Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 plėtoja Qwen3 samprotavimo šaką sudėtingoms loginėms, matematinėms, mokslinėms ir programavimo užduotims. Qwen taip pat įvardija instrukcijų laikymąsi, įrankių naudojimą, teksto generavimą ir ilgo konteksto supratimą kaip šioje versijoje patobulintas sritis. Ji priima tekstinius pokalbius ir generuoja tekstą. Naudinga užduotis pateikia visą problemą, susijusius įrodymus, apribojimus ir tikslią galutinio rezultato formą: įrodymą, įgyvendinimo planą, pataisytą programą ar pateiktais dokumentais pagrįstą sprendimą.
Modelis naudoja ekspertų mišinio architektūrą su iš viso 235 milijardais parametrų ir kiekvienam žetonui aktyvintais 22 milijardais. Savasis kontekstas yra 262 144 žetonai. Ši erdvė naudinga kelioms susijusioms specifikacijoms, šaltinio failams ar tyrimų ištraukoms sujungti viename pokalbyje, paliekant vietos modelio samprotavimui ir galutiniam atsakymui. Pažymėkite dokumentus ir kodo blokus, nurodykite šaltinių pirmenybę ir svarbias dalis. Pavyzdžiui, programinės įrangos analizės užduotis gali pateikti klaidingą veikimą, laukiamą veikimą, susijusias funkcijas ir apribojimus, tada prašyti siūlomos pataisos su atskirai išvardytomis prielaidomis.
Tai versija tik su mąstymo režimu. Ji nepersijungia į originalaus Qwen3 modelio režimą be mąstymo. Oficialus pokalbio šablonas automatiškai pradeda samprotavimo dalį, todėl išvestyje gali būti uždarymo žyma </think> be atidarymo žymos sugeneruotame tekste. Kūrėjo pavyzdyje ši samprotavimo dalis atskiriama nuo galutinio atsakymo. Matematikos užduočiai Qwen rekomenduoja prašyti nuoseklaus samprotavimo ir galutinio atsakymo viduje \\boxed{}. Kelių pasirinkimų užduočiai siūlomas atsakymo laukas tik su pasirinkta raide. Šios instrukcijos padeda rezultatą lengviau perskaityti ar panaudoti, kai samprotavimas baigtas.
Qwen generavimo gairės rekomenduoja temperature 0,6, top-p 0,95, top-k 20 ir min-p 0. Daugumai užklausų rekomenduojamas 32 768 žetonų išvesties biudžetas, o išskirtinai reikliems matematikos ir programavimo uždaviniams aprašomas 81 920 žetonų biudžetas. Tai kūrėjo generavimo rekomendacijos, o ne atskira garantuota atsakymo riba. Ilgesniam samprotavimui reikia vietos prieš galutinį atsakymą: per mažas biudžetas gali užbaigti atsakymą prieš prašomą išvadą. Vėlesniuose pokalbio žingsniuose oficialios gairės istorijoje išlaiko galutinį atsakymą, praleisdamos ankstesnį mąstymo turinį.
Agento darbui Qwen rekomenduoja Qwen-Agent, teikiantį įrankių iškvietimo šablonus ir analizę. Pavyzdžiai sujungia apibrėžtus įrankius, tokius kaip informacijos paieška ir kodo interpretatorius, su modelio pokalbiu. Prieš prašydami planuoti įrankių naudojimą parenkite prieinamų įrankių aprašus, užduoties sustojimo sąlygą ir reikalingą rezultatą. Praktinė tyrimo užduotis gali prašyti surinkti nurodytus įrodymus, palyginti konkuruojančius paaiškinimus ir grąžinti išvadą su pagal šaltinį išdėstytais įrodymais. Įrankių iškvietimai aprašo darbą programai vykdyti; vien modelio tekstas nėra išorinis veiksmas ar jo rezultatas.
