modele

Qwen2 7B Instruct

Markdown · JSON

Qwen2 7B Instruct

Qwen2-7B-Instruct to model tekstowy dostrojony do instrukcji, do wielojęzycznego dialogu, kodu, matematyki i rozumowania. Producent dokumentuje kontekst do 131 072 tokenów przy włączonej konfiguracji długiego kontekstu.

O modelu

Ten opis przedstawia możliwości modelu. Dane wejściowe, wyniki i opcje dostępne w Ailoot podano poniżej dla wybranej metody.

Qwen2-7B-Instruct to wydanie Qwen2 w rozmiarze 7B, dostrojone do instrukcji, przeznaczone do rozmowy i zadań wyrażanych w języku naturalnym. Jest modelem z wejściem i wyjściem tekstowym: odpowiedź może być wyjaśnieniem, tłumaczeniem, projektem dokumentu lub kodem programu. Producent wskazuje rozumienie języka, generowanie, pracę wielojęzyczną, kod, matematykę i rozumowanie jako główne obszary użycia.

Szczegóły modelu

Qwen2 obejmuje osobne wydania bazowe i dostrojone do instrukcji. Ta karta dotyczy wydania Instruct, a nie bazowego modelu Qwen2-7B lub wydania rodziny opartego na mieszaninie ekspertów. Tabela informacji o modelu producenta podaje 7,07 miliarda parametrów dla modelu w rozmiarze 7B. Jego Transformer dekodera wykorzystuje SwiGLU, bias QKV w mechanizmie uwagi i uwagę z grupowanymi zapytaniami, z tokenizerem przeznaczonym do języków naturalnych i kodu. To wybory architektury i reprezentacji, a nie dodatkowe modalności wejścia.

Ogłoszenie wydania opisuje trenowanie w angielskim i chińskim oraz 27 dodatkowych językach. Obejmują one rosyjski, czeski i polski; niemiecki, francuski i hiszpański; arabski, perski i turecki; japoński i koreański; oraz dalsze języki Azji Południowej i Południowo-Wschodniej. Wielojęzyczny asystent może więc otrzymać instrukcję i materiał źródłowy w różnych językach, lecz nadal powinien określić język, terminologię i odbiorców końcowego rezultatu.

Trenowanie i odrębność Instruct

Po pretreningu producent stosuje nadzorowane dostrajanie i bezpośrednią optymalizację preferencji. Wydanie dostrojone do instrukcji ma odpowiadać na prośbę w rozmowie, a wydanie bazowe pełni inną rolę jako podstawa modelu językowego. Zachowaj wyraźną nazwę wydania podczas wyboru modelu lub porównywania zachowania promptów. Trenowanie modelu do wykonywania instrukcji i podanie precyzyjnej instrukcji w czasie użycia są uzupełniającymi się częściami procesu.

Przygotowanie wejścia konwersacyjnego

Szybki start w karcie modelu oddziela instrukcję systemową od pytania użytkownika i stosuje właściwy szablon czatu przed generowaniem. Przy zadaniu na poziomie aplikacji to samo praktyczne rozróżnienie jest użyteczne: zdefiniuj rolę asystenta i zasady odpowiedzi oddzielnie od fragmentu źródłowego lub kodu, na którym ma pracować. Etykieta tekstowa wpisana w dokument nie zastępuje prawidłowo sformatowanych ról rozmowy w otaczającym interfejsie.

Zadanie wyjaśnienia technicznego może podać funkcję i jeden przykład wejścia, a następnie pytać, co robi każda gałąź i jakie warunki wpływają na wynik. Zadanie programistyczne może określić akceptowane wejście, oczekiwaną wartość zwracaną i ograniczenia zmiany istniejącego zachowania. Poproś o implementację, a po niej o przykłady dla przypadku normalnego i brzegowego. Są to zastosowania udokumentowanych możliwości językowych i programistycznych; generowanie kodu daje wynik tekstowy, a uruchamianie należy do środowiska aplikacji.

Przy wielojęzycznej redakcji podaj oryginalny fragment, odbiorców i krótką listę terminów. Poproś o zmianę zachowującą oryginalne nazwy i warunki, a następnie o krótkie wyjaśnienie zmian. Jest to konkretniejsze niż prośba o poprawę tekstu: określa, jakie znaczenie musi przetrwać i jaki użyteczny wynik należy zwrócić.

