Source: https://ailoot.ai/models/ms/qwen2-5-math-72b-instruct/ Canonical: https://ailoot.ai/models/ms/qwen2-5-math-72b-instruct/ Language: ms # Qwen2.5-Math-72B [Markdown](https://ailoot.ai/models/ms/qwen2-5-math-72b-instruct/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/ms/qwen2-5-math-72b-instruct/facts.json) ## [Qwen2.5-Math-72B](https://ailoot.ai/models/ms/qwen2-5-math-72b-instruct/) Qwen2.5-Math-72B-Instruct ialah model arahan matematik untuk masalah dalam bahasa Inggeris dan Cina. Ia menyokong penaakulan teks berlangkah serta aliran kerja matematik yang disepadukan dengan alat, dengan konfigurasi keluaran 4K tersendiri, berbanding spesifikasi konteks panjang Qwen2.5 umum. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen2.5-math-72b-instruct`](https://ailoot.ai/models/ms/qwen2-5-math-72b-instruct/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen2.5-math-72b-instruct`](https://ailoot.ai/models/ms/qwen2-5-math-72b-instruct/#method-1) Tentang model Huraian ini merangkumi keupayaan model. Input, output dan pilihan yang tersedia di Ailoot disenaraikan di bawah untuk kaedah yang dipilih. Qwen2.5-Math-72B-Instruct ialah edisi 72B keluarga matematik Qwen2.5-Math yang ditala mengikut arahan. Pembuatnya menyasarkan khusus masalah matematik dalam bahasa Inggeris dan Cina serta menerangkan dua pendekatan: penaakulan rantaian pemikiran dan penaakulan bersepadu alat. Model menerima syarat matematik bertulis dan mengembalikan teks yang mengandungi huraian langkah penyelesaian, penjelasan atau penyelesaian. Pengkhususannya ialah matematik, berbanding penulisan kreatif umum atau pemprosesan dokumen. Keupayaan matematik dan pendekatan penaakulan Dalam pendekatan penaakulan teks, tugas meminta definisi berkaitan, transformasi yang berasas dan jawapan akhir yang dipisahkan dengan jelas. Kad model turut menerangkan penaakulan bersepadu alat, yang menggabungkan penaakulan bahasa semula jadi dengan program. Pembuat menamakan pencarian punca persamaan kuadratik dan pengiraan nilai eigen matriks sebagai contoh yang memerlukan pengiraan tepat serta manipulasi simbolik atau algoritma. Penaakulan bersepadu alat berbeza daripada sekadar memaparkan kod dalam jawapan. Demonstrasi matematik pembuat menyediakan persekitaran yang boleh menjalankan program, dan hasil pengiraan kemudian menjadi sebahagian daripada penyelesaian. Permintaan penjanaan teks kendiri menghasilkan teks; aplikasi yang menggunakan aliran kerja pengiraan mesti menyediakan langkah pelaksanaan sebenar. Perbezaan ini mengasingkan penaakulan matematik, cadangan program dan hasil berangka yang dikembalikan. Edisi asas, Instruct dan model ganjaran Keluarga ini merangkumi model asas, model ditala mengikut arahan dan model ganjaran matematik yang berasingan. Edisi 72B-Instruct dimaksudkan untuk arahan gaya sembang. Edisi asas Qwen2.5-Math-72B diterangkan sebagai asas pelengkapan dan few-shot serta titik permulaan untuk penalaan lanjut. Model ganjaran bernama berasingan mempunyai peranannya sendiri dan tidak patut dianggap sebagai penjana jawapan biasa model ini. Pengumuman keluaran menerangkan saluran latihan khusus matematik. Model asas menggunakan bahan matematik tersintesis tambahan, lebih banyak data matematik bahasa Cina dan permulaan daripada asas Qwen2.5. Peringkat Instruct menggunakan penalaan halus terselia dan pembelajaran pengukuhan, dengan model ganjaran khusus matematik membimbing pensampelan penolakan serta pengoptimuman kemudian. Pembuat menambah data penaakulan bersepadu alat serta data arahan bahasa Inggeris dan Cina. Perkara ini menerangkan tumpuan matematik edisi tersebut; ia tidak bermaksud pengesah berasingan dipanggil secara automatik bagi setiap permintaan pengguna. Menyediakan soalan Pastikan pernyataan matematik lengkap. Takrifkan pemboleh ubah, sekatan domain dan kuantiti atau proposisi yang perlu ditentukan. Gunakan notasi yang kekal konsisten antara syarat asal dengan jawapan yang diminta. Arahan berguna boleh meminta kaedah, transformasi penting dan hasil akhir, dengan pemeriksaan berasingan berdasarkan syarat asal. Panduan mula pantas pembuat membezakan kedua-dua pendekatan melalui arahan. Permintaan penaakulan teks meminta penyelesaian langkah demi langkah dan jawapan akhir dalam kotak. Permintaan bersepadu alat meminta model menggabungkan