dots3-note Preview is het lichtgewicht lid van de multimodale dots3-familie van Dots Studio. De producent beschrijft een mixture-of-experts-model met in totaal 280 miljard parameters, 16 miljard actieve parameters en ondersteuning voor een context tot 512K tokens. Het verwerkt tekst, afbeeldingen, video en audio en produceert tekst, met algemene kennis, instructies, redeneren, programmeren en agentgericht werk als opgegeven taken.
De taalbasis heeft één dichte laag en 45 expertlagen, met acht gerouteerde experts die uit 256 worden geselecteerd, naast een gedeelde expert. De aandachtsarchitectuur combineert 13 sparse-attention-lagen en 33 sliding-window-lagen. De producent vermeldt afzonderlijke beeld- en audio-encoders en een gedeelde voorspellingslaag. Deze onderdelen ondersteunen multimodaal begrip; de uitvoer van het model blijft tekst in plaats van gegenereerde afbeeldingen, spraak of video.
Bezorg voor visuele analyse de afbeelding, pagina of grafiek en vraag naar het kenmerk dat de beslissing beïnvloedt. Een nuttige documentopdracht kan een zichtbare tabel met een schriftelijke vereiste vergelijken en de relevante rij, de interpretatie en eventuele ontbrekende informatie teruggeven. Geef voor video de gebeurtenis of reeks aan die moet worden onderzocht; het invoervoorbeeld van de producent bevat de audiotrack wanneer de clip er een heeft.
Geef voor audio aan of de opdracht een transcriptie of een uitleg van het materiaal vereist, en bezorg namen of vaktermen die nodig zijn voor de interpretatie. Een gecombineerde opdracht kan de opname samen met schriftelijke achtergrond gebruiken en vragen om bevindingen te ordenen volgens de vraag die ze beantwoorden. Het resultaat is een tekstueel document dat de toepassing kan tonen of verwerken.
Het gesprekssjabloon van de producent maakt onderscheid tussen denken en een rechtstreeks antwoord. Denken inschakelen voegt een redeneerstap toe; het uitschakelen levert meteen het antwoord op. Het gedocumenteerde voorbeeld gebruikt temperature 1.0 en top-p 0.95. Kies de opdracht en het gewenste resultaat expliciet en laat voldoende generatieruimte voor het antwoord, in plaats van een voorbeeldtoewijzing van tokens als de harde uitvoerlimiet van het model te beschouwen.
Bezorg voor een programmeeropdracht de relevante broncode, het verwachte gedrag en een waargenomen fout of gevraagde wijziging. Vraag om het voorgestelde resultaat en de controles waarmee het kan worden beoordeeld. In een verbonden agentworkflow stelt het model interacties met tools voor; de toepassing voert ze uit en geeft de resultaten terug. De maker publiceert een specifieke parser voor toolaanroepen; de omringende toepassing levert de daadwerkelijke tools en de toegang ertoe.
Interactief werk kan verkenning, aanpassing en updates van het werkgeheugen van de opdracht vereisen. Houd een beknopt overzicht bij van het doel, bevestigde bevindingen en de onopgeloste voorwaarde. Vraag in de volgende beurt te bepalen wat nieuwe bewijzen veranderen en wat in dat overzicht moet blijven staan. Het bewaren van het overzicht en het uitvoeren van handelingen behoren tot de toepassing rond het model.
De producent publiceert afzonderlijke BF16- en FP8-bestanden en recepten voor lokaal aanbieden met verschillende ingestelde contextlengtes. Een ingestelde contextlengte voor het aanbieden staat los van de modelspecificatie van 512K. Behoud de Preview-editie en de verschillen in precisie bij het identificeren van het model en vraag om een eindresultaat dat de bevinding, de voorgestelde wijziging en het daadwerkelijk verzamelde bewijs vermeldt.
