Sorotan Qwen3.5: checkpoint penglihatan-bahasa dengan pengaktifan terpilih
Qwen3.5-35B-A3B ialah model penglihatan-bahasa yang menjalani pascalatihan, menggabungkan pemahaman teks, imej dan video dengan respons teks. Keluarga ini dilatih dengan gabungan awal teks–penglihatan dan pembelajaran pengukuhan merentas tugas yang semakin kompleks, menyokong penaakulan, pengekodan, ejen serta analisis visual. Ia turut menerangkan liputan 201 bahasa dan dialek. Liputan itu ialah keupayaan keluarga, bukannya janji kualiti yang sama bagi setiap bahasa atau tugas.
Checkpoint terbuka tepat ini berasingan daripada Qwen3.5-35B-A3B-Base dan keluaran Qwen3.6 kemudian. Pembuat turut menerangkan tawaran Flash terurus dengan ciri tambahan; ciri antara muka itu tidak patut diberikan secara automatik kepada checkpoint terbuka ini. Kekalkan identiti 35B-A3B yang diminta apabila membandingkan hasil atau menyimpan pemilihan model yang boleh dihasilkan semula.
Gambaran keseluruhan model
Model campuran pakar ini mempunyai 35 bilion parameter keseluruhan dan mengaktifkan tiga bilion. Susun atur hibrid 40 lapisannya mengulangi tiga lapisan pakar Gated DeltaNet diikuti satu lapisan pakar perhatian dengan mekanisme gerbang. Ia mempunyai 256 pakar dalam sistem penghalaan; lapan pakar yang dipilih melalui penghalaan dan satu pakar yang dikongsi aktif dalam susun atur yang didokumenkan. Pengekod penglihatan dan ramalan berbilang token ialah sebahagian daripada model. Bilangan parameter yang diaktifkan tidak menerangkan saiz checkpoint lengkap, dan seni bina sahaja tidak menjamin kependaman dalam aplikasi tertentu.
Konteks natif ialah 262,144 token, dengan peluasan bersyarat kepada 1,010,000. Qwen menyarankan pengekalan konteks sekurang-kurangnya 128K jika boleh untuk tugas pemikiran kompleks, walaupun tetingkap lebih kecil dapat mengurangkan tekanan memori. Teks, perwakilan bahan visual, sejarah, penaakulan dan jawapan akhir semuanya memerlukan ruang dalam urutan yang dikonfigurasi.
Menggunakan input dan mod respons
Untuk permintaan pengekodan yang dipandu tangkap layar, berikan rujukan visual, konteks sumber sedia ada, keperluan interaksi dan artifak yang boleh disunting yang dijangka. Untuk carta atau dokumen, kekalkan label serta unit dan minta jadual nilai dengan bukti sokongan. Untuk penjelasan berbilang bahasa, nyatakan bahasa sasaran dan istilah yang perlu dikekalkan.
Pemikiran didayakan secara lalai, menghasilkan blok penaakulan sebelum respons akhir. Kawalan enable_thinking pembuat boleh menyahdayakannya untuk jawapan terus. Qwen3.5 tidak menyokong secara rasmi arahan kawalan mod pada peringkat prompt yang lama /think dan /nothink. Panduan sejarahnya menyimpan jawapan akhir tanpa kandungan pemikiran. Ini perlu kekal berbeza daripada pilihan pengekalan Qwen3.6 kemudian atau pengekalan penaakulan terdahulu lalai Qwen3.8.
Penggunaan ejen
Pembuat mendokumenkan panggilan alat dan mengesyorkan Qwen-Agent dengan alat yang dikonfigurasi atau disambungkan melalui MCP, bersama Qwen Code untuk kerja berorientasikan repositori. Tentukan operasi yang dibenarkan, bukti berkaitan dan hasil akhir. Aplikasi melaksanakan alat serta membekalkan pemerhatiannya; model boleh menggunakan maklum balas itu untuk menyemak analisis. Arahan yang dirancang atau tampalan yang dijana bukan tindakan yang telah dilaksanakan, dan nama model sahaja tidak menetapkan akses kepada maklumat semasa atau fail.
Konteks amat panjang
Resipi peluasan pembuat menggunakan YaRN dengan tetapan kedudukan berselang checkpoint. Faktor empat menyasarkan aliran kerja kira-kira satu juta token; faktor dua dicadangkan untuk tugas 524,288 token. Penskalaan statik boleh mengurangkan prestasi teks lebih pendek, maka ia perlu dikonfigurasi apabila konteks lebih besar diperlukan. Susun bahan panjang dengan sempadan dokumen, pengecam kod dan soalan jelas, bukannya mengisi tetingkap dengan bukti tidak berkaitan.
