QwQ-Plus — 2025-03-05 er en datert oppføring i familien QwQ-Plus for tekstbasert resonnement. Produsenten beskriver QwQ-Plus som en forbedret QwQ-serie trent fra Qwen2.5, der forsterkningslæring brukes til å utvikle resonnement. De fremhevede oppgaveområdene er matematikk, programmering og andre spørsmål som krever at flere betingelser knyttes sammen. Det nyttige resultatet er en tekstlig løsning, forklaring eller implementasjon forankret i materialet brukeren har oppgitt.
En resonnementsoppgave trenger et bestemt mål. For matematikk oppgir du hele oppgaveteksten, definisjonene, de tillatte variabelområdene og størrelsen eller påstanden som skal etableres. Be om et sluttresultat i en bestemt form og nok forklaring til å kontrollere overgangene. Hvis du vurderer et løsningsforsøk, tar du med det opprinnelige problemet og det omstridte trinnet sammen. Modellen kan da drøfte det faktiske problemet fremfor å rekonstruere manglende forutsetninger fra et delvis utdrag.
For programmering oppgir du relevant kode, språk, forventet oppførsel og inndata som avdekker problemet. En nyttig forespørsel ber om en revidert funksjon, en forklaring på den endrede betingelsen og eksempler som viser den tiltenkte oppførselen. Bevar grensesnittet og oppgi hvilken omkringliggende oppførsel som må forbli uendret. Definer først kriteriene når du sammenligner algoritmer, for eksempel korrekthet for de oppgitte tilfellene og relevante forutsetninger om kompleksitet. Be deretter om et begrunnet valg fremfor en generell liste over alternativer.
Produsentens samtalereferanse anbefaler å legge QwQ-instruksjoner i brukerforespørselen fremfor å basere seg på en systemmelding. Skill kildedata fra oppgaven, også tekst eller kode som siteres for analyse. Oppgi hvordan utilstrekkelig informasjon skal håndteres: angi den manglende betingelsen eller still et målrettet oppfølgingsspørsmål fremfor å anta en verdi. Hvis applikasjonen allerede har resultater fra en kalkulator, en testkjører eller et søkeverktøy, overfører du resultatene uttrykkelig og ber modellen bruke dem som dokumentasjon.
Den dokumenterte QwQ-tjenesteflyten returnerer utdata som en strøm. Hold mellomliggende resonnement og det fullførte svaret adskilt, og sett sammen de returnerte fragmentene før du behandler svaret som et ferdig resultat. En delvis strøm kan inneholde en uferdig beregning eller en forkastet fremgangsmåte. For et brukervendt resultat identifiserer du den endelige konklusjonen og kontrollene som støtter den, samtidig som du beholder nok kildekontekst til å gjennomgå hva det faktisk ble spurt om.
For en repeterbar resonnementsoppgave beholder du det nøyaktige daterte modellnavnet sammen med inndataversjonen, ønsket utdataformat og genereringsinnstillingene. I en oppfølging identifiserer du det bestemte trinnet som skal endres, og holder de aksepterte faktaene uttrykkelige. Oppgi relevante utdrag fremfor uvedkommende bakgrunn, og sett et kortfattet svarmål slik at forespørselen gir plass til både analysen og sluttresultatet.
For en analytisk oppgave merker du alternativene som sammenlignes, og oppgir beslutningsregelen. For et bevis skiller du premissene fra påstanden; for et program skiller du en observert feil fra en foreslått årsak. Be sluttresultatet identifisere hvilken konklusjon som følger av de oppgitte faktaene, og hvilken del som avhenger av en forutsetning. Verifiser regningen med de opprinnelige tallene, test foreslått kode mot de faktiske tilfellene, og gjennomgå alle utdata som ser strukturerte ut, før en applikasjon bruker dem. En forespurt tabell eller JSON-lignende oppstilling er en instruksjon om utdata, ikke en garanti for begrenset, strukturert generering.
