Qwen3-8B je hustý jazykový model Qwen3, ktorý spája uvažovanie s bežným generovaním textu. Jeho uvádzané silné stránky zahŕňajú matematiku, riešenie logických problémov, kód, tvorivé písanie, rolový rozhovor a dodržiavanie pokynov naprieč viacerými kolami. Rodina podporuje viac než 100 jazykov a dialektov. Praktickým použitím je viacjazyčný asistent podpory, ktorý premení správu zákazníka a dodaný úryvok pravidiel na užitočnú odpoveď pri zachovaní názvov produktov a požadovaného tónu.
Toto vydanie má 8.2 miliardy parametrov vrátane 6.95 miliardy mimo embeddingov a 36 vrstiev. Používa pozornosť so zoskupenými dopytmi s 32 dopytovými hlavami a ôsmimi hlavami kľúčov/hodnôt. Ide o samostatný hustý model, nie o model so zmesou expertov veľkosti 235B pracujúci s menším počtom expertov. Pracovný vstup a generovaný výsledok sú textové: preklad, vysvetlenie, upravený dokument, plán alebo program. Pred pridávaním kontextu vyberte jasnú úlohu. Pri odpovedi podpory dodajte správu zákazníka, platné pravidlá, schválenú terminológiu a akciu, ktorú má čitateľ vykonať; žiadajte odpoveď a samostatný zoznam stále chýbajúcich faktov.
Východiskový postup výrobcu používa sekvenciu správ chatu a explicitnú šablónu rozhovoru. Pri pomoci s kódom zahrňte relevantnú funkciu, vstup odhaľujúci problém, skutočný výstup a očakávaný výsledok. Žiadajte opravenú funkciu s príkladmi a samostatným vysvetlením zmeneného správania. Pri preklade určte zdrojový a cieľový jazyk, čitateľov a termíny na zachovanie. Tieto vstupy uľahčujú porovnanie výsledného textu s pôvodnou požiadavkou. Zverejnená integrácia očakáva prostredie vykonávania s podporou Qwen3; karta upozorňuje, že verzie Transformers nižšie než 4.51.0 nerozpoznajú požadovanú architektúru.
Ten istý model podporuje režimy s uvažovaním aj bez neho. Uvažovanie je v dodanej šablóne štandardne zapnuté. Pevné vypnutie odstráni časť uvažovania; keď uvažovanie zostáva zapnuté, /think a /no_think môžu meniť voľbu medzi kolami. Najnovší takýto pokyn má prednosť a tieto prepínače na úrovni promptu nemôžu prekonať pevné vypnutie. V produktovom postupe použite priamy režim na krátke prepísanie schválenej správy a uvažovanie vyberte pri nesúlade, ktorý treba vysvetliť. Konečnú odpoveď oddeľte od priebežného uvažovania a do neskoršej histórie rozhovoru uchovajte iba konečnú odpoveď. Pri zapnutom uvažovaní zachováva aj mäkká požiadavka bez uvažovania blok uvažovania, ktorého obsah môže byť prázdny. Pevné vypnutie tento blok odstráni.
Výrobca opisuje volanie nástrojov a odporúča Qwen-Agent na správu šablón a spracovanie volaní. Aplikácia môže dodať definície nástrojov, vykonať vyžiadané volania a vrátiť ich výsledky. Pri asistentovi podpory môže úzko vymedzené vyhľadanie objednávky iba na čítanie poskytnúť potvrdený stav odoslania pred tým, než model navrhne odpoveď. Určte povolené polia vyhľadávania a spôsob oznámenia chýbajúceho záznamu. Užitočným konečným výstupom je odpoveď založená na vrátených informáciách, nie nepodložené tvrdenie o úspechu externej operácie. Príručka Qwen3 opisuje aj paralelné a viackrokové volania nástrojov s argumentmi reprezentovanými objektmi a výsledkami vrátenými do rozhovoru.
Karta modelu uvádza 32,768 natívnych tokenov kontextu a 131,072 s rozšírením YaRN. Správanie dlhého kontextu preto závisí od skutočnej konfigurácie. Statický YaRN môže ovplyvniť kratšie požiadavky, preto ho karta odporúča zapnúť vtedy, keď je potrebný dlhý kontext. Vstup, história rozhovoru a generovaný výstup spotrebúvajú spoločný rozpočet kontextu. Označte dlhé zdrojové časti, odstráňte nesúvisiace duplicity a ponechajte priestor na požadovanú odpoveď. Zverejnený príklad generovania a odporúčania pre výstup sú konfiguračné pokyny, nie samostatný pevný maximálny výstup. Dokumentácia Qwen3 vo vysvetlení tréningovej dĺžky rozoberá správy assistant s dĺžkou 38,912 tokenov v režime uvažovania a 16,384 v režime bez uvažovania a odporúča vyhodnocovať kvalitu dlhšieho generovania. Tieto hodnoty sú odlišné od celkového okna kontextu a nepredstavujú pevný limit konkrétneho koncového bodu. Karta vysvetľuje aj predvolené pozičné rozdelenie 40,960 tokenov ako 8,192 pre typické prompty a 32,768 pre výstup; ide o odporúčanie konfigurácie výrobcu, oddelené od natívneho tréningového kontextu a akéhokoľvek limitu koncového bodu.