Przetwarzanie długich tekstów

Producent dokumentuje kontekst do 131 072 tokenów, ale instrukcje długiego kontekstu są ważne. Wejścia ponad 32 768 tokenów wymagają udokumentowanej konfiguracji rozszerzenia YaRN. Opublikowany przykład stosuje współczynnik skalowania 4,0 z pierwotną liczbą pozycji 32 768. Producent zaznacza, że statyczne rozszerzenie może wpływać na zachowanie przy krótszym tekście, i zaleca włączać je, gdy faktycznie potrzebne jest przetwarzanie długiego kontekstu.

Przygotuj zadanie na długim dokumencie z konkretnym pytaniem, nazwanymi sekcjami źródłowymi i jednoznaczną strukturą wyniku. Na przykład podaj kilka części specyfikacji technicznej i poproś o wymagania związane z konkretną zmianą, zachowując sekcję źródłową przy każdym ustaleniu. Duże okno wejścia przydaje się do utrzymania tych części razem; odpowiedź nadal może być kompaktową tabelą zamiast powtórzenia całego dokumentu.

Ważne granice

Wartość 131 072 tokenów oznacza obsługę rozszerzonego kontekstu, a nie pozwolenie na pominięcie konfiguracji długiego kontekstu. 512 wygenerowanych tokenów w przykładzie szybkiego startu to przykładowe ustawienie, a nie opublikowana maksymalna pojemność wyjścia. To wydanie Instruct jest modelem tekstowym i nie powinno dziedziczyć możliwości obrazów lub wideo z Qwen-VL ani specjalistycznego treningu matematycznego zintegrowanego z narzędziami z Qwen2.5-Math. Wybierz nazwane wydanie i przygotuj tekst do potrzebnego wyjaśnienia, kodu lub dokumentu.

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions qwen2-7b-instruct

qwen2-7b-instruct

Alibaba /qwen2-7b-instruct

Start

Qwen2-7B-Instruct to model tekstowy dostrojony do instrukcji, do wielojęzycznego dialogu, kodu, matematyki i rozumowania. Producent dokumentuje kontekst do 131 072 tokenów przy włączonej konfiguracji długiego kontekstu.

Akceptowane dane wejściowe
Tekst
Wyniki
Tekst

Dostępne w Ailoot · dane wejściowe i metody

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Wejście
text
Wyjście
text
Format wyjściowy
json lub SSE
PoleTypWymaganieWartości i limityDomyślnie
PolemodelTypstringWymaganieWymaganeWartości i limity
qwen2-7b-instruct
Domyślnie—
PolemessagesTypmessage[]WymaganieWymaganeWartości i limity
Minimalna liczba elementów: 1
Domyślnie—
Polemessages[].roleTypstringWymaganieWymaganeWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
Polemessages[].contentTypstringWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Obowiązuje, gdy: Rozmowa tekstowa
Domyślnie—
PolestreamTypbooleanWymaganieOpcjonalneWartości i limityDomyślniefalse
Kombinacje materiałów wejściowych

Tekst · tekst UTF8

messages[].content

Parametry i cykl życia metody
ParametrKontrakt
Parametrcontent_typeKontraktapplication/json
ParametrrequiredKontraktmodel, messages
Parametrmaterial_typesKontrakttext
ParametrmessagesKontrakttablica wiadomości o strukturze role/content
Parametrfile_materialKontraktrzeczywisty dokument UTF-8 wstawiony jako dosłowny tekst; bez wywnioskowanego ID pliku
Parametroptional_controlsKontraktstream
Parametrcontrol_scopeKontraktRozmowa tekstowa; stream jest wartością logiczną i domyślnie wynosi false.
Parametroutput_modalitiesKontrakttext
Parametrhosted_operationsKontraktfalse
Parametrmultimodal_input_bindingKontraktnull

Aliasy metody: /chat/completions

Cykl życia: synchronous_or_streamed

Wyślij dokładne ID modelu wraz z messages.

Długość kontekstu nie jest limitem wyjścia.

Plik tekstowy może dostarczyć dosłowny tekst; wejścia obrazowe/dźwiękowe/obiekty plików wymagają dokładnego powiązania.

Cennik

Informacje taryfowe nie dodają opcji żądania. Obsługiwane parametry podano przy wybranej metodzie.