Velg dette resonnementsorienterte oppgaveformatet når veien til et resultat må forklares og kontrolleres. Et nyttig sluttresultat kan være en kontrollert løsning, en kodeendring med relevante eksempler eller en sammenligning som gjør den avgjørende betingelsen uttrykkelig. Eksterne handlinger krever fortsatt et definert applikasjonsverktøy og et returnert resultat; resonnementstekst alene fastslår ikke at en beregning er kjørt, eller at en foreslått endring er anvendt.
", "aboutText": "QwQ-Plus — 2025-03-05 er en datert oppføring i familien QwQ-Plus for tekstbasert resonnement. Produsenten beskriver QwQ-Plus som en forbedret QwQ-serie trent fra Qwen2.5, der forsterkningslæring brukes til å utvikle resonnement. De fremhevede oppgaveområdene er matematikk, programmering og andre spørsmål som krever at flere betingelser knyttes sammen. Det nyttige resultatet er en tekstlig løsning, forklaring eller implementasjon forankret i materialet brukeren har oppgitt.\n\nEn resonnementsoppgave trenger et bestemt mål. For matematikk oppgir du hele oppgaveteksten, definisjonene, de tillatte variabelområdene og størrelsen eller påstanden som skal etableres. Be om et sluttresultat i en bestemt form og nok forklaring til å kontrollere overgangene. Hvis du vurderer et løsningsforsøk, tar du med det opprinnelige problemet og det omstridte trinnet sammen. Modellen kan da drøfte det faktiske problemet fremfor å rekonstruere manglende forutsetninger fra et delvis utdrag.\n\nFor programmering oppgir du relevant kode, språk, forventet oppførsel og inndata som avdekker problemet. En nyttig forespørsel ber om en revidert funksjon, en forklaring på den endrede betingelsen og eksempler som viser den tiltenkte oppførselen. Bevar grensesnittet og oppgi hvilken omkringliggende oppførsel som må forbli uendret. Definer først kriteriene når du sammenligner algoritmer, for eksempel korrekthet for de oppgitte tilfellene og relevante forutsetninger om kompleksitet. Be deretter om et begrunnet valg fremfor en generell liste over alternativer.\n\nProdusentens samtalereferanse anbefaler å legge QwQ-instruksjoner i brukerforespørselen fremfor å basere seg på en systemmelding. Skill kildedata fra oppgaven, også tekst eller kode som siteres for analyse. Oppgi hvordan utilstrekkelig informasjon skal håndteres: angi den manglende betingelsen eller still et målrettet oppfølgingsspørsmål fremfor å anta en verdi. Hvis applikasjonen allerede har resultater fra en kalkulator, en testkjører eller et søkeverktøy, overfører du resultatene uttrykkelig og ber modellen bruke dem som dokumentasjon.\n\nDen dokumenterte QwQ-tjenesteflyten returnerer utdata som en strøm. Hold mellomliggende resonnement og det fullførte svaret adskilt, og sett sammen de returnerte fragmentene før du behandler svaret som et ferdig resultat. En delvis strøm kan inneholde en uferdig beregning eller en forkastet fremgangsmåte. For et brukervendt resultat identifiserer du den endelige konklusjonen og kontrollene som støtter den, samtidig som du beholder nok kildekontekst til å gjennomgå hva det faktisk ble spurt om.\n\nFor en repeterbar resonnementsoppgave beholder du det nøyaktige daterte modellnavnet sammen med inndataversjonen, ønsket utdataformat og genereringsinnstillingene. I en oppfølging identifiserer du det bestemte trinnet som skal endres, og holder de aksepterte faktaene uttrykkelige. Oppgi relevante utdrag fremfor uvedkommende bakgrunn, og sett et kortfattet svarmål slik at forespørselen gir plass til både analysen og sluttresultatet.\n\nFor en analytisk oppgave merker du alternativene som sammenlignes, og oppgir beslutningsregelen. For et bevis skiller du premissene fra påstanden; for et program skiller du en observert feil fra en foreslått årsak. Be sluttresultatet identifisere hvilken konklusjon som følger av de oppgitte faktaene, og hvilken del som avhenger av en forutsetning. Verifiser regningen med de opprinnelige tallene, test foreslått kode mot de faktiske tilfellene, og gjennomgå alle utdata som ser strukturerte ut, før en applikasjon bruker dem. En forespurt tabell eller JSON-lignende oppstilling er en instruksjon om utdata, ikke en garanti for begrenset, strukturert generering.