Oficialioje kortelėje taip pat aprašomas pasirenkamas konteksto plėtinys iki maždaug milijono žetonų, naudojant atskirą konfigūraciją, Dual Chunk Attention ir retąjį dėmesį. Tai skiriasi nuo savojo 262 144 žetonų lango ir priklauso nuo nurodyto įgyvendinimo bei didelių atminties išteklių. Kūrėjas įspėja, kad konteksto ir atminties apribojimai gali reikalauti trumpesnių sekų. Įprastam ilgų dokumentų darbui įvestį organizuokite pagal tikrą klausimą, išlaikykite dokumentų ribas ir paprašykite glaustos galutinės sintezės su įvardytais neišspręstais įrodymais. Taip naudingas rezultatas atskiriamas nuo galimai ilgo samprotavimo proceso.
", "aboutText": "Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 plėtoja Qwen3 samprotavimo šaką sudėtingoms loginėms, matematinėms, mokslinėms ir programavimo užduotims. Qwen taip pat įvardija instrukcijų laikymąsi, įrankių naudojimą, teksto generavimą ir ilgo konteksto supratimą kaip šioje versijoje patobulintas sritis. Ji priima tekstinius pokalbius ir generuoja tekstą. Naudinga užduotis pateikia visą problemą, susijusius įrodymus, apribojimus ir tikslią galutinio rezultato formą: įrodymą, įgyvendinimo planą, pataisytą programą ar pateiktais dokumentais pagrįstą sprendimą.\n\nModelis naudoja ekspertų mišinio architektūrą su iš viso 235 milijardais parametrų ir kiekvienam žetonui aktyvintais 22 milijardais. Savasis kontekstas yra 262 144 žetonai. Ši erdvė naudinga kelioms susijusioms specifikacijoms, šaltinio failams ar tyrimų ištraukoms sujungti viename pokalbyje, paliekant vietos modelio samprotavimui ir galutiniam atsakymui. Pažymėkite dokumentus ir kodo blokus, nurodykite šaltinių pirmenybę ir svarbias dalis. Pavyzdžiui, programinės įrangos analizės užduotis gali pateikti klaidingą veikimą, laukiamą veikimą, susijusias funkcijas ir apribojimus, tada prašyti siūlomos pataisos su atskirai išvardytomis prielaidomis.\n\nTai versija tik su mąstymo režimu. Ji nepersijungia į originalaus Qwen3 modelio režimą be mąstymo. Oficialus pokalbio šablonas automatiškai pradeda samprotavimo dalį, todėl išvestyje gali būti uždarymo žyma be atidarymo žymos sugeneruotame tekste. Kūrėjo pavyzdyje ši samprotavimo dalis atskiriama nuo galutinio atsakymo. Matematikos užduočiai Qwen rekomenduoja prašyti nuoseklaus samprotavimo ir galutinio atsakymo viduje \\boxed{}. Kelių pasirinkimų užduočiai siūlomas atsakymo laukas tik su pasirinkta raide. Šios instrukcijos padeda rezultatą lengviau perskaityti ar panaudoti, kai samprotavimas baigtas.\n\nQwen generavimo gairės rekomenduoja temperature 0,6, top-p 0,95, top-k 20 ir min-p 0. Daugumai užklausų rekomenduojamas 32 768 žetonų išvesties biudžetas, o išskirtinai reikliems matematikos ir programavimo uždaviniams aprašomas 81 920 žetonų biudžetas. Tai kūrėjo generavimo rekomendacijos, o ne atskira garantuota atsakymo riba. Ilgesniam samprotavimui reikia vietos prieš galutinį atsakymą: per mažas biudžetas gali užbaigti atsakymą prieš prašomą išvadą. Vėlesniuose pokalbio žingsniuose oficialios gairės istorijoje išlaiko galutinį atsakymą, praleisdamos ankstesnį mąstymo turinį.\n\nAgento darbui Qwen rekomenduoja Qwen-Agent, teikiantį įrankių iškvietimo šablonus ir analizę. Pavyzdžiai sujungia apibrėžtus įrankius, tokius kaip informacijos paieška ir kodo interpretatorius, su modelio pokalbiu. Prieš prašydami planuoti įrankių naudojimą parenkite prieinamų įrankių aprašus, užduoties sustojimo sąlygą ir reikalingą rezultatą. Praktinė tyrimo užduotis gali prašyti surinkti nurodytus įrodymus, palyginti konkuruojančius paaiškinimus ir grąžinti išvadą su pagal šaltinį išdėstytais įrodymais. Įrankių iškvietimai aprašo darbą programai vykdyti; vien modelio tekstas nėra išorinis veiksmas ar jo rezultatas.