Tryb szybki
Nie określono Gdy wybrany jest tryb szybki
Tryb flex
Nie określono Gdy wybrany jest tryb flex
Maksymalna intensywność rozumowania
Nie określono Gdy dla maksymalnej intensywności rozumowania stosowana jest domyślna korekta (default)

Stawki Ailoot

Ceny według konfiguracji

KonfiguracjaTabela stawekOpłata
KonfiguracjaPodstawowe stawki za tokenyTabela stawekStawka podstawowaOpłata
Wejście · Tokeny wejściowe $0.000286 / 1K tokenów
Wyjście · Tokeny wyjściowe $0.00058 / 1K tokenów
Wejście · Odczyt cache $0 / 1K tokenów
Wejście · Zapis do cache $0 / 1K tokenów
Wejście · Zapis do cache, 1 godz. — / 1K tokenów

Ailoot rezerwuje szacowaną kwotę przed żądaniem. Po otrzymaniu wyniku rozlicza ostateczną opłatę według zmierzonego użycia. Rozliczenie strumieniowania korzysta z końcowego rekordu użycia. Jak działają rezerwacja i rozliczenie →

Przykładowe żądania

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDK
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model":"qwen2-7b-instruct","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')

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
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="qwen2-7b-instruct", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)
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"))

Odbieranie i zapisywanie wyników

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json lub SSE

Zachowaj wszystkie ukończone wyniki

Zachowaj każdą kompletną zwróconą odpowiedź, plik i część treści.

Zachowaj każdy wariant i jego treść/wywołania narzędzi/rozumowanie. W SSE składaj przyrosty według indeksu wariantu/narzędzia, zachowując końcowy powód zakończenia i dane użycia.

Jeśli trzeba sprawdzić pierwotną odpowiedź

Zachowaj ID i nagłówki żądań/odpowiedzi. Nie udostępniono ogólnego URL pobierania zadania tekstowego.

Pola odpowiedzi
PoleTyp
Polechoices[].indexTypinteger
Polechoices[].message.contentTypstring|null
Polechoices[].message.tool_callsTyptool_call[]
Polechoices[].message.reasoning_contentTypstring
Polechoices[].message.reasoning_detailsTypobject|array
Polechoices[].finish_reasonTypstring|null
PoleusageTypobject
Błędy i dalsze kroki
OdpowiedźWarunekNastępny krok
Odpowiedź400 · invalid_request_errorWarunekNieprawidłowe wymagane pola, sposób reprezentacji materiału lub wartość parametruNastępny krokPopraw wskazane pola przed nowym żądaniem utworzenia.

Aliasy

Aliasy modelu

Ailoot Ultra qwen2-7b-instruct

Aliasy ścieżek metod

/chat/completions

Powiązane ID modeli

qwen2-7b-instruct

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages qwen2-7b-instruct

qwen2-7b-instruct

Alibaba /qwen2-7b-instruct

Start

Qwen2-7B-Instruct to model tekstowy dostrojony do instrukcji, do wielojęzycznego dialogu, kodu, matematyki i rozumowania. Producent dokumentuje kontekst do 131 072 tokenów przy włączonej konfiguracji długiego kontekstu.

Akceptowane dane wejściowe
Tekst
Wyniki
json · sse

Dostępne w Ailoot · dane wejściowe i metody

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Wejście
text
Wyjście
json, sse
Format wyjściowy
JSON lub SSE
PoleTypWymaganieWartości i limityDomyślnie
PolemodelTypstringWymaganieWymaganeWartości i limity
qwen2-7b-instruct
Domyślnie—
PolemessagesTypmessage[]WymaganieWymaganeWartości i limityDomyślnie—
Polemessages[].roleTypstringWymaganieWymaganeWartości i limity
user, assistant
Domyślnie—
Polemessages[].contentTypstringWymaganieWymaganeWartości i limityDomyślnie—
Polemax_tokensTypintegerWymaganieWymaganeWartości i limityDomyślnie—
PolestreamTypbooleanWymaganieOpcjonalneWartości i limityDomyślniefalse
Kombinacje materiałów wejściowych

Tekst · tekst UTF-8

ciąg messages[].content

Parametry i cykl życia metody
ParametrKontrakt
Parametrcontent_typeKontraktapplication/json
ParametrrequiredKontraktmodel, messages, max_tokens
Parametroptional_controlsKontraktstream
Parametrmaterial_typesKontrakttext
Parametrtext_file_materialKontraktOdczytaj rzeczywisty dokument UTF-8 i umieść jego tekst we wskazanym polu input lub w ciągu treści wiadomości.

Cykl życia: synchronous_or_streamed

Cennik

Informacje taryfowe nie dodają opcji żądania. Obsługiwane parametry podano przy wybranej metodzie.