Cadangan penjanaan
Dalam Best Practices, pemikiran umum menggunakan temperature 1.0, top_p 0.95, top_k 20, min_p 0, penalti kehadiran 1.5 dan penalti pengulangan 1.0. Pengekodan tepat menggunakan temperature 0.6 dan penalti kehadiran sifar. Respons terus umum menggunakan temperature 0.7, top_p 0.8 dan penalti kehadiran 1.5; top_k ialah 20, min_p ialah 0 dan penalti pengulangan ialah 1.0. Untuk penaakulan dalam mod terus, Best Practices memberikan temperature 1.0, top_p 1.0, top_k 40 dan penalti kehadiran 2.0. Bezakan pratetap khusus tugas ini; penalti kehadiran lebih besar boleh menyebabkan percampuran bahasa atau sedikit penurunan kualiti.
Peruntukan penjanaan yang disyorkan ialah 32,768 token untuk kebanyakan soalan dan 81,920 untuk matematik atau pengaturcaraan yang luar biasa kompleks. Ini bukan had mutlak output yang ditetapkan secara berasingan. Tentukan bentuk jawapan akhir secara eksplisit dan periksa pengiraan atau kod yang dijana berdasarkan syarat yang dibekalkan.
Video dan had utama
Contoh video yang disokong menggunakan dua bingkai sesaat secara lalai. Panduan video berskala jam pembuat memperluas bajet pemproses kepada kira-kira 224K token video untuk pensampelan berkadar lebih tinggi. Itu memerlukan konfigurasi dan menggunakan konteks bersama tugas serta jawapan; ia bukan jaminan tempoh tanpa syarat atau ingatan semula peristiwa sempurna. Kekalkan peralihan adegan berkaitan dan tulisan kecil, serta minta hasil yang dikaitkan dengan bukti yang kelihatan. Nilai praktikalnya ialah skop teks/visual bersepadu checkpoint dan mod respons yang boleh dipilih, dengan artifak konkrit yang boleh disemak.
", "aboutText": "Sorotan Qwen3.5: checkpoint penglihatan-bahasa dengan pengaktifan terpilih\n\nQwen3.5-35B-A3B ialah model penglihatan-bahasa yang menjalani pascalatihan, menggabungkan pemahaman teks, imej dan video dengan respons teks. Keluarga ini dilatih dengan gabungan awal teks–penglihatan dan pembelajaran pengukuhan merentas tugas yang semakin kompleks, menyokong penaakulan, pengekodan, ejen serta analisis visual. Ia turut menerangkan liputan 201 bahasa dan dialek. Liputan itu ialah keupayaan keluarga, bukannya janji kualiti yang sama bagi setiap bahasa atau tugas.\n\nCheckpoint terbuka tepat ini berasingan daripada Qwen3.5-35B-A3B-Base dan keluaran Qwen3.6 kemudian. Pembuat turut menerangkan tawaran Flash terurus dengan ciri tambahan; ciri antara muka itu tidak patut diberikan secara automatik kepada checkpoint terbuka ini. Kekalkan identiti 35B-A3B yang diminta apabila membandingkan hasil atau menyimpan pemilihan model yang boleh dihasilkan semula.\n\nGambaran keseluruhan model\n\nModel campuran pakar ini mempunyai 35 bilion parameter keseluruhan dan mengaktifkan tiga bilion. Susun atur hibrid 40 lapisannya mengulangi tiga lapisan pakar Gated DeltaNet diikuti satu lapisan pakar perhatian dengan mekanisme gerbang. Ia mempunyai 256 pakar dalam sistem penghalaan; lapan pakar yang dipilih melalui penghalaan dan satu pakar yang dikongsi aktif dalam susun atur yang didokumenkan. Pengekod penglihatan dan ramalan berbilang token ialah sebahagian daripada model. Bilangan parameter yang diaktifkan tidak menerangkan saiz checkpoint lengkap, dan seni bina sahaja tidak menjamin kependaman dalam aplikasi tertentu.\n\nKonteks natif ialah 262,144 token, dengan peluasan bersyarat kepada 1,010,000. Qwen menyarankan pengekalan konteks sekurang-kurangnya 128K jika boleh untuk tugas pemikiran kompleks, walaupun tetingkap lebih kecil dapat mengurangkan tekanan memori. Teks, perwakilan bahan visual, sejarah, penaakulan dan jawapan akhir semuanya memerlukan ruang dalam urutan yang dikonfigurasi.\n\nMenggunakan input dan mod respons\n\nUntuk permintaan pengekodan yang dipandu tangkap layar, berikan rujukan visual, konteks sumber sedia ada, keperluan interaksi dan artifak yang boleh disunting yang dijangka. Untuk carta atau dokumen, kekalkan label serta unit dan minta jadual nilai dengan bukti sokongan. Untuk penjelasan berbilang bahasa, nyatakan bahasa sasaran dan istilah yang perlu dikekalkan.