін, соқтығысу мінез-құлқын және қажетті орындау ортасын беріп, дербес іске асыру мен болжамдар түсіндірмесін сұраңыз. Нәтижені тексеру үшін сол кодты қолданба іске қосады.
Мысалдарға функцияларды қосу, алып тастау және оларға түс беру мүмкіндігі бар жеке функция графиктерін салу интерфейсі кіреді. Басқа мысал HTML бетінде диаграммаларды қоса қамтитын оқыту тапсырмалары, сақтау орнын басқару және жеке статистикасы бар мобильді машиналық оқыту интерфейсін жасайды. Бұлар — басқару элементтері мен күйлері анықталған нақты фронтенд тапсырмалары.
Пайдалы нәтиже үшін әр басқару элементі қолдауы тиіс әрекеттерді және көрініс көрсетуі тиіс деректерді сипаттаңыз. Интерфейс сұрауында бет кодын кіріс, көрсетілетін күй және нәтиже арасындағы байланыспен бірге сұрауға болады. Кейінгі қадамда байқалған көріністі беріп, тізілген мінез-құлықты сақтайтын нақты өзгеріс сұрауға болады.
Өндіруші пейзажды және тіл моделін жаттықтыру үдерісінің түсіндірмесін қоса алғанда SVG иллюстрацияларын да көрсетеді. SVG — құрылымды мәтін, сондықтан қолданба оны өңделетін векторлық материал ретінде сақтай алады. Тақырыпты, белгілерді, орналасуды және қажетті көрнекі байланыстарды беріңіз. Иллюстрация кодын ұзақ қатысы жоқ түсіндірмемен араластырмай, SVG белгілеуін бөлек нәтиже ретінде сұраңыз.
Зерттеу мәтіні үшін карточка іздеу нәтижелерін бақылаулар ретінде беріп, модельден оларды көшірмей, ұйымдастыруды және түсіндіруді сұрайды. Нұсқаулар тиісті нәтижелерді қатысы жоқтардан ажыратады, дәлел мүмкіндік берсе мағыналы егжей-тегжейді таңдайды, оқуға ыңғайлы құрылым мен пайдаланушы тіліндегі жауапты қолданады. Мысал балалар әдебиеті туралы, баяндау тәсілдерін, тақырыптарды және олардың әсерін қамтитын талдамалық есеп жасайды.
Практикалық тапсырмада аталған үзінділерді беріп, әр қорытындысы негіздейтін материалмен байланысқан, анық сұрақтар бойынша құрылған есеп сұрауға болады. Іздеу мен ақпарат алу қоршаған қолданбада орындалады; қайтарылған үзінділер модельдің дәлеліне айналады. Бұл құжаттарды салыстыруға немесе берілген зерттеу жинағынан түсіндірме дайындауға да пайдалы.
GLM-4-32B-0414 JSON аргументтері бар сыртқы құрал шақыруларын қолдайды. Модель функция мен оның аргументтерін анықтайды, қолданба оны орындайды, ал нәтиже бақылау ретінде қайтарылады. Өндіруші көрсетілімінде осы цикл соңғы жауап шыққанға дейін қайталанады. Әр құралдың мақсаты мен міндетті өрістерін сипаттап, оның бақылауын пайдаланушы нұсқауынан ажыратыңыз. Осылайша іздеу модель тірі ақпаратты өзі алды деп көрсетпей, кейінгі салыстыруға дерек бере алады.
Жарияланған конфигурация max_position_embeddings мәнін 32,768 деп белгілейді және rope_scaling жазбасын қамтымайды. Өндірушінің толық мысалдары сұрауға тән генерация ұзындықтарын қолданады; карточка әмбебап қатаң шығыс шегін бермейді. Тиісті кодты, алынған үзінділерді және диалогты белсенді контекст ішінде ұстап, соңғы нәтиженің HTML, SVG, код үзіндісі, JSON аргументтері немесе есеп болуы керегін айтыңыз. Бұлар — сипатталған тапсырмаға жасалатын мәтіндік көріністер; орындау, файл жасау және сыртқы деректерге қатынау қолданба әрекеттері болып қалады.