\n\nOficialioje kortelėje taip pat aprašomas pasirenkamas konteksto plėtinys iki maždaug milijono žetonų, naudojant atskirą konfigūraciją, Dual Chunk Attention ir retąjį dėmesį. Tai skiriasi nuo savojo 262 144 žetonų lango ir priklauso nuo nurodyto įgyvendinimo bei didelių atminties išteklių. Kūrėjas įspėja, kad konteksto ir atminties apribojimai gali reikalauti trumpesnių sekų. Įprastam ilgų dokumentų darbui įvestį organizuokite pagal tikrą klausimą, išlaikykite dokumentų ribas ir paprašykite glaustos galutinės sintezės su įvardytais neišspręstais įrodymais. Taip naudingas rezultatas atskiriamas nuo galimai ilgo samprotavimo proceso.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Techninis pavyzdys anglų kalba
Check a constrained allocation\n\nAllocate 17 identical work units to two teams. Team A must receive at least 6 and an even number; Team B must receive at least 5. Minimize the difference between team totals. List the valid allocations nearest equality, select the best and explain why no smaller difference is possible under the parity rule.A compact allocation analysis with feasible candidates, selected totals and a checkable optimality argument.Verify the totals sum to 17, A is even, both minimums hold and the comparison includes both sides of equality.qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 – Qwen teksto modelis, veikiantis tik samprotavimo režimu, reiklioms matematikos, mokslo, programavimo ir ilgų dokumentų analizės užduotims. Jo savasis 262 144 žetonų kontekstas ir ilgas samprotavimas tinka problemoms, kurioms reikia kelių susijusių žingsnių.
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 plėtoja Qwen3 samprotavimo šaką sudėtingoms loginėms, matematinėms, mokslinėms ir programavimo užduotims. Qwen taip pat įvardija instrukcijų laikymąsi, įrankių naudojimą, teksto generavimą ir ilgo konteksto supratimą kaip šioje versijoje patobulintas sritis. Ji priima tekstinius pokalbius ir generuoja tekstą. Naudinga užduotis pateikia visą problemą, susijusius įrodymus, apribojimus ir tikslią galutinio rezultato formą: įrodymą, įgyvendinimo planą, pataisytą programą ar pateiktais dokumentais pagrįstą sprendimą.
Modelis naudoja ekspertų mišinio architektūrą su iš viso 235 milijardais parametrų ir kiekvienam žetonui aktyvintais 22 milijardais. Savasis kontekstas yra 262 144 žetonai. Ši erdvė naudinga kelioms susijusioms specifikacijoms, šaltinio failams ar tyrimų ištraukoms sujungti viename pokalbyje, paliekant vietos modelio samprotavimui ir galutiniam atsakymui. Pažymėkite dokumentus ir kodo blokus, nurodykite šaltinių pirmenybę ir svarbias dalis. Pavyzdžiui, programinės įrangos analizės užduotis gali pateikti klaidingą veikimą, laukiamą veikimą, susijusias funkcijas ir apribojimus, tada prašyti siūlomos pataisos su atskirai išvardytomis prielaidomis.
Tai versija tik su mąstymo režimu. Ji nepersijungia į originalaus Qwen3 modelio režimą be mąstymo. Oficialus pokalbio šablonas automatiškai pradeda samprotavimo dalį, todėl išvestyje gali būti uždarymo žyma </think> be atidarymo žymos sugeneruotame tekste. Kūrėjo pavyzdyje ši samprotavimo dalis atskiriama nuo galutinio atsakymo. Matematikos užduočiai Qwen rekomenduoja prašyti nuoseklaus samprotavimo ir galutinio atsakymo viduje \\boxed{}. Kelių pasirinkimų užduočiai siūlomas atsakymo laukas tik su pasirinkta raide. Šios instrukcijos padeda rezultatą lengviau perskaityti ar panaudoti, kai samprotavimas baigtas.