\n\nPemikiran didayakan secara lalai, menghasilkan blok penaakulan sebelum respons akhir. Kawalan enable_thinking pembuat boleh menyahdayakannya untuk jawapan terus. Qwen3.5 tidak menyokong secara rasmi arahan kawalan mod pada peringkat prompt yang lama /think dan /nothink. Panduan sejarahnya menyimpan jawapan akhir tanpa kandungan pemikiran. Ini perlu kekal berbeza daripada pilihan pengekalan Qwen3.6 kemudian atau pengekalan penaakulan terdahulu lalai Qwen3.8.\n\nPenggunaan ejen\n\nPembuat mendokumenkan panggilan alat dan mengesyorkan Qwen-Agent dengan alat yang dikonfigurasi atau disambungkan melalui MCP, bersama Qwen Code untuk kerja berorientasikan repositori. Tentukan operasi yang dibenarkan, bukti berkaitan dan hasil akhir. Aplikasi melaksanakan alat serta membekalkan pemerhatiannya; model boleh menggunakan maklum balas itu untuk menyemak analisis. Arahan yang dirancang atau tampalan yang dijana bukan tindakan yang telah dilaksanakan, dan nama model sahaja tidak menetapkan akses kepada maklumat semasa atau fail.\n\nKonteks amat panjang\n\nResipi peluasan pembuat menggunakan YaRN dengan tetapan kedudukan berselang checkpoint. Faktor empat menyasarkan aliran kerja kira-kira satu juta token; faktor dua dicadangkan untuk tugas 524,288 token. Penskalaan statik boleh mengurangkan prestasi teks lebih pendek, maka ia perlu dikonfigurasi apabila konteks lebih besar diperlukan. Susun bahan panjang dengan sempadan dokumen, pengecam kod dan soalan jelas, bukannya mengisi tetingkap dengan bukti tidak berkaitan.\n\nCadangan penjanaan\n\nDalam Best Practices, pemikiran umum menggunakan temperature 1.0, top_p 0.95, top_k 20, min_p 0, penalti kehadiran 1.5 dan penalti pengulangan 1.0. Pengekodan tepat menggunakan temperature 0.6 dan penalti kehadiran sifar. Respons terus umum menggunakan temperature 0.7, top_p 0.8 dan penalti kehadiran 1.5; top_k ialah 20, min_p ialah 0 dan penalti pengulangan ialah 1.0. Untuk penaakulan dalam mod terus, Best Practices memberikan temperature 1.0, top_p 1.0, top_k 40 dan penalti kehadiran 2.0. Bezakan pratetap khusus tugas ini; penalti kehadiran lebih besar boleh menyebabkan percampuran bahasa atau sedikit penurunan kualiti.\n\nPeruntukan penjanaan yang disyorkan ialah 32,768 token untuk kebanyakan soalan dan 81,920 untuk matematik atau pengaturcaraan yang luar biasa kompleks. Ini bukan had mutlak output yang ditetapkan secara berasingan. Tentukan bentuk jawapan akhir secara eksplisit dan periksa pengiraan atau kod yang dijana berdasarkan syarat yang dibekalkan.\n\nVideo dan had utama\n\nContoh video yang disokong menggunakan dua bingkai sesaat secara lalai. Panduan video berskala jam pembuat memperluas bajet pemproses kepada kira-kira 224K token video untuk pensampelan berkadar lebih tinggi. Itu memerlukan konfigurasi dan menggunakan konteks bersama tugas serta jawapan; ia bukan jaminan tempoh tanpa syarat atau ingatan semula peristiwa sempurna. Kekalkan peralihan adegan berkaitan dan tulisan kecil, serta minta hasil yang dikaitkan dengan bukti yang kelihatan. Nilai praktikalnya ialah skop teks/visual bersepadu checkpoint dan mod respons yang boleh dipilih, dengan artifak konkrit yang boleh disemak.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Contoh teknikal dalam bahasa Inggeris
Audit a transcribed experiment table\n\nUse this transcribed experiment table: baseline, 100 trials, 12 failures; revision A, 80 trials, 8 failures; revision B, 40 trials, 2 failures. Calculate the observed failure rates and compare them. Explain what these counts establish and what would require additional statistical analysis; do not claim that the smallest observed rate proves the best underlying system.A rate table and a qualified comparison separating observed proportions from unperformed statistical inference.Each rate uses its own trial count, and the conclusion does not treat unequal sample sizes as equivalent proof.qwen/qwen3.5-35b-a3bQwen3.5-35B-A3B ialah model penglihatan-bahasa campuran pakar Qwen dengan 35 bilion parameter keseluruhan dan 3 bilion diaktifkan. Ia menerima teks, imej dan video untuk penaakulan, pengekodan serta kerja yang dibantu alat, dengan mod berfikir dan jawapan terus serta konteks natif 262,144 token.
Huraian ini merangkumi keupayaan model. Input, output dan pilihan yang tersedia di Ailoot disenaraikan di bawah untuk kaedah yang dipilih.
