Qwen2.5-Math-72B-Instruct — настроенный на инструкции выпуск 72B математического семейства Qwen2.5-Math. Разработчик специально ориентирует его на математические задачи на английском и китайском языках и описывает два подхода: цепочку рассуждений и рассуждение с интеграцией инструментов. Модель получает письменное математическое условие и возвращает текст с выводом, объяснением или решением. Её специализация — математика, а не общее творческое письмо или обработка документов.
Математические возможности и подходы к рассуждениям
При подходе с текстовыми рассуждениями задача запрашивает соответствующие определения, обоснованные преобразования и явно отделённый окончательный ответ. Карточка модели также описывает рассуждение с интеграцией инструментов, в котором рассуждение на естественном языке объединяется с программами. Разработчик приводит поиск корней квадратного уравнения и вычисление собственных значений матрицы как примеры, где важны точные вычисления и символьные или алгоритмические преобразования.
Рассуждение с интеграцией инструментов не равно простому показу кода в ответе. Математическая демонстрация разработчика предоставляет среду, способную запускать программы, и результат расчёта затем участвует в решении. Отдельный запрос генерации текста создаёт текст; приложение с вычислительным процессом должно предоставлять реальный этап исполнения. Такое разделение сохраняет различие между математическим рассуждением, предложениями программ и возвращёнными численными результатами.
Базовые, настроенные на инструкции и оценочные выпуски
В семейство входят отдельные базовые модели, модели, настроенные на инструкции, и математическая модель вознаграждения. Выпуск 72B-Instruct предназначен для инструкций в стиле чата. Базовый выпуск Qwen2.5-Math-72B описан как основа для продолжения текста и работы по нескольким примерам, а также исходная точка дальнейшего обучения. Отдельно названная модель вознаграждения имеет свою роль и не должна рассматриваться как обычный генератор ответов этой модели.
Анонс выпуска описывает специализированный математический процесс обучения. Базовые модели используют дополнительный синтезированный математический материал, больше математических данных на китайском языке и инициализацию от основы Qwen2.5. Этап Instruct применяет дообучение с учителем и обучение с подкреплением, причём специализированная математическая модель вознаграждения направляет выборку с отклонением и последующую оптимизацию. Разработчик добавляет данные рассуждений с интеграцией инструментов и данные инструкций на английском и китайском языках. Они объясняют математический фокус выпуска; это не означает автоматический вызов отдельного проверяющего для каждого запроса пользователя.
Подготовка вопроса
Сохраняйте математическое условие полным. Определите переменные, ограничения области и величину или утверждение, которое нужно установить. Используйте согласованные обозначения в исходном условии и запрошенном ответе. Полезная инструкция может просить метод, важные преобразования и окончательный результат с отдельной проверкой по исходным условиям.
Краткое руководство разработчика различает два подхода через инструкции. Запрос текстового рассуждения просит пошаговое решение и окончательный ответ в рамке. Запрос с интеграцией инструментов просит объединить рассуждения на естественном языке с программами и сохранить то же соглашение об окончательном ответе. Это документированные математические процессы, а не отдельное обещание инструментов, доступных в каждом интерфейсе обслуживания.
Для иллюстрации простое уравнение карточки — 4x + 5 = 6x + 7. Полезная структура вывода разделяет сбор членов с переменной, выражение переменной и итоговое выражение; математический результат этого иллюстративного условия — x = -1. Подстановка даёт 4(-1) + 5 = 1 и 6(-1) + 7 = 1, так что обе стороны совпадают. Более сложный запрос может предоставить матрицу, попросить символьный вывод собственных значений и указать, какой численный расчёт был бы передан вычислительной среде.
Контекст и конфигурация
Опубликованный выпуск описывает математическое предобучение с контекстом 4K. Опубликованная конфигурация модели задаёт максимальное число позиций 4,096, поэтому длину запроса и развёрнутого решения нужно компактно спланировать. Не приписывайте этому математическому выпуску намного больший контекст, заявленный для общей линейки Qwen2.5. Сохраняйте вместе нужные условия и математические выкладки и исключайте несвязанный материал, который занял бы это место.
Генерация в кратком руководстве карточки использует настройку примера на 512 токенов. Это значение не представлено как максимальная ёмкость вывода. Желаемую длину ответа можно задать для задачи, но отдельное ограничение вывода должно следовать из фактической применимой конфигурации, а не из примера или другого выпуска Qwen.