\n\nVelg dette resonnementsorienterte oppgaveformatet når veien til et resultat må forklares og kontrolleres. Et nyttig sluttresultat kan være en kontrollert løsning, en kodeendring med relevante eksempler eller en sammenligning som gjør den avgjørende betingelsen uttrykkelig. Eksterne handlinger krever fortsatt et definert applikasjonsverktøy og et returnert resultat; resonnementstekst alene fastslår ikke at en beregning er kjørt, eller at en foreslått endring er anvendt.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Teknisk eksempel på engelsk
Check a batch-capacity claim\n\nA processor handles 18 records per minute and must finish 1,000 records within one hour. Each run also needs a fixed seven-minute setup, during which no records are processed. Determine whether one run can meet the deadline under these assumptions. Show the available processing time, capacity and minimum rate needed, rounding only where required.A feasibility calculation with processing time, attainable capacity and the rate required to meet the deadline.The seven-minute setup is deducted before applying the processing rate, and units remain consistent.qwq-plus-2025-03-05QwQ-Plus — 2025-03-05 beholder en datert identitet i Qwens familie for tekstbasert resonnement. Den Qwen2.5-baserte tilnærmingen, trent med forsterkningslæring, er beregnet på matematikk, programmering og problemer som krever et begrunnet resultat fra flere sammenhengende betingelser.
Denne beskrivelsen dekker modellens funksjoner. Tilgjengelige inndata, utdata og alternativer i Ailoot er oppført nedenfor for den valgte metoden.
QwQ-Plus — 2025-03-05 er en datert oppføring i familien QwQ-Plus for tekstbasert resonnement. Produsenten beskriver QwQ-Plus som en forbedret QwQ-serie trent fra Qwen2.5, der forsterkningslæring brukes til å utvikle resonnement. De fremhevede oppgaveområdene er matematikk, programmering og andre spørsmål som krever at flere betingelser knyttes sammen. Det nyttige resultatet er en tekstlig løsning, forklaring eller implementasjon forankret i materialet brukeren har oppgitt.
En resonnementsoppgave trenger et bestemt mål. For matematikk oppgir du hele oppgaveteksten, definisjonene, de tillatte variabelområdene og størrelsen eller påstanden som skal etableres. Be om et sluttresultat i en bestemt form og nok forklaring til å kontrollere overgangene. Hvis du vurderer et løsningsforsøk, tar du med det opprinnelige problemet og det omstridte trinnet sammen. Modellen kan da drøfte det faktiske problemet fremfor å rekonstruere manglende forutsetninger fra et delvis utdrag.
For programmering oppgir du relevant kode, språk, forventet oppførsel og inndata som avdekker problemet. En nyttig forespørsel ber om en revidert funksjon, en forklaring på den endrede betingelsen og eksempler som viser den tiltenkte oppførselen. Bevar grensesnittet og oppgi hvilken omkringliggende oppførsel som må forbli uendret. Definer først kriteriene når du sammenligner algoritmer, for eksempel korrekthet for de oppgitte tilfellene og relevante forutsetninger om kompleksitet. Be deretter om et begrunnet valg fremfor en generell liste over alternativer.
Produsentens samtalereferanse anbefaler å legge QwQ-instruksjoner i brukerforespørselen fremfor å basere seg på en systemmelding. Skill kildedata fra oppgaven, også tekst eller kode som siteres for analyse. Oppgi hvordan utilstrekkelig informasjon skal håndteres: angi den manglende betingelsen eller still et målrettet oppfølgingsspørsmål fremfor å anta en verdi. Hvis applikasjonen allerede har resultater fra en kalkulator, en testkjører eller et søkeverktøy, overfører du resultatene uttrykkelig og ber modellen bruke dem som dokumentasjon.
