Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 yra atnaujinta instrukcijas vykdanti didelio Qwen3 ekspertų mišinio modelio versija be mąstymo. Qwen pabrėžia teksto supratimo, loginio samprotavimo, matematikos, mokslo, programavimo ir įrankių naudojimo patobulinimus, platesnes daugiakalbes žinias ir geresnį atviro rašymo užduočių apdorojimą. Įvestis ir išvestis yra tekstas. Jis naudingas aiškiai apibrėžtai užduočiai ir pateiktai medžiagai paversti atsakymu, analize, programa ar nugludintu juodraščiu be atskirai generuojamos mąstymo dalies.
Modelis turi iš viso 235 milijardus parametrų ir kiekvienam žetonui aktyvina 22 milijardus. Jo savasis kontekstas yra 262 144 žetonai. Praktinė ilgos įvesties užklausa gali sujungti produkto specifikaciją, įgyvendinimo pastabas ir neišspręstų klausimų sąrašą, tada prašyti struktūrizuoto palyginimo ar pataisytos specifikacijos. Išlaikykite šaltinio antraštes ir nurodykite auditoriją, keistinas dalis ir sąlygas, kurias turi atitikti išvestis. Rašymo užduočiai pateikite toną, ilgį ir reikalingus faktus; programavimo užduočiai – sąsajas, laukiamą veikimą ir aplinkinį kodą.
Ši versija palaiko tik režimą be mąstymo ir nekuria <think> blokų. Jai nereikia originalaus hibridinio modelio enable_thinking=False jungiklio, o vėlesnio Thinking-2507 modelio režimo prašymas nekeičia jos versijos. Tiesioginė išvestis vis tiek gali pateikti paaiškinimą, skaičiavimą ar pagrįstą atsakymą, kai to prašoma. Qwen pavyzdžiai standartizuoja matematinį atsakymą su \\boxed{}, o kelių pasirinkimų atsakymą – nurodytu atsakymo lauku. Panašios aiškios instrukcijos gali prašyti trumpo pagrindimo ir galutinės rekomendacijos arba apibrėžtų JSON laukų, kurių prasmė pateikta užklausoje.
Agento darbo eigoms oficiali kortelė rekomenduoja Qwen-Agent su įrankių iškvietimo šablonais ir analizatoriais. Įrankius galima apibrėžti atskirai arba struktūrizuota įrankių konfigūracija; kūrėjas demonstruoja paiešką ir kodo interpretatorių. Naudinga parengtis – aprašyti kiekvieno įrankio paskirtį ir argumentus, pateikti jau prieinamą medžiagą ir nurodyti pageidaujamą sustojimo tašką. Pavyzdžiui, dokumentacijos asistento galima paprašyti gauti įvardytas dalis, suderinti skirtumus ir grąžinti atnaujintą paaiškinimą. Modelį naudojanti programa vykdo prašomus įrankius ir grąžina rezultatus į pokalbį.
Kūrėjas rekomenduoja temperature 0,7, top-p 0,8, top-k 20 ir min-p 0, su 16 384 žetonų išvesties biudžetu daugumai užklausų. Tai generavimo gairės, o ne teiginys, kad kiekvienas atsakymas gali pasiekti fiksuotą maksimumą. Kortelėje taip pat nurodoma, kad presence penalty gali sumažinti pasikartojančią išvestį, o didesnės reikšmės gali sukelti kalbų maišymą ir šiek tiek pabloginti kokybę. Prieš keičiant šiuos valdiklius naudinga tiksli užduotis ir aiški išvesties struktūra: paprašykite konkrečių reikalingų dalių, laukų ar pavyzdžių ir palikite jiems pakankamai vietos.