Существенные ограничения и полезные результаты
Разработчик рекомендует эту серию для математических задач на английском и китайском языках и не рекомендует задачи общего назначения вне специализации. Веса относятся к моделям генерации текста; для математического вопроса на изображении символы и условия нужно преобразовать в текст отдельным визуальным этапом или OCR. Мультимодальная демонстрация, объединяющая визуальную и математическую модели, не делает сам математический выпуск моделью с входными изображениями.
Для учебного процесса предоставьте попытку вывода учащегося и отметьте переход, требующий объяснения. Попросите исправление в исходных обозначениях и окончательный ответ с нужной подробностью. Для технического расчёта задайте точный или приближённый вывод, единицы измерения и округление до выбора текстового рассуждения или вычислительного процесса. Такая подготовка связывает математическую специализацию модели с конкретным решением, которое можно изучить.
", "aboutText": "Qwen2.5-Math-72B-Instruct — настроенный на инструкции выпуск 72B математического семейства Qwen2.5-Math. Разработчик специально ориентирует его на математические задачи на английском и китайском языках и описывает два подхода: цепочку рассуждений и рассуждение с интеграцией инструментов. Модель получает письменное математическое условие и возвращает текст с выводом, объяснением или решением. Её специализация — математика, а не общее творческое письмо или обработка документов.\n\nМатематические возможности и подходы к рассуждениям\n\nПри подходе с текстовыми рассуждениями задача запрашивает соответствующие определения, обоснованные преобразования и явно отделённый окончательный ответ. Карточка модели также описывает рассуждение с интеграцией инструментов, в котором рассуждение на естественном языке объединяется с программами. Разработчик приводит поиск корней квадратного уравнения и вычисление собственных значений матрицы как примеры, где важны точные вычисления и символьные или алгоритмические преобразования.\n\nРассуждение с интеграцией инструментов не равно простому показу кода в ответе. Математическая демонстрация разработчика предоставляет среду, способную запускать программы, и результат расчёта затем участвует в решении. Отдельный запрос генерации текста создаёт текст; приложение с вычислительным процессом должно предоставлять реальный этап исполнения. Такое разделение сохраняет различие между математическим рассуждением, предложениями программ и возвращёнными численными результатами.\n\nБазовые, настроенные на инструкции и оценочные выпуски\n\nВ семейство входят отдельные базовые модели, модели, настроенные на инструкции, и математическая модель вознаграждения. Выпуск 72B-Instruct предназначен для инструкций в стиле чата. Базовый выпуск Qwen2.5-Math-72B описан как основа для продолжения текста и работы по нескольким примерам, а также исходная точка дальнейшего обучения. Отдельно названная модель вознаграждения имеет свою роль и не должна рассматриваться как обычный генератор ответов этой модели.\n\nАнонс выпуска описывает специализированный математический процесс обучения. Базовые модели используют дополнительный синтезированный математический материал, больше математических данных на китайском языке и инициализацию от основы Qwen2.5. Этап Instruct применяет дообучение с учителем и обучение с подкреплением, причём специализированная математическая модель вознаграждения направляет выборку с отклонением и последующую оптимизацию. Разработчик добавляет данные рассуждений с интеграцией инструментов и данные инструкций на английском и китайском языках. Они объясняют математический фокус выпуска; это не означает автоматический вызов отдельного проверяющего для каждого запроса пользователя.\n\nПодготовка вопроса\n\nСохраняйте математическое условие полным. Определите переменные, ограничения области и величину или утверждение, которое нужно установить. Используйте согласованные обозначения в исходном условии и запрошенном ответе. Полезная инструкция может просить метод, важные преобразования и окончательный результат с отдельной проверкой по исходным условиям.\n\nКраткое руководство разработчика различает два подхода через инструкции. Запрос текстового рассуждения просит пошаговое решение и окончательный ответ в рамке. Запрос с интеграцией инструментов просит объединить рассуждения на естественном языке с программами и сохранить то же соглашение об окончательном ответе. Это документированные математические процессы, а не отдельное обещание инструментов, доступных в каждом интерфейсе обслуживания.