Qwen3-235B-A22B pritaiko hibridinį Qwen3 samprotavimo metodą dideliam ekspertų mišinio modeliui. Teksto gebėjimai apima matematinius ir loginius uždavinius, kodo generavimą, kūrybinį rašymą, vaidmenimis pagrįstus pokalbius ir instrukcijų vykdymą per kelis ėjimus. Jis veikia daugiau nei 100 kalbų ir tarmių. Aptardami produkto kūrimą pateikite reikalavimus, konkretų pavyzdį ir reikalingą sprendimą: projektavimo variantų palyginimą, įgyvendinimą arba konkrečiai auditorijai tinkamą paaiškinimą.
Modelis iš viso turi 235 milijardus parametrų, o apdorojant aktyvinami 22 milijardai. Architektūroje yra 128 ekspertai, parenkami aštuoni, sluoksnių – 94. Šie skaičiai identifikuoja šią laidą; mažesni Qwen3 modeliai ir FP8 laida turi atskiras tapatybes. Įvestis ir išvestis yra tekstas. Tinkama inžinerinė užduotis – naudojant tuos pačius pavyzdinius įrašus palyginti du suderinimo algoritmus, nustatyti, kuriuos apribojimus kiekvienas tenkina, ir grąžinti pasirinktą algoritmą su testų atvejais. Pateikite tikrus laukų pavadinimus, dublikatų apdorojimo taisykles ir laukiamas bendras sumas, kad atsakymą būtų galima patikrinti pagal pradinį uždavinį.
Užklausą parenkite kaip pokalbio pranešimus, pradinę medžiagą laikydami atskirai nuo instrukcijų. Matematikos klausimui pridėkite visą sąlygą, leidžiamas prielaidas ir žymėjimą, tada paprašykite galutinio atsakymo nurodytu formatu. Kodui pateikite susijusią funkciją, kalbą, tipinę įvestį ir pastebėtą klaidą. Prašykite mažiausio pagrįsto pakeitimo ir aprašykite, kuris esamas veikimas turi išlikti. Daugiakalbiams tekstams nurodykite auditoriją ir terminų sąrašą, o ne prašykite bendro vertimo. Paskelbta integracija numato Qwen3 palaikančią vykdymo aplinką; kortelėje perspėjama, kad senesnės nei 4.51.0 Transformers versijos neatpažįsta reikiamos architektūros.
Mąstymas ir nemąstymas – to paties modelio režimai. Gamintojo pokalbio šablone mąstymas įjungtas pagal numatytąsias nuostatas; jį galima išjungti griežtu jungikliu. Kai mąstymas lieka įjungtas, /think ir /no_think leidžia valdyti atskirus ėjimus, o pirmenybė teikiama naujausiai instrukcijai. Griežtai išjungtas režimas į šiuos švelnius jungiklius nereaguoja. Kūrėjo sąsajoje atskirkite galutinį atsakymą nuo samprotavimo skyriaus ir į tolesnę pokalbio istoriją perkelkite galutinį atsakymą. Režimą rinkitės sąmoningai: ginčui dėl algoritmo ir trumpam perrašymui reikia skirtingo analizės kiekio. Įjungus mąstymą, net švelnus prašymas nemąstyti išlaiko samprotavimo bloką; jo turinys gali būti tuščias. Griežtas išjungimas šį bloką pašalina.
Agentų procesams gamintojas įrankių šablonams ir sintaksiniam nagrinėjimui rekomenduoja Qwen-Agent. Įrankiai gali būti prijungtos paslaugos ar kodo interpretatorius; juos apibrėžia ir vykdo programa. Pavyzdžiui, suteikite padėjėjui tik skaitomą atsargų paiešką su dokumentuotais laukais ir paprašykite grąžintas atsargas palyginti su pateiktu užsakymu. Apibrėžkite įrankio paskirtį, priimamus argumentus, rezultato struktūrą ir leidimų ribas. Reikalaukite galutiniame atsakyme atskirti siūlomą veiksmą nuo patvirtinto įrankio rezultato. Su įrankiais susiję modelio gebėjimai savaime neatlieka išorinio veiksmo. Qwen3 vadove taip pat aprašyti lygiagretūs ir kelių etapų įrankių iškvietimai, kurių argumentai pateikiami kaip objektai, o rezultatai grąžinami į pokalbį.
