Pareto 26.9 to osobna wersja złożonego modelu Unbiased. W rodzinie Pareto jedno zapytanie jest przetwarzane z udziałem kilku czołowych i otwartych modeli, a ich wyniki łączy się we wspólną odpowiedź. Użytkownik pracuje z jednym modelem Pareto, zamiast ręcznie wybierać każdy komponent. Twórca wskazuje, że skład modeli bazowych może się zmieniać.
Wersja 26.9 pozostała dostępna po pojawieniu się stabilnej 26.10. Jej dokładny identyfikator unbiased/pareto-26.9 pozwala jawnie wybrać poprzednie wydanie w aplikacji. Ma to sens w istniejących procesach i porównaniach, gdzie ważne jest wskazanie używanej wersji zamiast automatycznego przejścia do następnej. Samo przypięcie nazwy nie oznacza niezmienności wewnętrznego składu.
W Ailoot ta wersja przyjmuje tekst i tworzy odpowiedź tekstową. Jej okno kontekstowe wynosi 262 144 tokeny. Obejmuje instrukcje, historię, materiały źródłowe i odpowiedź; metadane modelu wskazują objętość odpowiedzi do 131 072 tokenów. Wydanie 26.10 ma większe okno kontekstowe, dlatego przy wyborze 26.9 warto wcześniej wybrać dokumenty i fragmenty rzeczywiście związane z zadaniem.
Pracę można oprzeć na porównaniu kilku tekstów. Przekaż wymagania, warianty rozwiązania i kryteria wyboru, a następnie poproś o tabelę porównawczą z argumentami dla każdego kryterium. Dla długiego dokumentu określ cel analizy: wykrycie sprzeczności, przygotowanie merytorycznego podsumowania, zebranie pytań do autora lub opracowanie nowej struktury. Nazwy fragmentów źródłowych pomogą wiązać wnioski z danymi w zapytaniu.
Przy analizie zadania programistycznego uwzględnij właściwy kod i wynik uruchomienia otrzymany już we własnym środowisku. Poproś o wyjaśnienie obserwacji, propozycję zmiany i wskazanie oznak pozwalających sprawdzić jej wynik. W następnej wiadomości przekaż rezultat sprawdzenia. W ten sposób dialog tekstowy łączy się z rzeczywistym zadaniem bez założenia, że model sam ma dostęp do plików lub środowiska wykonawczego.
Przy przygotowaniu nowego tekstu warto podać odbiorców, plan i wymagany stopień szczegółowości. Odpowiedzią może być szkic dokumentu, zestawienie danych źródłowych, lista różnic lub sekwencja dalszych działań — konkretny format wyznacza zapytanie.
Pareto 26.9 jest dostępna w formatach Messages, Responses, Chat Completions i tekstowym generateContent. Opisują one sposoby integracji z klientem. W tym podłączeniu materiały przekazuje się tekstowo; obrazy, wykonywanie kodu i dostęp do systemów zewnętrznych nie są dodawane przez wybór formatu zapytania.
", "aboutText": "### Poprzednie wydanie rodziny Pareto\n\nPareto 26.9 to osobna wersja złożonego modelu Unbiased. W rodzinie Pareto jedno zapytanie jest przetwarzane z udziałem kilku czołowych i otwartych modeli, a ich wyniki łączy się we wspólną odpowiedź. Użytkownik pracuje z jednym modelem Pareto, zamiast ręcznie wybierać każdy komponent. Twórca wskazuje, że skład modeli bazowych może się zmieniać.\n\nWersja 26.9 pozostała dostępna po pojawieniu się stabilnej 26.10. Jej dokładny identyfikator `unbiased/pareto-26.9` pozwala jawnie wybrać poprzednie wydanie w aplikacji. Ma to sens w istniejących procesach i porównaniach, gdzie ważne jest wskazanie używanej wersji zamiast automatycznego przejścia do następnej. Samo przypięcie nazwy nie oznacza niezmienności wewnętrznego składu.\n\n### Praca z dostarczonymi materiałami\n\nW Ailoot ta wersja przyjmuje tekst i tworzy odpowiedź tekstową. Jej okno kontekstowe wynosi 262 144 tokeny. Obejmuje instrukcje, historię, materiały źródłowe i odpowiedź; metadane modelu wskazują objętość odpowiedzi do 131 072 tokenów. Wydanie 26.10 ma większe okno kontekstowe, dlatego przy wyborze 26.9 warto wcześniej wybrać dokumenty i fragmenty rzeczywiście związane z zadaniem.\n\nPracę można oprzeć na porównaniu kilku tekstów. Przekaż wymagania, warianty rozwiązania i kryteria wyboru, a następnie poproś o tabelę porównawczą z argumentami dla każdego kryterium. Dla długiego dokumentu określ cel analizy: wykrycie sprzeczności, przygotowanie merytorycznego podsumowania, zebranie pytań do autora lub opracowanie nowej struktury. Nazwy fragmentów źródłowych pomogą wiązać wnioski z danymi w zapytaniu.\n\n### Dialog techniczny\n\nPrzy analizie zadania programistycznego uwzględnij właściwy kod i wynik uruchomienia otrzymany już we własnym środowisku. Poproś o wyjaśnienie obserwacji, propozycję zmiany i wskazanie oznak pozwalających sprawdzić jej wynik. W następnej wiadomości przekaż rezultat sprawdzenia. W ten sposób dialog tekstowy łączy się z rzeczywistym zadaniem bez założenia, że model sam ma dostęp do plików lub środowiska wykonawczego.\n\nPrzy przygotowaniu nowego tekstu warto podać odbiorców, plan i wymagany stopień szczegółowości. Odpowiedzią może być szkic dokumentu, zestawienie danych źródłowych, lista różnic lub sekwencja dalszych działań — konkretny format wyznacza zapytanie.\n\nPareto 26.9 jest dostępna w formatach Messages, Responses, Chat Completions i tekstowym generateContent. Opisują one sposoby integracji z klientem. W tym podłączeniu materiały przekazuje się tekstowo; obrazy, wykonywanie kodu i dostęp do systemów zewnętrznych nie są dodawane przez wybór formatu zapytania.", "locale": "pl", "methods": [ { "html": "POST /v1/messagestexttextPOST /v1/responsestexttextPOST /v1/chat/completionstexttextPOST /v1beta/models/unbiased/pareto-26.9:generateContenttexttext