30B-A3B Thinking laida
Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking yra sustiprinto samprotavimo ekspertų mišinio Qwen3-VL laida. Ji priima tekstą, vaizdus ir vaizdo įrašus bei kuria tekstą, įskaitant kodą ar paaiškintą išvadą. Atskirkite jos Thinking tapatumą nuo Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct ir kitų šeimos dydžių. Gamintojo laidų atskyrimas apibūdina numatomą samprotavimo elgseną, nepatvirtindamas programai būdingo hibridinio perjungiklio.
Vaizdiniai agentai ir programavimas
Qwen dokumentuoja vaizdinio agento darbo eigą, kuri atpažįsta kompiuterio ar mobiliojo įrenginio valdiklius, supranta jų funkcijas ir iškviečia įrankius. Sąsajos užduočiai pateikite dabartinę ekrano kopiją ir numatomą tikslą, tada paprašykite susijusio valdiklio bei paaiškinimo, susieto su matomais duomenimis. Prijungta programa atlieka veiksmus ir grąžina rezultatus; modelio vaizdinis samprotavimas savarankiškai nevaldo įrenginio.
Šeima taip pat generuoja diagramų turinį, HTML, CSS ir JavaScript iš vaizdų ar vaizdo įrašų. Pateikite vaizdinį pavyzdį su funkciniais reikalavimais ir paprašykite redaguojamo šaltinio kodo. Esamai sąsajai įvardykite numatomą pakeitimą ir susijusį kodą, užuot tikėjęsi, kad nepaaiškintas paveikslas apibrėš kiekvieną sąveiką. Sugeneruotas šaltinio kodas yra atvaizduoti ir peržiūrėti skirtas artefaktas, o ne veikiančios programos įrodymas.
Erdvė, ilgas kontekstas ir vaizdo įrašai
Gamintojas aprašo objektų padėčių, žiūros taškų ir uždengimų vertinimus su dvimačiu vietos nustatymu ir trimatės vietos nustatymo palaikymu. Paklauskite, kuris ryšys svarbus ir kokie požymiai pagrindžia išvadą. Vaizdinis ryšys turėtų likti atskirtas nuo kalibruoto fizinio matavimo.
Pradinis kontekstas yra 262 144 žetonai. Šeima aprašo knygas ir valandų trukmės vaizdo įrašus su sekundžių lygmens įvykių indeksavimu bei konfigūruojamu išplėtimu maždaug iki milijono žetonų. Prašydami įvykio aprašymo išlaikykite laiką, kadrų tvarką ir šaltinio identifikatorius. Kontekstas ir atranka lemia užklausoje atvaizduojamą medžiagą; šeimos aprašymas neturėtų tapti besąlyginiu tobulo atsiminimo pažadu.
Daugiarūšis samprotavimas, atpažinimas ir OCR
Thinking laida svarbi STEM, matematiniams ir loginiams klausimams, kurie susieja vaizdinius duomenis su paaiškinimu. Pateikite visą sąlygą, diagramos žymas ir vienetus bei prieš galutinį atsakymą paprašykite naudotų verčių ir ryšių. Aiškus rezultatas gali būti atskirtas atsakymas, duomenų lentelė ar trumpa išvada, pagrįsta vaizdu ir tekstu.
Šeima plečia vaizdinį atpažinimą, apimdama žmones, produktus, lankytinus objektus, augalus, gyvūnus ir medijų veikėjus. OCR apima 32 kalbas ir orientuotas į skaitymą esant menkam apšvietimui, išsiliejimui ar pakreipimui, įskaitant specializuotą žodyną ir dokumentų struktūrą. Išlaikykite įskaitomumą ir paprašykite laukų ar citatų, kurias galima patikrinti. Šie naudojimo atvejai taiko dokumentuotus gebėjimus; jie negarantuoja teisingo tapatumo, transkripcijos ar matematinės išvados kiekvienai įvesčiai.
Architektūra
Konkreti konfigūracija įvardija ekspertų mišinio regos ir kalbos modelį su 48 tekstiniais sluoksniais, 128 ekspertais ir aštuoniais ekspertais, pasirenkamais kiekvienam žetonui. Interleaved-MRoPE paskirsto pozicinę informaciją per laiką, plotį ir aukštį. DeepStack derina vaizdinius požymius iš kelių koduotuvo lygmenų, o teksto ir laiko žymų suderinimas padeda susieti įvykius su laiko nuorodomis. Rengdami vaizdinio samprotavimo užduotis ir lygindami jų rezultatus nuosekliai naudokite šią 30B-A3B Thinking laidą.
