Source: https://ailoot.ai/models/ru/qwen2-7b-instruct/ Canonical: https://ailoot.ai/models/ru/qwen2-7b-instruct/ Language: ru # Qwen2 7B Instruct [Markdown](https://ailoot.ai/models/ru/qwen2-7b-instruct/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/ru/qwen2-7b-instruct/facts.json) ## [Qwen2 7B Instruct](https://ailoot.ai/models/ru/qwen2-7b-instruct/) Qwen2-7B-Instruct — обученная следовать инструкциям текстовая модель для многоязычного диалога, кода, математики и рассуждения. Производитель описывает контекст до 131 072 токенов при включённой конфигурации длинного контекста. - [**Ailoot Ultra · Чат OpenAI** `POST /v1/chat/completions` `qwen2-7b-instruct`](https://ailoot.ai/models/ru/qwen2-7b-instruct/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Сообщения Anthropic** `POST /v1/messages` `qwen2-7b-instruct`](https://ailoot.ai/models/ru/qwen2-7b-instruct/#method-1) О модели Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже. Qwen2-7B-Instruct — инструкционная редакция Qwen2 класса 7B для беседы и задач на естественном языке. Модель принимает и выдаёт текст: ответ может быть объяснением, переводом, черновиком документа или программным кодом. Производитель называет основными областями применения понимание и генерацию языка, многоязычную работу, программирование, математику и рассуждение. Сведения о модели Qwen2 включает отдельные базовые и инструкционные выпуски. Эта карточка относится к редакции Instruct, а не к базовой Qwen2-7B или выпуску семейства со смесью экспертов. В таблице производителя указаны 7,07 миллиарда параметров для модели класса 7B. Её декодерный Transformer использует SwiGLU, смещение QKV в механизме внимания и внимание со сгруппированными запросами, а токенизатор разработан для естественных языков и кода. Это выбор архитектуры и представления, а не дополнительные модальности ввода. Анонс выпуска описывает обучение на английском и китайском, а также 27 дополнительных языках. Они включают русский, чешский и польский; немецкий, французский и испанский; арабский, персидский и турецкий; японский и корейский; и другие языки Южной и Юго-Восточной Азии. Поэтому многоязычный помощник может получать инструкцию и исходный материал на разных языках, но язык, терминологию и аудиторию итогового результата всё равно следует задавать явно. Обучение и отличие Instruct После предобучения производитель использует дообучение с учителем и прямую оптимизацию предпочтений. Инструкционная редакция предназначена отвечать на запрос в беседе, а базовая выполняет другую роль как основа языковой модели. Явно сохраняйте название редакции при выборе модели или сравнении поведения запросов. Обучение модели следованию инструкциям и точная инструкция во время использования — взаимодополняющие части этого процесса. Подготовка диалогового ввода Пример быстрого старта в карточке отделяет системную инструкцию от вопроса пользователя и применяет соответствующий чат-шаблон перед генерацией. Для задачи уровня приложения полезно такое же практическое разделение: задавайте роль помощника и правила ответа отдельно от исходного фрагмента или кода, с которым он работает. Текстовая пометка внутри документа не заменяет правильно оформленные роли беседы в окружающем интерфейсе. Задача технического объяснения может содержать функцию и один пример ввода, затем спрашивать, что делает каждая ветвь и какие условия влияют на результат. Задача по коду может определять допустимый ввод, ожидаемое возвращаемое значение и ограничения на изменение существующего поведения. Запросите реализацию, а затем примеры для обычного и граничного случая. Это применения документированных языковых и программных возможностей; генерация кода даёт текстовый результат, а его выполнение относится к среде приложения. Для многоязычного редактирования предоставьте исходный фрагмент, целевую аудиторию и небольшой список терминов. Запросите переработку, сохраняющую исходные имена и условия, затем краткое объяснение изменений. Это конкретнее просьбы улучшить текст: задание определяет сохраняемый смысл и полезный возвращаемый результат. Обработка длинных текстов Производитель описывает поддержку контекста до 131 072 токенов, но инструкции по длинному контексту важны. Ввод свыше 32 768 токенов требует