Qwen generavimo gairės rekomenduoja temperature 0,6, top-p 0,95, top-k 20 ir min-p 0. Daugumai užklausų rekomenduojamas 32 768 žetonų išvesties biudžetas, o išskirtinai reikliems matematikos ir programavimo uždaviniams aprašomas 81 920 žetonų biudžetas. Tai kūrėjo generavimo rekomendacijos, o ne atskira garantuota atsakymo riba. Ilgesniam samprotavimui reikia vietos prieš galutinį atsakymą: per mažas biudžetas gali užbaigti atsakymą prieš prašomą išvadą. Vėlesniuose pokalbio žingsniuose oficialios gairės istorijoje išlaiko galutinį atsakymą, praleisdamos ankstesnį mąstymo turinį.
Agento darbui Qwen rekomenduoja Qwen-Agent, teikiantį įrankių iškvietimo šablonus ir analizę. Pavyzdžiai sujungia apibrėžtus įrankius, tokius kaip informacijos paieška ir kodo interpretatorius, su modelio pokalbiu. Prieš prašydami planuoti įrankių naudojimą parenkite prieinamų įrankių aprašus, užduoties sustojimo sąlygą ir reikalingą rezultatą. Praktinė tyrimo užduotis gali prašyti surinkti nurodytus įrodymus, palyginti konkuruojančius paaiškinimus ir grąžinti išvadą su pagal šaltinį išdėstytais įrodymais. Įrankių iškvietimai aprašo darbą programai vykdyti; vien modelio tekstas nėra išorinis veiksmas ar jo rezultatas.
Oficialioje kortelėje taip pat aprašomas pasirenkamas konteksto plėtinys iki maždaug milijono žetonų, naudojant atskirą konfigūraciją, Dual Chunk Attention ir retąjį dėmesį. Tai skiriasi nuo savojo 262 144 žetonų lango ir priklauso nuo nurodyto įgyvendinimo bei didelių atminties išteklių. Kūrėjas įspėja, kad konteksto ir atminties apribojimai gali reikalauti trumpesnių sekų. Įprastam ilgų dokumentų darbui įvestį organizuokite pagal tikrą klausimą, išlaikykite dokumentų ribas ir paprašykite glaustos galutinės sintezės su įvardytais neišspręstais įrodymais. Taip naudingas rezultatas atskiriamas nuo galimai ilgo samprotavimo proceso.
POST /v1/chat/completionstexttext| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-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 $0.0009 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.007 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 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 $0.0009 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.007 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →
set -eu\n: "${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-thinking-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-thinking-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-thinking-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-thinking-2507
Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.
qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 – Qwen teksto modelis, veikiantis tik samprotavimo režimu, reiklioms matematikos, mokslo, programavimo ir ilgų dokumentų analizės užduotims. Jo savasis 262 144 žetonų kontekstas ir ilgas samprotavimas tinka problemoms, kurioms reikia kelių susijusių žingsnių.
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 plėtoja Qwen3 samprotavimo šaką sudėtingoms loginėms, matematinėms, mokslinėms ir programavimo užduotims. Qwen taip pat įvardija instrukcijų laikymąsi, įrankių naudojimą, teksto generavimą ir ilgo konteksto supratimą kaip šioje versijoje patobulintas sritis. Ji priima tekstinius pokalbius ir generuoja tekstą. Naudinga užduotis pateikia visą problemą, susijusius įrodymus, apribojimus ir tikslią galutinio rezultato formą: įrodymą, įgyvendinimo planą, pataisytą programą ar pateiktais dokumentais pagrįstą sprendimą.
Modelis naudoja ekspertų mišinio architektūrą su iš viso 235 milijardais parametrų ir kiekvienam žetonui aktyvintais 22 milijardais. Savasis kontekstas yra 262 144 žetonai. Ši erdvė naudinga kelioms susijusioms specifikacijoms, šaltinio failams ar tyrimų ištraukoms sujungti viename pokalbyje, paliekant vietos modelio samprotavimui ir galutiniam atsakymui. Pažymėkite dokumentus ir kodo blokus, nurodykite šaltinių pirmenybę ir svarbias dalis. Pavyzdžiui, programinės įrangos analizės užduotis gali pateikti klaidingą veikimą, laukiamą veikimą, susijusias funkcijas ir apribojimus, tada prašyti siūlomos pataisos su atskirai išvardytomis prielaidomis.