Den dokumenterte QwQ-tjenesteflyten returnerer utdata som en strøm. Hold mellomliggende resonnement og det fullførte svaret adskilt, og sett sammen de returnerte fragmentene før du behandler svaret som et ferdig resultat. En delvis strøm kan inneholde en uferdig beregning eller en forkastet fremgangsmåte. For et brukervendt resultat identifiserer du den endelige konklusjonen og kontrollene som støtter den, samtidig som du beholder nok kildekontekst til å gjennomgå hva det faktisk ble spurt om.
For en repeterbar resonnementsoppgave beholder du det nøyaktige daterte modellnavnet sammen med inndataversjonen, ønsket utdataformat og genereringsinnstillingene. I en oppfølging identifiserer du det bestemte trinnet som skal endres, og holder de aksepterte faktaene uttrykkelige. Oppgi relevante utdrag fremfor uvedkommende bakgrunn, og sett et kortfattet svarmål slik at forespørselen gir plass til både analysen og sluttresultatet.
For en analytisk oppgave merker du alternativene som sammenlignes, og oppgir beslutningsregelen. For et bevis skiller du premissene fra påstanden; for et program skiller du en observert feil fra en foreslått årsak. Be sluttresultatet identifisere hvilken konklusjon som følger av de oppgitte faktaene, og hvilken del som avhenger av en forutsetning. Verifiser regningen med de opprinnelige tallene, test foreslått kode mot de faktiske tilfellene, og gjennomgå alle utdata som ser strukturerte ut, før en applikasjon bruker dem. En forespurt tabell eller JSON-lignende oppstilling er en instruksjon om utdata, ikke en garanti for begrenset, strukturert generering.
Velg dette resonnementsorienterte oppgaveformatet når veien til et resultat må forklares og kontrolleres. Et nyttig sluttresultat kan være en kontrollert løsning, en kodeendring med relevante eksempler eller en sammenligning som gjør den avgjørende betingelsen uttrykkelig. Eksterne handlinger krever fortsatt et definert applikasjonsverktøy og et returnert resultat; resonnementstekst alene fastslår ikke at en beregning er kjørt, eller at en foreslått endring er anvendt.
POST /v1/chat/completionstexttext| Felt | Type | Krav | Verdier & grenser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feltmodel | Typestring | KravPåkrevd | Verdier & grenser qwq-plus-2025-03-05 | Standard— |
Feltmessages | Typemessage[] | KravPåkrevd | Verdier & grenser Minste antall elementer: 1 | Standard— |
Feltmessages[].role | Typestring | KravPåkrevd | Verdier & grenser Eksempler: system, user, assistant, tool, function Vilkår: Disse rollene representeres eksplisitt av kompatibilitetstyper i kildekoden; det eksakte rollesettet for modellen er fortsatt modellspesifikt. Avhenger av modellen | Standard— |
Feltmessages[].content | Typestring|content_part[]|null | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
Feltmessages[].tool_calls | Typetool_call[] | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
Feltmessages[].tool_call_id | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser Gjelder når: role=tool; bruk faktisk returnert ID | Standard— |
Feltmessages[].name | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
Feltmessages[].reasoning_content | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser Gjelder når: Send den faktisk returnerte resonneringen tilbake der denne modellen bruker den | Standard— |
Feltmessages[].reasoning_details | Typeobject|array | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltmax_tokens | Typeinteger | KravValgfritt | Verdier & grenser Minimum: 1 Avhenger av modellen | Standard— |
Feltmax_completion_tokens | Typeinteger | KravValgfritt | Verdier & grenser Minimum: 1 Avhenger av modellen | Standard— |
Feltstream | Typeboolean | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standardfalse |
Feltstream_options.include_usage | Typeboolean | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Felttemperature | Typenumber | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Felttop_p | Typenumber | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltstop | Typestring|string[] | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Felttools | Typefunction_tool[] | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Felttools[].type | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser function Avhenger av modellen | Standard— |
Felttools[].function.name | Typestring | KravPåkrevd | Verdier & grenser Gjelder når: funksjonsverktøy oppgitt | Standard— |
Felttools[].function.description | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