", "aboutText": "dots3-note Preview is het lichtgewicht lid van de multimodale dots3-familie van Dots Studio. De producent beschrijft een mixture-of-experts-model met in totaal 280 miljard parameters, 16 miljard actieve parameters en ondersteuning voor een context tot 512K tokens. Het verwerkt tekst, afbeeldingen, video en audio en produceert tekst, met algemene kennis, instructies, redeneren, programmeren en agentgericht werk als opgegeven taken.\n\nDe taalbasis heeft één dichte laag en 45 expertlagen, met acht gerouteerde experts die uit 256 worden geselecteerd, naast een gedeelde expert. De aandachtsarchitectuur combineert 13 sparse-attention-lagen en 33 sliding-window-lagen. De producent vermeldt afzonderlijke beeld- en audio-encoders en een gedeelde voorspellingslaag. Deze onderdelen ondersteunen multimodaal begrip; de uitvoer van het model blijft tekst in plaats van gegenereerde afbeeldingen, spraak of video.\n\nBezorg voor visuele analyse de afbeelding, pagina of grafiek en vraag naar het kenmerk dat de beslissing beïnvloedt. Een nuttige documentopdracht kan een zichtbare tabel met een schriftelijke vereiste vergelijken en de relevante rij, de interpretatie en eventuele ontbrekende informatie teruggeven. Geef voor video de gebeurtenis of reeks aan die moet worden onderzocht; het invoervoorbeeld van de producent bevat de audiotrack wanneer de clip er een heeft.\n\nGeef voor audio aan of de opdracht een transcriptie of een uitleg van het materiaal vereist, en bezorg namen of vaktermen die nodig zijn voor de interpretatie. Een gecombineerde opdracht kan de opname samen met schriftelijke achtergrond gebruiken en vragen om bevindingen te ordenen volgens de vraag die ze beantwoorden. Het resultaat is een tekstueel document dat de toepassing kan tonen of verwerken.\n\nHet gesprekssjabloon van de producent maakt onderscheid tussen denken en een rechtstreeks antwoord. Denken inschakelen voegt een redeneerstap toe; het uitschakelen levert meteen het antwoord op. Het gedocumenteerde voorbeeld gebruikt temperature 1.0 en top-p 0.95. Kies de opdracht en het gewenste resultaat expliciet en laat voldoende generatieruimte voor het antwoord, in plaats van een voorbeeldtoewijzing van tokens als de harde uitvoerlimiet van het model te beschouwen.\n\nBezorg voor een programmeeropdracht de relevante broncode, het verwachte gedrag en een waargenomen fout of gevraagde wijziging. Vraag om het voorgestelde resultaat en de controles waarmee het kan worden beoordeeld. In een verbonden agentworkflow stelt het model interacties met tools voor; de toepassing voert ze uit en geeft de resultaten terug. De maker publiceert een specifieke parser voor toolaanroepen; de omringende toepassing levert de daadwerkelijke tools en de toegang ertoe.\n\nInteractief werk kan verkenning, aanpassing en updates van het werkgeheugen van de opdracht vereisen. Houd een beknopt overzicht bij van het doel, bevestigde bevindingen en de onopgeloste voorwaarde. Vraag in de volgende beurt te bepalen wat nieuwe bewijzen veranderen en wat in dat overzicht moet blijven staan. Het bewaren van het overzicht en het uitvoeren van handelingen behoren tot de toepassing rond het model.\n\nDe producent publiceert afzonderlijke BF16- en FP8-bestanden en recepten voor lokaal aanbieden met verschillende ingestelde contextlengtes. Een ingestelde contextlengte voor het aanbieden staat los van de modelspecificatie van 512K. Behoud de Preview-editie en de verschillen in precisie bij het identificeren van het model en vraag om een eindresultaat dat de bevinding, de voorgestelde wijziging en het daadwerkelijk verzamelde bewijs vermeldt.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "88c997084bec58c2e07d4d12af4b3d10ad637f3e723a0e3de394cf889debecdf", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "nl-be", "methods": [ { "html": "dots-studio/dots-3-note-preview:freedots3-note Preview van Dots Studio is een multimodaal MoE-model voor redeneren, programmeren en agentworkflows. De producent vermeldt 280 miljard parameters in totaal en 16 miljard actieve parameters, een context van 512K, tekst/afbeeldingen/video/audio als invoer en tekst als uitvoer.
Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.
dots3-note Preview is het lichtgewicht lid van de multimodale dots3-familie van Dots Studio. De producent beschrijft een mixture-of-experts-model met in totaal 280 miljard parameters, 16 miljard actieve parameters en ondersteuning voor een context tot 512K tokens. Het verwerkt tekst, afbeeldingen, video en audio en produceert tekst, met algemene kennis, instructies, redeneren, programmeren en agentgericht werk als opgegeven taken.
De taalbasis heeft één dichte laag en 45 expertlagen, met acht gerouteerde experts die uit 256 worden geselecteerd, naast een gedeelde expert. De aandachtsarchitectuur combineert 13 sparse-attention-lagen en 33 sliding-window-lagen. De producent vermeldt afzonderlijke beeld- en audio-encoders en een gedeelde voorspellingslaag. Deze onderdelen ondersteunen multimodaal begrip; de uitvoer van het model blijft tekst in plaats van gegenereerde afbeeldingen, spraak of video.
Bezorg voor visuele analyse de afbeelding, pagina of grafiek en vraag naar het kenmerk dat de beslissing beïnvloedt. Een nuttige documentopdracht kan een zichtbare tabel met een schriftelijke vereiste vergelijken en de relevante rij, de interpretatie en eventuele ontbrekende informatie teruggeven. Geef voor video de gebeurtenis of reeks aan die moet worden onderzocht; het invoervoorbeeld van de producent bevat de audiotrack wanneer de clip er een heeft.
Geef voor audio aan of de opdracht een transcriptie of een uitleg van het materiaal vereist, en bezorg namen of vaktermen die nodig zijn voor de interpretatie. Een gecombineerde opdracht kan de opname samen met schriftelijke achtergrond gebruiken en vragen om bevindingen te ordenen volgens de vraag die ze beantwoorden. Het resultaat is een tekstueel document dat de toepassing kan tonen of verwerken.
Het gesprekssjabloon van de producent maakt onderscheid tussen denken en een rechtstreeks antwoord. Denken inschakelen voegt een redeneerstap toe; het uitschakelen levert meteen het antwoord op. Het gedocumenteerde voorbeeld gebruikt temperature 1.0 en top-p 0.95. Kies de opdracht en het gewenste resultaat expliciet en laat voldoende generatieruimte voor het antwoord, in plaats van een voorbeeldtoewijzing van tokens als de harde uitvoerlimiet van het model te beschouwen.
Bezorg voor een programmeeropdracht de relevante broncode, het verwachte gedrag en een waargenomen fout of gevraagde wijziging. Vraag om het voorgestelde resultaat en de controles waarmee het kan worden beoordeeld. In een verbonden agentworkflow stelt het model interacties met tools voor; de toepassing voert ze uit en geeft de resultaten terug. De maker publiceert een specifieke parser voor toolaanroepen; de omringende toepassing levert de daadwerkelijke tools en de toegang ertoe.
Interactief werk kan verkenning, aanpassing en updates van het werkgeheugen van de opdracht vereisen. Houd een beknopt overzicht bij van het doel, bevestigde bevindingen en de onopgeloste voorwaarde. Vraag in de volgende beurt te bepalen wat nieuwe bewijzen veranderen en wat in dat overzicht moet blijven staan. Het bewaren van het overzicht en het uitvoeren van handelingen behoren tot de toepassing rond het model.
De producent publiceert afzonderlijke BF16- en FP8-bestanden en recepten voor lokaal aanbieden met verschillende ingestelde contextlengtes. Een ingestelde contextlengte voor het aanbieden staat los van de modelspecificatie van 512K. Behoud de Preview-editie en de verschillen in precisie bij het identificeren van het model en vraag om een eindresultaat dat de bevinding, de voorgestelde wijziging en het daadwerkelijk verzamelde bewijs vermeldt.