Tryb szybki
Nie określono Gdy wybrany jest tryb szybki
Tryb flex
Nie określono Gdy wybrany jest tryb flex
Maksymalna intensywność rozumowania
Nie określono Gdy dla maksymalnej intensywności rozumowania stosowana jest domyślna korekta (default)

Stawki Ailoot

Ceny według konfiguracji

KonfiguracjaTabela stawekOpłata
KonfiguracjaPodstawowe stawki za tokenyTabela stawekStawka podstawowaOpłata
Wejście · Tokeny wejściowe $0.000286 / 1K tokenów
Wyjście · Tokeny wyjściowe $0.00058 / 1K tokenów
Wejście · Odczyt cache $0 / 1K tokenów
Wejście · Zapis do cache $0 / 1K tokenów
Wejście · Zapis do cache, 1 godz. — / 1K tokenów

Ailoot rezerwuje szacowaną kwotę przed żądaniem. Po otrzymaniu wyniku rozlicza ostateczną opłatę według zmierzonego użycia. Rozliczenie strumieniowania korzysta z końcowego rekordu użycia. Jak działają rezerwacja i rozliczenie →

Przykładowe żądania

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Kompletna minimalna treść żądania JSONcurl · użyj swojego dokumentu UTF-8Python · zapisz kompletny wynik
{
  "model": "qwen2-7b-instruct",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
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': 'qwen2-7b-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
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': 'qwen2-7b-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))

Odbieranie i zapisywanie wyników

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON lub SSE

Zachowaj wszystkie ukończone wyniki

Zachowaj każdą kompletną zwróconą odpowiedź, plik i część treści.

Zachowaj wszystkie bloki treści, sygnatury myślenia i rzeczywiste ID użycia narzędzi. Złóż wszystkie przyrosty bloków SSE; pierwszy blok tekstowy nie jest pełnym wyjściem.

Jeśli trzeba sprawdzić pierwotną odpowiedź

Zachowaj ID i nagłówki żądań/odpowiedzi. Nie udostępniono ogólnego URL pobierania zadania tekstowego.

Pola odpowiedzi
PoleTyp
PoleidTypstring
PolemodelTypstring
Polecontent[]Typtext|thinking|tool_use|other content block
Polestop_reasonTypstring|null
PoleusageTypobject
Błędy i dalsze kroki
OdpowiedźWarunekNastępny krok
Odpowiedź400 · invalid_request_errorWarunekNieprawidłowe wymagane pola, sposób reprezentacji materiału lub wartość parametruNastępny krokPopraw wskazane pola przed nowym żądaniem utworzenia.

Aliasy

Aliasy modelu

Ailoot Ultra qwen2-7b-instruct

Aliasy ścieżek metod

/chat/completions

Powiązane ID modeli

qwen2-7b-instruct

FAQ · Pro/Qwen/Qwen2-7B-Instruct
Jakie dane wejściowe i wyniki są dostępne?

POST /v1/chat/completions · qwen2-7b-instruct: text → text

POST /v1/messages · qwen2-7b-instruct: text → json, sse

Jakich pól używa żądanie?

POST /v1/chat/completions · qwen2-7b-instruct: model, messages, stream

POST /v1/messages · qwen2-7b-instruct: model, messages, max_tokens, stream

Jakie limity obowiązują?

POST /v1/chat/completions · qwen2-7b-instruct: messages.min_items: 1

Więcej szczegółów

Połącz Ailoot z Claude Code, OpenCode, Hermes albo własną aplikacją.

Firma i jej portfel projektów

Firma i jej portfel projektów: miliony klientów; miesięczna sprzedaż liczona w miliardach.

Kupuj tokeny z rabatem.

Rabat subskrypcji do regularnej pracy. Kody promocyjne — do 50% na tokeny.

Subskrypcja
Wybierz plan z rabatem do regularnych żądań.
Kod promocyjny do 50%
Wpisz kod przy zakupie. Cena zostanie przeliczona według aktualnej promocji.
Koszty w historii
Model, tokeny i kwota są zapisywane dla każdego żądania.

Wybierz subskrypcję · Sprawdź ceny modeli

Połącz API z produktem, który sprzedajesz.

SaaS, aplikacje i boty na warunkach oferty i umowy licencyjnej Ailoot. Do odsprzedaży poproś o licencję resellerską.

Aplikacja komercyjna
Wbuduj generowanie tekstu, obrazów, wideo i dźwięku w płatne funkcje usługi.
Licencja resellerska
Prześlij opis projektu i schemat dostępu. Poproś o pisemne warunki używania i odsprzedaży.
Dokumenty na stronie
Oferta, umowa licencyjna i polityka przetwarzania danych są dostępne przed połączeniem.

Poproś o licencję resellerską · Oferta i umowa licencyjna