Felttools[].function.parameters | TypeJSON_schema | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
Felttool_choice | Typestring|object | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltparallel_tool_calls | Typeboolean | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltresponse_format | Typeobject | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltreasoning_effort | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltreasoning | Typeobject | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltservice_tier | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltinstructions | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser Kompatibilitetsfelt | Standard— |
Feltfunctions | Typefunction[] | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltfunction_call | Typestring|object | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltprompt_cache_options | Typeobject | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltmodalities | Typestring[] | KravValgfritt | Verdier & grenser text | Standard— |
Feltprovider | Typeobject | KravValgfritt | Verdier & grenser Vilkår: provider.options avvises på denne Ultra-tekstruten | Standard— |
Feltcache_control.ttl | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser Vilkår: 1h avvises på faktiske steder for mellomlagring av ledetekster | Standard— |
Tekst · UTF8-tekst
messages[].content
| Parameter | Avtale |
|---|---|
Parametercontent_type | Avtaleapplication/json |
Parameterrequired | Avtalemodel, messages |
Parametermaterial_types | Avtaletext |
Parametermessages | Avtalemeldingstabell med role/content-struktur |
Parameterfile_material | Avtalefaktisk UTF-8-dokument satt inn som bokstavelig tekst; ingen fil-ID utledes |
Parameteroptional_controls | Avtalestream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Avtalemodellspesifikt; brukerens funksjonsverktøy skiller seg fra driftede verktøy |
Parameteroutput_modalities | Avtaletext |
Parameterhosted_operations | Avtalefalse |
Parametermultimodal_input_binding | Avtalenull |
Livssyklus: synchronous_or_streamed
Send eksakt modell-ID sammen med messages.
Kontekstlengde er ikke en outputgrense.
En tekstfil kan levere bokstavelig tekst; bilde-, lyd- og filobjektinput trenger eksakt binding.
Tariffopplysninger legger ikke til forespørselsvalg. Støttede parametere står ved den valgte metoden.
| Konfigurasjon | Prisplan | Kostnad |
|---|---|---|
| KonfigurasjonGrunnpriser for tokener | PrisplanGrunnsats | Kostnad Inndata · Inngående tokener $0.00046 / 1K tokener Utdata · Utgående tokener $0.00116 / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0 / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0 / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener |
Ailoot reserverer et estimert beløp før en forespørsel. Etter resultatet gjøres det endelige beløpet opp basert på målt forbruk. Oppgjør for strømming bruker den endelige forbruksposten. Slik fungerer reservasjon og oppgjør →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwq-plus-2025-03-05", "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='qwq-plus-2025-03-05',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='qwq-plus-2025-03-05',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 eller SSE
Behold alle fullstendige returnerte svar, filer og innholdsdeler.
Behold hvert svaralternativ med innhold, verktøykall og resonnering. Sett sammen endringer i SSE etter svaralternativets/verktøyets indeks, og behold endelig avslutningsgrunn og bruksdata.
Behold forespørsels-/svar-ID-er og headere. Ingen generell URL for henting av tekstjobber oppgis.
| Felt | Type |
|---|---|
Feltchoices[].index | Typeinteger |
Feltchoices[].message.content | Typestring|null |
Feltchoices[].message.tool_calls | Typetool_call[] |
Feltchoices[].message.reasoning_content | Typestring |
Feltchoices[].message.reasoning_details | Typeobject|array |
Feltchoices[].finish_reason | Typestring|null |
Feltusage | Typeobject |
| Svar | Vilkår | Neste trinn |
|---|---|---|
Svar400 · invalid_request_error | VilkårUgyldige påkrevde felter, materialrepresentasjon eller parameterverdi | Neste trinnKorriger de angitte feltene før en ny opprettelsesforespørsel. |
Ailoot Ultra qwq-plus-2025-03-05
Bruk metodestiene som vises ovenfor.
qwq-plus-2025-03-05QwQ-Plus — 2025-03-05 beholder en datert identitet i Qwens familie for tekstbasert resonnement. Den Qwen2.5-baserte tilnærmingen, trent med forsterkningslæring, er beregnet på matematikk, programmering og problemer som krever et begrunnet resultat fra flere sammenhengende betingelser.