Įvesčių parengimas
Šeimos pavyzdžiai palaiko vien tekstines užduotis, vieną ar kelis vaizdus ir vaizdo įrašus. Pažymėkite vaizdines įvestis ir išlaikykite jų ryšį. Atskiri vaizdų ir vaizdo įrašų pikselių biudžetai leidžia darbo eigai valdyti detalumą; aiškiai nurodyti vaizdo matmenys derinami prie 32 kartotinių. Dokumentuotoji numatytoji vaizdo įrašo sparta yra du kadrai per sekundę, su atrankos spartos ar kadrų skaičiaus valdikliais, kur jie palaikomi. Išlaikykite vaizdo įrašo metaduomenis ir nekeiskite dydžio du kartus, jei pagalbinė priemonė jau pakeitė medijos dydį.
Dokumentų palyginimui organizuokite rezultatą pagal puslapio identifikatorių. Įrašui paprašykite susijusio įvykio, intervalo ir duomenų. Palikite sekos vietos mąstymui ir galutiniam tekstui kartu su vaizdiniais žetonais.
Generavimo rekomendacijos ir ribos
Modelio versijos generavimo failo numatytosios vertės yra temperature 0,8, top_p 0,95, top_k 20 ir repetition penalty 1,0. Atskirame šeimos Thinking vertinimo recepte naudojama temperature 0,6, nulinė presence penalty, repetition penalty 1,0 ir 40 960 žetonų išvesties limitas. Tai skirtingos gamintojo nuostatos; šis limitas nėra nepriklausomai nustatyta griežta maksimali išvestis.
Šeimos išplėtimo procedūra naudoja YaRN ir siūlo dvigubą ar trigubą mastelį kaitaliojamai pozicinei schemai, pereinant nuo 256K maždaug iki 1M. Nereikėtų perkelti kitos šeimos keturgubo mastelio. Tikrinkite ištrauktas žymas, skaičiavimus ir sugeneruotą kodą pagal originalius duomenis bei išlaikykite galutinį artefaktą atskiriamą nuo samprotavimo. Praktinis rezultatas yra peržiūrima vaizdinė išvada ar kodo pasiūlymas, išlaikantis būtent šią Thinking laidą.
", "aboutText": "30B-A3B Thinking laida\n\nQwen3-VL-30B-A3B-Thinking yra sustiprinto samprotavimo ekspertų mišinio Qwen3-VL laida. Ji priima tekstą, vaizdus ir vaizdo įrašus bei kuria tekstą, įskaitant kodą ar paaiškintą išvadą. Atskirkite jos Thinking tapatumą nuo Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct ir kitų šeimos dydžių. Gamintojo laidų atskyrimas apibūdina numatomą samprotavimo elgseną, nepatvirtindamas programai būdingo hibridinio perjungiklio.\n\nVaizdiniai agentai ir programavimas\n\nQwen dokumentuoja vaizdinio agento darbo eigą, kuri atpažįsta kompiuterio ar mobiliojo įrenginio valdiklius, supranta jų funkcijas ir iškviečia įrankius. Sąsajos užduočiai pateikite dabartinę ekrano kopiją ir numatomą tikslą, tada paprašykite susijusio valdiklio bei paaiškinimo, susieto su matomais duomenimis. Prijungta programa atlieka veiksmus ir grąžina rezultatus; modelio vaizdinis samprotavimas savarankiškai nevaldo įrenginio.\n\nŠeima taip pat generuoja diagramų turinį, HTML, CSS ir JavaScript iš vaizdų ar vaizdo įrašų. Pateikite vaizdinį pavyzdį su funkciniais reikalavimais ir paprašykite redaguojamo šaltinio kodo. Esamai sąsajai įvardykite numatomą pakeitimą ir susijusį kodą, užuot tikėjęsi, kad nepaaiškintas paveikslas apibrėš kiekvieną sąveiką. Sugeneruotas šaltinio kodas yra atvaizduoti ir peržiūrėti skirtas artefaktas, o ne veikiančios programos įrodymas.