Savasis kontekstas yra 32,768 žetonai. Gamintojas su YaRN išplėtimu patvirtina 131,072 žetonų; tai priklauso nuo konfigūracijos, o statinis mastelio keitimas gali paveikti trumpesnes įvestis. Konteksto biudžetas apima užklausą ir sugeneruotą atsakymą. Ilgoje specifikacijoje išskirkite sprendimui svarbius skyrius, pažymėkite juos ir palikite vietos atsakymui, užuot visą biudžetą užpildę pradiniu tekstu. Kortelė daugumai užklausų rekomenduoja 32,768 išvesties žetonus, bet šios reikšmės nelaiko universalia paslaugos riba. Qwen3 dokumentacijos mokymo ilgio paaiškinime aptariami 38,912 žetonų padėjėjo pranešimai mąstymo režimu ir 16,384 žetonų pranešimai nemąstymo režimu; rekomenduojama vertinti ilgesnio generavimo kokybę. Šie skaičiai skiriasi nuo bendro konteksto lango ir nėra konkretaus galinio taško griežta riba. Kortelėje taip pat paaiškintas numatytasis 40,960 žetonų pozicijų paskirstymas: 8,192 tipinėms užklausoms ir 32,768 išvesčiai. Tai gamintojo konfigūravimo rekomendacija, atskira nuo savojo mokymo konteksto ir galimų galinio taško ribų.
Mąstymo režimui rekomenduojami atrankos nustatymai: temperature 0.6, top-p 0.95, top-k 20 ir min-p 0; nemąstymo režimui – 0.7, 0.8, 20 ir 0. Gamintojas rekomenduoja dekodavimą su atranka ir perspėja, kad godusis dekodavimas mąstymo režimu gali sukelti kartojimąsi. Didesnės baudos už jau pavartotus žetonus taip pat gali paskatinti kalbų maišymą. Rezultatą pateikite lengvai patikrinama forma: prašykite įvardyto galutinio atsakymo lauko, sprendimų lentelės su motyvais arba kodo pataisos su pavyzdžiais. Patikrinkite skaičiavimus pagal pateiktus skaičius, siūlomą kodą vykdykite numatytoje aplinkoje ir prieš veikdami peržiūrėkite įrankių rezultatus.
", "aboutText": "Qwen3-235B-A22B pritaiko hibridinį Qwen3 samprotavimo metodą dideliam ekspertų mišinio modeliui. Teksto gebėjimai apima matematinius ir loginius uždavinius, kodo generavimą, kūrybinį rašymą, vaidmenimis pagrįstus pokalbius ir instrukcijų vykdymą per kelis ėjimus. Jis veikia daugiau nei 100 kalbų ir tarmių. Aptardami produkto kūrimą pateikite reikalavimus, konkretų pavyzdį ir reikalingą sprendimą: projektavimo variantų palyginimą, įgyvendinimą arba konkrečiai auditorijai tinkamą paaiškinimą.\n\nModelis iš viso turi 235 milijardus parametrų, o apdorojant aktyvinami 22 milijardai. Architektūroje yra 128 ekspertai, parenkami aštuoni, sluoksnių – 94. Šie skaičiai identifikuoja šią laidą; mažesni Qwen3 modeliai ir FP8 laida turi atskiras tapatybes. Įvestis ir išvestis yra tekstas. Tinkama inžinerinė užduotis – naudojant tuos pačius pavyzdinius įrašus palyginti du suderinimo algoritmus, nustatyti, kuriuos apribojimus kiekvienas tenkina, ir grąžinti pasirinktą algoritmą su testų atvejais. Pateikite tikrus laukų pavadinimus, dublikatų apdorojimo taisykles ir laukiamas bendras sumas, kad atsakymą būtų galima patikrinti pagal pradinį uždavinį.