\n\nДля иллюстрации простое уравнение карточки — 4x + 5 = 6x + 7. Полезная структура вывода разделяет сбор членов с переменной, выражение переменной и итоговое выражение; математический результат этого иллюстративного условия — x = -1. Подстановка даёт 4(-1) + 5 = 1 и 6(-1) + 7 = 1, так что обе стороны совпадают. Более сложный запрос может предоставить матрицу, попросить символьный вывод собственных значений и указать, какой численный расчёт был бы передан вычислительной среде.\n\nКонтекст и конфигурация\n\nОпубликованный выпуск описывает математическое предобучение с контекстом 4K. Опубликованная конфигурация модели задаёт максимальное число позиций 4,096, поэтому длину запроса и развёрнутого решения нужно компактно спланировать. Не приписывайте этому математическому выпуску намного больший контекст, заявленный для общей линейки Qwen2.5. Сохраняйте вместе нужные условия и математические выкладки и исключайте несвязанный материал, который занял бы это место.\n\nГенерация в кратком руководстве карточки использует настройку примера на 512 токенов. Это значение не представлено как максимальная ёмкость вывода. Желаемую длину ответа можно задать для задачи, но отдельное ограничение вывода должно следовать из фактической применимой конфигурации, а не из примера или другого выпуска Qwen.\n\nСущественные ограничения и полезные результаты\n\nРазработчик рекомендует эту серию для математических задач на английском и китайском языках и не рекомендует задачи общего назначения вне специализации. Веса относятся к моделям генерации текста; для математического вопроса на изображении символы и условия нужно преобразовать в текст отдельным визуальным этапом или OCR. Мультимодальная демонстрация, объединяющая визуальную и математическую модели, не делает сам математический выпуск моделью с входными изображениями.\n\nДля учебного процесса предоставьте попытку вывода учащегося и отметьте переход, требующий объяснения. Попросите исправление в исходных обозначениях и окончательный ответ с нужной подробностью. Для технического расчёта задайте точный или приближённый вывод, единицы измерения и округление до выбора текстового рассуждения или вычислительного процесса. Такая подготовка связывает математическую специализацию модели с конкретным решением, которое можно изучить.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Технический пример на английском
Solve a quadratic with a domain check\n\nSolve x squared minus 5x plus 6 = 0 over the real numbers, then apply the additional condition x greater than 2. Show the factorisation, list the equation's roots, and clearly separate the root that remains after the condition. Check the accepted value by substitution and put the final admissible set in boxed mathematical notation.A compact factorisation-based derivation, substitution check and boxed admissible solution set.Both equation roots are considered before the strict inequality excludes the boundary value 2.qwen2.5-math-72b-instructQwen2.5-Math-72B-Instruct — математическая модель, настроенная на следование инструкциям, для задач на английском и китайском языках. Она поддерживает письменные рассуждения с объяснением и математические процессы с интеграцией инструментов; этот выпуск имеет отдельную конфигурацию 4K вместо общих спецификаций длинного контекста Qwen2.5.
Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже.
Qwen2.5-Math-72B-Instruct — настроенный на инструкции выпуск 72B математического семейства Qwen2.5-Math. Разработчик специально ориентирует его на математические задачи на английском и китайском языках и описывает два подхода: цепочку рассуждений и рассуждение с интеграцией инструментов. Модель получает письменное математическое условие и возвращает текст с выводом, объяснением или решением. Её специализация — математика, а не общее творческое письмо или обработка документов.
Математические возможности и подходы к рассуждениям
При подходе с текстовыми рассуждениями задача запрашивает соответствующие определения, обоснованные преобразования и явно отделённый окончательный ответ. Карточка модели также описывает рассуждение с интеграцией инструментов, в котором рассуждение на естественном языке объединяется с программами. Разработчик приводит поиск корней квадратного уравнения и вычисление собственных значений матрицы как примеры, где важны точные вычисления и символьные или алгоритмические преобразования.
Рассуждение с интеграцией инструментов не равно простому показу кода в ответе. Математическая демонстрация разработчика предоставляет среду, способную запускать программы, и результат расчёта затем участвует в решении. Отдельный запрос генерации текста создаёт текст; приложение с вычислительным процессом должно предоставлять реальный этап исполнения. Такое разделение сохраняет различие между математическим рассуждением, предложениями программ и возвращёнными численными результатами.