Qwen dokumentuoja pasirenkamą plėtinį iki 1 010 000 žetonų per atskirą konfigūraciją, naudojančią Dual Chunk Attention ir retąjį dėmesį. Savasis langas lieka 262 144 žetonai; didesnis nustatymas priklauso nuo nurodyto įgyvendinimo ir atminties išteklių. Kortelė aiškiai pažymi, kad atminties apribojimai gali reikalauti trumpesnio sukonfigūruoto konteksto. Gausiai medžiagai parinkite svarbius šaltinius, nurodykite jų prioritetus ir paprašykite atskirti pateiktu tekstu pagrįstas išvadas nuo neišspręstų klausimų. Taip ilgo konteksto rezultatas tampa panaudojamas, nelaikant įvesties talpos tikslios užduoties pakaitalu.
", "aboutText": "Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 yra atnaujinta instrukcijas vykdanti didelio Qwen3 ekspertų mišinio modelio versija be mąstymo. Qwen pabrėžia teksto supratimo, loginio samprotavimo, matematikos, mokslo, programavimo ir įrankių naudojimo patobulinimus, platesnes daugiakalbes žinias ir geresnį atviro rašymo užduočių apdorojimą. Įvestis ir išvestis yra tekstas. Jis naudingas aiškiai apibrėžtai užduočiai ir pateiktai medžiagai paversti atsakymu, analize, programa ar nugludintu juodraščiu be atskirai generuojamos mąstymo dalies.\n\nModelis turi iš viso 235 milijardus parametrų ir kiekvienam žetonui aktyvina 22 milijardus. Jo savasis kontekstas yra 262 144 žetonai. Praktinė ilgos įvesties užklausa gali sujungti produkto specifikaciją, įgyvendinimo pastabas ir neišspręstų klausimų sąrašą, tada prašyti struktūrizuoto palyginimo ar pataisytos specifikacijos. Išlaikykite šaltinio antraštes ir nurodykite auditoriją, keistinas dalis ir sąlygas, kurias turi atitikti išvestis. Rašymo užduočiai pateikite toną, ilgį ir reikalingus faktus; programavimo užduočiai – sąsajas, laukiamą veikimą ir aplinkinį kodą.\n\nŠi versija palaiko tik režimą be mąstymo ir nekuriaTechninis pavyzdys anglų kalba
Update a specification from notes\n\nProduce an updated export specification from these sources. [SPEC] Export all visible rows with headers. [IMPLEMENTATION] Current code exports selected rows only. [DECISION] Users must choose either selected rows or all filtered rows; headers are always included. Decision takes priority. Return the revised requirement, the implementation gap and questions still needed for an empty selection.A revised specification section, a source-labeled gap note and an empty-selection question.Check the two export choices remain distinct and headers stay mandatory.qwen/qwen3-235b-a22b-2507Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 – Qwen teksto modelis be mąstymo režimo daugiakalbiam rašymui, programavimui, instrukcijų laikymuisi ir dokumentų analizei. Jis generuoja tiesioginius atsakymus be mąstymo blokų ir turi savąjį 262 144 žetonų kontekstą.
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 yra atnaujinta instrukcijas vykdanti didelio Qwen3 ekspertų mišinio modelio versija be mąstymo. Qwen pabrėžia teksto supratimo, loginio samprotavimo, matematikos, mokslo, programavimo ir įrankių naudojimo patobulinimus, platesnes daugiakalbes žinias ir geresnį atviro rašymo užduočių apdorojimą. Įvestis ir išvestis yra tekstas. Jis naudingas aiškiai apibrėžtai užduočiai ir pateiktai medžiagai paversti atsakymu, analize, programa ar nugludintu juodraščiu be atskirai generuojamos mąstymo dalies.
Modelis turi iš viso 235 milijardus parametrų ir kiekvienam žetonui aktyvina 22 milijardus. Jo savasis kontekstas yra 262 144 žetonai. Praktinė ilgos įvesties užklausa gali sujungti produkto specifikaciją, įgyvendinimo pastabas ir neišspręstų klausimų sąrašą, tada prašyti struktūrizuoto palyginimo ar pataisytos specifikacijos. Išlaikykite šaltinio antraštes ir nurodykite auditoriją, keistinas dalis ir sąlygas, kurias turi atitikti išvestis. Rašymo užduočiai pateikite toną, ilgį ir reikalingus faktus; programavimo užduočiai – sąsajas, laukiamą veikimą ir aplinkinį kodą.