\n\nUžklausą parenkite kaip pokalbio pranešimus, pradinę medžiagą laikydami atskirai nuo instrukcijų. Matematikos klausimui pridėkite visą sąlygą, leidžiamas prielaidas ir žymėjimą, tada paprašykite galutinio atsakymo nurodytu formatu. Kodui pateikite susijusią funkciją, kalbą, tipinę įvestį ir pastebėtą klaidą. Prašykite mažiausio pagrįsto pakeitimo ir aprašykite, kuris esamas veikimas turi išlikti. Daugiakalbiams tekstams nurodykite auditoriją ir terminų sąrašą, o ne prašykite bendro vertimo. Paskelbta integracija numato Qwen3 palaikančią vykdymo aplinką; kortelėje perspėjama, kad senesnės nei 4.51.0 Transformers versijos neatpažįsta reikiamos architektūros.\n\nMąstymas ir nemąstymas – to paties modelio režimai. Gamintojo pokalbio šablone mąstymas įjungtas pagal numatytąsias nuostatas; jį galima išjungti griežtu jungikliu. Kai mąstymas lieka įjungtas, /think ir /no_think leidžia valdyti atskirus ėjimus, o pirmenybė teikiama naujausiai instrukcijai. Griežtai išjungtas režimas į šiuos švelnius jungiklius nereaguoja. Kūrėjo sąsajoje atskirkite galutinį atsakymą nuo samprotavimo skyriaus ir į tolesnę pokalbio istoriją perkelkite galutinį atsakymą. Režimą rinkitės sąmoningai: ginčui dėl algoritmo ir trumpam perrašymui reikia skirtingo analizės kiekio. Įjungus mąstymą, net švelnus prašymas nemąstyti išlaiko samprotavimo bloką; jo turinys gali būti tuščias. Griežtas išjungimas šį bloką pašalina.\n\nAgentų procesams gamintojas įrankių šablonams ir sintaksiniam nagrinėjimui rekomenduoja Qwen-Agent. Įrankiai gali būti prijungtos paslaugos ar kodo interpretatorius; juos apibrėžia ir vykdo programa. Pavyzdžiui, suteikite padėjėjui tik skaitomą atsargų paiešką su dokumentuotais laukais ir paprašykite grąžintas atsargas palyginti su pateiktu užsakymu. Apibrėžkite įrankio paskirtį, priimamus argumentus, rezultato struktūrą ir leidimų ribas. Reikalaukite galutiniame atsakyme atskirti siūlomą veiksmą nuo patvirtinto įrankio rezultato. Su įrankiais susiję modelio gebėjimai savaime neatlieka išorinio veiksmo. Qwen3 vadove taip pat aprašyti lygiagretūs ir kelių etapų įrankių iškvietimai, kurių argumentai pateikiami kaip objektai, o rezultatai grąžinami į pokalbį.\n\nSavasis kontekstas yra 32,768 žetonai. Gamintojas su YaRN išplėtimu patvirtina 131,072 žetonų; tai priklauso nuo konfigūracijos, o statinis mastelio keitimas gali paveikti trumpesnes įvestis. Konteksto biudžetas apima užklausą ir sugeneruotą atsakymą. Ilgoje specifikacijoje išskirkite sprendimui svarbius skyrius, pažymėkite juos ir palikite vietos atsakymui, užuot visą biudžetą užpildę pradiniu tekstu. Kortelė daugumai užklausų rekomenduoja 32,768 išvesties žetonus, bet šios reikšmės nelaiko universalia paslaugos riba. Qwen3 dokumentacijos mokymo ilgio paaiškinime aptariami 38,912 žetonų padėjėjo pranešimai mąstymo režimu ir 16,384 žetonų pranešimai nemąstymo režimu; rekomenduojama vertinti ilgesnio generavimo kokybę. Šie skaičiai skiriasi nuo bendro konteksto lango ir nėra konkretaus galinio taško griežta riba. Kortelėje taip pat paaiškintas numatytasis 40,960 žetonų pozicijų paskirstymas: 8,192 tipinėms užklausoms ir 32,768 išvesčiai. Tai gamintojo konfigūravimo rekomendacija, atskira nuo savojo mokymo konteksto ir galimų galinio taško ribų.\n\nMąstymo režimui rekomenduojami atrankos nustatymai: temperature 0.6, top-p 0.95, top-k 20 ir min-p 0; nemąstymo režimui – 0.7, 0.8, 20 ir 0. Gamintojas rekomenduoja dekodavimą su atranka ir perspėja, kad godusis dekodavimas mąstymo režimu gali sukelti kartojimąsi. Didesnės baudos už jau pavartotus žetonus taip pat gali paskatinti kalbų maišymą. Rezultatą pateikite lengvai patikrinama forma: prašykite įvardyto galutinio atsakymo lauko, sprendimų lentelės su motyvais arba kodo pataisos su pavyzdžiais. Patikrinkite skaičiavimus pagal pateiktus skaičius, siūlomą kodą vykdykite numatytoje aplinkoje ir prieš veikdami peržiūrėkite įrankių rezultatus.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Techninis pavyzdys anglų kalba