Sorotan Qwen3.5: checkpoint penglihatan-bahasa dengan pengaktifan terpilih
Qwen3.5-35B-A3B ialah model penglihatan-bahasa yang menjalani pascalatihan, menggabungkan pemahaman teks, imej dan video dengan respons teks. Keluarga ini dilatih dengan gabungan awal teks–penglihatan dan pembelajaran pengukuhan merentas tugas yang semakin kompleks, menyokong penaakulan, pengekodan, ejen serta analisis visual. Ia turut menerangkan liputan 201 bahasa dan dialek. Liputan itu ialah keupayaan keluarga, bukannya janji kualiti yang sama bagi setiap bahasa atau tugas.
Checkpoint terbuka tepat ini berasingan daripada Qwen3.5-35B-A3B-Base dan keluaran Qwen3.6 kemudian. Pembuat turut menerangkan tawaran Flash terurus dengan ciri tambahan; ciri antara muka itu tidak patut diberikan secara automatik kepada checkpoint terbuka ini. Kekalkan identiti 35B-A3B yang diminta apabila membandingkan hasil atau menyimpan pemilihan model yang boleh dihasilkan semula.
Gambaran keseluruhan model
Model campuran pakar ini mempunyai 35 bilion parameter keseluruhan dan mengaktifkan tiga bilion. Susun atur hibrid 40 lapisannya mengulangi tiga lapisan pakar Gated DeltaNet diikuti satu lapisan pakar perhatian dengan mekanisme gerbang. Ia mempunyai 256 pakar dalam sistem penghalaan; lapan pakar yang dipilih melalui penghalaan dan satu pakar yang dikongsi aktif dalam susun atur yang didokumenkan. Pengekod penglihatan dan ramalan berbilang token ialah sebahagian daripada model. Bilangan parameter yang diaktifkan tidak menerangkan saiz checkpoint lengkap, dan seni bina sahaja tidak menjamin kependaman dalam aplikasi tertentu.
Konteks natif ialah 262,144 token, dengan peluasan bersyarat kepada 1,010,000. Qwen menyarankan pengekalan konteks sekurang-kurangnya 128K jika boleh untuk tugas pemikiran kompleks, walaupun tetingkap lebih kecil dapat mengurangkan tekanan memori. Teks, perwakilan bahan visual, sejarah, penaakulan dan jawapan akhir semuanya memerlukan ruang dalam urutan yang dikonfigurasi.
Menggunakan input dan mod respons
Untuk permintaan pengekodan yang dipandu tangkap layar, berikan rujukan visual, konteks sumber sedia ada, keperluan interaksi dan artifak yang boleh disunting yang dijangka. Untuk carta atau dokumen, kekalkan label serta unit dan minta jadual nilai dengan bukti sokongan. Untuk penjelasan berbilang bahasa, nyatakan bahasa sasaran dan istilah yang perlu dikekalkan.
Pemikiran didayakan secara lalai, menghasilkan blok penaakulan sebelum respons akhir. Kawalan enable_thinking pembuat boleh menyahdayakannya untuk jawapan terus. Qwen3.5 tidak menyokong secara rasmi arahan kawalan mod pada peringkat prompt yang lama /think dan /nothink. Panduan sejarahnya menyimpan jawapan akhir tanpa kandungan pemikiran. Ini perlu kekal berbeza daripada pilihan pengekalan Qwen3.6 kemudian atau pengekalan penaakulan terdahulu lalai Qwen3.8.
Penggunaan ejen
Pembuat mendokumenkan panggilan alat dan mengesyorkan Qwen-Agent dengan alat yang dikonfigurasi atau disambungkan melalui MCP, bersama Qwen Code untuk kerja berorientasikan repositori. Tentukan operasi yang dibenarkan, bukti berkaitan dan hasil akhir. Aplikasi melaksanakan alat serta membekalkan pemerhatiannya; model boleh menggunakan maklum balas itu untuk menyemak analisis. Arahan yang dirancang atau tampalan yang dijana bukan tindakan yang telah dilaksanakan, dan nama model sahaja tidak menetapkan akses kepada maklumat semasa atau fail.
Konteks amat panjang
Resipi peluasan pembuat menggunakan YaRN dengan tetapan kedudukan berselang checkpoint. Faktor empat menyasarkan aliran kerja kira-kira satu juta token; faktor dua dicadangkan untuk tugas 524,288 token. Penskalaan statik boleh mengurangkan prestasi teks lebih pendek, maka ia perlu dikonfigurasi apabila konteks lebih besar diperlukan. Susun bahan panjang dengan sempadan dokumen, pengecam kod dan soalan jelas, bukannya mengisi tetingkap dengan bukti tidak berkaitan.