документированной настройки расширения YaRN. Опубликованный пример использует коэффициент масштабирования 4,0 с исходным числом позиций 32 768. Производитель отмечает, что статическое расширение может влиять на работу с короткими текстами, и рекомендует включать его, когда действительно нужна обработка длинного контекста. Подготовьте задачу по длинному документу с конкретным вопросом, именованными разделами источника и явной структурой вывода. Например, предоставьте несколько частей технической спецификации и запросите требования, относящиеся к конкретному изменению, сохраняя исходный раздел рядом с каждой находкой. Большое входное окно полезно для совместного удержания этих частей; ответ всё равно может быть компактной таблицей, а не пересказом всего документа. Важные границы 131 072 токена — поддержка расширенного контекста, а не разрешение игнорировать его настройку. 512 генерируемых токенов в примере быстрого старта — настройка примера, а не опубликованная максимальная ёмкость вывода. Этот выпуск Instruct — текстовая модель; ему не следует приписывать возможности изображений или видео Qwen-VL либо специализированное математическое обучение с интегрированными инструментами Qwen2.5-Math. Выберите именованную редакцию и подготовьте текст для нужного объяснения, кода или документа. **Ailoot Ultra · Чат OpenAI** `POST /v1/chat/completions` `qwen2-7b-instruct` [`qwen2-7b-instruct`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=qwen2-7b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2-7b-instruct&fmt=chat) Alibaba /`qwen2-7b-instruct` ### Начало Qwen2-7B-Instruct — обученная следовать инструкциям текстовая модель для многоязычного диалога, кода, математики и рассуждения. Производитель описывает контекст до 131 072 токенов при включённой конфигурации длинного контекста. Допустимые входные данные Текст Результаты Текст ### Доступно в Ailoot · входные данные и методы **Ailoot Ultra · Чат OpenAI** `POST /v1/chat/completions` Входные данные `text` Результат `text` Выходной формат json или SSE | Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию | | --- | --- | --- | --- | --- | | Поле`model` | Тип`string` | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения qwen2-7b-instruct | По умолчанию— | | Поле`messages` | Тип`message[]` | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Минимум элементов: 1 | По умолчанию— | | Поле`messages[].role` | Тип`string` | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— | | Поле`messages[].content` | Тип`string` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Применяется, когда: Текстовая беседа | По умолчанию— | | Поле`stream` | Тип`boolean` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчаниюfalse | Сочетания входных материалов **Текст** · Текст UTF8 `messages[].content` Параметры и жизненный цикл метода | Параметр | Контракт | | --- | --- | | Параметр`content_type` | Контрактapplication/json | | Параметр`required` | Контрактmodel, messages | | Параметр`material_types` | Контрактtext | | Параметр`messages` | Контрактмассив сообщений со структурой role/content | | Параметр`file_material` | Контрактфактический документ UTF-8 вставляется как буквальный текст; ID файла не выводится из него | | Параметр`optional_controls` | Контрактstream | | Параметр`control_scope` | КонтрактТекстовая беседа; stream — логическое значение, по умолчанию false. | | Параметр`output_modalities` | Контрактtext | | Параметр`hosted_operations` | Контрактfalse | | Параметр`multimodal_input_binding` | Контрактnull | Псевдонимы метода: `/chat/completions` 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. ### Тарифы Тарифная справка не добавляет режимы запроса. Поддерживаемые параметры указаны для выбранного метода. Быстрый режим Не указано При выборе быстрого режима Режим flex Не указано При выборе режима flex Максимальная интенсивность рассуждений Не указано При максимальной интенсивности рассуждений с корректировкой по умолчанию (default) #### Ставки Ailoot #### Цены по конфигурациям | Конфигурация | Шкала ставок | Плата | | --- | --- | --- | | КонфигурацияБазовые ставки за токены | Шкала ставокБазовая ставка | Плата Вход · Входные токены **$0.000286** / 1K токенов Выход · Выходные токены **$0.00058** / 1K токенов Вход · Чтение кэша **$0** / 1K токенов Вход · Запись в кэш **$0** / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час **—** / 1K токенов | Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. [Как работают резервирование и расчёт →](https://ailoot.ai/docs/ru/billing/reserve/) ### Примеры запросов #### Ailoot Ultra · Чат OpenAI curlPython SDK ```bash set -eu : "${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 ``` ```python 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")) ``` ### Получить и сохранить результаты #### Ailoot Ultra · Чат OpenAI json или SSE ##### Сохраняйте все готовые результаты 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. ##### Если нужно проверить исходный ответ Сохраняйте ID запросов и ответов, а также заголовки. Общий URL получения текстового задания не предоставлен. Поля ответа | Поле | Тип | | --- | --- | | Поле`choices[].index` | Типinteger | | Поле`choices[].message.content` | Типstring\|null | | Поле`choices[].message.tool_calls` | Типtool\_call\[\] | | Поле`choices[].message.reasoning_content` | Типstring | | Поле`choices[].message.reasoning_details` | Типobject\|array | | Поле`choices[].finish_reason` | Типstring\|null | | Поле`usage` | Типobject | Ошибки и дальнейшие шаги | 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. | ### Псевдонимы #### Псевдонимы моделей **Ailoot Ultra** [`qwen2-7b-instruct`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=qwen2-7b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2-7b-instruct&fmt=chat) #### Псевдонимы путей метода `/chat/completions` #### Связанные ID для вызова [`qwen2-7b-instruct`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=qwen2-7b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2-7b-instruct&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Сообщения Anthropic** `POST /v1/messages` `qwen2-7b-instruct` [`qwen2-7b-instruct`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=qwen2-7b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2-7b-instruct&fmt=messages) Alibaba /`qwen2-7b-instruct` ### Начало Qwen2-7B-Instruct — обученная следовать инструкциям текстовая модель для многоязычного диалога, кода, математики и рассуждения. Производитель описывает контекст до 131 072 токенов при включённой конфигурации длинного контекста. Допустимые входные данные Текст Результаты json · sse ### Доступно в Ailoot · входные данные и методы **Ailoot Ultra · Сообщения Anthropic** `POST /v1/messages` Входные данные `text` Результат `json`, `sse` Выходной формат JSON или SSE | Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию | | --- | --- | --- | --- | --- | | Поле`model` | Тип`string` | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения qwen2-7b-instruct | По умолчанию— | | Поле`messages` | Тип`message[]` | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— | | Поле`messages[].role` | Тип`string` | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения user, assistant | По умолчанию— | | Поле`messages[].content` | Тип`string` | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— | | Поле`max_tokens` | Тип`integer` | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— | | Поле`stream` | Тип`boolean` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчаниюfalse | Сочетания входных материалов **Текст** · Текст UTF-8 `строка messages[].content` Параметры и жизненный цикл метода | Параметр | Контракт | | --- | --- | | Параметр`content_type` | Контрактapplication/json | | Параметр`required` | Контрактmodel, messages, max\_tokens | | Параметр`optional_controls` | Контрактstream | | Параметр`material_types` | Контрактtext | | Параметр`text_file_material` | КонтрактПрочитайте фактический документ UTF-8 и поместите его текст в указанную строку входа или содержимого сообщения. | Жизненный цикл: `synchronous_or_streamed` ### Тарифы Тарифная справка не добавляет режимы запроса. Поддерживаемые параметры указаны для выбранного метода. Быстрый режим Не указано При выборе быстрого режима Режим flex Не указано При выборе режима flex Максимальная интенсивность рассуждений Не указано При максимальной интенсивности рассуждений с корректировкой по умолчанию (default) #### Ставки Ailoot #### Цены по конфигурациям | Конфигурация | Шкала ставок | Плата | | --- | --- | --- | | КонфигурацияБазовые ставки за токены | Шкала ставокБазовая ставка | Плата Вход · Входные токены **$0.000286** / 1K токенов Выход · Выходные токены **$0.00058** / 1K токенов Вход · Чтение кэша **$0** / 1K токенов Вход · Запись в кэш **$0** / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час **—** / 1K токенов | Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. [Как работают резервирование и расчёт →](https://ailoot.ai/docs/ru/billing/reserve/) ### Примеры запросов #### Ailoot Ultra · Сообщения Anthropic Полное минимальное тело запроса в формате JSONcurl · используйте свой документ UTF-8Python · сохраните полный результат ```json { "model": "qwen2-7b-instruct", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${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 ``` ```python 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)) ``` ### Получить и сохранить результаты #### Ailoot Ultra · Сообщения Anthropic JSON или SSE ##### Сохраняйте все готовые результаты 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. ##### Если нужно проверить исходный ответ Сохраняйте ID запросов и ответов, а также заголовки. Общий URL получения текстового задания не предоставлен. Поля ответа | Поле | Тип | | --- | --- | | Поле`id` | Типstring | | Поле`model` | Типstring | | Поле`content[]` | Типtext\|thinking\|tool\_use\|other content block | | Поле`stop_reason` | Типstring\|null | | Поле`usage` | Типobject | Ошибки и дальнейшие шаги | 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. | ### Псевдонимы #### Псевдонимы моделей **Ailoot Ultra** [`qwen2-7b-instruct`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=qwen2-7b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2-7b-instruct&fmt=messages) #### Псевдонимы путей метода `/chat/completions` #### Связанные ID для вызова [`qwen2-7b-instruct`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=qwen2-7b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2-7b-instruct&fmt=messages) FAQ · Pro/Qwen/Qwen2-7B-Instruct Какие входные данные и результаты доступны? `POST /v1/chat/completions` · `qwen2-7b-instruct`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `qwen2-7b-instruct`: `text` → `json`, `sse` Какие поля использует запрос? `POST /v1/chat/completions` · `qwen2-7b-instruct`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/messages` · `qwen2-7b-instruct`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` Какие ограничения действуют? `POST /v1/chat/completions` · `qwen2-7b-instruct`: `messages.min_items`: `1` Подключите Ailoot к Claude Code, OpenCode, Hermes или своему приложению. ## Компания и портфель её проектов Компания и портфель её проектов: миллионы клиентов; продажи на миллиарды ежемесячно. ## Покупайте токены со скидкой. Скидка по подписке для регулярной работы. Промокоды — до 50% на покупку токенов. Подписка Выберите тариф со скидкой для своих регулярных запросов. Промокод до 50% Введите код при покупке. Цена пересчитается с учётом действующей акции. Расходы в истории Модель, токены и сумма сохраняются для каждого запроса. [Выбрать подписку](https://ailoot.ai/docs/ru/billing/subscriptions/) · [Посмотреть цены моделей](https://ailoot.ai/models/ru/) ## Подключайте API к продукту, который вы продаёте. SaaS, приложения и боты — по оферте и лицензионному договору Ailoot. Для перепродажи запросите реселлерскую лицензию. Коммерческое приложение Встраивайте генерацию текста, картинок, видео и звука в платные функции своего сервиса. Лицензия для реселлера Пришлите описание проекта и схему доступа. Запросите письменные условия использования и перепродажи. Документы на сайте Оферта, лицензионный договор и политика обработки данных доступны до подключения. [Запросить реселлерскую лицензию](mailto:support@ailoot.ai) · [Оферта и лицензионный договор](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=ru) ## Ailoot · Компания и портфель её проектов Ailoot опирается на накопленный опыт работы, большую клиентскую базу, стабильный сервис и постоянный контроль KPI. Компания и портфель её проектов: миллионы клиентов; продажи на миллиарды ежемесячно. Этот опыт Ailoot использует для API-доступа к нейросетям в продуктах клиентов, агентах, приложениях и автоматизациях.