Source: https://ailoot.ai/models/ru/xingchen-agi-xing4-0-29b-a4b-free/ Canonical: https://ailoot.ai/models/ru/xingchen-agi-xing4-0-29b-a4b-free/ Language: ru # XingChen: Xing4.0 29B A4B (free) [Markdown](https://ailoot.ai/models/ru/xingchen-agi-xing4-0-29b-a4b-free/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/ru/xingchen-agi-xing4-0-29b-a4b-free/facts.json) ## [XingChen: Xing4.0 29B A4B (free)](https://ailoot.ai/models/ru/xingchen-agi-xing4-0-29b-a4b-free/) `xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free` Xingchen AGIТекстВход 0,00 $ / 1KВыход 0,00 $ / 1K Текстовая MoE-модель China Telecom AI с 29 млрд параметров для планирования, разбора кода и последовательного решения инженерных задач. ### Xing4.0 от China Telecom AI Xing4.0-29B-A4B — текстовая MoE-модель China Telecom Artificial Intelligence Technology, разработанная как следующее поколение TeleChat. В модели 29 млрд параметров, из которых на каждый токен активируются около 4 млрд. Разработчик ориентировал её на сложные инженерные задачи и последовательные агентные сценарии. Особенность Xing4.0 — обучение целиком на ускорителях Ascend NPU с использованием MindSpore. В архитектуре объединены mHC, MLA и MTP; модель содержит 40 слоёв, 64 маршрутизируемых эксперта, четыре выбранных эксперта на токен и одного общего. Эти сведения описывают устройство исходной модели и её исследовательскую основу, а не оборудование, на котором выполняется ваш запрос. ### Текстовые инженерные задачи В материалах разработчика выделены планирование нескольких шагов, работа с кодом и последовательное решение задач. В текстовом диалоге это можно использовать для подготовки плана изменения программы, объяснения зависимостей или разбора ошибки по переданному коду. Начните с цели, входных данных и ограничений; затем попросите предложить последовательность действий и ожидаемый результат каждого шага. Для задачи по программированию передайте релевантную реализацию, формат данных и пример ожидаемого поведения. Удобный результат — объяснение, локальное изменение и примеры проверок. После запуска в своей среде можно вернуть наблюдения в диалог и уточнить решение. Такая постановка сохраняет связь ответа с конкретной задачей и не требует приписывать модели самостоятельный доступ к проекту. ### Контекст и материалы запроса В Ailoot Xing4.0 принимает текст и возвращает текст. Контекстное окно — 262 144 токена, максимальный вывод — 235 929 токенов. В общий контекст входят инструкции, исходные материалы, история и ответ. Можно включать несколько связанных фрагментов: требования, документацию, код и результаты проверок. Присвойте им понятные названия и обозначьте, что именно нужно получить — сравнение, описание алгоритма, обновлённый код или план решения. Разработчик указывает возможность расширения исходной модели до 512K контекста, однако размер этого подключения составляет 262 144 токена. При подготовке большого запроса ориентируйтесь на него, оставляя место для ответа. ### Подключение к приложению Доступны Messages, Responses и Chat Completions. Форматы помогают встроить модель в привычный клиент и организовать несколько последовательных сообщений. Результат этого подключения — сгенерированный текст. Для исполнения предложенного кода, чтения файлов и работы с внешними инструментами нужна соответствующая логика приложения. Архитектура исходной модели сама по себе не предоставляет такие действия внутри обычного текстового запроса. ### Доступно в Ailoot API Входные данные `text` Результат `text` Контекст 262 144 *токенов* Макс. ответ 235 929 *токенов* Вход 0,00 $ */ 1K* Выход 0,00 $ */ 1K* Входные данные `text` Результат `text` Контекст 262 144 *токенов* Макс. ответ 235 929 *токенов* Вход 0,00 $ */ 1K* Выход 0,00 $ */ 1K* Входные данные `text` Результат `text` Контекст 262 144 *токенов* Макс. ответ 235 929 *токенов* Вход 0,00 $ */ 1K* Выход 0,00 $ */ 1K* `xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free` · JSON ``` {"about":"### Xing4.0 от China Telecom AI\n\nXing4.0-29B-A4B — текстовая MoE-модель China Telecom Artificial Intelligence Technology, разработанная как следующее поколение TeleChat. В модели 29 млрд параметров, из которых на каждый токен активируются около 4 млрд. Разработчик ориентировал её на сложные инженерные задачи и последовательные агентные сценарии.\n\nОсобенность Xing4.0 — обучение целиком на ускорителях Ascend NPU с использованием MindSpore. В архитектуре объединены mHC, MLA и MTP; модель содержит 40 слоёв, 64 маршрутизируемых эксперта, четыре выбранных эксперта на токен и одного общего. Эти сведения описывают устройство исходной модели и её исследовательскую основу, а не оборудование, на котором выполняется ваш запрос.\n\n### Текстовые инженерные задачи\n\nВ материалах разработчика выделены планирование нескольких шагов, работа с кодом и последовательное решение задач. В текстовом диалоге это можно использовать для подготовки плана изменения программы, объяснения зависимостей или разбора ошибки по переданному коду. Начните с цели, входных данных и ограничений; затем попросите предложить последовательность действий и ожидаемый результат каждого шага.