penaakulan bahasa semula jadi dengan program dan mengekalkan konvensyen jawapan akhir yang sama. Ini ialah aliran kerja matematik yang didokumenkan, bukannya janji berasingan tentang alat yang tersedia pada setiap antara muka penyajian. Sebagai ilustrasi, persamaan mudah pada kad ialah 4x + 5 = 6x + 7. Reka bentuk output yang berguna mengasingkan pengumpulan sebutan pemboleh ubah, pengasingan pemboleh ubah dan ungkapan akhir; hasil matematik bagi syarat ilustrasi itu ialah x = -1. Penggantian memberikan 4(-1) + 5 = 1 dan 6(-1) + 7 = 1, maka kedua-dua belah sepadan. Permintaan lebih rumit boleh memberikan matriks, meminta langkah mendapatkan nilai eigen secara simbolik dan mengenal pasti pengiraan berangka yang akan diserahkan kepada persekitaran pengiraan. Konteks dan konfigurasi Keluaran yang diterbitkan menerangkan pralatihan matematik dengan konteks 4K. Konfigurasi model yang dikeluarkan menetapkan kedudukan maksimum kepada 4,096, maka prompt dan penyelesaian berlangkah memerlukan rancangan panjang yang padat. Jangan berikan edisi matematik ini konteks jauh lebih besar yang diiklankan bagi barisan Qwen2.5 umum. Kekalkan syarat dan kerja matematik berkaitan bersama-sama, serta tinggalkan bahan tidak berkaitan yang menggunakan ruang itu. Penjanaan mula pantas pada kad model menggunakan tetapan contoh 512 token. Nilai itu tidak dibentangkan sebagai kapasiti output maksimum. Panjang respons yang dikehendaki boleh dinyatakan untuk tugas, tetapi had output berasingan perlu datang daripada konfigurasi sebenar yang terpakai, bukannya contoh atau edisi Qwen lain. Had utama dan hasil yang berguna Pembuat mengesyorkan siri ini untuk tugas matematik dalam bahasa Inggeris dan Cina serta tidak mengesyorkan tugas tujuan umum di luar pengkhususan itu. Pemberat ini digunakan untuk penjanaan teks; soalan matematik dalam imej memerlukan simbol dan syaratnya ditukar kepada teks melalui langkah visual atau OCR yang berasingan. Demonstrasi multimodal yang menggabungkan model visual dan matematik tidak menjadikan edisi matematik itu sendiri model input imej. Untuk aliran kerja bimbingan, bekalkan cubaan langkah penyelesaian pelajar dan tandakan peralihan yang memerlukan penjelasan. Minta pembetulan dalam notasi asal dan jawapan akhir pada tahap perincian yang diminta. Untuk pengiraan teknikal, tentukan output tepat atau anggaran, unit dan pembundaran sebelum memilih penaakulan teks atau aliran kerja pengiraan. Penyediaan ini menghubungkan pengkhususan matematik model dengan penyelesaian konkrit yang boleh diperiksa. Tugas praktikal ### Tugas praktikal Contoh teknikal dalam bahasa Inggeris ``` Solve a quadratic with a domain check Solve x squared minus 5x plus 6 = 0 over the real numbers, then apply the additional condition x greater than 2. Show the factorisation, list the equation's roots, and clearly separate the root that remains after the condition. Check the accepted value by substitution and put the final admissible set in boxed mathematical notation. ``` #### Hasil yang dijangka ``` A compact factorisation-based derivation, substitution check and boxed admissible solution set. ``` #### Semak hasil ``` Both equation roots are considered before the strict inequality excludes the boundary value 2. ``` **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen2.5-math-72b-instruct` [`qwen2.5-math-72b-instruct`](https://ailoot.ai/models/ms/#m=qwen2.5-math-72b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-math-72b-instruct&fmt=chat) Alibaba /`qwen2.5-math-72b-instruct` ### Pengenalan Qwen2.5-Math-72B-Instruct ialah model arahan matematik untuk masalah dalam bahasa Inggeris dan Cina. Ia menyokong penaakulan teks berlangkah serta aliran kerja matematik yang disepadukan dengan alat, dengan konfigurasi keluaran 4K tersendiri, berbanding spesifikasi konteks panjang Qwen2.5 umum. Input yang diterima Teks Hasil Teks ### Tersedia di Ailoot · input & kaedah **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` Input `text` Output `text` Format output json atau SSE | Medan | Jenis | Keperluan | Nilai & had | Lalai | | --- | --- | --- | --- | --- | | Medan`model` | Jenis`string` | KeperluanDiperlukan | Nilai & had qwen2.5-math-72b-instruct | Lalai— | | Medan`messages` | Jenis`message[]` | KeperluanDiperlukan | Nilai & had Item minimum: 1 | Lalai— | | Medan`messages[].role` | Jenis`string` | 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— | | Medan`messages[].content` | Jenis`string\|content_part[]\|null` | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— | | Medan`messages[].tool_calls` | Jenis`tool_call[]` | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— | | Medan`messages[].tool_call_id` | Jenis`string` | KeperluanPilihan | Nilai & had Terpakai apabila: role=tool; gunakan ID sebenar yang dipulangkan | Lalai— | | Medan`messages[].name` | Jenis`string` | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— | | Medan`messages[].reasoning_content` | Jenis`string` | KeperluanPilihan | Nilai & had Terpakai apabila: Hantar semula penaakulan sebenar yang dipulangkan apabila model ini menggunakannya | Lalai— | | Medan`messages[].reasoning_details` | Jenis`object\|array` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— | | Medan`max_tokens` | Jenis`integer` | KeperluanPilihan | Nilai & had Minimum: 1 Bergantung pada model | Lalai— | | Medan`max_completion_tokens` | Jenis`integer` | KeperluanPilihan | Nilai & had Minimum: 1 Bergantung pada model | Lalai— | | Medan`stream` | Jenis`boolean` | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalaifalse | | Medan`stream_options.include_usage` | Jenis`boolean` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— | | Medan`temperature` | Jenis`number` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— | | Medan`top_p` | Jenis`number` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— | | Medan`stop` | Jenis`string\|string[]` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— | | Medan`tools` | Jenis`function_tool[]` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— | | Medan`tools[].type` | Jenis`string` | KeperluanPilihan | Nilai & had function Bergantung pada model | Lalai— | | Medan`tools[].function.name` | Jenis`string` | KeperluanDiperlukan | Nilai & had Terpakai apabila: alat fungsi dibekalkan | Lalai— | | Medan`tools[].function.description` | Jenis`string` | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— | | Medan`tools[].function.parameters` | Jenis`JSON_schema` | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— | | Medan`tool_choice` | Jenis`string\|object` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— | | Medan`parallel_tool_calls` | Jenis`boolean` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— | | Medan`response_format` | Jenis`object` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— | | Medan`reasoning_effort` | Jenis`string` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— | | Medan`reasoning` | Jenis`object` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— | | Medan`service_tier` | Jenis`string` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— | | Medan`instructions` | Jenis`string` | KeperluanPilihan | Nilai & had Medan keserasian | Lalai— | | Medan`functions` | Jenis`function[]` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— | | Medan`function_call` | Jenis`string\|object` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— | | Medan`prompt_cache_options` | Jenis`object` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— | | Medan`modalities` | Jenis`string[]` | KeperluanPilihan | Nilai & had text | Lalai— | | Medan`provider` | Jenis`object` | KeperluanPilihan | Nilai & had Syarat: provider.options ditolak pada laluan teks Ultra ini | Lalai— | | Medan`cache_control.ttl` | Jenis`string` | KeperluanPilihan | Nilai & had Syarat: 1h ditolak pada lokasi cache prompt yang digunakan | Lalai— | Gabungan bahan input **Teks** · Teks UTF8 `messages[].content` Parameter kaedah dan kitar hayat | Parameter | Kontrak | | --- | --- | | Parameter`content_type` | Kontrakapplication/json | | Parameter`required` | Kontrakmodel, messages | | Parameter`material_types` | Kontraktext | | Parameter`messages` | Kontraktatasusunan mesej dengan struktur role/content | | Parameter`file_material` | Kontrakdokumen UTF-8 sebenar dimasukkan sebagai teks literal; ID fail tidak diandaikan | | Parameter`optional_controls` | Kontrakstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice | | Parameter`control_scope` | Kontrakkhusus model; alat fungsi pengguna berbeza daripada alat yang dihoskan | | Parameter`output_modalities` | Kontraktext | | Parameter`hosted_operations` | Kontrakfalse | | Parameter`multimodal_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. ### Pelan harga Rujukan tarif tidak menambah pilihan permintaan. Parameter yang disokong disenaraikan untuk kaedah yang dipilih. Mod pantas Tidak dinyatakan Apabila mod pantas dipilih Mod flex Tidak dinyatakan Apabila mod flex dipilih Usaha penaakulan maksimum Tidak dinyatakan Apabila usaha penaakulan maksimum menggunakan pelarasan default #### Kadar Ailoot #### Harga mengikut konfigurasi | Konfigurasi | Jadual kadar | Caj | | --- | --- | --- | | KonfigurasiKadar asas token | Jadual kadarKadar asas | Caj Input · Token input **$0.001144** / 1K token Output · Token output **$0.00344** / 1K token Input · Bacaan cache **$0** / 1K token Input · Penulisan cache **$0** / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam **—** / 1K token | Ailoot merizabkan anggaran amaun sebelum permintaan. Selepas hasil diterima, caj akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan terukur. Penyelesaian caj penstriman menggunakan rekod penggunaan akhir. [Cara rizab dan penyelesaian caj berfungsi →](https://ailoot.ai/docs/ms/billing/reserve/) ### Contoh permintaan #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDKPenstriman Python ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "qwen2.5-math-72b-instruct", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}') Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False)) PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path r=json.loads(Path("result.json").read_text()) for x in r.get("choices",[]): if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"]) PY_RESULT ``` ```python from openai import OpenAI import os if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) result=client.chat.completions.create(model='qwen2.5-math-72b-instruct',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) 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 file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) save_result(result.to_dict(mode="json")) ``` ```python from openai import OpenAI import os from pathlib import Path if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) 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 file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) with client.chat.completions.stream(model='qwen2.5-math-72b-instruct',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream: with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log: for event in stream: payload=event.to_dict(mode="json") log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush() print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)) final=stream.get_final_completion() save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result") ``` ### Terima dan simpan hasil #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat json atau SSE ##### Simpan semua hasil yang selesai 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. ##### Jika respons asal perlu disemak Kekalkan ID permintaan/respons dan pengepala. Tiada URL umum bagi pengambilan tugas teks dibekalkan. Medan respons | Medan | Jenis | | --- | --- | | Medan`choices[].index` | Jenisinteger | | Medan`choices[].message.content` | Jenisstring\|null | | Medan`choices[].message.tool_calls` | Jenistool\_call\[\] | | Medan`choices[].message.reasoning_content` | Jenisstring | | Medan`choices[].message.reasoning_details` | Jenisobject\|array | | Medan`choices[].finish_reason` | Jenisstring\|null | | Medan`usage` | Jenisobject | Ralat dan langkah seterusnya | 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. | ### Alias #### Alias model **Ailoot Ultra** [`qwen2.5-math-72b-instruct`](https://ailoot.ai/models/ms/#m=qwen2.5-math-72b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-math-72b-instruct&fmt=chat) #### Alias laluan kaedah Gunakan laluan kaedah yang dipaparkan di atas. #### ID pemanggil berkaitan [`qwen2.5-math-72b-instruct`](https://ailoot.ai/models/ms/#m=qwen2.5-math-72b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-math-72b-instruct&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen2.5-math-72b-instruct` [`qwen2.5-math-72b-instruct`](https://ailoot.ai/models/ms/#m=qwen2.5-math-72b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-math-72b-instruct&fmt=messages) Alibaba /`qwen2.5-math-72b-instruct` ### Pengenalan Qwen2.5-Math-72B-Instruct ialah model arahan matematik untuk masalah dalam bahasa Inggeris dan Cina. Ia menyokong penaakulan teks berlangkah serta aliran kerja matematik yang disepadukan dengan alat, dengan konfigurasi keluaran 4K tersendiri, berbanding spesifikasi konteks panjang Qwen2.5 umum. Input yang diterima Teks Hasil json · sse ### Tersedia di Ailoot · input & kaedah **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` Input `text` Output `json`, `sse` Format output JSON atau SSE | Medan | Jenis | Keperluan | Nilai & had | Lalai | | --- | --- | --- | --- | --- | | Medan`model` | Jenis`string` | KeperluanDiperlukan | Nilai & had qwen2.5-math-72b-instruct | Lalai— | | Medan`messages` | Jenis`message[]` | KeperluanDiperlukan | Nilai & had | Lalai— | | Medan`messages[].role` | Jenis`string` | KeperluanDiperlukan | Nilai & had user, assistant | Lalai— | | Medan`messages[].content` | Jenis`string` | KeperluanDiperlukan | Nilai & had | Lalai— | | Medan`max_tokens` | Jenis`integer` | KeperluanDiperlukan | Nilai & had | Lalai— | | Medan`stream` | Jenis`boolean` | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalaifalse | Gabungan bahan input **Teks** · Teks UTF-8 `rentetan messages[].content` Parameter kaedah dan kitar hayat | Parameter | Kontrak | | --- | --- | | Parameter`content_type` | Kontrakapplication/json | | Parameter`required` | Kontrakmodel, messages, max\_tokens | | Parameter`optional_controls` | Kontrakstream | | Parameter`material_types` | Kontraktext | | Parameter`text_file_material` | KontrakBaca dokumen UTF-8 sebenar dan letakkan teksnya dalam rentetan input atau kandungan mesej yang ditunjukkan. | Kitar hayat: `synchronous_or_streamed` ### Pelan harga Rujukan tarif tidak menambah pilihan permintaan. Parameter yang disokong disenaraikan untuk kaedah yang dipilih. Mod pantas Tidak dinyatakan Apabila mod pantas dipilih Mod flex Tidak dinyatakan Apabila mod flex dipilih Usaha penaakulan maksimum Tidak dinyatakan Apabila usaha penaakulan maksimum menggunakan pelarasan default #### Kadar Ailoot #### Harga mengikut konfigurasi | Konfigurasi | Jadual kadar | Caj | | --- | --- | --- | | KonfigurasiKadar asas token | Jadual kadarKadar asas | Caj Input · Token input **$0.001144** / 1K token Output · Token output **$0.00344** / 1K token Input · Bacaan cache **$0** / 1K token Input · Penulisan cache **$0** / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam **—** / 1K token | Ailoot merizabkan anggaran amaun sebelum permintaan. Selepas hasil diterima, caj akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan terukur. Penyelesaian caj penstriman menggunakan rekod penggunaan akhir. [Cara rizab dan penyelesaian caj berfungsi →](https://ailoot.ai/docs/ms/billing/reserve/) ### Contoh permintaan #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages Badan JSON minimum yang lengkapcurl · gunakan dokumen UTF-8 andaPython · simpan hasil lengkap ```json { "model": "qwen2.5-math-72b-instruct", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}" export AILOOT_TEXT_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json, os from pathlib import Path source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE']) if not source_file.is_file(): raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document') text = source_file.read_text(encoding='utf-8') if not text.strip(): raise SystemExit('Choose a document containing text') payload = {'model': 'qwen2.5-math-72b-instruct', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]} payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8') PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \ -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8')) print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)) PY_RESULT ``` ```python import json, os from pathlib import Path source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE']) if not source_file.is_file(): raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document') text = source_file.read_text(encoding='utf-8') if not text.strip(): raise SystemExit('Choose a document containing text') payload = {'model': 'qwen2.5-math-72b-instruct', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]} payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text from