Qwen3-235B-A22B-FP8 je oficiálne vydanie FP8 modelu Qwen3-235B-A22B. Inzerované textové schopnosti pokrývajú matematické a logické uvažovanie, generovanie kódu, tvorivé písanie, rolový dialóg a dodržiavanie pokynov v konverzácii s viacerými kolami vo viac ako 100 jazykoch a dialektoch. Spája režimy uvažovania a priamej odpovede. Použite ho na úlohu spájajúcu viacero obmedzení, napríklad porovnanie dvoch implementácií s rovnakou špecifikáciou a premenu porovnania na konkrétny návrh zmeny.
Základná architektúra je zmes expertov: celkovo 235 miliárd parametrov, 22 miliárd aktívnych pri spracovaní, 94 vrstiev a 128 expertov, z ktorých sa pre každý token vyberá osem. Pozornosť so zoskupenými dopytmi používa 64 dopytových hláv a štyri hlavy kľúčov/hodnôt. Prípona FP8 označuje samostatne publikovanú kontrolnú snímku, nie dodatočnú modalitu odpovede alebo odlišný počet parametrov. Model prijíma text a generuje text. Asistentovi na revíziu kódu dodajte špecifikáciu, relevantné zdrojové súbory a očakávané správanie; vyžiadajte rozhodovaciu tabuľku, vybranú úpravu a príklady demonštrujúce zamýšľaný výsledok.
Úvodný postup výrobcu formátuje zdroj a pokyny ako konverzáciu. Pri porovnávaní dokumentov označte verzie, uveďte autoritu každého zdroja a identifikujte požiadavky, ktoré musia zostať nezmenené. Pri matematickej otázke zahrňte úplné zadanie a požadovanú formu konečnej odpovede. Pri implementácii uveďte jazyk, skutočný tvar vstupu, zlyhávajúci prípad a rozhrania na zachovanie. Konečný artefakt určte explicitne, aby aj dlhá odpoveď vyriešila pôvodnú požiadavku. Publikovaná integrácia očakáva prostredie, ktoré rozpoznáva Qwen3; karta varuje, že verzie Transformers nižšie než 4.51.0 nerozpoznávajú potrebnú architektúru.
Toto vydanie má osobitnú poznámku FP8. Kontrolná snímka používa jemnozrnnú kvantizáciu FP8 s veľkosťou bloku 128; publikovaná konfigurácia zaznamenáva kvantizačnú schému. Výrobca uvádza Transformers, SGLang a vLLM ako možnosti inferencie, pričom upozorňuje na problémy s jemnozrnnou FP8 pri distribuovanej inferencii Transformers. Použitie viacerých zariadení môže vyžadovať CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1. Je to detail kompatibility konkrétneho vydania, nie dôvod predpokladať rovnakú rýchlosť, využitie pamäte alebo kvalitu výstupu vo všetkých prostrediach vykonávania. Pri porovnávaní alebo zaznamenávaní výsledkov zachovajte úplný názov FP8 a posudzujte skutočnú kontrolnú snímku v zamýšľanom prostredí.
Uvažovanie je predvolené v dodanej chatovej šablóne a pevný prepínač ho môže vypnúť. Pri zapnutom uvažovaní /think a /no_think ovládajú jednotlivé kolá; najnovší pokyn má prednosť. Mäkké prepínače neprekonajú pevné vypnutie. Konečnú odpoveď oddeľte od generovanej časti uvažovania a preneste ju do neskoršej histórie dialógu. Podrobná analýza rozporov môže žiadať uvažovanie, zatiaľ čo následná úprava formátu prijatého záveru môže žiadať priamu odpoveď. Pri zapnutom uvažovaní si aj mäkká požiadavka bez uvažovania ponechá blok uvažovania; jeho obsah môže byť prázdny. Pevné vypnutie tento blok odstráni.
Karta odporúča Qwen-Agent pre šablóny volania nástrojov a parsovanie. Pri inžinierskom asistentovi môže aplikácia sprístupniť spúšťač testov alebo vyhľadávanie v zdroji iba na čítanie, vykonať prijaté volanie a vrátiť dôkazy pre ďalšiu odpoveď. Uveďte vstupy nástroja, oprávnenia a výsledkové polia. Vyžadujte, aby asistent prepojil navrhovanú zmenu s vráteným výsledkom a odlíšil test, ktorý žiada, od testu, ktorý aplikácia skutočne dokončila. Schopnosti modelu súvisiace s nástrojmi závisia od tohto okolitého vykonávacieho postupu. Príručka Qwen3 opisuje aj paralelné a viacstupňové volania nástrojov s argumentmi reprezentovanými ako objekty a výsledkami vrátenými do konverzácie.
