models

XingChen: Xing4.0 29B A4B (free)

Markdown · JSON

XingChen: Xing4.0 29B A4B (free)

xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free
Xingchen AGITekstasĮvestis 0,00 USD / 1KIšvestis 0,00 USD / 1K

China Telecom AI tekstinis MoE modelis su 29 mlrd. parametrų planavimui, kodo analizei ir nuosekliam inžinerinių užduočių sprendimui.

China Telecom AI Xing4.0

Xing4.0-29B-A4B — China Telecom Artificial Intelligence Technology tekstinis MoE modelis, sukurtas kaip kita TeleChat karta. Modelis turi 29 mlrd. parametrų, iš kurių kiekvienam žetonui aktyvuojama apie 4 mlrd. Kūrėjas jį orientavo į sudėtingas inžinerines užduotis ir nuoseklius agentinius scenarijus.

Xing4.0 ypatybė — visas mokymas Ascend NPU spartintuvais naudojant MindSpore. Architektūroje sujungti mHC, MLA ir MTP; modelis turi 40 sluoksnių, 64 maršrutizuojamus ekspertus, keturis vienam žetonui pasirenkamus ekspertus ir vieną bendrą. Šie duomenys apibūdina pirminio modelio sandarą ir tyrimų pagrindą, o ne įrangą, kurioje vykdoma jūsų užklausa.

Tekstinės inžinerinės užduotys

Kūrėjo medžiagoje išskiriamas kelių žingsnių planavimas, darbas su kodu ir nuoseklus užduočių sprendimas. Tekstiniame dialoge tai galima naudoti programos keitimo planui parengti, priklausomybėms paaiškinti ar klaidai pagal pateiktą kodą analizuoti. Pradėkite nuo tikslo, įvesties ir apribojimų; tada paprašykite veiksmų sekos bei laukiamo kiekvieno žingsnio rezultato.

Programavimo užduočiai pateikite aktualų įgyvendinimą, duomenų formatą ir laukiamo veikimo pavyzdį. Patogus rezultatas — paaiškinimas, vietinis pakeitimas ir patikrų pavyzdžiai. Paleidę savo aplinkoje galite grąžinti stebėjimus į pokalbį ir patikslinti sprendimą. Taip atsakymas išlieka susietas su konkrečia užduotimi nepriskiriant modeliui savarankiškos prieigos prie projekto.

Kontekstas ir užklausos medžiaga

Ailoot Xing4.0 priima tekstą ir grąžina tekstą. Konteksto langas — 262 144 žetonai, didžiausia išvestis — 235 929 žetonai. Bendras kontekstas apima instrukcijas, pradinę medžiagą, istoriją ir atsakymą. Galima įtraukti kelis susijusius fragmentus: reikalavimus, dokumentaciją, kodą ir patikrų rezultatus. Suteikite jiems aiškius pavadinimus ir nurodykite, ko reikia: palyginimo, algoritmo aprašymo, atnaujinto kodo ar sprendimo plano.

Kūrėjas nurodo galimybę išplėsti pirminį modelį iki 512K konteksto, tačiau šios jungties dydis yra 262 144 žetonai. Rengdami didelę užklausą vadovaukitės juo ir palikite vietos atsakymui.

Prijungimas prie programos

Prieinami Messages, Responses ir Chat Completions. Formatai padeda įtraukti modelį į įprastą klientą ir organizuoti kelis nuoseklius pranešimus. Šios jungties rezultatas — sugeneruotas tekstas. Siūlomam kodui vykdyti, failams skaityti ir darbui su išoriniais įrankiais reikia atitinkamos programos logikos. Pirminio modelio architektūra savaime tokių veiksmų įprastoje tekstinėje užklausoje nesuteikia.