Reconcile duplicate transaction records\n\nCompare two reconciliation rules on these records: (id=A, revision=1, amount=10), (A,2,12), (B,1,5). Rule X sums every row; rule Y keeps the highest revision per ID, then sums. Requirement: one current amount per ID; equal-revision disagreements must be flagged. Choose a rule, propose pseudocode and give tests for duplicates and conflicting ties.A rule comparison, chosen algorithm, expected total for the supplied records and conflict tests.Check the algorithm uses ID plus revision semantics and does not silently choose between conflicting equal revisions.qwen3-235b-a22bQwen3-235B-A22B viename ekspertų mišinio modelyje derina išsamų samprotavimą ir tiesioginius tekstinius atsakymus. Naudokite jį matematinei analizei, kodui, daugiakalbiams tekstams ir padėjėjams, dirbantiems su prijungtais įrankiais.
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
Qwen3-235B-A22B pritaiko hibridinį Qwen3 samprotavimo metodą dideliam ekspertų mišinio modeliui. Teksto gebėjimai apima matematinius ir loginius uždavinius, kodo generavimą, kūrybinį rašymą, vaidmenimis pagrįstus pokalbius ir instrukcijų vykdymą per kelis ėjimus. Jis veikia daugiau nei 100 kalbų ir tarmių. Aptardami produkto kūrimą pateikite reikalavimus, konkretų pavyzdį ir reikalingą sprendimą: projektavimo variantų palyginimą, įgyvendinimą arba konkrečiai auditorijai tinkamą paaiškinimą.
Modelis iš viso turi 235 milijardus parametrų, o apdorojant aktyvinami 22 milijardai. Architektūroje yra 128 ekspertai, parenkami aštuoni, sluoksnių – 94. Šie skaičiai identifikuoja šią laidą; mažesni Qwen3 modeliai ir FP8 laida turi atskiras tapatybes. Įvestis ir išvestis yra tekstas. Tinkama inžinerinė užduotis – naudojant tuos pačius pavyzdinius įrašus palyginti du suderinimo algoritmus, nustatyti, kuriuos apribojimus kiekvienas tenkina, ir grąžinti pasirinktą algoritmą su testų atvejais. Pateikite tikrus laukų pavadinimus, dublikatų apdorojimo taisykles ir laukiamas bendras sumas, kad atsakymą būtų galima patikrinti pagal pradinį uždavinį.
Užklausą parenkite kaip pokalbio pranešimus, pradinę medžiagą laikydami atskirai nuo instrukcijų. Matematikos klausimui pridėkite visą sąlygą, leidžiamas prielaidas ir žymėjimą, tada paprašykite galutinio atsakymo nurodytu formatu. Kodui pateikite susijusią funkciją, kalbą, tipinę įvestį ir pastebėtą klaidą. Prašykite mažiausio pagrįsto pakeitimo ir aprašykite, kuris esamas veikimas turi išlikti. Daugiakalbiams tekstams nurodykite auditoriją ir terminų sąrašą, o ne prašykite bendro vertimo. Paskelbta integracija numato Qwen3 palaikančią vykdymo aplinką; kortelėje perspėjama, kad senesnės nei 4.51.0 Transformers versijos neatpažįsta reikiamos architektūros.