Natívny kontext je 32 768 tokenov, s 131 072 dokumentovanými cez rozšírenie YaRN. Vstup a generovaný výstup zdieľajú rozpočet sekvencie. Väčšie okno vyžaduje príslušnú konfiguráciu a statický YaRN môže ovplyvniť krátke vstupy. Dlhý zdrojový materiál usporiadajte podľa súboru alebo sekcie a rezervujte miesto na konečné porovnanie či kód. Výstupné dĺžky v rýchlom úvode a odporúčaniach osvedčených postupov sú usmernením generovania, nie dôkazom nezávislého maximálneho výstupu pre celú službu. Dokumentácia Qwen3 pri vysvetľovaní trénovacej dĺžky rozoberá správy asistenta s 38 912 tokenmi v režime uvažovania a 16 384 v režime bez uvažovania a odporúča posúdiť kvalitu dlhšieho generovania. Tieto čísla sa líšia od celkového kontextového okna a nie sú pevným limitom konkrétneho koncového bodu. Karta tiež vysvetľuje predvolené pridelenie pozícií 40 960 tokenov ako 8 192 pre typické prompty plus 32 768 pre výstup; ide o konfiguračné usmernenie výrobcu, samostatné od natívneho trénovacieho kontextu a akéhokoľvek limitu koncového bodu.
Odporúčané vzorkovanie v režime uvažovania je temperature 0,6, top-p 0,95, top-k 20 a min-p 0; priamy režim používa 0,7, 0,8, 20 a 0. Greedy dekódovanie pri uvažovaní môže viesť k opakovaniu a silnejšie presence penalty môžu zaviesť miešanie jazykov. Vyžiadajte kontrolovateľnú konečnú štruktúru, napríklad tabuľku výsledkov nasledovanú zmenenou funkciou a relevantnými prípadmi. Pred použitím navrhovanej zmeny skontrolujte numerické závery, vykonajte kód v cieľovom prostredí a preskúmajte výsledky nástrojov. Identita kontrolnej snímky FP8 a upozornenia na prostredie vykonávania majú zostať súčasťou tohto posúdenia.
", "aboutText": "Qwen3-235B-A22B-FP8 je oficiálne vydanie FP8 modelu Qwen3-235B-A22B. Inzerované textové schopnosti pokrývajú matematické a logické uvažovanie, generovanie kódu, tvorivé písanie, rolový dialóg a dodržiavanie pokynov v konverzácii s viacerými kolami vo viac ako 100 jazykoch a dialektoch. Spája režimy uvažovania a priamej odpovede. Použite ho na úlohu spájajúcu viacero obmedzení, napríklad porovnanie dvoch implementácií s rovnakou špecifikáciou a premenu porovnania na konkrétny návrh zmeny.\n\nZákladná architektúra je zmes expertov: celkovo 235 miliárd parametrov, 22 miliárd aktívnych pri spracovaní, 94 vrstiev a 128 expertov, z ktorých sa pre každý token vyberá osem. Pozornosť so zoskupenými dopytmi používa 64 dopytových hláv a štyri hlavy kľúčov/hodnôt. Prípona FP8 označuje samostatne publikovanú kontrolnú snímku, nie dodatočnú modalitu odpovede alebo odlišný počet parametrov. Model prijíma text a generuje text. Asistentovi na revíziu kódu dodajte špecifikáciu, relevantné zdrojové súbory a očakávané správanie; vyžiadajte rozhodovaciu tabuľku, vybranú úpravu a príklady demonštrujúce zamýšľaný výsledok.\n\nÚvodný postup výrobcu formátuje zdroj a pokyny ako konverzáciu. Pri porovnávaní dokumentov označte verzie, uveďte autoritu každého zdroja a identifikujte požiadavky, ktoré musia zostať nezmenené. Pri matematickej otázke zahrňte úplné zadanie a požadovanú formu konečnej odpovede. Pri implementácii uveďte jazyk, skutočný tvar vstupu, zlyhávajúci prípad a rozhrania na zachovanie. Konečný artefakt určte explicitne, aby aj dlhá odpoveď vyriešila pôvodnú požiadavku. Publikovaná integrácia očakáva prostredie, ktoré rozpoznáva Qwen3; karta varuje, že verzie Transformers nižšie než 4.51.0 nerozpoznávajú potrebnú architektúru.\n\nToto vydanie má osobitnú poznámku FP8. Kontrolná snímka používa jemnozrnnú kvantizáciu FP8 s veľkosťou bloku 128; publikovaná konfigurácia zaznamenáva kvantizačnú schému. Výrobca uvádza Transformers, SGLang a vLLM ako možnosti inferencie, pričom upozorňuje na problémy s jemnozrnnou FP8 pri distribuovanej inferencii Transformers. Použitie viacerých zariadení môže vyžadovať CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1. Je to detail kompatibility konkrétneho vydania, nie dôvod predpokladať rovnakú rýchlosť, využitie pamäte alebo kvalitu výstupu vo všetkých prostrediach vykonávania. Pri porovnávaní alebo zaznamenávaní výsledkov zachovajte úplný názov FP8 a posudzujte skutočnú kontrolnú snímku v zamýšľanom prostredí.