Prieinama per Ailoot API

Ultra Anthropic MessagesPOST /v1/messages
Įvestis
text
Išvestis
text
Kontekstas
262 144 tokenų
Didžiausias atsakymas
235 929 tokenų
Įvestis
0,00 USD / 1K
Išvestis
0,00 USD / 1K
Ultra OpenAI ResponsesPOST /v1/responses
Įvestis
text
Išvestis
text
Kontekstas
262 144 tokenų
Didžiausias atsakymas
235 929 tokenų
Įvestis
0,00 USD / 1K
Išvestis
0,00 USD / 1K
Ultra OpenAI ChatPOST /v1/chat/completions
Įvestis
text
Išvestis
text
Kontekstas
262 144 tokenų
Didžiausias atsakymas
235 929 tokenų
Įvestis
0,00 USD / 1K
Išvestis
0,00 USD / 1K
xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free · JSON
{"about":"### China Telecom AI Xing4.0\n\nXing4.0-29B-A4B — China Telecom Artificial Intelligence Technology tekstinis MoE modelis, sukurtas kaip kita TeleChat karta. Modelis turi 29 mlrd. parametrų, iš kurių kiekvienam žetonui aktyvuojama apie 4 mlrd. Kūrėjas jį orientavo į sudėtingas inžinerines užduotis ir nuoseklius agentinius scenarijus.\n\nXing4.0 ypatybė — visas mokymas Ascend NPU spartintuvais naudojant MindSpore. Architektūroje sujungti mHC, MLA ir MTP; modelis turi 40 sluoksnių, 64 maršrutizuojamus ekspertus, keturis vienam žetonui pasirenkamus ekspertus ir vieną bendrą. Šie duomenys apibūdina pirminio modelio sandarą ir tyrimų pagrindą, o ne įrangą, kurioje vykdoma jūsų užklausa.\n\n### Tekstinės inžinerinės užduotys\n\nKūrėjo medžiagoje išskiriamas kelių žingsnių planavimas, darbas su kodu ir nuoseklus užduočių sprendimas. Tekstiniame dialoge tai galima naudoti programos keitimo planui parengti, priklausomybėms paaiškinti ar klaidai pagal pateiktą kodą analizuoti. Pradėkite nuo tikslo, įvesties ir apribojimų; tada paprašykite veiksmų sekos bei laukiamo kiekvieno žingsnio rezultato.\n\nProgramavimo užduočiai pateikite aktualų įgyvendinimą, duomenų formatą ir laukiamo veikimo pavyzdį. Patogus rezultatas — paaiškinimas, vietinis pakeitimas ir patikrų pavyzdžiai. Paleidę savo aplinkoje galite grąžinti stebėjimus į pokalbį ir patikslinti sprendimą. Taip atsakymas išlieka susietas su konkrečia užduotimi nepriskiriant modeliui savarankiškos prieigos prie projekto.\n\n### Kontekstas ir užklausos medžiaga\n\nAiloot Xing4.0 priima tekstą ir grąžina tekstą. Konteksto langas — 262 144 žetonai, didžiausia išvestis — 235 929 žetonai. Bendras kontekstas apima instrukcijas, pradinę medžiagą, istoriją ir atsakymą. Galima įtraukti kelis susijusius fragmentus: reikalavimus, dokumentaciją, kodą ir patikrų rezultatus. Suteikite jiems aiškius pavadinimus ir nurodykite, ko reikia: palyginimo, algoritmo aprašymo, atnaujinto kodo ar sprendimo plano.\n\nKūrėjas nurodo galimybę išplėsti pirminį modelį iki 512K konteksto, tačiau šios jungties dydis yra 262 144 žetonai. Rengdami didelę užklausą vadovaukitės juo ir palikite vietos atsakymui.\n\n### Prijungimas prie programos\n\nPrieinami Messages, Responses ir Chat Completions. Formatai padeda įtraukti modelį į įprastą klientą ir organizuoti kelis nuoseklius pranešimus. Šios jungties rezultatas — sugeneruotas tekstas. Siūlomam kodui vykdyti, failams skaityti ir darbui su išoriniais įrankiais reikia atitinkamos programos logikos. Pirminio modelio architektūra savaime tokių veiksmų įprastoje tekstinėje užklausoje nesuteikia.","alias_of":null,"aliases":[],"author":"Xingchen AGI","canonical_model":"xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free","ctx":262144,"formats":["chat","messages","responses"],"id":"xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free","input":["text"],"kind":"text","max_out":235929,"methods":[{"cache_read":null,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":262144,"family":"anthropic","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"messages","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0,"input":["text"],"label":"Anthropic Messages","max_out":235929,"max_tool_calls":null,"out":0,"output":["text"],"path":"/v1/messages","request_model_id":"xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":null,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":262144,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"responses","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0,"input":["text"],"label":"OpenAI Responses","max_out":235929,"max_tool_calls":null,"out":0,"output":["text"],"path":"/v1/responses","request_model_id":"xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":null,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":262144,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"chat","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0,"input":["text"],"label":"OpenAI Chat","max_out":235929,"max_tool_calls":null,"out":0,"output":["text"],"path":"/v1/chat/completions","request_model_id":"xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]}],"model_aliases":[{"canonical_model_id":"xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free","request_model_id":"xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free","route_label":"Ultra"}],"name":"XingChen: Xing4.0 29B A4B (free)","price":{"in":0,"in_label":null,"out":0,"out_label":null,"sort_in":0,"sort_out":0,"varies":false},"public_id":"xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free","short":"China Telecom AI tekstinis MoE modelis su 29 mlrd. parametrų planavimui, kodo analizei ir nuosekliam inžinerinių užduočių sprendimui."}

Klausimai

Kaip pasirinkti modelį savo užduočiai?

Pirmiausia nustatykite, kokios įvesties ir išvesties reikia: teksto, vaizdų, garso ar vaizdo įrašų. Tada palyginkite suderinamus API metodus, tikslų modelio ID arba modelį, į kurį šiuo metu nukreipia alternatyvus pavadinimas, kainą ir apskaitos vienetą. GET /v1/models yra nemokama užklausa, pateikianti jūsų raktui prieinamų modelių sąrašą.

Ar kiekvienas modelis palaiko visus API metodus ir medijos tipus?

Naudokite modelio kortelėje nurodytus API metodus ir įvesties bei išvesties tipus. Teksto, vaizdų, garso ar vaizdo įrašų palaikymas priklauso nuo pasirinkto modelio ir metodo; prieš siųsdami duomenis patikrinkite atitinkamą užklausos pavyzdį.

Kuo skiriasi modelio ID ir alternatyvus pavadinimas?

Tikslus modelio ID nurodo konkretų modelį. Alternatyvus pavadinimas nukreipia į modelį, o modelis, į kurį jis nukreipia, gali keistis. Kataloge patikrinkite, į kurį modelį šiuo metu nukreipia alternatyvus pavadinimas; jei integracijai reikia konkretaus modelio, naudokite tikslų ID.

Kaip palyginti kainas prieš siunčiant užklausą?

Modelio kortelėje patikrinkite pasirinkto API metodo kainą ir apskaitos vienetą. Lyginkite pagal tą patį vienetą ir tą patį įvesties bei išvesties tipą; užklausų istorijoje rodomas faktinis naudojimas ir nuskaičiuota suma.

Ką suteikia prenumerata?

Nuolaidą žetonų pirkimui reguliariam darbui. Planą rinkitės pagal užklausų apimtį; sąlygos ir prenumeratos kaina rodoma užsakant.

Kaip pritaikyti kodą iki 50% nuolaidai?

Įveskite kodą pirkdami žetonus. Suma perskaičiuojama pagal akciją, o nuolaidos dydis matomas prieš mokėjimą.