Mąstymas ir nemąstymas – to paties modelio režimai. Gamintojo pokalbio šablone mąstymas įjungtas pagal numatytąsias nuostatas; jį galima išjungti griežtu jungikliu. Kai mąstymas lieka įjungtas, /think ir /no_think leidžia valdyti atskirus ėjimus, o pirmenybė teikiama naujausiai instrukcijai. Griežtai išjungtas režimas į šiuos švelnius jungiklius nereaguoja. Kūrėjo sąsajoje atskirkite galutinį atsakymą nuo samprotavimo skyriaus ir į tolesnę pokalbio istoriją perkelkite galutinį atsakymą. Režimą rinkitės sąmoningai: ginčui dėl algoritmo ir trumpam perrašymui reikia skirtingo analizės kiekio. Įjungus mąstymą, net švelnus prašymas nemąstyti išlaiko samprotavimo bloką; jo turinys gali būti tuščias. Griežtas išjungimas šį bloką pašalina.
Agentų procesams gamintojas įrankių šablonams ir sintaksiniam nagrinėjimui rekomenduoja Qwen-Agent. Įrankiai gali būti prijungtos paslaugos ar kodo interpretatorius; juos apibrėžia ir vykdo programa. Pavyzdžiui, suteikite padėjėjui tik skaitomą atsargų paiešką su dokumentuotais laukais ir paprašykite grąžintas atsargas palyginti su pateiktu užsakymu. Apibrėžkite įrankio paskirtį, priimamus argumentus, rezultato struktūrą ir leidimų ribas. Reikalaukite galutiniame atsakyme atskirti siūlomą veiksmą nuo patvirtinto įrankio rezultato. Su įrankiais susiję modelio gebėjimai savaime neatlieka išorinio veiksmo. Qwen3 vadove taip pat aprašyti lygiagretūs ir kelių etapų įrankių iškvietimai, kurių argumentai pateikiami kaip objektai, o rezultatai grąžinami į pokalbį.
Savasis kontekstas yra 32,768 žetonai. Gamintojas su YaRN išplėtimu patvirtina 131,072 žetonų; tai priklauso nuo konfigūracijos, o statinis mastelio keitimas gali paveikti trumpesnes įvestis. Konteksto biudžetas apima užklausą ir sugeneruotą atsakymą. Ilgoje specifikacijoje išskirkite sprendimui svarbius skyrius, pažymėkite juos ir palikite vietos atsakymui, užuot visą biudžetą užpildę pradiniu tekstu. Kortelė daugumai užklausų rekomenduoja 32,768 išvesties žetonus, bet šios reikšmės nelaiko universalia paslaugos riba. Qwen3 dokumentacijos mokymo ilgio paaiškinime aptariami 38,912 žetonų padėjėjo pranešimai mąstymo režimu ir 16,384 žetonų pranešimai nemąstymo režimu; rekomenduojama vertinti ilgesnio generavimo kokybę. Šie skaičiai skiriasi nuo bendro konteksto lango ir nėra konkretaus galinio taško griežta riba. Kortelėje taip pat paaiškintas numatytasis 40,960 žetonų pozicijų paskirstymas: 8,192 tipinėms užklausoms ir 32,768 išvesčiai. Tai gamintojo konfigūravimo rekomendacija, atskira nuo savojo mokymo konteksto ir galimų galinio taško ribų.
Mąstymo režimui rekomenduojami atrankos nustatymai: temperature 0.6, top-p 0.95, top-k 20 ir min-p 0; nemąstymo režimui – 0.7, 0.8, 20 ir 0. Gamintojas rekomenduoja dekodavimą su atranka ir perspėja, kad godusis dekodavimas mąstymo režimu gali sukelti kartojimąsi. Didesnės baudos už jau pavartotus žetonus taip pat gali paskatinti kalbų maišymą. Rezultatą pateikite lengvai patikrinama forma: prašykite įvardyto galutinio atsakymo lauko, sprendimų lentelės su motyvais arba kodo pataisos su pavyzdžiais. Patikrinkite skaičiavimus pagal pateiktus skaičius, siūlomą kodą vykdykite numatytoje aplinkoje ir prieš veikdami peržiūrėkite įrankių rezultatus.