\n\nErdvė, ilgas kontekstas ir vaizdo įrašai\n\nGamintojas aprašo objektų padėčių, žiūros taškų ir uždengimų vertinimus su dvimačiu vietos nustatymu ir trimatės vietos nustatymo palaikymu. Paklauskite, kuris ryšys svarbus ir kokie požymiai pagrindžia išvadą. Vaizdinis ryšys turėtų likti atskirtas nuo kalibruoto fizinio matavimo.\n\nPradinis kontekstas yra 262 144 žetonai. Šeima aprašo knygas ir valandų trukmės vaizdo įrašus su sekundžių lygmens įvykių indeksavimu bei konfigūruojamu išplėtimu maždaug iki milijono žetonų. Prašydami įvykio aprašymo išlaikykite laiką, kadrų tvarką ir šaltinio identifikatorius. Kontekstas ir atranka lemia užklausoje atvaizduojamą medžiagą; šeimos aprašymas neturėtų tapti besąlyginiu tobulo atsiminimo pažadu.\n\nDaugiarūšis samprotavimas, atpažinimas ir OCR\n\nThinking laida svarbi STEM, matematiniams ir loginiams klausimams, kurie susieja vaizdinius duomenis su paaiškinimu. Pateikite visą sąlygą, diagramos žymas ir vienetus bei prieš galutinį atsakymą paprašykite naudotų verčių ir ryšių. Aiškus rezultatas gali būti atskirtas atsakymas, duomenų lentelė ar trumpa išvada, pagrįsta vaizdu ir tekstu.\n\nŠeima plečia vaizdinį atpažinimą, apimdama žmones, produktus, lankytinus objektus, augalus, gyvūnus ir medijų veikėjus. OCR apima 32 kalbas ir orientuotas į skaitymą esant menkam apšvietimui, išsiliejimui ar pakreipimui, įskaitant specializuotą žodyną ir dokumentų struktūrą. Išlaikykite įskaitomumą ir paprašykite laukų ar citatų, kurias galima patikrinti. Šie naudojimo atvejai taiko dokumentuotus gebėjimus; jie negarantuoja teisingo tapatumo, transkripcijos ar matematinės išvados kiekvienai įvesčiai.\n\nArchitektūra\n\nKonkreti konfigūracija įvardija ekspertų mišinio regos ir kalbos modelį su 48 tekstiniais sluoksniais, 128 ekspertais ir aštuoniais ekspertais, pasirenkamais kiekvienam žetonui. Interleaved-MRoPE paskirsto pozicinę informaciją per laiką, plotį ir aukštį. DeepStack derina vaizdinius požymius iš kelių koduotuvo lygmenų, o teksto ir laiko žymų suderinimas padeda susieti įvykius su laiko nuorodomis. Rengdami vaizdinio samprotavimo užduotis ir lygindami jų rezultatus nuosekliai naudokite šią 30B-A3B Thinking laidą.\n\nĮvesčių parengimas\n\nŠeimos pavyzdžiai palaiko vien tekstines užduotis, vieną ar kelis vaizdus ir vaizdo įrašus. Pažymėkite vaizdines įvestis ir išlaikykite jų ryšį. Atskiri vaizdų ir vaizdo įrašų pikselių biudžetai leidžia darbo eigai valdyti detalumą; aiškiai nurodyti vaizdo matmenys derinami prie 32 kartotinių. Dokumentuotoji numatytoji vaizdo įrašo sparta yra du kadrai per sekundę, su atrankos spartos ar kadrų skaičiaus valdikliais, kur jie palaikomi. Išlaikykite vaizdo įrašo metaduomenis ir nekeiskite dydžio du kartus, jei pagalbinė priemonė jau pakeitė medijos dydį.\n\nDokumentų palyginimui organizuokite rezultatą pagal puslapio identifikatorių. Įrašui paprašykite susijusio įvykio, intervalo ir duomenų. Palikite sekos vietos mąstymui ir galutiniam tekstui kartu su vaizdiniais žetonais.\n\nGeneravimo rekomendacijos ir ribos\n\nModelio versijos generavimo failo numatytosios vertės yra temperature 0,8, top_p 0,95, top_k 20 ir repetition penalty 1,0. Atskirame šeimos Thinking vertinimo recepte naudojama temperature 0,6, nulinė presence penalty, repetition penalty 1,0 ir 40 960 žetonų išvesties limitas. Tai skirtingos gamintojo nuostatos; šis limitas nėra nepriklausomai nustatyta griežta maksimali išvestis.