\n\nUvažovanie je predvolené v dodanej chatovej šablóne a pevný prepínač ho môže vypnúť. Pri zapnutom uvažovaní /think a /no_think ovládajú jednotlivé kolá; najnovší pokyn má prednosť. Mäkké prepínače neprekonajú pevné vypnutie. Konečnú odpoveď oddeľte od generovanej časti uvažovania a preneste ju do neskoršej histórie dialógu. Podrobná analýza rozporov môže žiadať uvažovanie, zatiaľ čo následná úprava formátu prijatého záveru môže žiadať priamu odpoveď. Pri zapnutom uvažovaní si aj mäkká požiadavka bez uvažovania ponechá blok uvažovania; jeho obsah môže byť prázdny. Pevné vypnutie tento blok odstráni.\n\nKarta odporúča Qwen-Agent pre šablóny volania nástrojov a parsovanie. Pri inžinierskom asistentovi môže aplikácia sprístupniť spúšťač testov alebo vyhľadávanie v zdroji iba na čítanie, vykonať prijaté volanie a vrátiť dôkazy pre ďalšiu odpoveď. Uveďte vstupy nástroja, oprávnenia a výsledkové polia. Vyžadujte, aby asistent prepojil navrhovanú zmenu s vráteným výsledkom a odlíšil test, ktorý žiada, od testu, ktorý aplikácia skutočne dokončila. Schopnosti modelu súvisiace s nástrojmi závisia od tohto okolitého vykonávacieho postupu. Príručka Qwen3 opisuje aj paralelné a viacstupňové volania nástrojov s argumentmi reprezentovanými ako objekty a výsledkami vrátenými do konverzácie.\n\nNatívny kontext je 32 768 tokenov, s 131 072 dokumentovanými cez rozšírenie YaRN. Vstup a generovaný výstup zdieľajú rozpočet sekvencie. Väčšie okno vyžaduje príslušnú konfiguráciu a statický YaRN môže ovplyvniť krátke vstupy. Dlhý zdrojový materiál usporiadajte podľa súboru alebo sekcie a rezervujte miesto na konečné porovnanie či kód. Výstupné dĺžky v rýchlom úvode a odporúčaniach osvedčených postupov sú usmernením generovania, nie dôkazom nezávislého maximálneho výstupu pre celú službu. Dokumentácia Qwen3 pri vysvetľovaní trénovacej dĺžky rozoberá správy asistenta s 38 912 tokenmi v režime uvažovania a 16 384 v režime bez uvažovania a odporúča posúdiť kvalitu dlhšieho generovania. Tieto čísla sa líšia od celkového kontextového okna a nie sú pevným limitom konkrétneho koncového bodu. Karta tiež vysvetľuje predvolené pridelenie pozícií 40 960 tokenov ako 8 192 pre typické prompty plus 32 768 pre výstup; ide o konfiguračné usmernenie výrobcu, samostatné od natívneho trénovacieho kontextu a akéhokoľvek limitu koncového bodu.\n\nOdporúčané vzorkovanie v režime uvažovania je temperature 0,6, top-p 0,95, top-k 20 a min-p 0; priamy režim používa 0,7, 0,8, 20 a 0. Greedy dekódovanie pri uvažovaní môže viesť k opakovaniu a silnejšie presence penalty môžu zaviesť miešanie jazykov. Vyžiadajte kontrolovateľnú konečnú štruktúru, napríklad tabuľku výsledkov nasledovanú zmenenou funkciou a relevantnými prípadmi. Pred použitím navrhovanej zmeny skontrolujte numerické závery, vykonajte kód v cieľovom prostredí a preskúmajte výsledky nástrojov. Identita kontrolnej snímky FP8 a upozornenia na prostredie vykonávania majú zostať súčasťou tohto posúdenia.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Technický príklad v angličtine
Compare two normalizers to a contract\n\nThe contract requires unique case-sensitive tags in first-occurrence order. Compare Python A: return sorted(set(tags)) with B: return list(dict.fromkeys(tags)). Input: ["red", "Blue", "red", "blue"]. Give a criterion table, select the compliant implementation and provide tests for order and case preservation. Do not alter the contract to fit either implementation.A two-implementation decision table, a selected implementation and two contract-focused tests.Check that sorting is recognized as an order violation and Blue remains distinct from blue.qwen/qwen3-235b-a22b-fp8Qwen3-235B-A22B-FP8 je oficiálna kontrolná snímka veľkého modelu Qwen3 so zmesou expertov s jemnozrnnou kvantizáciou FP8. Zachováva hybridné textové uvažovanie a konverzačné schopnosti, pričom má vlastnú kvantizačnú identitu a osobitosti prostredia vykonávania.