POST /v1/chat/completionstexttext| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos qwen3-235b-a22b | 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.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Mokestis |
|---|---|---|
| KonfigūracijaBaziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.00114 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.00342 / 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": "qwen3-235b-a22b", "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='qwen3-235b-a22b',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='qwen3-235b-a22b',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 qwen3-235b-a22b
Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.
qwen3-235b-a22bQwen3-235B-A22B viename ekspertų mišinio modelyje derina išsamų samprotavimą ir tiesioginius tekstinius atsakymus. Naudokite jį matematinei analizei, kodui, daugiakalbiams tekstams ir padėjėjams, dirbantiems su prijungtais įrankiais.
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
Qwen3-235B-A22B pritaiko hibridinį Qwen3 samprotavimo metodą dideliam ekspertų mišinio modeliui. Teksto gebėjimai apima matematinius ir loginius uždavinius, kodo generavimą, kūrybinį rašymą, vaidmenimis pagrįstus pokalbius ir instrukcijų vykdymą per kelis ėjimus. Jis veikia daugiau nei 100 kalbų ir tarmių. Aptardami produkto kūrimą pateikite reikalavimus, konkretų pavyzdį ir reikalingą sprendimą: projektavimo variantų palyginimą, įgyvendinimą arba konkrečiai auditorijai tinkamą paaiškinimą.
Modelis iš viso turi 235 milijardus parametrų, o apdorojant aktyvinami 22 milijardai. Architektūroje yra 128 ekspertai, parenkami aštuoni, sluoksnių – 94. Šie skaičiai identifikuoja šią laidą; mažesni Qwen3 modeliai ir FP8 laida turi atskiras tapatybes. Įvestis ir išvestis yra tekstas. Tinkama inžinerinė užduotis – naudojant tuos pačius pavyzdinius įrašus palyginti du suderinimo algoritmus, nustatyti, kuriuos apribojimus kiekvienas tenkina, ir grąžinti pasirinktą algoritmą su testų atvejais. Pateikite tikrus laukų pavadinimus, dublikatų apdorojimo taisykles ir laukiamas bendras sumas, kad atsakymą būtų galima patikrinti pagal pradinį uždavinį.
Užklausą parenkite kaip pokalbio pranešimus, pradinę medžiagą laikydami atskirai nuo instrukcijų. Matematikos klausimui pridėkite visą sąlygą, leidžiamas prielaidas ir žymėjimą, tada paprašykite galutinio atsakymo nurodytu formatu. Kodui pateikite susijusią funkciją, kalbą, tipinę įvestį ir pastebėtą klaidą. Prašykite mažiausio pagrįsto pakeitimo ir aprašykite, kuris esamas veikimas turi išlikti. Daugiakalbiams tekstams nurodykite auditoriją ir terminų sąrašą, o ne prašykite bendro vertimo. Paskelbta integracija numato Qwen3 palaikančią vykdymo aplinką; kortelėje perspėjama, kad senesnės nei 4.51.0 Transformers versijos neatpažįsta reikiamos architektūros.
Mąstymas ir nemąstymas – to paties modelio režimai. Gamintojo pokalbio šablone mąstymas įjungtas pagal numatytąsias nuostatas; jį galima išjungti griežtu jungikliu. Kai mąstymas lieka įjungtas, /think ir /no_think leidžia valdyti atskirus ėjimus, o pirmenybė teikiama naujausiai instrukcijai. Griežtai išjungtas režimas į šiuos švelnius jungiklius nereaguoja. Kūrėjo sąsajoje atskirkite galutinį atsakymą nuo samprotavimo skyriaus ir į tolesnę pokalbio istoriją perkelkite galutinį atsakymą. Režimą rinkitės sąmoningai: ginčui dėl algoritmo ir trumpam perrašymui reikia skirtingo analizės kiekio. Įjungus mąstymą, net švelnus prašymas nemąstyti išlaiko samprotavimo bloką; jo turinys gali būti tuščias. Griežtas išjungimas šį bloką pašalina.