Cadangan penjanaan
Dalam Best Practices, pemikiran umum menggunakan temperature 1.0, top_p 0.95, top_k 20, min_p 0, penalti kehadiran 1.5 dan penalti pengulangan 1.0. Pengekodan tepat menggunakan temperature 0.6 dan penalti kehadiran sifar. Respons terus umum menggunakan temperature 0.7, top_p 0.8 dan penalti kehadiran 1.5; top_k ialah 20, min_p ialah 0 dan penalti pengulangan ialah 1.0. Untuk penaakulan dalam mod terus, Best Practices memberikan temperature 1.0, top_p 1.0, top_k 40 dan penalti kehadiran 2.0. Bezakan pratetap khusus tugas ini; penalti kehadiran lebih besar boleh menyebabkan percampuran bahasa atau sedikit penurunan kualiti.
Peruntukan penjanaan yang disyorkan ialah 32,768 token untuk kebanyakan soalan dan 81,920 untuk matematik atau pengaturcaraan yang luar biasa kompleks. Ini bukan had mutlak output yang ditetapkan secara berasingan. Tentukan bentuk jawapan akhir secara eksplisit dan periksa pengiraan atau kod yang dijana berdasarkan syarat yang dibekalkan.
Video dan had utama
Contoh video yang disokong menggunakan dua bingkai sesaat secara lalai. Panduan video berskala jam pembuat memperluas bajet pemproses kepada kira-kira 224K token video untuk pensampelan berkadar lebih tinggi. Itu memerlukan konfigurasi dan menggunakan konteks bersama tugas serta jawapan; ia bukan jaminan tempoh tanpa syarat atau ingatan semula peristiwa sempurna. Kekalkan peralihan adegan berkaitan dan tulisan kecil, serta minta hasil yang dikaitkan dengan bukti yang kelihatan. Nilai praktikalnya ialah skop teks/visual bersepadu checkpoint dan mod respons yang boleh dipilih, dengan artifak konkrit yang boleh disemak.
POST /v1/chat/completionstexttext| Medan | Jenis | Keperluan | Nilai & had | Lalai |
|---|---|---|---|---|
Medanmodel | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had qwen/qwen3.5-35b-a3b | Lalai— |
Medanmessages | Jenismessage[] | KeperluanDiperlukan | Nilai & had Item minimum: 1 | Lalai— |
Medanmessages[].role | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had Contoh: system, user, assistant, tool, function Syarat: Peranan ini diwakili secara eksplisit oleh jenis keserasian dalam kod sumber; set peranan model yang tepat kekal khusus untuk setiap model. Bergantung pada model | Lalai— |
Medanmessages[].content | Jenisstring|content_part[]|null | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
Medanmessages[].tool_calls | Jenistool_call[] | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
Medanmessages[].tool_call_id | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had Terpakai apabila: role=tool; gunakan ID sebenar yang dipulangkan | Lalai— |
Medanmessages[].name | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
Medanmessages[].reasoning_content | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had Terpakai apabila: Hantar semula penaakulan sebenar yang dipulangkan apabila model ini menggunakannya | Lalai— |
Medanmessages[].reasoning_details | Jenisobject|array | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanmax_tokens | Jenisinteger | KeperluanPilihan | Nilai & had Minimum: 1 Bergantung pada model | Lalai— |
Medanmax_completion_tokens | Jenisinteger | KeperluanPilihan | Nilai & had Minimum: 1 Bergantung pada model | Lalai— |
Medanstream | Jenisboolean | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalaifalse |
Medanstream_options.include_usage | Jenisboolean | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medantemperature | Jenisnumber | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medantop_p | Jenisnumber | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanstop | Jenisstring|string[] | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medantools | Jenisfunction_tool[] | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medantools[].type | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had function Bergantung pada model | Lalai— |
Medantools[].function.name | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had Terpakai apabila: alat fungsi dibekalkan | Lalai— |
Medantools[].function.description | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
Medantools[].function.parameters | JenisJSON_schema | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
Medantool_choice | Jenisstring|object | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanparallel_tool_calls | Jenisboolean | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanresponse_format | Jenisobject | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanreasoning_effort | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanreasoning | Jenisobject | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanservice_tier | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medaninstructions | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had Medan keserasian | Lalai— |
Medanfunctions | Jenisfunction[] | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanfunction_call | Jenisstring|object | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanprompt_cache_options | Jenisobject | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanmodalities | Jenisstring[] | KeperluanPilihan | Nilai & had text | Lalai— |
Medanprovider | Jenisobject | KeperluanPilihan | Nilai & had Syarat: provider.options ditolak pada laluan teks Ultra ini | Lalai— |
Medancache_control.ttl | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had Syarat: 1h ditolak pada lokasi cache prompt yang digunakan | Lalai— |
Teks · Teks UTF8
messages[].content
| Parameter | Kontrak |
|---|---|
Parametercontent_type | Kontrakapplication/json |
Parameterrequired | Kontrakmodel, messages |
Parametermaterial_types | Kontraktext |
Parametermessages | Kontraktatasusunan mesej dengan struktur role/content |
Parameterfile_material | Kontrakdokumen UTF-8 sebenar dimasukkan sebagai teks literal; ID fail tidak diandaikan |
Parameteroptional_controls | Kontrakstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Kontrakkhusus model; alat fungsi pengguna berbeza daripada alat yang dihoskan |
Parameteroutput_modalities | Kontraktext |
Parameterhosted_operations | Kontrakfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Kontraknull |
Kitar hayat: synchronous_or_streamed
Hantar ID model yang tepat bersama messages.