Tento opis pokrýva možnosti modelu. Dostupné vstupy, výstupy a voľby v Ailoot sú uvedené nižšie pre vybranú metódu.
Qwen3-235B-A22B-FP8 je oficiálne vydanie FP8 modelu Qwen3-235B-A22B. Inzerované textové schopnosti pokrývajú matematické a logické uvažovanie, generovanie kódu, tvorivé písanie, rolový dialóg a dodržiavanie pokynov v konverzácii s viacerými kolami vo viac ako 100 jazykoch a dialektoch. Spája režimy uvažovania a priamej odpovede. Použite ho na úlohu spájajúcu viacero obmedzení, napríklad porovnanie dvoch implementácií s rovnakou špecifikáciou a premenu porovnania na konkrétny návrh zmeny.
Základná architektúra je zmes expertov: celkovo 235 miliárd parametrov, 22 miliárd aktívnych pri spracovaní, 94 vrstiev a 128 expertov, z ktorých sa pre každý token vyberá osem. Pozornosť so zoskupenými dopytmi používa 64 dopytových hláv a štyri hlavy kľúčov/hodnôt. Prípona FP8 označuje samostatne publikovanú kontrolnú snímku, nie dodatočnú modalitu odpovede alebo odlišný počet parametrov. Model prijíma text a generuje text. Asistentovi na revíziu kódu dodajte špecifikáciu, relevantné zdrojové súbory a očakávané správanie; vyžiadajte rozhodovaciu tabuľku, vybranú úpravu a príklady demonštrujúce zamýšľaný výsledok.
Úvodný postup výrobcu formátuje zdroj a pokyny ako konverzáciu. Pri porovnávaní dokumentov označte verzie, uveďte autoritu každého zdroja a identifikujte požiadavky, ktoré musia zostať nezmenené. Pri matematickej otázke zahrňte úplné zadanie a požadovanú formu konečnej odpovede. Pri implementácii uveďte jazyk, skutočný tvar vstupu, zlyhávajúci prípad a rozhrania na zachovanie. Konečný artefakt určte explicitne, aby aj dlhá odpoveď vyriešila pôvodnú požiadavku. Publikovaná integrácia očakáva prostredie, ktoré rozpoznáva Qwen3; karta varuje, že verzie Transformers nižšie než 4.51.0 nerozpoznávajú potrebnú architektúru.
Toto vydanie má osobitnú poznámku FP8. Kontrolná snímka používa jemnozrnnú kvantizáciu FP8 s veľkosťou bloku 128; publikovaná konfigurácia zaznamenáva kvantizačnú schému. Výrobca uvádza Transformers, SGLang a vLLM ako možnosti inferencie, pričom upozorňuje na problémy s jemnozrnnou FP8 pri distribuovanej inferencii Transformers. Použitie viacerých zariadení môže vyžadovať CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1. Je to detail kompatibility konkrétneho vydania, nie dôvod predpokladať rovnakú rýchlosť, využitie pamäte alebo kvalitu výstupu vo všetkých prostrediach vykonávania. Pri porovnávaní alebo zaznamenávaní výsledkov zachovajte úplný názov FP8 a posudzujte skutočnú kontrolnú snímku v zamýšľanom prostredí.
Uvažovanie je predvolené v dodanej chatovej šablóne a pevný prepínač ho môže vypnúť. Pri zapnutom uvažovaní /think a /no_think ovládajú jednotlivé kolá; najnovší pokyn má prednosť. Mäkké prepínače neprekonajú pevné vypnutie. Konečnú odpoveď oddeľte od generovanej časti uvažovania a preneste ju do neskoršej histórie dialógu. Podrobná analýza rozporov môže žiadať uvažovanie, zatiaľ čo následná úprava formátu prijatého záveru môže žiadať priamu odpoveď. Pri zapnutom uvažovaní si aj mäkká požiadavka bez uvažovania ponechá blok uvažovania; jeho obsah môže byť prázdny. Pevné vypnutie tento blok odstráni.
