tencent/Hunyuan-MT-7B
Hunyuan-MT-7B Tencent menterjemahkan teks yang diberikan ke dalam bahasa sasaran yang dinyatakan, dengan liputan berbilang bahasa dan perhatian khusus kepada bahasa Cina, bahasa minoriti dan dialek. Ia ialah model terjemahan dalam keluarga ini; model Chimera yang dinamakan secara berasingan menggabungkan beberapa calon terjemahan.
- Ailoot Ultra · OpenAI Chat
POST /v1/chat/completionstencent/Hunyuan-MT-7B - Ailoot Ultra · Anthropic Messages
POST /v1/messagestencent/Hunyuan-MT-7B
Tentang model
Huraian ini merangkumi keupayaan model. Input, output dan pilihan yang tersedia di Ailoot disenaraikan di bawah untuk kaedah yang dipilih.
Hunyuan-MT-7B ialah model terjemahan berbilang bahasa Tencent. Tugas asasnya ialah mengambil petikan sumber dan menghasilkan petikan itu dalam bahasa sasaran yang diminta. Tencent membezakan penterjemah ini daripada Hunyuan-MT-Chimera, model ensembel keluarga ini yang memperhalus beberapa calon terjemahan menjadi satu hasil.
Pilih pasangan bahasa dan terjemahan yang dimaksudkan
Tencent menerangkan terjemahan dua hala merentas 33 bahasa dan menonjolkan lima bahasa atau dialek etnik minoriti Cina. Jadual bahasa yang diterbitkan merangkumi bahasa Cina, Cina Tradisional, Inggeris, Perancis, Portugis, Sepanyol, Jepun, Turki, Rusia, Arab, Korea, Thai, Itali, Jerman, Vietnam, Melayu, Indonesia, Filipino, Hindi, Poland, Czech, Belanda, Khmer, Burma, Parsi, Gujarati, Urdu, Telugu, Marathi, Ibrani, Bengali, Tamil dan Ukraine. Ia turut menyenaraikan Tibet, Kazakh, Mongolia, Uyghur dan Kantonis secara jelas.
Nyatakan bahasa sasaran dengan tepat, termasuk sistem tulisan yang diperlukan apabila berkaitan. Taklimat yang berguna boleh mengenal pasti sama ada dokumen memerlukan bahasa Cina Ringkas atau Tradisional, serta menyatakan khalayak dan istilah yang patut kekal konsisten. Kekalkan petikan sumber secara utuh supaya terjemahan boleh disemak berdasarkan bahan tepat yang diberikan.
Ikuti prom terjemahan pengeluar
Pengeluar menyediakan satu templat prom untuk terjemahan yang melibatkan bahasa Cina dan satu lagi untuk pasangan bahasa yang tidak melibatkan bahasa Cina. Kedua-duanya menyatakan bahasa sasaran, meletakkan teks sumber di bawah arahan dan meminta terjemahan tanpa penerangan tambahan. Model tidak mempunyai prom sistem lalai, jadi letakkan arahan tugasan dalam mesej yang dihantar, bukannya bergantung pada peranan lalai yang tidak dinyatakan.
Untuk pasangan selain bahasa Cina, taklimat asal boleh bermula: “Terjemahkan segmen berikut ke dalam bahasa Perancis, tanpa penerangan tambahan.” Ikuti dengan petikan sumber. Apabila tugasan melibatkan bahasa Cina, gunakan templat bahasa Cina yang sepadan dan gantikan pemegang tempat bahasa sasarannya. Artifak yang dijangka ialah petikan terjemahan yang sedia untuk semakan berasingan atau langkah pemprosesan seterusnya dalam aplikasi.
Sediakan segmen yang mengekalkan makna
Gunakan ayat atau perenggan yang padu, bukannya memecahkan teks pada kedudukan aksara sewenang-wenangnya. Kekalkan bahan sekeliling yang diperlukan untuk mentafsir kata ganti nama, istilah teknikal dan simpulan bahasa. Untuk manual produk, sertakan nama produk, istilah yang ditakrifkan dan arahan sebenar bersama-sama; untuk perbualan sokongan, kekalkan soalan dan jawapan yang dirujuknya.
Jika dokumen lebih besar diproses dalam segmen, simpan ID segmen yang stabil di luar teks yang diterjemahkan dan kekalkan istilah yang dipersetujui merentas petikan yang terhasil. Nyatakan secara jelas cara mengendalikan nama, ukuran dan pemegang tempat, kemudian periksa pengendalian itu dalam keluaran. Langkah penyediaan ini memudahkan hasil dicantum dan disemak; ia tidak menggantikan semakan makna terjemahan.