POST /v1/chat/completionstexttext| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
|---|---|---|---|---|
Өрісmodel | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер THUDM/GLM-4-32B-0414 | 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.
| Баптау | Мөлшерлемелер кестесі | Төлем |
|---|---|---|
| БаптауТокендердің базалық тарифтері | Мөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлеме | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.00014 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.00014 / 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": "THUDM/GLM-4-32B-0414", "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='THUDM/GLM-4-32B-0414',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='THUDM/GLM-4-32B-0414',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 THUDM/GLM-4-32B-0414
Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.
THUDM/GLM-4-32B-0414GLM-4-32B-0414 — инженерлік кодқа, интерактивті HTML/SVG материалдарына, іздеуге негізделген есептерге және JSON функция шақыруларына арналған Z.ai бекітілген мәтіндік шығарылымы. Оның модель карточкасында нақты әзірлеу үдерістері мен қолданба басқаратын құрал циклі көрсетілген.
Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.
GLM-4-32B-0414 — Z.ai GLM-4-0414 сериясындағы 32B санатындағы бекітілген мәтіндік шығарылым. Оның негізі синтетикалық пайымдау материалын қоса алғанда 15 триллион токенде алдын ала жаттықтырылған. Кейінгі жаттықтыру нұсқау орындауды, инженерлік кодты және функция шақыруларын дамыту үшін диалог қалауларына сәйкестендіруді, іріктеп қабылдамауды және нығайтпалы оқытуды біріктіреді. Көрсетілген жұмысына бағдарламалық тапсырмалар, мәтіндік материалдар, іздеуге негізделген сұрақтар мен есептер кіреді. Кіріс пен шығыс — мәтін; қолданба генерацияланған кодты сақтап, орындағанда ол іске қосылатын немесе көрсетілетін материалға айналады.
Пайымдауға бағытталған GLM-Z1-32B-0414 және зерттеуге арналған Rumination моделі — бөлек аталған шығарылымдар. Бұл жазба басқа шығарылымның ойлану ережелерін алмастырып қолданбай, GLM-4 моделінің өз кеңірек код және құрал көрсетілімдеріне сүйенеді.
Өндіруші айналатын алтыбұрыш ішіндегі қозғалатын шарды бағдарламалауды көрсетеді. GLM-4-32B-0414 мысалы HTML қолданып, қозғалысты, соқтығысуды және физикалық болжамдарды сипаттайды. Бұл — бейне генерациялау режимі емес, симуляция коды. Ұқсас тапсырма дайындау үшін көріністі, қозғалыс ережелерін, соқтығысу мінез-құлқын және қажетті орындау ортасын беріп, дербес іске асыру мен болжамдар түсіндірмесін сұраңыз. Нәтижені тексеру үшін сол кодты қолданба іске қосады.
Мысалдарға функцияларды қосу, алып тастау және оларға түс беру мүмкіндігі бар жеке функция графиктерін салу интерфейсі кіреді. Басқа мысал HTML бетінде диаграммаларды қоса қамтитын оқыту тапсырмалары, сақтау орнын басқару және жеке статистикасы бар мобильді машиналық оқыту интерфейсін жасайды. Бұлар — басқару элементтері мен күйлері анықталған нақты фронтенд тапсырмалары.
Пайдалы нәтиже үшін әр басқару элементі қолдауы тиіс әрекеттерді және көрініс көрсетуі тиіс деректерді сипаттаңыз. Интерфейс сұрауында бет кодын кіріс, көрсетілетін күй және нәтиже арасындағы байланыспен бірге сұрауға болады. Кейінгі қадамда байқалған көріністі беріп, тізілген мінез-құлықты сақтайтын нақты өзгеріс сұрауға болады.