Karta odporúča Qwen-Agent pre šablóny volania nástrojov a parsovanie. Pri inžinierskom asistentovi môže aplikácia sprístupniť spúšťač testov alebo vyhľadávanie v zdroji iba na čítanie, vykonať prijaté volanie a vrátiť dôkazy pre ďalšiu odpoveď. Uveďte vstupy nástroja, oprávnenia a výsledkové polia. Vyžadujte, aby asistent prepojil navrhovanú zmenu s vráteným výsledkom a odlíšil test, ktorý žiada, od testu, ktorý aplikácia skutočne dokončila. Schopnosti modelu súvisiace s nástrojmi závisia od tohto okolitého vykonávacieho postupu. Príručka Qwen3 opisuje aj paralelné a viacstupňové volania nástrojov s argumentmi reprezentovanými ako objekty a výsledkami vrátenými do konverzácie.
Natívny kontext je 32 768 tokenov, s 131 072 dokumentovanými cez rozšírenie YaRN. Vstup a generovaný výstup zdieľajú rozpočet sekvencie. Väčšie okno vyžaduje príslušnú konfiguráciu a statický YaRN môže ovplyvniť krátke vstupy. Dlhý zdrojový materiál usporiadajte podľa súboru alebo sekcie a rezervujte miesto na konečné porovnanie či kód. Výstupné dĺžky v rýchlom úvode a odporúčaniach osvedčených postupov sú usmernením generovania, nie dôkazom nezávislého maximálneho výstupu pre celú službu. Dokumentácia Qwen3 pri vysvetľovaní trénovacej dĺžky rozoberá správy asistenta s 38 912 tokenmi v režime uvažovania a 16 384 v režime bez uvažovania a odporúča posúdiť kvalitu dlhšieho generovania. Tieto čísla sa líšia od celkového kontextového okna a nie sú pevným limitom konkrétneho koncového bodu. Karta tiež vysvetľuje predvolené pridelenie pozícií 40 960 tokenov ako 8 192 pre typické prompty plus 32 768 pre výstup; ide o konfiguračné usmernenie výrobcu, samostatné od natívneho trénovacieho kontextu a akéhokoľvek limitu koncového bodu.
Odporúčané vzorkovanie v režime uvažovania je temperature 0,6, top-p 0,95, top-k 20 a min-p 0; priamy režim používa 0,7, 0,8, 20 a 0. Greedy dekódovanie pri uvažovaní môže viesť k opakovaniu a silnejšie presence penalty môžu zaviesť miešanie jazykov. Vyžiadajte kontrolovateľnú konečnú štruktúru, napríklad tabuľku výsledkov nasledovanú zmenenou funkciou a relevantnými prípadmi. Pred použitím navrhovanej zmeny skontrolujte numerické závery, vykonajte kód v cieľovom prostredí a preskúmajte výsledky nástrojov. Identita kontrolnej snímky FP8 a upozornenia na prostredie vykonávania majú zostať súčasťou tohto posúdenia.
POST /v1/chat/completionstexttext| Pole | Typ | Požiadavka | Hodnoty a limity | Predvolené |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity qwen/qwen3-235b-a22b-fp8 | Predvolené— |
Polemessages | Typmessage[] | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity Minimálny počet položiek: 1 | Predvolené— |
Polemessages[].role | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity Príklady: system, user, assistant, tool, function Podmienky: Tieto roly sú výslovne zastúpené typmi kompatibility v zdrojovom kóde; presný súbor rolí zostáva závislý od modelu. Závisí od modelu | Predvolené— |
Polemessages[].content | Typstring|content_part[]|null | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polemessages[].tool_calls | Typtool_call[] | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polemessages[].tool_call_id | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Platí, keď: role=tool; použite skutočne vrátené ID | Predvolené— |
Polemessages[].name | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polemessages[].reasoning_content | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Platí, keď: Posielajte späť skutočne vrátené uvažovanie, ak ho tento model používa | Predvolené— |
Polemessages[].reasoning_details | Typobject|array | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polemax_tokens | Typinteger | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Závisí od modelu | Predvolené— |
Polemax_completion_tokens | Typinteger | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Závisí od modelu | Predvolené— |
Polestream | Typboolean | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolenéfalse |
Polestream_options.include_usage | Typboolean | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poletemperature | Typnumber | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poletop_p | Typnumber | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polestop | Typstring|string[] | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poletools | Typfunction_tool[] | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poletools[].type | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity function Závisí od modelu | Predvolené— |
Poletools[].function.name | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity Platí, keď: poskytnutý nástroj typu funkcia | Predvolené— |
Poletools[].function.description | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Poletools[].function.parameters | TypJSON_schema | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Poletool_choice | Typstring|object | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poleparallel_tool_calls | Typboolean | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poleresponse_format | Typobject | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polereasoning_effort | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polereasoning | Typobject | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poleservice_tier | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poleinstructions | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Pole kompatibility | Predvolené— |
Polefunctions | Typfunction[] | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polefunction_call | Typstring|object | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poleprompt_cache_options | Typobject | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polemodalities | Typstring[] | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity text | Predvolené— |
Poleprovider | Typobject | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Podmienky: provider.options sa na tejto textovej trase Ultra odmieta | Predvolené— |
Polecache_control.ttl | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Podmienky: Hodnota 1h sa v skutočne používaných poliach cache promptov odmieta | Predvolené— |
Text · Text UTF8
messages[].content
| Parameter | Špecifikácia |
|---|---|
Parametercontent_type | Špecifikáciaapplication/json |
Parameterrequired | Špecifikáciamodel, messages |
Parametermaterial_types | Špecifikáciatext |
Parametermessages | Špecifikáciapole správ so štruktúrou role/content |
Parameterfile_material | Špecifikáciaskutočný dokument UTF-8 vložený ako doslovný text; ID súboru sa neodvodzuje |
Parameteroptional_controls | Špecifikáciastream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Špecifikáciazávisí od modelu; používateľské nástroje typu funkcia sa líšia od nástrojov prevádzkovaných službou |
Parameteroutput_modalities | Špecifikáciatext |
Parameterhosted_operations | Špecifikáciafalse |
Parametermultimodal_input_binding | Špecifikácianull |
Životný cyklus: synchronous_or_streamed
Pošlite presné ID modelu spolu s messages.