Базовые, настроенные на инструкции и оценочные выпуски
В семейство входят отдельные базовые модели, модели, настроенные на инструкции, и математическая модель вознаграждения. Выпуск 72B-Instruct предназначен для инструкций в стиле чата. Базовый выпуск Qwen2.5-Math-72B описан как основа для продолжения текста и работы по нескольким примерам, а также исходная точка дальнейшего обучения. Отдельно названная модель вознаграждения имеет свою роль и не должна рассматриваться как обычный генератор ответов этой модели.
Анонс выпуска описывает специализированный математический процесс обучения. Базовые модели используют дополнительный синтезированный математический материал, больше математических данных на китайском языке и инициализацию от основы Qwen2.5. Этап Instruct применяет дообучение с учителем и обучение с подкреплением, причём специализированная математическая модель вознаграждения направляет выборку с отклонением и последующую оптимизацию. Разработчик добавляет данные рассуждений с интеграцией инструментов и данные инструкций на английском и китайском языках. Они объясняют математический фокус выпуска; это не означает автоматический вызов отдельного проверяющего для каждого запроса пользователя.
Подготовка вопроса
Сохраняйте математическое условие полным. Определите переменные, ограничения области и величину или утверждение, которое нужно установить. Используйте согласованные обозначения в исходном условии и запрошенном ответе. Полезная инструкция может просить метод, важные преобразования и окончательный результат с отдельной проверкой по исходным условиям.
Краткое руководство разработчика различает два подхода через инструкции. Запрос текстового рассуждения просит пошаговое решение и окончательный ответ в рамке. Запрос с интеграцией инструментов просит объединить рассуждения на естественном языке с программами и сохранить то же соглашение об окончательном ответе. Это документированные математические процессы, а не отдельное обещание инструментов, доступных в каждом интерфейсе обслуживания.
Для иллюстрации простое уравнение карточки — 4x + 5 = 6x + 7. Полезная структура вывода разделяет сбор членов с переменной, выражение переменной и итоговое выражение; математический результат этого иллюстративного условия — x = -1. Подстановка даёт 4(-1) + 5 = 1 и 6(-1) + 7 = 1, так что обе стороны совпадают. Более сложный запрос может предоставить матрицу, попросить символьный вывод собственных значений и указать, какой численный расчёт был бы передан вычислительной среде.
Контекст и конфигурация
Опубликованный выпуск описывает математическое предобучение с контекстом 4K. Опубликованная конфигурация модели задаёт максимальное число позиций 4,096, поэтому длину запроса и развёрнутого решения нужно компактно спланировать. Не приписывайте этому математическому выпуску намного больший контекст, заявленный для общей линейки Qwen2.5. Сохраняйте вместе нужные условия и математические выкладки и исключайте несвязанный материал, который занял бы это место.
Генерация в кратком руководстве карточки использует настройку примера на 512 токенов. Это значение не представлено как максимальная ёмкость вывода. Желаемую длину ответа можно задать для задачи, но отдельное ограничение вывода должно следовать из фактической применимой конфигурации, а не из примера или другого выпуска Qwen.
Существенные ограничения и полезные результаты
Разработчик рекомендует эту серию для математических задач на английском и китайском языках и не рекомендует задачи общего назначения вне специализации. Веса относятся к моделям генерации текста; для математического вопроса на изображении символы и условия нужно преобразовать в текст отдельным визуальным этапом или OCR. Мультимодальная демонстрация, объединяющая визуальную и математическую модели, не делает сам математический выпуск моделью с входными изображениями.
Для учебного процесса предоставьте попытку вывода учащегося и отметьте переход, требующий объяснения. Попросите исправление в исходных обозначениях и окончательный ответ с нужной подробностью. Для технического расчёта задайте точный или приближённый вывод, единицы измерения и округление до выбора текстового рассуждения или вычислительного процесса. Такая подготовка связывает математическую специализацию модели с конкретным решением, которое можно изучить.