POST /v1/chat/completionstexttext| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Veldmodel | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten dots-studio/dots-3-note-preview:free | Standaard— |
Veldmessages | Typearray | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldstream | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten false | Standaardfalse |
Veldmax_tokens | Typeinteger | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Minimum: 1 Maximum: 460.800 | Standaard— |
Veldmax_completion_tokens | Typeinteger | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Minimum: 1 Maximum: 460.800 | Standaard— |
Veldn | Typeinteger | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Minimum: 1 Maximum: 128 | Standaard— |
Veldtemperature | Typenumber | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldtop_p | Typenumber | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldseed | Typeinteger | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldstop | Type | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldfrequency_penalty | Typenumber | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldpresence_penalty | Typenumber | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Velduser | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
| Parameter | Contract |
|---|---|
Parametercontent_type | Contractapplication/json |
Parameterrequired | Contractmodel, messages |
Parameteroptional | Contractstream, max_tokens, max_completion_tokens, n, temperature, top_p, seed, stop, frequency_penalty, presence_penalty, user |
Parametermaterial_types | Contracttext |
Parameterconditions | ContractUse literal text messages only. Cache controls, tools, image/audio/video content and streamed responses are unavailable for this method., The complete encoded JSON request must not exceed 512000 bytes. |
Levenscyclus: synchronous_json
Tariefverwijzingen voegen geen verzoekopties toe. Ondersteunde parameters staan bij de geselecteerde methode.
| Configuratie | Tariefstaffel | Kosten |
|---|---|---|
| ConfiguratieBasistarieven voor tokens | TariefstaffelBasistarief | Kosten Invoer · Invoertokens $0 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0 / 1K tokens Invoer · Cache lezen — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. Zo werken reservering en afrekening →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "dots-studio/dots-3-note-preview:free", "messages": [{"role": "user", "content": "Summarize the supplied text in three concise points."}], "stream": false}')\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\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\nJSON
Bewaar elk volledig teruggegeven antwoord, bestand en inhoudsonderdeel.
Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.
Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.
Ailoot Ultra dots-studio/dots-3-note-preview:free
Gebruik de hierboven getoonde methodepaden.
dots-studio/dots-3-note-preview:freedots3-note Preview van Dots Studio is een multimodaal MoE-model voor redeneren, programmeren en agentworkflows. De producent vermeldt 280 miljard parameters in totaal en 16 miljard actieve parameters, een context van 512K, tekst/afbeeldingen/video/audio als invoer en tekst als uitvoer.
Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.
dots3-note Preview is het lichtgewicht lid van de multimodale dots3-familie van Dots Studio. De producent beschrijft een mixture-of-experts-model met in totaal 280 miljard parameters, 16 miljard actieve parameters en ondersteuning voor een context tot 512K tokens. Het verwerkt tekst, afbeeldingen, video en audio en produceert tekst, met algemene kennis, instructies, redeneren, programmeren en agentgericht werk als opgegeven taken.
De taalbasis heeft één dichte laag en 45 expertlagen, met acht gerouteerde experts die uit 256 worden geselecteerd, naast een gedeelde expert. De aandachtsarchitectuur combineert 13 sparse-attention-lagen en 33 sliding-window-lagen. De producent vermeldt afzonderlijke beeld- en audio-encoders en een gedeelde voorspellingslaag. Deze onderdelen ondersteunen multimodaal begrip; de uitvoer van het model blijft tekst in plaats van gegenereerde afbeeldingen, spraak of video.
Bezorg voor visuele analyse de afbeelding, pagina of grafiek en vraag naar het kenmerk dat de beslissing beïnvloedt. Een nuttige documentopdracht kan een zichtbare tabel met een schriftelijke vereiste vergelijken en de relevante rij, de interpretatie en eventuele ontbrekende informatie teruggeven. Geef voor video de gebeurtenis of reeks aan die moet worden onderzocht; het invoervoorbeeld van de producent bevat de audiotrack wanneer de clip er een heeft.