Dĺžka kontextu nie je horná hranica výstupu.
Textový súbor môže poskytnúť doslovný text; obrazové a zvukové vstupy a vstupy so súborovými objektmi potrebujú presné naviazanie.
Tarifné údaje nepridávajú možnosti požiadavky. Podporované parametre sú uvedené pri vybranej metóde.
| Konfigurácia | Sadzobník | Poplatok |
|---|---|---|
| KonfiguráciaZákladné sadzby za tokeny | SadzobníkZákladná sadzba | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.0004 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.0016 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache $0 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
Ailoot pred požiadavkou rezervuje odhadovanú sumu. Po získaní výsledku vyúčtuje konečný poplatok podľa nameraného využitia. Pri streamovaní sa vyúčtovanie riadi konečným záznamom využitia. Ako funguje rezervácia a vyúčtovanie →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwen/qwen3-235b-a22b-fp8", "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='qwen/qwen3-235b-a22b-fp8',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='qwen/qwen3-235b-a22b-fp8',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 alebo SSE
Uložte každú úplnú vrátenú odpoveď, súbor a časť obsahu.
Zachovajte každý variant odpovede a jeho obsah, volania nástrojov a uvažovanie. V SSE zostavujte čiastkové zmeny podľa indexu variantu/nástroja a zachovajte konečný dôvod ukončenia aj údaje o spotrebe.
Zachovajte ID požiadaviek/odpovedí aj hlavičky. Všeobecná URL na načítanie textovej úlohy nie je poskytnutá.
| Pole | Typ |
|---|---|
Polechoices[].index | Typinteger |
Polechoices[].message.content | Typstring|null |
Polechoices[].message.tool_calls | Typtool_call[] |
Polechoices[].message.reasoning_content | Typstring |
Polechoices[].message.reasoning_details | Typobject|array |
Polechoices[].finish_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
| Odpoveď | Podmienka | Ďalší krok |
|---|---|---|
Odpoveď400 · invalid_request_error | PodmienkaNeplatné povinné polia, reprezentácia materiálu alebo hodnota parametra | Ďalší krokPred novou požiadavkou na vytvorenie opravte uvedené polia. |
Ailoot Ultra qwen/qwen3-235b-a22b-fp8
Použite cesty metód uvedené vyššie.
qwen/qwen3-235b-a22b-fp8Qwen3-235B-A22B-FP8 je oficiálna kontrolná snímka veľkého modelu Qwen3 so zmesou expertov s jemnozrnnou kvantizáciou FP8. Zachováva hybridné textové uvažovanie a konverzačné schopnosti, pričom má vlastnú kvantizačnú identitu a osobitosti prostredia vykonávania.
Tento opis pokrýva možnosti modelu. Dostupné vstupy, výstupy a voľby v Ailoot sú uvedené nižšie pre vybranú metódu.
Qwen3-235B-A22B-FP8 je oficiálne vydanie FP8 modelu Qwen3-235B-A22B. Inzerované textové schopnosti pokrývajú matematické a logické uvažovanie, generovanie kódu, tvorivé písanie, rolový dialóg a dodržiavanie pokynov v konverzácii s viacerými kolami vo viac ako 100 jazykoch a dialektoch. Spája režimy uvažovania a priamej odpovede. Použite ho na úlohu spájajúcu viacero obmedzení, napríklad porovnanie dvoch implementácií s rovnakou špecifikáciou a premenu porovnania na konkrétny návrh zmeny.