\n\nŠeimos išplėtimo procedūra naudoja YaRN ir siūlo dvigubą ar trigubą mastelį kaitaliojamai pozicinei schemai, pereinant nuo 256K maždaug iki 1M. Nereikėtų perkelti kitos šeimos keturgubo mastelio. Tikrinkite ištrauktas žymas, skaičiavimus ir sugeneruotą kodą pagal originalius duomenis bei išlaikykite galutinį artefaktą atskiriamą nuo samprotavimo. Praktinis rezultatas yra peržiūrima vaizdinė išvada ar kodo pasiūlymas, išlaikantis būtent šią Thinking laidą.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Techninis pavyzdys anglų kalba
Reason about a transcribed geometry diagram\n\nUse this diagram transcription: rectangle ABCD has AB = 10 cm and BC = 6 cm; E is the midpoint of AB; segment CE is drawn. Find the area of triangle BCE. State the base and perpendicular height used, preserve the units, and give a short derivation. Do not assume any additional markings or image input.A short geometry derivation naming base BE and height BC, with the final area in square centimetres.The midpoint halves AB, and the triangle area uses one-half times the perpendicular base-height product.qwen/qwen3-vl-30b-a3b-thinkingQwen3-VL-30B-A3B-Thinking yra Qwen ekspertų mišinio regos ir kalbos laida gilesniam samprotavimui apie tekstą, vaizdus ir vaizdo įrašus. Ji grąžina tekstą ar kodą STEM klausimams, dokumentams, erdvinei analizei ir vaizdinėms darbo eigoms, turi 32 kalbų OCR bei pradinį 262 144 žetonų kontekstą.
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
30B-A3B Thinking laida
Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking yra sustiprinto samprotavimo ekspertų mišinio Qwen3-VL laida. Ji priima tekstą, vaizdus ir vaizdo įrašus bei kuria tekstą, įskaitant kodą ar paaiškintą išvadą. Atskirkite jos Thinking tapatumą nuo Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct ir kitų šeimos dydžių. Gamintojo laidų atskyrimas apibūdina numatomą samprotavimo elgseną, nepatvirtindamas programai būdingo hibridinio perjungiklio.
Vaizdiniai agentai ir programavimas
Qwen dokumentuoja vaizdinio agento darbo eigą, kuri atpažįsta kompiuterio ar mobiliojo įrenginio valdiklius, supranta jų funkcijas ir iškviečia įrankius. Sąsajos užduočiai pateikite dabartinę ekrano kopiją ir numatomą tikslą, tada paprašykite susijusio valdiklio bei paaiškinimo, susieto su matomais duomenimis. Prijungta programa atlieka veiksmus ir grąžina rezultatus; modelio vaizdinis samprotavimas savarankiškai nevaldo įrenginio.
Šeima taip pat generuoja diagramų turinį, HTML, CSS ir JavaScript iš vaizdų ar vaizdo įrašų. Pateikite vaizdinį pavyzdį su funkciniais reikalavimais ir paprašykite redaguojamo šaltinio kodo. Esamai sąsajai įvardykite numatomą pakeitimą ir susijusį kodą, užuot tikėjęsi, kad nepaaiškintas paveikslas apibrėš kiekvieną sąveiką. Sugeneruotas šaltinio kodas yra atvaizduoti ir peržiūrėti skirtas artefaktas, o ne veikiančios programos įrodymas.
Erdvė, ilgas kontekstas ir vaizdo įrašai
Gamintojas aprašo objektų padėčių, žiūros taškų ir uždengimų vertinimus su dvimačiu vietos nustatymu ir trimatės vietos nustatymo palaikymu. Paklauskite, kuris ryšys svarbus ir kokie požymiai pagrindžia išvadą. Vaizdinis ryšys turėtų likti atskirtas nuo kalibruoto fizinio matavimo.