Ši versija palaiko tik režimą be mąstymo ir nekuria <think> blokų. Jai nereikia originalaus hibridinio modelio enable_thinking=False jungiklio, o vėlesnio Thinking-2507 modelio režimo prašymas nekeičia jos versijos. Tiesioginė išvestis vis tiek gali pateikti paaiškinimą, skaičiavimą ar pagrįstą atsakymą, kai to prašoma. Qwen pavyzdžiai standartizuoja matematinį atsakymą su \\boxed{}, o kelių pasirinkimų atsakymą – nurodytu atsakymo lauku. Panašios aiškios instrukcijos gali prašyti trumpo pagrindimo ir galutinės rekomendacijos arba apibrėžtų JSON laukų, kurių prasmė pateikta užklausoje.
Agento darbo eigoms oficiali kortelė rekomenduoja Qwen-Agent su įrankių iškvietimo šablonais ir analizatoriais. Įrankius galima apibrėžti atskirai arba struktūrizuota įrankių konfigūracija; kūrėjas demonstruoja paiešką ir kodo interpretatorių. Naudinga parengtis – aprašyti kiekvieno įrankio paskirtį ir argumentus, pateikti jau prieinamą medžiagą ir nurodyti pageidaujamą sustojimo tašką. Pavyzdžiui, dokumentacijos asistento galima paprašyti gauti įvardytas dalis, suderinti skirtumus ir grąžinti atnaujintą paaiškinimą. Modelį naudojanti programa vykdo prašomus įrankius ir grąžina rezultatus į pokalbį.
Kūrėjas rekomenduoja temperature 0,7, top-p 0,8, top-k 20 ir min-p 0, su 16 384 žetonų išvesties biudžetu daugumai užklausų. Tai generavimo gairės, o ne teiginys, kad kiekvienas atsakymas gali pasiekti fiksuotą maksimumą. Kortelėje taip pat nurodoma, kad presence penalty gali sumažinti pasikartojančią išvestį, o didesnės reikšmės gali sukelti kalbų maišymą ir šiek tiek pabloginti kokybę. Prieš keičiant šiuos valdiklius naudinga tiksli užduotis ir aiški išvesties struktūra: paprašykite konkrečių reikalingų dalių, laukų ar pavyzdžių ir palikite jiems pakankamai vietos.
Qwen dokumentuoja pasirenkamą plėtinį iki 1 010 000 žetonų per atskirą konfigūraciją, naudojančią Dual Chunk Attention ir retąjį dėmesį. Savasis langas lieka 262 144 žetonai; didesnis nustatymas priklauso nuo nurodyto įgyvendinimo ir atminties išteklių. Kortelė aiškiai pažymi, kad atminties apribojimai gali reikalauti trumpesnio sukonfigūruoto konteksto. Gausiai medžiagai parinkite svarbius šaltinius, nurodykite jų prioritetus ir paprašykite atskirti pateiktu tekstu pagrįstas išvadas nuo neišspręstų klausimų. Taip ilgo konteksto rezultatas tampa panaudojamas, nelaikant įvesties talpos tikslios užduoties pakaitalu.