Geef voor audio aan of de opdracht een transcriptie of een uitleg van het materiaal vereist, en bezorg namen of vaktermen die nodig zijn voor de interpretatie. Een gecombineerde opdracht kan de opname samen met schriftelijke achtergrond gebruiken en vragen om bevindingen te ordenen volgens de vraag die ze beantwoorden. Het resultaat is een tekstueel document dat de toepassing kan tonen of verwerken.
Het gesprekssjabloon van de producent maakt onderscheid tussen denken en een rechtstreeks antwoord. Denken inschakelen voegt een redeneerstap toe; het uitschakelen levert meteen het antwoord op. Het gedocumenteerde voorbeeld gebruikt temperature 1.0 en top-p 0.95. Kies de opdracht en het gewenste resultaat expliciet en laat voldoende generatieruimte voor het antwoord, in plaats van een voorbeeldtoewijzing van tokens als de harde uitvoerlimiet van het model te beschouwen.
Bezorg voor een programmeeropdracht de relevante broncode, het verwachte gedrag en een waargenomen fout of gevraagde wijziging. Vraag om het voorgestelde resultaat en de controles waarmee het kan worden beoordeeld. In een verbonden agentworkflow stelt het model interacties met tools voor; de toepassing voert ze uit en geeft de resultaten terug. De maker publiceert een specifieke parser voor toolaanroepen; de omringende toepassing levert de daadwerkelijke tools en de toegang ertoe.
Interactief werk kan verkenning, aanpassing en updates van het werkgeheugen van de opdracht vereisen. Houd een beknopt overzicht bij van het doel, bevestigde bevindingen en de onopgeloste voorwaarde. Vraag in de volgende beurt te bepalen wat nieuwe bewijzen veranderen en wat in dat overzicht moet blijven staan. Het bewaren van het overzicht en het uitvoeren van handelingen behoren tot de toepassing rond het model.
De producent publiceert afzonderlijke BF16- en FP8-bestanden en recepten voor lokaal aanbieden met verschillende ingestelde contextlengtes. Een ingestelde contextlengte voor het aanbieden staat los van de modelspecificatie van 512K. Behoud de Preview-editie en de verschillen in precisie bij het identificeren van het model en vraag om een eindresultaat dat de bevinding, de voorgestelde wijziging en het daadwerkelijk verzamelde bewijs vermeldt.
POST /v1/messagestexttext| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Veldmodel | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten dots-studio/dots-3-note-preview:free | Standaard— |
Veldmessages | Typearray | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldstream | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten false | Standaardfalse |
Veldsystem | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmax_tokens | Typeinteger | VereisteVereist | Waarden en limieten Minimum: 1 Maximum: 460.800 | Standaard— |
Veldtemperature | Typenumber | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldtop_p | Typenumber | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldtop_k | Typeinteger | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldstop_sequences | Typearray | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmetadata | Typeobject | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
| Parameter | Contract |
|---|---|
Parametercontent_type | Contractapplication/json |
Parameterrequired | Contractmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional | Contractstream, system, temperature, top_p, top_k, stop_sequences, metadata |
Parametermaterial_types | Contracttext |
Parameterconditions | ContractUse literal text messages only. Cache controls, tools, image/audio/video content and streamed responses are unavailable for this method., The complete encoded JSON request must not exceed 512000 bytes. |
Levenscyclus: synchronous_json
Tariefverwijzingen voegen geen verzoekopties toe. Ondersteunde parameters staan bij de geselecteerde methode.
| Configuratie | Tariefstaffel | Kosten |
|---|---|---|
| ConfiguratieBasistarieven voor tokens | TariefstaffelBasistarief | Kosten Invoer · Invoertokens $0 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0 / 1K tokens Invoer · Cache lezen — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. Zo werken reservering en afrekening →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "dots-studio/dots-3-note-preview:free", "messages": [{"role": "user", "content": "Summarize the supplied text in three concise points."}], "stream": false, "max_tokens": 256}')\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/messages \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\nJSON
Bewaar elk volledig teruggegeven antwoord, bestand en inhoudsonderdeel.
Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.
Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.
Ailoot Ultra dots-studio/dots-3-note-preview:free
Gebruik de hierboven getoonde methodepaden.