Pradinis kontekstas yra 262 144 žetonai. Šeima aprašo knygas ir valandų trukmės vaizdo įrašus su sekundžių lygmens įvykių indeksavimu bei konfigūruojamu išplėtimu maždaug iki milijono žetonų. Prašydami įvykio aprašymo išlaikykite laiką, kadrų tvarką ir šaltinio identifikatorius. Kontekstas ir atranka lemia užklausoje atvaizduojamą medžiagą; šeimos aprašymas neturėtų tapti besąlyginiu tobulo atsiminimo pažadu.
Daugiarūšis samprotavimas, atpažinimas ir OCR
Thinking laida svarbi STEM, matematiniams ir loginiams klausimams, kurie susieja vaizdinius duomenis su paaiškinimu. Pateikite visą sąlygą, diagramos žymas ir vienetus bei prieš galutinį atsakymą paprašykite naudotų verčių ir ryšių. Aiškus rezultatas gali būti atskirtas atsakymas, duomenų lentelė ar trumpa išvada, pagrįsta vaizdu ir tekstu.
Šeima plečia vaizdinį atpažinimą, apimdama žmones, produktus, lankytinus objektus, augalus, gyvūnus ir medijų veikėjus. OCR apima 32 kalbas ir orientuotas į skaitymą esant menkam apšvietimui, išsiliejimui ar pakreipimui, įskaitant specializuotą žodyną ir dokumentų struktūrą. Išlaikykite įskaitomumą ir paprašykite laukų ar citatų, kurias galima patikrinti. Šie naudojimo atvejai taiko dokumentuotus gebėjimus; jie negarantuoja teisingo tapatumo, transkripcijos ar matematinės išvados kiekvienai įvesčiai.
Architektūra
Konkreti konfigūracija įvardija ekspertų mišinio regos ir kalbos modelį su 48 tekstiniais sluoksniais, 128 ekspertais ir aštuoniais ekspertais, pasirenkamais kiekvienam žetonui. Interleaved-MRoPE paskirsto pozicinę informaciją per laiką, plotį ir aukštį. DeepStack derina vaizdinius požymius iš kelių koduotuvo lygmenų, o teksto ir laiko žymų suderinimas padeda susieti įvykius su laiko nuorodomis. Rengdami vaizdinio samprotavimo užduotis ir lygindami jų rezultatus nuosekliai naudokite šią 30B-A3B Thinking laidą.
Įvesčių parengimas
Šeimos pavyzdžiai palaiko vien tekstines užduotis, vieną ar kelis vaizdus ir vaizdo įrašus. Pažymėkite vaizdines įvestis ir išlaikykite jų ryšį. Atskiri vaizdų ir vaizdo įrašų pikselių biudžetai leidžia darbo eigai valdyti detalumą; aiškiai nurodyti vaizdo matmenys derinami prie 32 kartotinių. Dokumentuotoji numatytoji vaizdo įrašo sparta yra du kadrai per sekundę, su atrankos spartos ar kadrų skaičiaus valdikliais, kur jie palaikomi. Išlaikykite vaizdo įrašo metaduomenis ir nekeiskite dydžio du kartus, jei pagalbinė priemonė jau pakeitė medijos dydį.
Dokumentų palyginimui organizuokite rezultatą pagal puslapio identifikatorių. Įrašui paprašykite susijusio įvykio, intervalo ir duomenų. Palikite sekos vietos mąstymui ir galutiniam tekstui kartu su vaizdiniais žetonais.
Generavimo rekomendacijos ir ribos
Modelio versijos generavimo failo numatytosios vertės yra temperature 0,8, top_p 0,95, top_k 20 ir repetition penalty 1,0. Atskirame šeimos Thinking vertinimo recepte naudojama temperature 0,6, nulinė presence penalty, repetition penalty 1,0 ir 40 960 žetonų išvesties limitas. Tai skirtingos gamintojo nuostatos; šis limitas nėra nepriklausomai nustatyta griežta maksimali išvestis.
Šeimos išplėtimo procedūra naudoja YaRN ir siūlo dvigubą ar trigubą mastelį kaitaliojamai pozicinei schemai, pereinant nuo 256K maždaug iki 1M. Nereikėtų perkelti kitos šeimos keturgubo mastelio. Tikrinkite ištrauktas žymas, skaičiavimus ir sugeneruotą kodą pagal originalius duomenis bei išlaikykite galutinį artefaktą atskiriamą nuo samprotavimo. Praktinis rezultatas yra peržiūrima vaizdinė išvada ar kodo pasiūlymas, išlaikantis būtent šią Thinking laidą.