Bezakan penterjemah dan ensembel
Hunyuan-MT-7B menghasilkan terjemahan daripada sumber. Sebaliknya, aliran kerja Chimera yang didokumenkan mengambil sumber asal bersama beberapa calon dalam bahasa sasaran dan menghasilkan satu terjemahan yang diperhalus. Aliran kerja yang menggunakan kedua-dua peringkat mesti memberikan calon itu kepada model ensembel yang berasingan; memilih MT-7B sahaja tidak melakukan penggabungan tambahan tersebut.
Pengeluar turut menyenaraikan checkpoint FP8 secara berasingan. Kekalkan nama edisi biasa Hunyuan-MT-7B apabila menyimpan permintaan dan terjemahan, serta bezakannya daripada artifak FP8 atau Chimera apabila membandingkan hasil. Model HY-MT1.5 yang lebih kemudian mempunyai identiti dan spesifikasinya sendiri.
Panduan inferens asal dan semakan hasil
Tencent mengesyorkan temperature 0.7, top_p 0.6, top_k 20 dan repetition_penalty 1.05 dalam contoh inferens asalnya. Anggap kandungan terjemahan sebagai hasil yang perlu disemak. Semak nama, nombor, unit, penafian, tarikh dan hubungan antara ayat berdasarkan sumber, khususnya apabila terjemahan harfiah boleh kehilangan makna yang dimaksudkan.
Simpan sumber, bahasa sasaran, identiti model pilihan dan terjemahan akhir yang telah disemak bersama-sama. Untuk teks aplikasi, semak bahawa pemegang tempat dan pemformatan masih berhubung dengan medan yang dimaksudkan; untuk dokumen, baca perenggan yang dicantum bagi memastikan istilah dan nada konsisten. Ayat yang lancar masih boleh memerlukan pembetulan jika ia mengubah butiran fakta atau arahan.
Melalui Ailoot, pilih ID model yang tepat ini dalam /v1/chat/completions dan sertakan tugasan dalam messages. Setiap mesej membawa role dan kandungannya; simpan arahan yang berkaitan bersama bahan sumber. Kumpulkan respons JSON yang lengkap atau semua segmen SSE apabila stream diaktifkan, dan simpan usage bersama hasil bertulis.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions tencent/Hunyuan-MT-7B
tencent/Hunyuan-MT-7BPengenalan
Hunyuan-MT-7B Tencent menterjemahkan teks yang diberikan ke dalam bahasa sasaran yang dinyatakan, dengan liputan berbilang bahasa dan perhatian khusus kepada bahasa Cina, bahasa minoriti dan dialek. Ia ialah model terjemahan dalam keluarga ini; model Chimera yang dinamakan secara berasingan menggabungkan beberapa calon terjemahan.
- Input yang diterima
- Teks · Imej
- Hasil
- Teks
Tersedia di Ailoot · input & kaedah
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
- Input
text,image- Output
text- Format output
- JSON or SSE
| Medan | Jenis | Keperluan | Nilai & had | Lalai |
|---|---|---|---|---|
Medanmodel | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had tencent/Hunyuan-MT-7B Syarat: Gunakan pemilih penghalaan Ailoot ini tepat seperti yang dinyatakan. | Lalai— |
Medanmessages | Jenisarray | KeperluanDiperlukan | Nilai & had Syarat: | Lalai— |
Medanstream | Jenisboolean | KeperluanPilihan | Nilai & had Syarat: | Lalaifalse |
Gabungan bahan input
text_input · Diperlukan: messages
image_with_text · Diperlukan: messages with actual image content blocks
Parameter kaedah dan kitar hayat
| Parameter | Kontrak |
|---|---|
Parametercontent_type | Kontrakapplication/json |
Parameterrequired | Kontrakmodel, messages |
Parameteroptional | Kontrakstream |
Parametermaterial_types | Kontraktext, image |
Parameterconditions | KontrakGunakan pemilih penghalaan Ailoot ini tepat seperti yang dinyatakan., Protokol ini membawa kandungan imej jika model yang dipilih itu menyokong penglihatan. Penerimaan oleh protokol tidak membuktikan keupayaan imej bagi setiap model. |
Alias kaedah: /chat/completions
Kitar hayat: synchronous_or_streamed
Pelan harga
Rujukan tarif tidak menambah pilihan permintaan. Parameter yang disokong disenaraikan untuk kaedah yang dipilih.