POST /v1/chat/completionstexttext| Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию |
|---|---|---|---|---|
Полеmodel | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения qwen2.5-math-72b-instruct | По умолчанию— |
Полеmessages | Типmessage[] | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Минимум элементов: 1 | По умолчанию— |
Полеmessages[].role | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Примеры: system, user, assistant, tool, function Условия: Эти роли явно представлены типами совместимости исходного кода; точный набор ролей зависит от модели. Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеmessages[].content | Типstring|content_part[]|null | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеmessages[].tool_calls | Типtool_call[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеmessages[].tool_call_id | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Применяется, когда: role=tool; используйте фактически возвращённый ID | По умолчанию— |
Полеmessages[].name | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеmessages[].reasoning_content | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Применяется, когда: Передавайте обратно фактически возвращённые рассуждения, если эта модель их использует | По умолчанию— |
Полеmessages[].reasoning_details | Типobject|array | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеmax_tokens | Типinteger | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Минимум: 1 Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеmax_completion_tokens | Типinteger | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Минимум: 1 Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеstream | Типboolean | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчаниюfalse |
Полеstream_options.include_usage | Типboolean | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеtemperature | Типnumber | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеtop_p | Типnumber | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеstop | Типstring|string[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеtools | Типfunction_tool[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеtools[].type | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения function Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеtools[].function.name | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Применяется, когда: передан инструмент-функция | По умолчанию— |
Полеtools[].function.description | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеtools[].function.parameters | ТипJSON_schema | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеtool_choice | Типstring|object | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеparallel_tool_calls | Типboolean | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеresponse_format | Типobject | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеreasoning_effort | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеreasoning | Типobject | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеservice_tier | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеinstructions | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Поле совместимости | По умолчанию— |
Полеfunctions | Типfunction[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеfunction_call | Типstring|object | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеprompt_cache_options | Типobject | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеmodalities | Типstring[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения text | По умолчанию— |
Полеprovider | Типobject | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Условия: provider.options отклоняется на этом текстовом маршруте Ultra | По умолчанию— |
Полеcache_control.ttl | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Условия: 1h отклоняется в фактических местах настройки кэша запросов | По умолчанию— |
Текст · Текст UTF8
messages[].content
| Параметр | Контракт |
|---|---|
Параметрcontent_type | Контрактapplication/json |
Параметрrequired | Контрактmodel, messages |
Параметрmaterial_types | Контрактtext |
Параметрmessages | Контрактмассив сообщений со структурой role/content |
Параметрfile_material | Контрактфактический документ UTF-8 вставляется как буквальный текст; ID файла не выводится из него |
Параметрoptional_controls | Контрактstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Параметрcontrol_scope | Контрактзависит от модели; пользовательские инструменты-функции отличаются от инструментов, выполняемых на стороне сервиса |
Параметрoutput_modalities | Контрактtext |
Параметрhosted_operations | Контрактfalse |
Параметрmultimodal_input_binding | Контрактnull |
Жизненный цикл: synchronous_or_streamed
Отправляйте точный ID модели вместе с messages.
Длина контекста не является пределом выхода.
Текстовый файл может передавать буквальный текст; входные изображения, аудио и файловые объекты требуют точной привязки.
Тарифная справка не добавляет режимы запроса. Поддерживаемые параметры указаны для выбранного метода.
| Конфигурация | Шкала ставок | Плата |
|---|---|---|
| КонфигурацияБазовые ставки за токены | Шкала ставокБазовая ставка | Плата Вход · Входные токены $0.001144 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.00344 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0 / 1K токенов Вход · Запись в кэш $0 / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. Как работают резервирование и расчёт →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwen2.5-math-72b-instruct", "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='qwen2.5-math-72b-instruct',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='qwen2.5-math-72b-instruct',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 или SSE
Сохраняйте каждый полностью полученный ответ, файл и элемент содержимого.
Сохраняйте каждый вариант ответа с его содержимым, вызовами инструментов и рассуждениями. В SSE собирайте изменения по индексам варианта и инструмента, сохраняйте итоговую причину завершения и данные использования.
Сохраняйте ID запросов и ответов, а также заголовки. Общий URL получения текстового задания не предоставлен.
| Поле | Тип |
|---|---|
Полеchoices[].index | Типinteger |
Полеchoices[].message.content | Типstring|null |
Полеchoices[].message.tool_calls | Типtool_call[] |
Полеchoices[].message.reasoning_content | Типstring |
Полеchoices[].message.reasoning_details | Типobject|array |
Полеchoices[].finish_reason | Типstring|null |
Полеusage | Типobject |
| Ответ | Условие | Следующий шаг |
|---|---|---|
Ответ400 · invalid_request_error | УсловиеНеверные обязательные поля, представление материалов или значение параметра | Следующий шагИсправьте указанные поля перед новым запросом на создание. |
Ailoot Ultra qwen2.5-math-72b-instruct
Используйте пути методов, указанные выше.
qwen2.5-math-72b-instructQwen2.5-Math-72B-Instruct — математическая модель, настроенная на следование инструкциям, для задач на английском и китайском языках. Она поддерживает письменные рассуждения с объяснением и математические процессы с интеграцией инструментов; этот выпуск имеет отдельную конфигурацию 4K вместо общих спецификаций длинного контекста Qwen2.5.
Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже.
Qwen2.5-Math-72B-Instruct — настроенный на инструкции выпуск 72B математического семейства Qwen2.5-Math. Разработчик специально ориентирует его на математические задачи на английском и китайском языках и описывает два подхода: цепочку рассуждений и рассуждение с интеграцией инструментов. Модель получает письменное математическое условие и возвращает текст с выводом, объяснением или решением. Её специализация — математика, а не общее творческое письмо или обработка документов.
Математические возможности и подходы к рассуждениям
При подходе с текстовыми рассуждениями задача запрашивает соответствующие определения, обоснованные преобразования и явно отделённый окончательный ответ. Карточка модели также описывает рассуждение с интеграцией инструментов, в котором рассуждение на естественном языке объединяется с программами. Разработчик приводит поиск корней квадратного уравнения и вычисление собственных значений матрицы как примеры, где важны точные вычисления и символьные или алгоритмические преобразования.
Рассуждение с интеграцией инструментов не равно простому показу кода в ответе. Математическая демонстрация разработчика предоставляет среду, способную запускать программы, и результат расчёта затем участвует в решении. Отдельный запрос генерации текста создаёт текст; приложение с вычислительным процессом должно предоставлять реальный этап исполнения. Такое разделение сохраняет различие между математическим рассуждением, предложениями программ и возвращёнными численными результатами.
Базовые, настроенные на инструкции и оценочные выпуски
В семейство входят отдельные базовые модели, модели, настроенные на инструкции, и математическая модель вознаграждения. Выпуск 72B-Instruct предназначен для инструкций в стиле чата. Базовый выпуск Qwen2.5-Math-72B описан как основа для продолжения текста и работы по нескольким примерам, а также исходная точка дальнейшего обучения. Отдельно названная модель вознаграждения имеет свою роль и не должна рассматриваться как обычный генератор ответов этой модели.
Анонс выпуска описывает специализированный математический процесс обучения. Базовые модели используют дополнительный синтезированный математический материал, больше математических данных на китайском языке и инициализацию от основы Qwen2.5. Этап Instruct применяет дообучение с учителем и обучение с подкреплением, причём специализированная математическая модель вознаграждения направляет выборку с отклонением и последующую оптимизацию. Разработчик добавляет данные рассуждений с интеграцией инструментов и данные инструкций на английском и китайском языках. Они объясняют математический фокус выпуска; это не означает автоматический вызов отдельного проверяющего для каждого запроса пользователя.
Подготовка вопроса
Сохраняйте математическое условие полным. Определите переменные, ограничения области и величину или утверждение, которое нужно установить. Используйте согласованные обозначения в исходном условии и запрошенном ответе. Полезная инструкция может просить метод, важные преобразования и окончательный результат с отдельной проверкой по исходным условиям.
Краткое руководство разработчика различает два подхода через инструкции. Запрос текстового рассуждения просит пошаговое решение и окончательный ответ в рамке. Запрос с интеграцией инструментов просит объединить рассуждения на естественном языке с программами и сохранить то же соглашение об окончательном ответе. Это документированные математические процессы, а не отдельное обещание инструментов, доступных в каждом интерфейсе обслуживания.
Для иллюстрации простое уравнение карточки — 4x + 5 = 6x + 7. Полезная структура вывода разделяет сбор членов с переменной, выражение переменной и итоговое выражение; математический результат этого иллюстративного условия — x = -1. Подстановка даёт 4(-1) + 5 = 1 и 6(-1) + 7 = 1, так что обе стороны совпадают. Более сложный запрос может предоставить матрицу, попросить символьный вывод собственных значений и указать, какой численный расчёт был бы передан вычислительной среде.