POST /v1/chat/completionstexttext| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos qwen/qwen3-vl-30b-a3b-thinking | 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 $0.00058 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.002 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0 / 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 $0.00058 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.002 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0 / 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-vl-30b-a3b-thinking", "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-vl-30b-a3b-thinking',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-vl-30b-a3b-thinking',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-vl-30b-a3b-thinking
Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.
qwen/qwen3-vl-30b-a3b-thinkingQwen3-VL-30B-A3B-Thinking yra Qwen ekspertų mišinio regos ir kalbos laida gilesniam samprotavimui apie tekstą, vaizdus ir vaizdo įrašus. Ji grąžina tekstą ar kodą STEM klausimams, dokumentams, erdvinei analizei ir vaizdinėms darbo eigoms, turi 32 kalbų OCR bei pradinį 262 144 žetonų kontekstą.
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
30B-A3B Thinking laida
Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking yra sustiprinto samprotavimo ekspertų mišinio Qwen3-VL laida. Ji priima tekstą, vaizdus ir vaizdo įrašus bei kuria tekstą, įskaitant kodą ar paaiškintą išvadą. Atskirkite jos Thinking tapatumą nuo Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct ir kitų šeimos dydžių. Gamintojo laidų atskyrimas apibūdina numatomą samprotavimo elgseną, nepatvirtindamas programai būdingo hibridinio perjungiklio.
Vaizdiniai agentai ir programavimas
Qwen dokumentuoja vaizdinio agento darbo eigą, kuri atpažįsta kompiuterio ar mobiliojo įrenginio valdiklius, supranta jų funkcijas ir iškviečia įrankius. Sąsajos užduočiai pateikite dabartinę ekrano kopiją ir numatomą tikslą, tada paprašykite susijusio valdiklio bei paaiškinimo, susieto su matomais duomenimis. Prijungta programa atlieka veiksmus ir grąžina rezultatus; modelio vaizdinis samprotavimas savarankiškai nevaldo įrenginio.
Šeima taip pat generuoja diagramų turinį, HTML, CSS ir JavaScript iš vaizdų ar vaizdo įrašų. Pateikite vaizdinį pavyzdį su funkciniais reikalavimais ir paprašykite redaguojamo šaltinio kodo. Esamai sąsajai įvardykite numatomą pakeitimą ir susijusį kodą, užuot tikėjęsi, kad nepaaiškintas paveikslas apibrėš kiekvieną sąveiką. Sugeneruotas šaltinio kodas yra atvaizduoti ir peržiūrėti skirtas artefaktas, o ne veikiančios programos įrodymas.
Erdvė, ilgas kontekstas ir vaizdo įrašai
Gamintojas aprašo objektų padėčių, žiūros taškų ir uždengimų vertinimus su dvimačiu vietos nustatymu ir trimatės vietos nustatymo palaikymu. Paklauskite, kuris ryšys svarbus ir kokie požymiai pagrindžia išvadą. Vaizdinis ryšys turėtų likti atskirtas nuo kalibruoto fizinio matavimo.
Pradinis kontekstas yra 262 144 žetonai. Šeima aprašo knygas ir valandų trukmės vaizdo įrašus su sekundžių lygmens įvykių indeksavimu bei konfigūruojamu išplėtimu maždaug iki milijono žetonų. Prašydami įvykio aprašymo išlaikykite laiką, kadrų tvarką ir šaltinio identifikatorius. Kontekstas ir atranka lemia užklausoje atvaizduojamą medžiagą; šeimos aprašymas neturėtų tapti besąlyginiu tobulo atsiminimo pažadu.
Daugiarūšis samprotavimas, atpažinimas ir OCR
Thinking laida svarbi STEM, matematiniams ir loginiams klausimams, kurie susieja vaizdinius duomenis su paaiškinimu. Pateikite visą sąlygą, diagramos žymas ir vienetus bei prieš galutinį atsakymą paprašykite naudotų verčių ir ryšių. Aiškus rezultatas gali būti atskirtas atsakymas, duomenų lentelė ar trumpa išvada, pagrįsta vaizdu ir tekstu.