Základná architektúra je zmes expertov: celkovo 235 miliárd parametrov, 22 miliárd aktívnych pri spracovaní, 94 vrstiev a 128 expertov, z ktorých sa pre každý token vyberá osem. Pozornosť so zoskupenými dopytmi používa 64 dopytových hláv a štyri hlavy kľúčov/hodnôt. Prípona FP8 označuje samostatne publikovanú kontrolnú snímku, nie dodatočnú modalitu odpovede alebo odlišný počet parametrov. Model prijíma text a generuje text. Asistentovi na revíziu kódu dodajte špecifikáciu, relevantné zdrojové súbory a očakávané správanie; vyžiadajte rozhodovaciu tabuľku, vybranú úpravu a príklady demonštrujúce zamýšľaný výsledok.
Úvodný postup výrobcu formátuje zdroj a pokyny ako konverzáciu. Pri porovnávaní dokumentov označte verzie, uveďte autoritu každého zdroja a identifikujte požiadavky, ktoré musia zostať nezmenené. Pri matematickej otázke zahrňte úplné zadanie a požadovanú formu konečnej odpovede. Pri implementácii uveďte jazyk, skutočný tvar vstupu, zlyhávajúci prípad a rozhrania na zachovanie. Konečný artefakt určte explicitne, aby aj dlhá odpoveď vyriešila pôvodnú požiadavku. Publikovaná integrácia očakáva prostredie, ktoré rozpoznáva Qwen3; karta varuje, že verzie Transformers nižšie než 4.51.0 nerozpoznávajú potrebnú architektúru.
Toto vydanie má osobitnú poznámku FP8. Kontrolná snímka používa jemnozrnnú kvantizáciu FP8 s veľkosťou bloku 128; publikovaná konfigurácia zaznamenáva kvantizačnú schému. Výrobca uvádza Transformers, SGLang a vLLM ako možnosti inferencie, pričom upozorňuje na problémy s jemnozrnnou FP8 pri distribuovanej inferencii Transformers. Použitie viacerých zariadení môže vyžadovať CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1. Je to detail kompatibility konkrétneho vydania, nie dôvod predpokladať rovnakú rýchlosť, využitie pamäte alebo kvalitu výstupu vo všetkých prostrediach vykonávania. Pri porovnávaní alebo zaznamenávaní výsledkov zachovajte úplný názov FP8 a posudzujte skutočnú kontrolnú snímku v zamýšľanom prostredí.
Uvažovanie je predvolené v dodanej chatovej šablóne a pevný prepínač ho môže vypnúť. Pri zapnutom uvažovaní /think a /no_think ovládajú jednotlivé kolá; najnovší pokyn má prednosť. Mäkké prepínače neprekonajú pevné vypnutie. Konečnú odpoveď oddeľte od generovanej časti uvažovania a preneste ju do neskoršej histórie dialógu. Podrobná analýza rozporov môže žiadať uvažovanie, zatiaľ čo následná úprava formátu prijatého záveru môže žiadať priamu odpoveď. Pri zapnutom uvažovaní si aj mäkká požiadavka bez uvažovania ponechá blok uvažovania; jeho obsah môže byť prázdny. Pevné vypnutie tento blok odstráni.
Karta odporúča Qwen-Agent pre šablóny volania nástrojov a parsovanie. Pri inžinierskom asistentovi môže aplikácia sprístupniť spúšťač testov alebo vyhľadávanie v zdroji iba na čítanie, vykonať prijaté volanie a vrátiť dôkazy pre ďalšiu odpoveď. Uveďte vstupy nástroja, oprávnenia a výsledkové polia. Vyžadujte, aby asistent prepojil navrhovanú zmenu s vráteným výsledkom a odlíšil test, ktorý žiada, od testu, ktorý aplikácia skutočne dokončila. Schopnosti modelu súvisiace s nástrojmi závisia od tohto okolitého vykonávacieho postupu. Príručka Qwen3 opisuje aj paralelné a viacstupňové volania nástrojov s argumentmi reprezentovanými ako objekty a výsledkami vrátenými do konverzácie.
Natívny kontext je 32 768 tokenov, s 131 072 dokumentovanými cez rozšírenie YaRN. Vstup a generovaný výstup zdieľajú rozpočet sekvencie. Väčšie okno vyžaduje príslušnú konfiguráciu a statický YaRN môže ovplyvniť krátke vstupy. Dlhý zdrojový materiál usporiadajte podľa súboru alebo sekcie a rezervujte miesto na konečné porovnanie či kód. Výstupné dĺžky v rýchlom úvode a odporúčaniach osvedčených postupov sú usmernením generovania, nie dôkazom nezávislého maximálneho výstupu pre celú službu. Dokumentácia Qwen3 pri vysvetľovaní trénovacej dĺžky rozoberá správy asistenta s 38 912 tokenmi v režime uvažovania a 16 384 v režime bez uvažovania a odporúča posúdiť kvalitu dlhšieho generovania. Tieto čísla sa líšia od celkového kontextového okna a nie sú pevným limitom konkrétneho koncového bodu. Karta tiež vysvetľuje predvolené pridelenie pozícií 40 960 tokenov ako 8 192 pre typické prompty plus 32 768 pre výstup; ide o konfiguračné usmernenie výrobcu, samostatné od natívneho trénovacieho kontextu a akéhokoľvek limitu koncového bodu.