Panjang konteks bukan had output.
Fail teks boleh membekalkan teks literal; input imej/audio/objek fail memerlukan pengikatan tepat.
Rujukan tarif tidak menambah pilihan permintaan. Parameter yang disokong disenaraikan untuk kaedah yang dipilih.
Padankan setiap caj dengan syarat yang dipaparkan. Gunakan satu kadar bagi setiap set konfigurasi alternatif.
| Konfigurasi | Jadual kadar | Token konteks, melebihi | Token konteks, sehingga dan termasuk | Caj |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurasiKadar asas token | Jadual kadarKadar asas | Token konteks, melebihi— | Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas | Caj Input · Token input $0.00046 / 1K token Output · Token output $0.00366 / 1K token Input · Bacaan cache $0 / 1K token Input · Penulisan cache $0 / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
| KonfigurasiTahap panjang permintaan 1 | Jadual kadar— | Token konteks, melebihi0 | Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas | Caj Input · Token input $0.00046 / 1K token Output · Token output $0.00366 / 1K token Input · Bacaan cache $0 / 1K token Input · Penulisan cache $0 / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Ailoot merizabkan anggaran amaun sebelum permintaan. Selepas hasil diterima, caj akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan terukur. Penyelesaian caj penstriman menggunakan rekod penggunaan akhir. Cara rizab dan penyelesaian caj berfungsi →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwen/qwen3.5-35b-a3b", "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/qwen3.5-35b-a3b',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/qwen3.5-35b-a3b',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 atau SSE
Simpan setiap respons lengkap, fail dan bahagian kandungan yang dikembalikan.
Kekalkan setiap pilihan jawapan bersama kandungan, panggilan alat dan penaakulannya. Dalam SSE, gabungkan delta mengikut indeks pilihan jawapan/alat dan kekalkan sebab penamatan akhir serta data penggunaan.
Kekalkan ID permintaan/respons dan pengepala. Tiada URL umum bagi pengambilan tugas teks dibekalkan.
| Medan | Jenis |
|---|---|
Medanchoices[].index | Jenisinteger |
Medanchoices[].message.content | Jenisstring|null |
Medanchoices[].message.tool_calls | Jenistool_call[] |
Medanchoices[].message.reasoning_content | Jenisstring |
Medanchoices[].message.reasoning_details | Jenisobject|array |
Medanchoices[].finish_reason | Jenisstring|null |
Medanusage | Jenisobject |
| Respons | Syarat | Langkah seterusnya |
|---|---|---|
Respons400 · invalid_request_error | SyaratMedan wajib, perwakilan bahan atau nilai parameter tidak sah | Langkah seterusnyaBetulkan medan yang ditunjukkan sebelum permintaan penciptaan baharu. |
Ailoot Ultra qwen/qwen3.5-35b-a3b
Gunakan laluan kaedah yang dipaparkan di atas.
qwen/qwen3.5-35b-a3bQwen3.5-35B-A3B ialah model penglihatan-bahasa campuran pakar Qwen dengan 35 bilion parameter keseluruhan dan 3 bilion diaktifkan. Ia menerima teks, imej dan video untuk penaakulan, pengekodan serta kerja yang dibantu alat, dengan mod berfikir dan jawapan terus serta konteks natif 262,144 token.
Huraian ini merangkumi keupayaan model. Input, output dan pilihan yang tersedia di Ailoot disenaraikan di bawah untuk kaedah yang dipilih.
Sorotan Qwen3.5: checkpoint penglihatan-bahasa dengan pengaktifan terpilih
Qwen3.5-35B-A3B ialah model penglihatan-bahasa yang menjalani pascalatihan, menggabungkan pemahaman teks, imej dan video dengan respons teks. Keluarga ini dilatih dengan gabungan awal teks–penglihatan dan pembelajaran pengukuhan merentas tugas yang semakin kompleks, menyokong penaakulan, pengekodan, ejen serta analisis visual. Ia turut menerangkan liputan 201 bahasa dan dialek. Liputan itu ialah keupayaan keluarga, bukannya janji kualiti yang sama bagi setiap bahasa atau tugas.
Checkpoint terbuka tepat ini berasingan daripada Qwen3.5-35B-A3B-Base dan keluaran Qwen3.6 kemudian. Pembuat turut menerangkan tawaran Flash terurus dengan ciri tambahan; ciri antara muka itu tidak patut diberikan secara automatik kepada checkpoint terbuka ini. Kekalkan identiti 35B-A3B yang diminta apabila membandingkan hasil atau menyimpan pemilihan model yang boleh dihasilkan semula.