Šeima plečia vaizdinį atpažinimą, apimdama žmones, produktus, lankytinus objektus, augalus, gyvūnus ir medijų veikėjus. OCR apima 32 kalbas ir orientuotas į skaitymą esant menkam apšvietimui, išsiliejimui ar pakreipimui, įskaitant specializuotą žodyną ir dokumentų struktūrą. Išlaikykite įskaitomumą ir paprašykite laukų ar citatų, kurias galima patikrinti. Šie naudojimo atvejai taiko dokumentuotus gebėjimus; jie negarantuoja teisingo tapatumo, transkripcijos ar matematinės išvados kiekvienai įvesčiai.
Architektūra
Konkreti konfigūracija įvardija ekspertų mišinio regos ir kalbos modelį su 48 tekstiniais sluoksniais, 128 ekspertais ir aštuoniais ekspertais, pasirenkamais kiekvienam žetonui. Interleaved-MRoPE paskirsto pozicinę informaciją per laiką, plotį ir aukštį. DeepStack derina vaizdinius požymius iš kelių koduotuvo lygmenų, o teksto ir laiko žymų suderinimas padeda susieti įvykius su laiko nuorodomis. Rengdami vaizdinio samprotavimo užduotis ir lygindami jų rezultatus nuosekliai naudokite šią 30B-A3B Thinking laidą.
Įvesčių parengimas
Šeimos pavyzdžiai palaiko vien tekstines užduotis, vieną ar kelis vaizdus ir vaizdo įrašus. Pažymėkite vaizdines įvestis ir išlaikykite jų ryšį. Atskiri vaizdų ir vaizdo įrašų pikselių biudžetai leidžia darbo eigai valdyti detalumą; aiškiai nurodyti vaizdo matmenys derinami prie 32 kartotinių. Dokumentuotoji numatytoji vaizdo įrašo sparta yra du kadrai per sekundę, su atrankos spartos ar kadrų skaičiaus valdikliais, kur jie palaikomi. Išlaikykite vaizdo įrašo metaduomenis ir nekeiskite dydžio du kartus, jei pagalbinė priemonė jau pakeitė medijos dydį.
Dokumentų palyginimui organizuokite rezultatą pagal puslapio identifikatorių. Įrašui paprašykite susijusio įvykio, intervalo ir duomenų. Palikite sekos vietos mąstymui ir galutiniam tekstui kartu su vaizdiniais žetonais.
Generavimo rekomendacijos ir ribos
Modelio versijos generavimo failo numatytosios vertės yra temperature 0,8, top_p 0,95, top_k 20 ir repetition penalty 1,0. Atskirame šeimos Thinking vertinimo recepte naudojama temperature 0,6, nulinė presence penalty, repetition penalty 1,0 ir 40 960 žetonų išvesties limitas. Tai skirtingos gamintojo nuostatos; šis limitas nėra nepriklausomai nustatyta griežta maksimali išvestis.
Šeimos išplėtimo procedūra naudoja YaRN ir siūlo dvigubą ar trigubą mastelį kaitaliojamai pozicinei schemai, pereinant nuo 256K maždaug iki 1M. Nereikėtų perkelti kitos šeimos keturgubo mastelio. Tikrinkite ištrauktas žymas, skaičiavimus ir sugeneruotą kodą pagal originalius duomenis bei išlaikykite galutinį artefaktą atskiriamą nuo samprotavimo. Praktinis rezultatas yra peržiūrima vaizdinė išvada ar kodo pasiūlymas, išlaikantis būtent šią Thinking laidą.
POST /v1/messagestextjson, sse| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos qwen/qwen3-vl-30b-a3b-thinking | 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 $0.00058 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.002 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0 / 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 $0.00058 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.002 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →
{\n "model": "qwen/qwen3-vl-30b-a3b-thinking",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-vl-30b-a3b-thinking', '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-vl-30b-a3b-thinking', '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-vl-30b-a3b-thinking
Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.
Techninis pavyzdys anglų kalba
Reason about a transcribed geometry diagram\n\nUse this diagram transcription: rectangle ABCD has AB = 10 cm and BC = 6 cm; E is the midpoint of AB; segment CE is drawn. Find the area of triangle BCE. State the base and perpendicular height used, preserve the units, and give a short derivation. Do not assume any additional markings or image input.A short geometry derivation naming base BE and height BC, with the final area in square centimetres.The midpoint halves AB, and the triangle area uses one-half times the perpendicular base-height product.