\n\nДля задачи по программированию передайте релевантную реализацию, формат данных и пример ожидаемого поведения. Удобный результат — объяснение, локальное изменение и примеры проверок. После запуска в своей среде можно вернуть наблюдения в диалог и уточнить решение. Такая постановка сохраняет связь ответа с конкретной задачей и не требует приписывать модели самостоятельный доступ к проекту.\n\n### Контекст и материалы запроса\n\nВ Ailoot Xing4.0 принимает текст и возвращает текст. Контекстное окно — 262 144 токена, максимальный вывод — 235 929 токенов. В общий контекст входят инструкции, исходные материалы, история и ответ. Можно включать несколько связанных фрагментов: требования, документацию, код и результаты проверок. Присвойте им понятные названия и обозначьте, что именно нужно получить — сравнение, описание алгоритма, обновлённый код или план решения.\n\nРазработчик указывает возможность расширения исходной модели до 512K контекста, однако размер этого подключения составляет 262 144 токена. При подготовке большого запроса ориентируйтесь на него, оставляя место для ответа.\n\n### Подключение к приложению\n\nДоступны Messages, Responses и Chat Completions. Форматы помогают встроить модель в привычный клиент и организовать несколько последовательных сообщений. Результат этого подключения — сгенерированный текст. Для исполнения предложенного кода, чтения файлов и работы с внешними инструментами нужна соответствующая логика приложения. Архитектура исходной модели сама по себе не предоставляет такие действия внутри обычного текстового запроса.","alias_of":null,"aliases":[],"author":"Xingchen AGI","canonical_model":"xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free","ctx":262144,"formats":["chat","messages","responses"],"id":"xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free","input":["text"],"kind":"text","max_out":235929,"methods":[{"cache_read":null,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":262144,"family":"anthropic","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"messages","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0,"input":["text"],"label":"Anthropic Messages","max_out":235929,"max_tool_calls":null,"out":0,"output":["text"],"path":"/v1/messages","request_model_id":"xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":null,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":262144,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"responses","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0,"input":["text"],"label":"OpenAI Responses","max_out":235929,"max_tool_calls":null,"out":0,"output":["text"],"path":"/v1/responses","request_model_id":"xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":null,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":262144,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"chat","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0,"input":["text"],"label":"OpenAI Chat","max_out":235929,"max_tool_calls":null,"out":0,"output":["text"],"path":"/v1/chat/completions","request_model_id":"xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]}],"model_aliases":[{"canonical_model_id":"xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free","request_model_id":"xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free","route_label":"Ultra"}],"name":"XingChen: Xing4.0 29B A4B (free)","price":{"in":0,"in_label":null,"out":0,"out_label":null,"sort_in":0,"sort_out":0,"varies":false},"public_id":"xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free","short":"Текстовая MoE-модель China Telecom AI с 29 млрд параметров для планирования, разбора кода и последовательного решения инженерных задач."} ``` ## Вопросы Как выбрать модель для своей задачи? Сначала определите нужные вход и выход: текст, изображение, аудио или видео. Затем сравните совместимые API-методы, точный ID модели или текущую цель alias, цену и единицу расчёта. Бесплатный GET /v1/models показывает модели, доступные вашему ключу. Каждая ли модель поддерживает все API-методы и типы медиа? Используйте API-методы и типы входа и выхода, указанные в карточке модели. Поддержка текста, изображений, аудио или видео зависит от выбранных модели и метода; перед отправкой данных проверьте их пример запроса. Чем точный ID модели отличается от alias? Точный ID обозначает конкретную модель. Alias указывает на модель, и его цель может меняться. Проверьте текущую цель alias в каталоге; используйте точный ID, когда интеграции нужна конкретная модель. Как сравнить цены до отправки запроса? Проверьте в карточке модели цену и единицу расчёта для выбранного API-метода. Сравнивайте одинаковые единицы и типы входа и выхода; история запросов показывает фактическое использование и списанную сумму. Что даёт подписка? Скидку на покупку токенов для регулярной работы. Выберите тариф по своему объёму запросов; условия и стоимость подписки показаны при оформлении. Как применить промокод на скидку до 50%? Введите промокод при покупке токенов. Итоговая сумма пересчитывается по условиям акции; размер скидки виден до оплаты. ## 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.