- Mod pantas
- Kadar standard Apabila mod pantas dipilih
- Mod flex
- Kadar standard Apabila mod flex dipilih
- Usaha penaakulan maksimum
- Kadar standard Apabila usaha penaakulan maksimum menggunakan pelarasan default
- Harga cache eksplisit
- Tidak diaktifkan Apabila cache eksplisit diminta
- Kadar sifar untuk teks sahaja
- Data cache, alat dan media tertakluk pada syarat harga masing-masing yang disenaraikan secara berasingan. Untuk input dan output teks sahaja
Kadar Ailoot
Harga mengikut konfigurasi
| Konfigurasi | Jadual kadar | Caj |
|---|---|---|
| KonfigurasiKadar asas token | Jadual kadarKadar asas | Caj Input · Token input $0 / 1K token Output · Token output $0 / 1K token Input · Bacaan cache $0 / 1K token Input · Penulisan cache $0 / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Ailoot merizabkan anggaran amaun sebelum permintaan. Selepas hasil diterima, caj akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan terukur. Penyelesaian caj penstriman menggunakan rekod penggunaan akhir. Cara rizab dan penyelesaian caj berfungsi →
Contoh permintaan
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
export AILOOT_API_KEY
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "tencent/Hunyuan-MT-7B", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain how a rainbow forms."}]}')
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
# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.
Terima dan simpan hasil
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
JSON or SSE
Simpan semua hasil yang selesai
Simpan setiap respons lengkap, fail dan bahagian kandungan yang dikembalikan.
Simpan setiap blok kandungan, ID panggilan alat, tandatangan pemikiran apabila dikembalikan, semua delta SSE dan data penggunaan lengkap. Fragmen teks pertama bukan keseluruhan hasil.
Jika respons asal perlu disemak
Simpan X-Client-Request-ID asal, respons dan pengepala. Hasil yang tidak diketahui atau result_pending_check tidak membenarkan penciptaan kedua.
Medan respons
| Medan | Jenis |
|---|---|
Medanchoices[] | Jenisobject |
Medanusage | Jenisobject |
Ralat dan langkah seterusnya
| Respons | Syarat | Langkah seterusnya |
|---|---|---|
Respons400 · invalid_request_error | SyaratMedan wajib, pemilih model, jenis atau bentuk input tidak sah. | Langkah seterusnyaSemak butiran pengesahan yang dikembalikan sebelum menyediakan permintaan berasingan. |
Respons | SyaratPermintaan atau hasil asal tidak diketahui atau memerlukan semakan. | Langkah seterusnyaSimpan pengecam dan pengepala asal; baca hanya rekod status/pustaka yang disokong. Jangan hantar semula permintaan penciptaan. |
Alias
Alias model
Ailoot Ultra tencent/Hunyuan-MT-7B
Alias laluan kaedah
/chat/completions
ID pemanggil berkaitan
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages tencent/Hunyuan-MT-7B
tencent/Hunyuan-MT-7BPengenalan
Hunyuan-MT-7B Tencent menterjemahkan teks yang diberikan ke dalam bahasa sasaran yang dinyatakan, dengan liputan berbilang bahasa dan perhatian khusus kepada bahasa Cina, bahasa minoriti dan dialek. Ia ialah model terjemahan dalam keluarga ini; model Chimera yang dinamakan secara berasingan menggabungkan beberapa calon terjemahan.