Denne beskrivelsen dekker modellens funksjoner. Tilgjengelige inndata, utdata og alternativer i Ailoot er oppført nedenfor for den valgte metoden.
QwQ-Plus — 2025-03-05 er en datert oppføring i familien QwQ-Plus for tekstbasert resonnement. Produsenten beskriver QwQ-Plus som en forbedret QwQ-serie trent fra Qwen2.5, der forsterkningslæring brukes til å utvikle resonnement. De fremhevede oppgaveområdene er matematikk, programmering og andre spørsmål som krever at flere betingelser knyttes sammen. Det nyttige resultatet er en tekstlig løsning, forklaring eller implementasjon forankret i materialet brukeren har oppgitt.
En resonnementsoppgave trenger et bestemt mål. For matematikk oppgir du hele oppgaveteksten, definisjonene, de tillatte variabelområdene og størrelsen eller påstanden som skal etableres. Be om et sluttresultat i en bestemt form og nok forklaring til å kontrollere overgangene. Hvis du vurderer et løsningsforsøk, tar du med det opprinnelige problemet og det omstridte trinnet sammen. Modellen kan da drøfte det faktiske problemet fremfor å rekonstruere manglende forutsetninger fra et delvis utdrag.
For programmering oppgir du relevant kode, språk, forventet oppførsel og inndata som avdekker problemet. En nyttig forespørsel ber om en revidert funksjon, en forklaring på den endrede betingelsen og eksempler som viser den tiltenkte oppførselen. Bevar grensesnittet og oppgi hvilken omkringliggende oppførsel som må forbli uendret. Definer først kriteriene når du sammenligner algoritmer, for eksempel korrekthet for de oppgitte tilfellene og relevante forutsetninger om kompleksitet. Be deretter om et begrunnet valg fremfor en generell liste over alternativer.
Produsentens samtalereferanse anbefaler å legge QwQ-instruksjoner i brukerforespørselen fremfor å basere seg på en systemmelding. Skill kildedata fra oppgaven, også tekst eller kode som siteres for analyse. Oppgi hvordan utilstrekkelig informasjon skal håndteres: angi den manglende betingelsen eller still et målrettet oppfølgingsspørsmål fremfor å anta en verdi. Hvis applikasjonen allerede har resultater fra en kalkulator, en testkjører eller et søkeverktøy, overfører du resultatene uttrykkelig og ber modellen bruke dem som dokumentasjon.
Den dokumenterte QwQ-tjenesteflyten returnerer utdata som en strøm. Hold mellomliggende resonnement og det fullførte svaret adskilt, og sett sammen de returnerte fragmentene før du behandler svaret som et ferdig resultat. En delvis strøm kan inneholde en uferdig beregning eller en forkastet fremgangsmåte. For et brukervendt resultat identifiserer du den endelige konklusjonen og kontrollene som støtter den, samtidig som du beholder nok kildekontekst til å gjennomgå hva det faktisk ble spurt om.
For en repeterbar resonnementsoppgave beholder du det nøyaktige daterte modellnavnet sammen med inndataversjonen, ønsket utdataformat og genereringsinnstillingene. I en oppfølging identifiserer du det bestemte trinnet som skal endres, og holder de aksepterte faktaene uttrykkelige. Oppgi relevante utdrag fremfor uvedkommende bakgrunn, og sett et kortfattet svarmål slik at forespørselen gir plass til både analysen og sluttresultatet.
For en analytisk oppgave merker du alternativene som sammenlignes, og oppgir beslutningsregelen. For et bevis skiller du premissene fra påstanden; for et program skiller du en observert feil fra en foreslått årsak. Be sluttresultatet identifisere hvilken konklusjon som følger av de oppgitte faktaene, og hvilken del som avhenger av en forutsetning. Verifiser regningen med de opprinnelige tallene, test foreslått kode mot de faktiske tilfellene, og gjennomgå alle utdata som ser strukturerte ut, før en applikasjon bruker dem. En forespurt tabell eller JSON-lignende oppstilling er en instruksjon om utdata, ikke en garanti for begrenset, strukturert generering.