POST /v1/chat/completionstexttext| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos qwen/qwen3-235b-a22b-2507 | Numatyta— |
Laukasmessages | Tipasmessage[] | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausias elementų skaičius: 1 | Numatyta— |
Laukasmessages[].role | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Pavyzdžiai: system, user, assistant, tool, function Sąlygos: Šie vaidmenys aiškiai išreikšti šaltinio kodo suderinamumo tipuose; tikslus vaidmenų rinkinys priklauso nuo konkretaus modelio. Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasmessages[].content | Tipasstring|content_part[]|null | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmessages[].tool_calls | Tipastool_call[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmessages[].tool_call_id | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: role=tool; naudokite tikrąjį grąžintą ID | Numatyta— |
Laukasmessages[].name | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmessages[].reasoning_content | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: Grąžinkite tikrąjį gautą samprotavimą ten, kur šis modelis jį naudoja | Numatyta— |
Laukasmessages[].reasoning_details | Tipasobject|array | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasmax_tokens | Tipasinteger | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasmax_completion_tokens | Tipasinteger | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasstream | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
Laukasstream_options.include_usage | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastemperature | Tipasnumber | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastop_p | Tipasnumber | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasstop | Tipasstring|string[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastools | Tipasfunction_tool[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastools[].type | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos function Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastools[].function.name | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: pateiktas funkcijos tipo įrankis | Numatyta— |
Laukastools[].function.description | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukastools[].function.parameters | TipasJSON_schema | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukastool_choice | Tipasstring|object | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasparallel_tool_calls | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasresponse_format | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasreasoning_effort | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasreasoning | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasservice_tier | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasinstructions | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Suderinamumo laukas | Numatyta— |
Laukasfunctions | Tipasfunction[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasfunction_call | Tipasstring|object | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasprompt_cache_options | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasmodalities | Tipasstring[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos text | Numatyta— |
Laukasprovider | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Sąlygos: provider.options šiame Ultra teksto maršrute atmetamas | Numatyta— |
Laukascache_control.ttl | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Sąlygos: 1h atmetamas tikrosiose užklausų podėlio vietose | Numatyta— |
Tekstas · UTF8 tekstas
messages[].content
| Parametras | Specifikacija |
|---|---|
Parametrascontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parametrasrequired | Specifikacijamodel, messages |
Parametrasmaterial_types | Specifikacijatext |
Parametrasmessages | Specifikacijapranešimų masyvas su role/content struktūra |
Parametrasfile_material | Specifikacijatikrasis UTF-8 dokumentas įterptas kaip pažodinis tekstas; failo ID nenumanomas |
Parametrasoptional_controls | Specifikacijastream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametrascontrol_scope | Specifikacijapriklauso nuo modelio; naudotojo funkcijų įrankiai skiriasi nuo priglobtų įrankių |
Parametrasoutput_modalities | Specifikacijatext |
Parametrashosted_operations | Specifikacijafalse |
Parametrasmultimodal_input_binding | Specifikacijanull |
Gyvavimo ciklas: synchronous_or_streamed
Siųskite tikslų modelio ID kartu su messages.
Konteksto ilgis nėra išvesties limitas.
Teksto failas gali pateikti pažodinį tekstą; vaizdų / garso / failų objektų įvestims reikia tikslaus susiejimo.
Tarifų informacija neprideda užklausos parinkčių. Palaikomi parametrai nurodyti prie pasirinkto metodo.
Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Konteksto tokenų daugiau nei | Konteksto tokenų iki imtinai | Mokestis |
|---|---|---|---|---|
| KonfigūracijaBaziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.000572 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.00228 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.0001 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaUžklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.000572 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.00228 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.0001 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwen/qwen3-235b-a22b-2507", "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/qwen3-235b-a22b-2507',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/qwen3-235b-a22b-2507',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 arba SSE
Išsaugokite kiekvieną visą grąžintą atsakymą, failą ir turinio dalį.
Išsaugokite kiekvieną variantą ir jo turinį / įrankių iškvietimus / samprotavimą. SSE prieaugius surinkite pagal varianto / įrankio indeksą; išsaugokite galutinę užbaigimo priežastį ir naudojimo duomenis.
Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas.
| Laukas | Tipas |
|---|---|
Laukaschoices[].index | Tipasinteger |
Laukaschoices[].message.content | Tipasstring|null |
Laukaschoices[].message.tool_calls | Tipastool_call[] |
Laukaschoices[].message.reasoning_content | Tipasstring |
Laukaschoices[].message.reasoning_details | Tipasobject|array |
Laukaschoices[].finish_reason | Tipasstring|null |
Laukasusage | Tipasobject |
| Atsakymas | Sąlyga | Kitas žingsnis |
|---|---|---|
Atsakymas400 · invalid_request_error | SąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė | Kitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus. |
Ailoot Ultra qwen/qwen3-235b-a22b-2507
Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.
qwen/qwen3-235b-a22b-2507Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 – Qwen teksto modelis be mąstymo režimo daugiakalbiam rašymui, programavimui, instrukcijų laikymuisi ir dokumentų analizei. Jis generuoja tiesioginius atsakymus be mąstymo blokų ir turi savąjį 262 144 žetonų kontekstą.
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 yra atnaujinta instrukcijas vykdanti didelio Qwen3 ekspertų mišinio modelio versija be mąstymo. Qwen pabrėžia teksto supratimo, loginio samprotavimo, matematikos, mokslo, programavimo ir įrankių naudojimo patobulinimus, platesnes daugiakalbes žinias ir geresnį atviro rašymo užduočių apdorojimą. Įvestis ir išvestis yra tekstas. Jis naudingas aiškiai apibrėžtai užduočiai ir pateiktai medžiagai paversti atsakymu, analize, programa ar nugludintu juodraščiu be atskirai generuojamos mąstymo dalies.
Modelis turi iš viso 235 milijardus parametrų ir kiekvienam žetonui aktyvina 22 milijardus. Jo savasis kontekstas yra 262 144 žetonai. Praktinė ilgos įvesties užklausa gali sujungti produkto specifikaciją, įgyvendinimo pastabas ir neišspręstų klausimų sąrašą, tada prašyti struktūrizuoto palyginimo ar pataisytos specifikacijos. Išlaikykite šaltinio antraštes ir nurodykite auditoriją, keistinas dalis ir sąlygas, kurias turi atitikti išvestis. Rašymo užduočiai pateikite toną, ilgį ir reikalingus faktus; programavimo užduočiai – sąsajas, laukiamą veikimą ir aplinkinį kodą.
Ši versija palaiko tik režimą be mąstymo ir nekuria <think> blokų. Jai nereikia originalaus hibridinio modelio enable_thinking=False jungiklio, o vėlesnio Thinking-2507 modelio režimo prašymas nekeičia jos versijos. Tiesioginė išvestis vis tiek gali pateikti paaiškinimą, skaičiavimą ar pagrįstą atsakymą, kai to prašoma. Qwen pavyzdžiai standartizuoja matematinį atsakymą su \\boxed{}, o kelių pasirinkimų atsakymą – nurodytu atsakymo lauku. Panašios aiškios instrukcijos gali prašyti trumpo pagrindimo ir galutinės rekomendacijos arba apibrėžtų JSON laukų, kurių prasmė pateikta užklausoje.
Agento darbo eigoms oficiali kortelė rekomenduoja Qwen-Agent su įrankių iškvietimo šablonais ir analizatoriais. Įrankius galima apibrėžti atskirai arba struktūrizuota įrankių konfigūracija; kūrėjas demonstruoja paiešką ir kodo interpretatorių. Naudinga parengtis – aprašyti kiekvieno įrankio paskirtį ir argumentus, pateikti jau prieinamą medžiagą ir nurodyti pageidaujamą sustojimo tašką. Pavyzdžiui, dokumentacijos asistento galima paprašyti gauti įvardytas dalis, suderinti skirtumus ir grąžinti atnaujintą paaiškinimą. Modelį naudojanti programa vykdo prašomus įrankius ir grąžina rezultatus į pokalbį.
Kūrėjas rekomenduoja temperature 0,7, top-p 0,8, top-k 20 ir min-p 0, su 16 384 žetonų išvesties biudžetu daugumai užklausų. Tai generavimo gairės, o ne teiginys, kad kiekvienas atsakymas gali pasiekti fiksuotą maksimumą. Kortelėje taip pat nurodoma, kad presence penalty gali sumažinti pasikartojančią išvestį, o didesnės reikšmės gali sukelti kalbų maišymą ir šiek tiek pabloginti kokybę. Prieš keičiant šiuos valdiklius naudinga tiksli užduotis ir aiški išvesties struktūra: paprašykite konkrečių reikalingų dalių, laukų ar pavyzdžių ir palikite jiems pakankamai vietos.