- Input yang diterima
- Teks · Imej
- Hasil
- json · sse
Tersedia di Ailoot · input & kaedah
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
- Input
text,image- Output
json,sse- Format output
- JSON or SSE
| Medan | Jenis | Keperluan | Nilai & had | Lalai |
|---|---|---|---|---|
Medanmodel | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had tencent/Hunyuan-MT-7B Syarat: Gunakan pemilih penghalaan Ailoot ini tepat seperti yang dinyatakan. | Lalai— |
Medanmessages | Jenisarray | KeperluanDiperlukan | Nilai & had Syarat: | Lalai— |
Medanstream | Jenisboolean | KeperluanPilihan | Nilai & had Syarat: | Lalaifalse |
Medanmax_tokens | Jenisinteger | KeperluanDiperlukan | Nilai & had Minimum: 1 Syarat: | Lalai— |
Gabungan bahan input
text_input · Diperlukan: messages
image_with_text · Diperlukan: messages with actual image content blocks
Parameter kaedah dan kitar hayat
| Parameter | Kontrak |
|---|---|
Parametercontent_type | Kontrakapplication/json |
Parameterrequired | Kontrakmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional | Kontrakstream |
Parametermaterial_types | Kontraktext, image |
Parameterconditions | KontrakGunakan pemilih penghalaan Ailoot ini tepat seperti yang dinyatakan., Protokol ini membawa kandungan imej jika model yang dipilih itu menyokong penglihatan. Penerimaan oleh protokol tidak membuktikan keupayaan imej bagi setiap model. |
Kitar hayat: synchronous_or_streamed
Pelan harga
Rujukan tarif tidak menambah pilihan permintaan. Parameter yang disokong disenaraikan untuk kaedah yang dipilih.
- Mod pantas
- Kadar standard Apabila mod pantas dipilih
- Mod flex
- Kadar standard Apabila mod flex dipilih
- Usaha penaakulan maksimum
- Kadar standard Apabila usaha penaakulan maksimum menggunakan pelarasan default
- Harga cache eksplisit
- Tidak diaktifkan Apabila cache eksplisit diminta
- Kadar sifar untuk teks sahaja
- Data cache, alat dan media tertakluk pada syarat harga masing-masing yang disenaraikan secara berasingan. Untuk input dan output teks sahaja
Kadar Ailoot
Harga mengikut konfigurasi
| Konfigurasi | Jadual kadar | Caj |
|---|---|---|
| KonfigurasiKadar asas token | Jadual kadarKadar asas | Caj Input · Token input $0 / 1K token Output · Token output $0 / 1K token Input · Bacaan cache $0 / 1K token Input · Penulisan cache $0 / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Ailoot merizabkan anggaran amaun sebelum permintaan. Selepas hasil diterima, caj akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan terukur. Penyelesaian caj penstriman menggunakan rekod penggunaan akhir. Cara rizab dan penyelesaian caj berfungsi →
Contoh permintaan
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
export AILOOT_API_KEY
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "tencent/Hunyuan-MT-7B", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain how a rainbow forms."}], "max_tokens": 256}')
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/messages \
-H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.
Terima dan simpan hasil
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
JSON or SSE
Simpan semua hasil yang selesai
Simpan setiap respons lengkap, fail dan bahagian kandungan yang dikembalikan.
Simpan setiap blok kandungan, ID panggilan alat, tandatangan pemikiran apabila dikembalikan, semua delta SSE dan data penggunaan lengkap. Fragmen teks pertama bukan keseluruhan hasil.
Jika respons asal perlu disemak
Simpan X-Client-Request-ID asal, respons dan pengepala. Hasil yang tidak diketahui atau result_pending_check tidak membenarkan penciptaan kedua.
Medan respons
| Medan | Jenis |
|---|---|
Medancontent[] | Jenisobject |
Medanusage | Jenisobject |
Ralat dan langkah seterusnya
| Respons | Syarat | Langkah seterusnya |
|---|---|---|
Respons400 · invalid_request_error | SyaratMedan wajib, pemilih model, jenis atau bentuk input tidak sah. | Langkah seterusnyaSemak butiran pengesahan yang dikembalikan sebelum menyediakan permintaan berasingan. |
Respons | SyaratPermintaan atau hasil asal tidak diketahui atau memerlukan semakan. | Langkah seterusnyaSimpan pengecam dan pengepala asal; baca hanya rekod status/pustaka yang disokong. Jangan hantar semula permintaan penciptaan. |
Alias
Alias model
Ailoot Ultra tencent/Hunyuan-MT-7B
Alias laluan kaedah
/chat/completions
ID pemanggil berkaitan
FAQ · tencent/Hunyuan-MT-7B
- Apakah input dan hasil yang tersedia?
POST /v1/chat/completions·tencent/Hunyuan-MT-7B:text,image→textPOST /v1/messages·tencent/Hunyuan-MT-7B:text,image→json,sse- Apakah medan yang digunakan oleh permintaan?
POST /v1/chat/completions·tencent/Hunyuan-MT-7B:model,messages,streamPOST /v1/messages·tencent/Hunyuan-MT-7B:model,messages,stream,max_tokens- Apakah had yang terpakai?
POST /v1/messages·tencent/Hunyuan-MT-7B:max_tokens.minimum:1