Velg dette resonnementsorienterte oppgaveformatet når veien til et resultat må forklares og kontrolleres. Et nyttig sluttresultat kan være en kontrollert løsning, en kodeendring med relevante eksempler eller en sammenligning som gjør den avgjørende betingelsen uttrykkelig. Eksterne handlinger krever fortsatt et definert applikasjonsverktøy og et returnert resultat; resonnementstekst alene fastslår ikke at en beregning er kjørt, eller at en foreslått endring er anvendt.
POST /v1/messagestextjson, sse| Felt | Type | Krav | Verdier & grenser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feltmodel | Typestring | KravPåkrevd | Verdier & grenser qwq-plus-2025-03-05 | Standard— |
Feltmessages | Typemessage[] | KravPåkrevd | Verdier & grenser | Standard— |
Feltmessages[].role | Typestring | KravPåkrevd | Verdier & grenser user, assistant | Standard— |
Feltmessages[].content | Typestring | KravPåkrevd | Verdier & grenser | Standard— |
Feltmax_tokens | Typeinteger | KravPåkrevd | Verdier & grenser | Standard— |
Feltstream | Typeboolean | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standardfalse |
Tekst · UTF-8-tekst
messages[].content-streng
| Parameter | Avtale |
|---|---|
Parametercontent_type | Avtaleapplication/json |
Parameterrequired | Avtalemodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Avtalestream |
Parametermaterial_types | Avtaletext |
Parametertext_file_material | AvtaleLes det faktiske UTF-8-dokumentet og legg teksten i den angitte input- eller meldingsinnholdsstrengen. |
Livssyklus: synchronous_or_streamed
Tariffopplysninger legger ikke til forespørselsvalg. Støttede parametere står ved den valgte metoden.
| Konfigurasjon | Prisplan | Kostnad |
|---|---|---|
| KonfigurasjonGrunnpriser for tokener | PrisplanGrunnsats | Kostnad Inndata · Inngående tokener $0.00046 / 1K tokener Utdata · Utgående tokener $0.00116 / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0 / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0 / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener |
Ailoot reserverer et estimert beløp før en forespørsel. Etter resultatet gjøres det endelige beløpet opp basert på målt forbruk. Oppgjør for strømming bruker den endelige forbruksposten. Slik fungerer reservasjon og oppgjør →
{\n "model": "qwq-plus-2025-03-05",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'qwq-plus-2025-03-05', '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': 'qwq-plus-2025-03-05', '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 eller SSE
Behold alle fullstendige returnerte svar, filer og innholdsdeler.
Behold alle innholdsblokker, resonneringssignaturer og faktiske ID-er for verktøybruk. Sett sammen alle SSE-blokkendringer; den første tekstblokken er ikke hele resultatet.
Behold forespørsels-/svar-ID-er og headere. Ingen generell URL for henting av tekstjobber oppgis.
| Felt | Type |
|---|---|
Feltid | Typestring |
Feltmodel | Typestring |
Feltcontent[] | Typetext|thinking|tool_use|other content block |
Feltstop_reason | Typestring|null |
Feltusage | Typeobject |
| Svar | Vilkår | Neste trinn |
|---|---|---|
Svar400 · invalid_request_error | VilkårUgyldige påkrevde felter, materialrepresentasjon eller parameterverdi | Neste trinnKorriger de angitte feltene før en ny opprettelsesforespørsel. |
Ailoot Ultra qwq-plus-2025-03-05
Bruk metodestiene som vises ovenfor.
Teknisk eksempel på engelsk
Check a batch-capacity claim\n\nA processor handles 18 records per minute and must finish 1,000 records within one hour. Each run also needs a fixed seven-minute setup, during which no records are processed. Determine whether one run can meet the deadline under these assumptions. Show the available processing time, capacity and minimum rate needed, rounding only where required.A feasibility calculation with processing time, attainable capacity and the rate required to meet the deadline.The seven-minute setup is deducted before applying the processing rate, and units remain consistent.