Gambaran keseluruhan model
Model campuran pakar ini mempunyai 35 bilion parameter keseluruhan dan mengaktifkan tiga bilion. Susun atur hibrid 40 lapisannya mengulangi tiga lapisan pakar Gated DeltaNet diikuti satu lapisan pakar perhatian dengan mekanisme gerbang. Ia mempunyai 256 pakar dalam sistem penghalaan; lapan pakar yang dipilih melalui penghalaan dan satu pakar yang dikongsi aktif dalam susun atur yang didokumenkan. Pengekod penglihatan dan ramalan berbilang token ialah sebahagian daripada model. Bilangan parameter yang diaktifkan tidak menerangkan saiz checkpoint lengkap, dan seni bina sahaja tidak menjamin kependaman dalam aplikasi tertentu.
Konteks natif ialah 262,144 token, dengan peluasan bersyarat kepada 1,010,000. Qwen menyarankan pengekalan konteks sekurang-kurangnya 128K jika boleh untuk tugas pemikiran kompleks, walaupun tetingkap lebih kecil dapat mengurangkan tekanan memori. Teks, perwakilan bahan visual, sejarah, penaakulan dan jawapan akhir semuanya memerlukan ruang dalam urutan yang dikonfigurasi.
Menggunakan input dan mod respons
Untuk permintaan pengekodan yang dipandu tangkap layar, berikan rujukan visual, konteks sumber sedia ada, keperluan interaksi dan artifak yang boleh disunting yang dijangka. Untuk carta atau dokumen, kekalkan label serta unit dan minta jadual nilai dengan bukti sokongan. Untuk penjelasan berbilang bahasa, nyatakan bahasa sasaran dan istilah yang perlu dikekalkan.
Pemikiran didayakan secara lalai, menghasilkan blok penaakulan sebelum respons akhir. Kawalan enable_thinking pembuat boleh menyahdayakannya untuk jawapan terus. Qwen3.5 tidak menyokong secara rasmi arahan kawalan mod pada peringkat prompt yang lama /think dan /nothink. Panduan sejarahnya menyimpan jawapan akhir tanpa kandungan pemikiran. Ini perlu kekal berbeza daripada pilihan pengekalan Qwen3.6 kemudian atau pengekalan penaakulan terdahulu lalai Qwen3.8.
Penggunaan ejen
Pembuat mendokumenkan panggilan alat dan mengesyorkan Qwen-Agent dengan alat yang dikonfigurasi atau disambungkan melalui MCP, bersama Qwen Code untuk kerja berorientasikan repositori. Tentukan operasi yang dibenarkan, bukti berkaitan dan hasil akhir. Aplikasi melaksanakan alat serta membekalkan pemerhatiannya; model boleh menggunakan maklum balas itu untuk menyemak analisis. Arahan yang dirancang atau tampalan yang dijana bukan tindakan yang telah dilaksanakan, dan nama model sahaja tidak menetapkan akses kepada maklumat semasa atau fail.
Konteks amat panjang
Resipi peluasan pembuat menggunakan YaRN dengan tetapan kedudukan berselang checkpoint. Faktor empat menyasarkan aliran kerja kira-kira satu juta token; faktor dua dicadangkan untuk tugas 524,288 token. Penskalaan statik boleh mengurangkan prestasi teks lebih pendek, maka ia perlu dikonfigurasi apabila konteks lebih besar diperlukan. Susun bahan panjang dengan sempadan dokumen, pengecam kod dan soalan jelas, bukannya mengisi tetingkap dengan bukti tidak berkaitan.
Cadangan penjanaan
Dalam Best Practices, pemikiran umum menggunakan temperature 1.0, top_p 0.95, top_k 20, min_p 0, penalti kehadiran 1.5 dan penalti pengulangan 1.0. Pengekodan tepat menggunakan temperature 0.6 dan penalti kehadiran sifar. Respons terus umum menggunakan temperature 0.7, top_p 0.8 dan penalti kehadiran 1.5; top_k ialah 20, min_p ialah 0 dan penalti pengulangan ialah 1.0. Untuk penaakulan dalam mod terus, Best Practices memberikan temperature 1.0, top_p 1.0, top_k 40 dan penalti kehadiran 2.0. Bezakan pratetap khusus tugas ini; penalti kehadiran lebih besar boleh menyebabkan percampuran bahasa atau sedikit penurunan kualiti.
Peruntukan penjanaan yang disyorkan ialah 32,768 token untuk kebanyakan soalan dan 81,920 untuk matematik atau pengaturcaraan yang luar biasa kompleks. Ini bukan had mutlak output yang ditetapkan secara berasingan. Tentukan bentuk jawapan akhir secara eksplisit dan periksa pengiraan atau kod yang dijana berdasarkan syarat yang dibekalkan.