Контекст и конфигурация
Опубликованный выпуск описывает математическое предобучение с контекстом 4K. Опубликованная конфигурация модели задаёт максимальное число позиций 4,096, поэтому длину запроса и развёрнутого решения нужно компактно спланировать. Не приписывайте этому математическому выпуску намного больший контекст, заявленный для общей линейки Qwen2.5. Сохраняйте вместе нужные условия и математические выкладки и исключайте несвязанный материал, который занял бы это место.
Генерация в кратком руководстве карточки использует настройку примера на 512 токенов. Это значение не представлено как максимальная ёмкость вывода. Желаемую длину ответа можно задать для задачи, но отдельное ограничение вывода должно следовать из фактической применимой конфигурации, а не из примера или другого выпуска Qwen.
Существенные ограничения и полезные результаты
Разработчик рекомендует эту серию для математических задач на английском и китайском языках и не рекомендует задачи общего назначения вне специализации. Веса относятся к моделям генерации текста; для математического вопроса на изображении символы и условия нужно преобразовать в текст отдельным визуальным этапом или OCR. Мультимодальная демонстрация, объединяющая визуальную и математическую модели, не делает сам математический выпуск моделью с входными изображениями.
Для учебного процесса предоставьте попытку вывода учащегося и отметьте переход, требующий объяснения. Попросите исправление в исходных обозначениях и окончательный ответ с нужной подробностью. Для технического расчёта задайте точный или приближённый вывод, единицы измерения и округление до выбора текстового рассуждения или вычислительного процесса. Такая подготовка связывает математическую специализацию модели с конкретным решением, которое можно изучить.
POST /v1/messagestextjson, sse| Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию |
|---|---|---|---|---|
Полеmodel | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения qwen2.5-math-72b-instruct | По умолчанию— |
Полеmessages | Типmessage[] | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеmessages[].role | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения user, assistant | По умолчанию— |
Полеmessages[].content | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеmax_tokens | Типinteger | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеstream | Типboolean | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчаниюfalse |
Текст · Текст UTF-8
строка messages[].content
| Параметр | Контракт |
|---|---|
Параметрcontent_type | Контрактapplication/json |
Параметрrequired | Контрактmodel, messages, max_tokens |
Параметрoptional_controls | Контрактstream |
Параметрmaterial_types | Контрактtext |
Параметрtext_file_material | КонтрактПрочитайте фактический документ UTF-8 и поместите его текст в указанную строку входа или содержимого сообщения. |
Жизненный цикл: synchronous_or_streamed
Тарифная справка не добавляет режимы запроса. Поддерживаемые параметры указаны для выбранного метода.
| Конфигурация | Шкала ставок | Плата |
|---|---|---|
| КонфигурацияБазовые ставки за токены | Шкала ставокБазовая ставка | Плата Вход · Входные токены $0.001144 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.00344 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0 / 1K токенов Вход · Запись в кэш $0 / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. Как работают резервирование и расчёт →
{\n "model": "qwen2.5-math-72b-instruct",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'qwen2.5-math-72b-instruct', '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': 'qwen2.5-math-72b-instruct', '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 или SSE
Сохраняйте каждый полностью полученный ответ, файл и элемент содержимого.
Сохраняйте все блоки содержимого, подписи рассуждений и фактические ID обращений к инструментам. Собирайте все изменения блоков SSE; первый текстовый блок не является полным выходом.
Сохраняйте ID запросов и ответов, а также заголовки. Общий URL получения текстового задания не предоставлен.
| Поле | Тип |
|---|---|
Полеid | Типstring |
Полеmodel | Типstring |
Полеcontent[] | Типtext|thinking|tool_use|other content block |
Полеstop_reason | Типstring|null |
Полеusage | Типobject |
| Ответ | Условие | Следующий шаг |
|---|---|---|
Ответ400 · invalid_request_error | УсловиеНеверные обязательные поля, представление материалов или значение параметра | Следующий шагИсправьте указанные поля перед новым запросом на создание. |
Ailoot Ultra qwen2.5-math-72b-instruct
Используйте пути методов, указанные выше.
Технический пример на английском
Solve a quadratic with a domain check\n\nSolve x squared minus 5x plus 6 = 0 over the real numbers, then apply the additional condition x greater than 2. Show the factorisation, list the equation's roots, and clearly separate the root that remains after the condition. Check the accepted value by substitution and put the final admissible set in boxed mathematical notation.A compact factorisation-based derivation, substitution check and boxed admissible solution set.Both equation roots are considered before the strict inequality excludes the boundary value 2.