Tai versija tik su mąstymo režimu. Ji nepersijungia į originalaus Qwen3 modelio režimą be mąstymo. Oficialus pokalbio šablonas automatiškai pradeda samprotavimo dalį, todėl išvestyje gali būti uždarymo žyma </think> be atidarymo žymos sugeneruotame tekste. Kūrėjo pavyzdyje ši samprotavimo dalis atskiriama nuo galutinio atsakymo. Matematikos užduočiai Qwen rekomenduoja prašyti nuoseklaus samprotavimo ir galutinio atsakymo viduje \\boxed{}. Kelių pasirinkimų užduočiai siūlomas atsakymo laukas tik su pasirinkta raide. Šios instrukcijos padeda rezultatą lengviau perskaityti ar panaudoti, kai samprotavimas baigtas.
Qwen generavimo gairės rekomenduoja temperature 0,6, top-p 0,95, top-k 20 ir min-p 0. Daugumai užklausų rekomenduojamas 32 768 žetonų išvesties biudžetas, o išskirtinai reikliems matematikos ir programavimo uždaviniams aprašomas 81 920 žetonų biudžetas. Tai kūrėjo generavimo rekomendacijos, o ne atskira garantuota atsakymo riba. Ilgesniam samprotavimui reikia vietos prieš galutinį atsakymą: per mažas biudžetas gali užbaigti atsakymą prieš prašomą išvadą. Vėlesniuose pokalbio žingsniuose oficialios gairės istorijoje išlaiko galutinį atsakymą, praleisdamos ankstesnį mąstymo turinį.
Agento darbui Qwen rekomenduoja Qwen-Agent, teikiantį įrankių iškvietimo šablonus ir analizę. Pavyzdžiai sujungia apibrėžtus įrankius, tokius kaip informacijos paieška ir kodo interpretatorius, su modelio pokalbiu. Prieš prašydami planuoti įrankių naudojimą parenkite prieinamų įrankių aprašus, užduoties sustojimo sąlygą ir reikalingą rezultatą. Praktinė tyrimo užduotis gali prašyti surinkti nurodytus įrodymus, palyginti konkuruojančius paaiškinimus ir grąžinti išvadą su pagal šaltinį išdėstytais įrodymais. Įrankių iškvietimai aprašo darbą programai vykdyti; vien modelio tekstas nėra išorinis veiksmas ar jo rezultatas.
Oficialioje kortelėje taip pat aprašomas pasirenkamas konteksto plėtinys iki maždaug milijono žetonų, naudojant atskirą konfigūraciją, Dual Chunk Attention ir retąjį dėmesį. Tai skiriasi nuo savojo 262 144 žetonų lango ir priklauso nuo nurodyto įgyvendinimo bei didelių atminties išteklių. Kūrėjas įspėja, kad konteksto ir atminties apribojimai gali reikalauti trumpesnių sekų. Įprastam ilgų dokumentų darbui įvestį organizuokite pagal tikrą klausimą, išlaikykite dokumentų ribas ir paprašykite glaustos galutinės sintezės su įvardytais neišspręstais įrodymais. Taip naudingas rezultatas atskiriamas nuo galimai ilgo samprotavimo proceso.
POST /v1/messagestextjson, sse| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-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 $0.0009 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.007 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 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 $0.0009 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.007 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →
{\n "model": "qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-thinking-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-thinking-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-thinking-2507
Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.
Techninis pavyzdys anglų kalba
Check a constrained allocation\n\nAllocate 17 identical work units to two teams. Team A must receive at least 6 and an even number; Team B must receive at least 5. Minimize the difference between team totals. List the valid allocations nearest equality, select the best and explain why no smaller difference is possible under the parity rule.A compact allocation analysis with feasible candidates, selected totals and a checkable optimality argument.Verify the totals sum to 17, A is even, both minimums hold and the comparison includes both sides of equality.