Video dan had utama
Contoh video yang disokong menggunakan dua bingkai sesaat secara lalai. Panduan video berskala jam pembuat memperluas bajet pemproses kepada kira-kira 224K token video untuk pensampelan berkadar lebih tinggi. Itu memerlukan konfigurasi dan menggunakan konteks bersama tugas serta jawapan; ia bukan jaminan tempoh tanpa syarat atau ingatan semula peristiwa sempurna. Kekalkan peralihan adegan berkaitan dan tulisan kecil, serta minta hasil yang dikaitkan dengan bukti yang kelihatan. Nilai praktikalnya ialah skop teks/visual bersepadu checkpoint dan mod respons yang boleh dipilih, dengan artifak konkrit yang boleh disemak.
POST /v1/messagestextjson, sse| Medan | Jenis | Keperluan | Nilai & had | Lalai |
|---|---|---|---|---|
Medanmodel | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had qwen/qwen3.5-35b-a3b | Lalai— |
Medanmessages | Jenismessage[] | KeperluanDiperlukan | Nilai & had | Lalai— |
Medanmessages[].role | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had user, assistant | Lalai— |
Medanmessages[].content | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had | Lalai— |
Medanmax_tokens | Jenisinteger | KeperluanDiperlukan | Nilai & had | Lalai— |
Medanstream | Jenisboolean | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalaifalse |
Teks · Teks UTF-8
rentetan messages[].content
| Parameter | Kontrak |
|---|---|
Parametercontent_type | Kontrakapplication/json |
Parameterrequired | Kontrakmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Kontrakstream |
Parametermaterial_types | Kontraktext |
Parametertext_file_material | KontrakBaca dokumen UTF-8 sebenar dan letakkan teksnya dalam rentetan input atau kandungan mesej yang ditunjukkan. |
Kitar hayat: synchronous_or_streamed
Rujukan tarif tidak menambah pilihan permintaan. Parameter yang disokong disenaraikan untuk kaedah yang dipilih.
Padankan setiap caj dengan syarat yang dipaparkan. Gunakan satu kadar bagi setiap set konfigurasi alternatif.
| Konfigurasi | Jadual kadar | Token konteks, melebihi | Token konteks, sehingga dan termasuk | Caj |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurasiKadar asas token | Jadual kadarKadar asas | Token konteks, melebihi— | Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas | Caj Input · Token input $0.00046 / 1K token Output · Token output $0.00366 / 1K token Input · Bacaan cache $0 / 1K token Input · Penulisan cache $0 / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
| KonfigurasiTahap panjang permintaan 1 | Jadual kadar— | Token konteks, melebihi0 | Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas | Caj Input · Token input $0.00046 / 1K token Output · Token output $0.00366 / 1K token Input · Bacaan cache $0 / 1K token Input · Penulisan cache $0 / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Ailoot merizabkan anggaran amaun sebelum permintaan. Selepas hasil diterima, caj akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan terukur. Penyelesaian caj penstriman menggunakan rekod penggunaan akhir. Cara rizab dan penyelesaian caj berfungsi →
{\n "model": "qwen/qwen3.5-35b-a3b",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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/qwen3.5-35b-a3b', '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/qwen3.5-35b-a3b', '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 atau SSE
Simpan setiap respons lengkap, fail dan bahagian kandungan yang dikembalikan.
Kekalkan semua blok kandungan, tandatangan penaakulan dan ID penggunaan alat sebenar. Gabungkan semua delta blok SSE; blok teks pertama bukan keseluruhan output.
Kekalkan ID permintaan/respons dan pengepala. Tiada URL umum bagi pengambilan tugas teks dibekalkan.
| Medan | Jenis |
|---|---|
Medanid | Jenisstring |
Medanmodel | Jenisstring |
Medancontent[] | Jenistext|thinking|tool_use|other content block |
Medanstop_reason | Jenisstring|null |
Medanusage | Jenisobject |
| Respons | Syarat | Langkah seterusnya |
|---|---|---|
Respons400 · invalid_request_error | SyaratMedan wajib, perwakilan bahan atau nilai parameter tidak sah | Langkah seterusnyaBetulkan medan yang ditunjukkan sebelum permintaan penciptaan baharu. |
Ailoot Ultra qwen/qwen3.5-35b-a3b
Gunakan laluan kaedah yang dipaparkan di atas.
Contoh teknikal dalam bahasa Inggeris
Audit a transcribed experiment table\n\nUse this transcribed experiment table: baseline, 100 trials, 12 failures; revision A, 80 trials, 8 failures; revision B, 40 trials, 2 failures. Calculate the observed failure rates and compare them. Explain what these counts establish and what would require additional statistical analysis; do not claim that the smallest observed rate proves the best underlying system.A rate table and a qualified comparison separating observed proportions from unperformed statistical inference.Each rate uses its own trial count, and the conclusion does not treat unequal sample sizes as equivalent proof.