Өндіруші пейзажды және тіл моделін жаттықтыру үдерісінің түсіндірмесін қоса алғанда SVG иллюстрацияларын да көрсетеді. SVG — құрылымды мәтін, сондықтан қолданба оны өңделетін векторлық материал ретінде сақтай алады. Тақырыпты, белгілерді, орналасуды және қажетті көрнекі байланыстарды беріңіз. Иллюстрация кодын ұзақ қатысы жоқ түсіндірмемен араластырмай, SVG белгілеуін бөлек нәтиже ретінде сұраңыз.
Зерттеу мәтіні үшін карточка іздеу нәтижелерін бақылаулар ретінде беріп, модельден оларды көшірмей, ұйымдастыруды және түсіндіруді сұрайды. Нұсқаулар тиісті нәтижелерді қатысы жоқтардан ажыратады, дәлел мүмкіндік берсе мағыналы егжей-тегжейді таңдайды, оқуға ыңғайлы құрылым мен пайдаланушы тіліндегі жауапты қолданады. Мысал балалар әдебиеті туралы, баяндау тәсілдерін, тақырыптарды және олардың әсерін қамтитын талдамалық есеп жасайды.
Практикалық тапсырмада аталған үзінділерді беріп, әр қорытындысы негіздейтін материалмен байланысқан, анық сұрақтар бойынша құрылған есеп сұрауға болады. Іздеу мен ақпарат алу қоршаған қолданбада орындалады; қайтарылған үзінділер модельдің дәлеліне айналады. Бұл құжаттарды салыстыруға немесе берілген зерттеу жинағынан түсіндірме дайындауға да пайдалы.
GLM-4-32B-0414 JSON аргументтері бар сыртқы құрал шақыруларын қолдайды. Модель функция мен оның аргументтерін анықтайды, қолданба оны орындайды, ал нәтиже бақылау ретінде қайтарылады. Өндіруші көрсетілімінде осы цикл соңғы жауап шыққанға дейін қайталанады. Әр құралдың мақсаты мен міндетті өрістерін сипаттап, оның бақылауын пайдаланушы нұсқауынан ажыратыңыз. Осылайша іздеу модель тірі ақпаратты өзі алды деп көрсетпей, кейінгі салыстыруға дерек бере алады.
Жарияланған конфигурация max_position_embeddings мәнін 32,768 деп белгілейді және rope_scaling жазбасын қамтымайды. Өндірушінің толық мысалдары сұрауға тән генерация ұзындықтарын қолданады; карточка әмбебап қатаң шығыс шегін бермейді. Тиісті кодты, алынған үзінділерді және диалогты белсенді контекст ішінде ұстап, соңғы нәтиженің HTML, SVG, код үзіндісі, JSON аргументтері немесе есеп болуы керегін айтыңыз. Бұлар — сипатталған тапсырмаға жасалатын мәтіндік көріністер; орындау, файл жасау және сыртқы деректерге қатынау қолданба әрекеттері болып қалады.
POST /v1/messagestextjson, sse| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
|---|---|---|---|---|
Өрісmodel | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер THUDM/GLM-4-32B-0414 | 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.
| Баптау | Мөлшерлемелер кестесі | Төлем |
|---|---|---|
| БаптауТокендердің базалық тарифтері | Мөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлеме | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.00014 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.00014 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →
{\n "model": "THUDM/GLM-4-32B-0414",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'THUDM/GLM-4-32B-0414', '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': 'THUDM/GLM-4-32B-0414', '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 THUDM/GLM-4-32B-0414
Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.
Ағылшын тіліндегі техникалық мысал
Generate an editable process diagram\n\nCreate self-contained SVG markup for a left-to-right process: Receive -> Validate -> Store. Use three labelled rectangles and two arrows; all labels must remain readable in a 720 by 180 viewBox. Use no scripts, external fonts or external images. Return SVG code and a brief explanation of how the arrows encode the required order.A standalone editable SVG code block with three named nodes and two directional arrows, followed by a short order explanation.Render the SVG locally and check the exact labels, arrow direction and absence of clipped text or external dependencies.