urllib.request import Request, urlopen from urllib.error import HTTPError api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY'] if not api_key.strip(): raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request') headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'} headers['x-api-key'] = api_key request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST') try: with urlopen(request, timeout=120) as response: raw = response.read() Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8') except HTTPError as error: Path('result.json').write_bytes(error.read()) Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8') raise Path('result.json').write_bytes(raw) import json from pathlib import Path result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8')) print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)) ``` ### Terima dan simpan hasil #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages JSON atau SSE ##### Simpan semua hasil yang selesai 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. ##### Jika respons asal perlu disemak Kekalkan ID permintaan/respons dan pengepala. Tiada URL umum bagi pengambilan tugas teks dibekalkan. Medan respons | Medan | Jenis | | --- | --- | | Medan`id` | Jenisstring | | Medan`model` | Jenisstring | | Medan`content[]` | Jenistext\|thinking\|tool\_use\|other content block | | Medan`stop_reason` | Jenisstring\|null | | Medan`usage` | Jenisobject | Ralat dan langkah seterusnya | 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. | ### Alias #### Alias model **Ailoot Ultra** [`qwen2.5-math-72b-instruct`](https://ailoot.ai/models/ms/#m=qwen2.5-math-72b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-math-72b-instruct&fmt=messages) #### Alias laluan kaedah Gunakan laluan kaedah yang dipaparkan di atas. #### ID pemanggil berkaitan [`qwen2.5-math-72b-instruct`](https://ailoot.ai/models/ms/#m=qwen2.5-math-72b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-math-72b-instruct&fmt=messages) FAQ · Qwen2.5-Math-72B Apakah input dan hasil yang tersedia? `POST /v1/chat/completions` · `qwen2.5-math-72b-instruct`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `qwen2.5-math-72b-instruct`: `text` → `json`, `sse` Apakah medan yang digunakan oleh permintaan? `POST /v1/chat/completions` · `qwen2.5-math-72b-instruct`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `qwen2.5-math-72b-instruct`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` Apakah had yang terpakai? `POST /v1/chat/completions` · `qwen2.5-math-72b-instruct`: `messages.min_items`: `1` Sambungkan Ailoot kepada Claude Code, OpenCode, Hermes atau aplikasi anda. ## Syarikat dan portfolio projeknya Syarikat dan portfolio projeknya: jutaan pelanggan; jualan bernilai berbilion setiap bulan. ## Beli token dengan diskaun. Diskaun langganan untuk penggunaan berkala. Kod promosi — sehingga 50% bagi pembelian token. Langganan Pilih pelan berdiskaun untuk permintaan berkala anda. Kod promosi sehingga 50% Masukkan kod semasa pembelian. Harga dikira semula mengikut promosi semasa. Perbelanjaan dalam sejarah Model, token dan jumlah disimpan bagi setiap permintaan. [Pilih langganan](https://ailoot.ai/docs/ms/billing/subscriptions/) · [Lihat harga model](https://ailoot.ai/models/ms/) ## Sambungkan API kepada produk yang anda jual. SaaS, aplikasi dan bot — di bawah tawaran rasmi serta perjanjian lesen Ailoot. Untuk jualan semula, mohon lesen penjual semula. Aplikasi komersial Tambahkan penjanaan teks, imej, video dan audio pada ciri berbayar perkhidmatan anda. Lesen penjual semula Hantar keterangan projek dan susunan akses. Minta terma penggunaan serta jualan semula secara bertulis. Dokumen pada laman Tawaran, perjanjian lesen dan dasar pemprosesan data tersedia sebelum sambungan. [Mohon lesen penjual semula](mailto:support@ailoot.ai) · [Tawaran dan perjanjian lesen](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=ms) ## Ailoot · Syarikat dan portfolio projeknya Ailoot berteraskan pengalaman operasi yang mantap, pangkalan pelanggan yang besar, perkhidmatan yang stabil dan pemantauan KPI berterusan. Syarikat dan portfolio projeknya: jutaan pelanggan; jualan bernilai berbilion setiap bulan. Ailoot menggunakan pengalaman operasi ini untuk akses API kepada ciri AI dalam produk pelanggan, ejen, aplikasi dan automasi.