Agentų procesams gamintojas įrankių šablonams ir sintaksiniam nagrinėjimui rekomenduoja Qwen-Agent. Įrankiai gali būti prijungtos paslaugos ar kodo interpretatorius; juos apibrėžia ir vykdo programa. Pavyzdžiui, suteikite padėjėjui tik skaitomą atsargų paiešką su dokumentuotais laukais ir paprašykite grąžintas atsargas palyginti su pateiktu užsakymu. Apibrėžkite įrankio paskirtį, priimamus argumentus, rezultato struktūrą ir leidimų ribas. Reikalaukite galutiniame atsakyme atskirti siūlomą veiksmą nuo patvirtinto įrankio rezultato. Su įrankiais susiję modelio gebėjimai savaime neatlieka išorinio veiksmo. Qwen3 vadove taip pat aprašyti lygiagretūs ir kelių etapų įrankių iškvietimai, kurių argumentai pateikiami kaip objektai, o rezultatai grąžinami į pokalbį.
Savasis kontekstas yra 32,768 žetonai. Gamintojas su YaRN išplėtimu patvirtina 131,072 žetonų; tai priklauso nuo konfigūracijos, o statinis mastelio keitimas gali paveikti trumpesnes įvestis. Konteksto biudžetas apima užklausą ir sugeneruotą atsakymą. Ilgoje specifikacijoje išskirkite sprendimui svarbius skyrius, pažymėkite juos ir palikite vietos atsakymui, užuot visą biudžetą užpildę pradiniu tekstu. Kortelė daugumai užklausų rekomenduoja 32,768 išvesties žetonus, bet šios reikšmės nelaiko universalia paslaugos riba. Qwen3 dokumentacijos mokymo ilgio paaiškinime aptariami 38,912 žetonų padėjėjo pranešimai mąstymo režimu ir 16,384 žetonų pranešimai nemąstymo režimu; rekomenduojama vertinti ilgesnio generavimo kokybę. Šie skaičiai skiriasi nuo bendro konteksto lango ir nėra konkretaus galinio taško griežta riba. Kortelėje taip pat paaiškintas numatytasis 40,960 žetonų pozicijų paskirstymas: 8,192 tipinėms užklausoms ir 32,768 išvesčiai. Tai gamintojo konfigūravimo rekomendacija, atskira nuo savojo mokymo konteksto ir galimų galinio taško ribų.
Mąstymo režimui rekomenduojami atrankos nustatymai: temperature 0.6, top-p 0.95, top-k 20 ir min-p 0; nemąstymo režimui – 0.7, 0.8, 20 ir 0. Gamintojas rekomenduoja dekodavimą su atranka ir perspėja, kad godusis dekodavimas mąstymo režimu gali sukelti kartojimąsi. Didesnės baudos už jau pavartotus žetonus taip pat gali paskatinti kalbų maišymą. Rezultatą pateikite lengvai patikrinama forma: prašykite įvardyto galutinio atsakymo lauko, sprendimų lentelės su motyvais arba kodo pataisos su pavyzdžiais. Patikrinkite skaičiavimus pagal pateiktus skaičius, siūlomą kodą vykdykite numatytoje aplinkoje ir prieš veikdami peržiūrėkite įrankių rezultatus.
POST /v1/messagestextjson, sse| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos qwen3-235b-a22b | 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.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Mokestis |
|---|---|---|
| KonfigūracijaBaziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.00114 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.00342 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →
{\n "model": "qwen3-235b-a22b",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'qwen3-235b-a22b', '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': 'qwen3-235b-a22b', '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 qwen3-235b-a22b
Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.
Techninis pavyzdys anglų kalba
Reconcile duplicate transaction records\n\nCompare two reconciliation rules on these records: (id=A, revision=1, amount=10), (A,2,12), (B,1,5). Rule X sums every row; rule Y keeps the highest revision per ID, then sums. Requirement: one current amount per ID; equal-revision disagreements must be flagged. Choose a rule, propose pseudocode and give tests for duplicates and conflicting ties.A rule comparison, chosen algorithm, expected total for the supplied records and conflict tests.Check the algorithm uses ID plus revision semantics and does not silently choose between conflicting equal revisions.