Odporúčané vzorkovanie v režime uvažovania je temperature 0,6, top-p 0,95, top-k 20 a min-p 0; priamy režim používa 0,7, 0,8, 20 a 0. Greedy dekódovanie pri uvažovaní môže viesť k opakovaniu a silnejšie presence penalty môžu zaviesť miešanie jazykov. Vyžiadajte kontrolovateľnú konečnú štruktúru, napríklad tabuľku výsledkov nasledovanú zmenenou funkciou a relevantnými prípadmi. Pred použitím navrhovanej zmeny skontrolujte numerické závery, vykonajte kód v cieľovom prostredí a preskúmajte výsledky nástrojov. Identita kontrolnej snímky FP8 a upozornenia na prostredie vykonávania majú zostať súčasťou tohto posúdenia.
POST /v1/messagestextjson, sse| Pole | Typ | Požiadavka | Hodnoty a limity | Predvolené |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity qwen/qwen3-235b-a22b-fp8 | Predvolené— |
Polemessages | Typmessage[] | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polemessages[].role | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity user, assistant | Predvolené— |
Polemessages[].content | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polemax_tokens | Typinteger | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polestream | Typboolean | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolenéfalse |
Text · Text UTF-8
reťazec messages[].content
| Parameter | Špecifikácia |
|---|---|
Parametercontent_type | Špecifikáciaapplication/json |
Parameterrequired | Špecifikáciamodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Špecifikáciastream |
Parametermaterial_types | Špecifikáciatext |
Parametertext_file_material | ŠpecifikáciaPrečítajte skutočný dokument UTF-8 a vložte jeho text do uvedeného vstupného reťazca alebo reťazca obsahu správy. |
Životný cyklus: synchronous_or_streamed
Tarifné údaje nepridávajú možnosti požiadavky. Podporované parametre sú uvedené pri vybranej metóde.
| Konfigurácia | Sadzobník | Poplatok |
|---|---|---|
| KonfiguráciaZákladné sadzby za tokeny | SadzobníkZákladná sadzba | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.0004 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.0016 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache $0 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
Ailoot pred požiadavkou rezervuje odhadovanú sumu. Po získaní výsledku vyúčtuje konečný poplatok podľa nameraného využitia. Pri streamovaní sa vyúčtovanie riadi konečným záznamom využitia. Ako funguje rezervácia a vyúčtovanie →
{\n "model": "qwen/qwen3-235b-a22b-fp8",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'qwen/qwen3-235b-a22b-fp8', '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': 'qwen/qwen3-235b-a22b-fp8', '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 alebo SSE
Uložte každú úplnú vrátenú odpoveď, súbor a časť obsahu.
Zachovajte všetky bloky obsahu, podpisy uvažovania a skutočné ID volaní nástrojov. Zostavte všetky čiastkové zmeny blokov SSE; prvý textový blok nie je celý výstup.
Zachovajte ID požiadaviek/odpovedí aj hlavičky. Všeobecná URL na načítanie textovej úlohy nie je poskytnutá.
| Pole | Typ |
|---|---|
Poleid | Typstring |
Polemodel | Typstring |
Polecontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Polestop_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
| Odpoveď | Podmienka | Ďalší krok |
|---|---|---|
Odpoveď400 · invalid_request_error | PodmienkaNeplatné povinné polia, reprezentácia materiálu alebo hodnota parametra | Ďalší krokPred novou požiadavkou na vytvorenie opravte uvedené polia. |
Ailoot Ultra qwen/qwen3-235b-a22b-fp8
Použite cesty metód uvedené vyššie.
Technický príklad v angličtine
Compare two normalizers to a contract\n\nThe contract requires unique case-sensitive tags in first-occurrence order. Compare Python A: return sorted(set(tags)) with B: return list(dict.fromkeys(tags)). Input: ["red", "Blue", "red", "blue"]. Give a criterion table, select the compliant implementation and provide tests for order and case preservation. Do not alter the contract to fit either implementation.A two-implementation decision table, a selected implementation and two contract-focused tests.Check that sorting is recognized as an order violation and Blue remains distinct from blue.