Qwen dokumentuoja pasirenkamą plėtinį iki 1 010 000 žetonų per atskirą konfigūraciją, naudojančią Dual Chunk Attention ir retąjį dėmesį. Savasis langas lieka 262 144 žetonai; didesnis nustatymas priklauso nuo nurodyto įgyvendinimo ir atminties išteklių. Kortelė aiškiai pažymi, kad atminties apribojimai gali reikalauti trumpesnio sukonfigūruoto konteksto. Gausiai medžiagai parinkite svarbius šaltinius, nurodykite jų prioritetus ir paprašykite atskirti pateiktu tekstu pagrįstas išvadas nuo neišspręstų klausimų. Taip ilgo konteksto rezultatas tampa panaudojamas, nelaikant įvesties talpos tikslios užduoties pakaitalu.
POST /v1/messagestextjson, sse| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos qwen/qwen3-235b-a22b-2507 | Numatyta— |
Laukasmessages | Tipasmessage[] | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmessages[].role | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos user, assistant | Numatyta— |
Laukasmessages[].content | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmax_tokens | Tipasinteger | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasstream | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
Tekstas · UTF-8 tekstas
messages[].content eilutė
| Parametras | Specifikacija |
|---|---|
Parametrascontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parametrasrequired | Specifikacijamodel, messages, max_tokens |
Parametrasoptional_controls | Specifikacijastream |
Parametrasmaterial_types | Specifikacijatext |
Parametrastext_file_material | SpecifikacijaPerskaitykite tikrąjį UTF-8 dokumentą ir įterpkite jo tekstą į nurodytą input lauką arba pranešimo turinio eilutę. |
Gyvavimo ciklas: synchronous_or_streamed
Tarifų informacija neprideda užklausos parinkčių. Palaikomi parametrai nurodyti prie pasirinkto metodo.
Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Konteksto tokenų daugiau nei | Konteksto tokenų iki imtinai | Mokestis |
|---|---|---|---|---|
| KonfigūracijaBaziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.000572 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.00228 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.0001 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaUžklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.000572 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.00228 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.0001 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →
{\n "model": "qwen/qwen3-235b-a22b-2507",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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/qwen3-235b-a22b-2507', '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/qwen3-235b-a22b-2507', '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 arba SSE
Išsaugokite kiekvieną visą grąžintą atsakymą, failą ir turinio dalį.
Išsaugokite visus turinio blokus, mąstymo parašus ir tikruosius įrankių naudojimo ID. Surinkite visus SSE blokų prieaugius; pirmasis teksto blokas nėra visa išvestis.
Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas.
| Laukas | Tipas |
|---|---|
Laukasid | Tipasstring |
Laukasmodel | Tipasstring |
Laukascontent[] | Tipastext|thinking|tool_use|other content block |
Laukasstop_reason | Tipasstring|null |
Laukasusage | Tipasobject |
| Atsakymas | Sąlyga | Kitas žingsnis |
|---|---|---|
Atsakymas400 · invalid_request_error | SąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė | Kitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus. |
Ailoot Ultra qwen/qwen3-235b-a22b-2507
Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.
Techninis pavyzdys anglų kalba
Update a specification from notes\n\nProduce an updated export specification from these sources. [SPEC] Export all visible rows with headers. [IMPLEMENTATION] Current code exports selected rows only. [DECISION] Users must choose either selected rows or all filtered rows; headers are always included. Decision takes priority. Return the revised requirement, the implementation gap and questions still needed for an empty selection.A revised specification section, a source-labeled gap note and an empty-selection question.Check the two export choices remain distinct and headers stay mandatory.