Pre režim uvažovania sú odporúčané hodnoty vzorkovania temperature 0.6, top-p 0.95, top-k 20 a min-p 0; pre režim bez uvažovania 0.7, 0.8, 20 a 0. Výrobca upozorňuje, že nenásytné dekódovanie pri uvažovaní môže vytvárať opakujúci sa text. Vyššie penalizácie prítomnosti môžu obmedziť opakovanie, no niekedy spôsobujú miešanie jazykov. Konečný formát určte výslovne, napríklad odpoveď nasledovanú objektom JSON s nevyriešenými poľami, a objekt overte pred použitím aplikáciou. Navrhovaný kód skontrolujte na dodaných prípadoch a pri prekladoch skontrolujte zachovanie terminológie.
", "aboutText": "Qwen3-8B je hustý jazykový model Qwen3, ktorý spája uvažovanie s bežným generovaním textu. Jeho uvádzané silné stránky zahŕňajú matematiku, riešenie logických problémov, kód, tvorivé písanie, rolový rozhovor a dodržiavanie pokynov naprieč viacerými kolami. Rodina podporuje viac než 100 jazykov a dialektov. Praktickým použitím je viacjazyčný asistent podpory, ktorý premení správu zákazníka a dodaný úryvok pravidiel na užitočnú odpoveď pri zachovaní názvov produktov a požadovaného tónu.\n\nToto vydanie má 8.2 miliardy parametrov vrátane 6.95 miliardy mimo embeddingov a 36 vrstiev. Používa pozornosť so zoskupenými dopytmi s 32 dopytovými hlavami a ôsmimi hlavami kľúčov/hodnôt. Ide o samostatný hustý model, nie o model so zmesou expertov veľkosti 235B pracujúci s menším počtom expertov. Pracovný vstup a generovaný výsledok sú textové: preklad, vysvetlenie, upravený dokument, plán alebo program. Pred pridávaním kontextu vyberte jasnú úlohu. Pri odpovedi podpory dodajte správu zákazníka, platné pravidlá, schválenú terminológiu a akciu, ktorú má čitateľ vykonať; žiadajte odpoveď a samostatný zoznam stále chýbajúcich faktov.\n\nVýchodiskový postup výrobcu používa sekvenciu správ chatu a explicitnú šablónu rozhovoru. Pri pomoci s kódom zahrňte relevantnú funkciu, vstup odhaľujúci problém, skutočný výstup a očakávaný výsledok. Žiadajte opravenú funkciu s príkladmi a samostatným vysvetlením zmeneného správania. Pri preklade určte zdrojový a cieľový jazyk, čitateľov a termíny na zachovanie. Tieto vstupy uľahčujú porovnanie výsledného textu s pôvodnou požiadavkou. Zverejnená integrácia očakáva prostredie vykonávania s podporou Qwen3; karta upozorňuje, že verzie Transformers nižšie než 4.51.0 nerozpoznajú požadovanú architektúru.\n\nTen istý model podporuje režimy s uvažovaním aj bez neho. Uvažovanie je v dodanej šablóne štandardne zapnuté. Pevné vypnutie odstráni časť uvažovania; keď uvažovanie zostáva zapnuté, /think a /no_think môžu meniť voľbu medzi kolami. Najnovší takýto pokyn má prednosť a tieto prepínače na úrovni promptu nemôžu prekonať pevné vypnutie. V produktovom postupe použite priamy režim na krátke prepísanie schválenej správy a uvažovanie vyberte pri nesúlade, ktorý treba vysvetliť. Konečnú odpoveď oddeľte od priebežného uvažovania a do neskoršej histórie rozhovoru uchovajte iba konečnú odpoveď. Pri zapnutom uvažovaní zachováva aj mäkká požiadavka bez uvažovania blok uvažovania, ktorého obsah môže byť prázdny. Pevné vypnutie tento blok odstráni.\n\nVýrobca opisuje volanie nástrojov a odporúča Qwen-Agent na správu šablón a spracovanie volaní. Aplikácia môže dodať definície nástrojov, vykonať vyžiadané volania a vrátiť ich výsledky. Pri asistentovi podpory môže úzko vymedzené vyhľadanie objednávky iba na čítanie poskytnúť potvrdený stav odoslania pred tým, než model navrhne odpoveď. Určte povolené polia vyhľadávania a spôsob oznámenia chýbajúceho záznamu. Užitočným konečným výstupom je odpoveď založená na vrátených informáciách, nie nepodložené tvrdenie o úspechu externej operácie. Príručka Qwen3 opisuje aj paralelné a viackrokové volania nástrojov s argumentmi reprezentovanými objektmi a výsledkami vrátenými do rozhovoru.\n\nKarta modelu uvádza 32,768 natívnych tokenov kontextu a 131,072 s rozšírením YaRN. Správanie dlhého kontextu preto závisí od skutočnej konfigurácie. Statický YaRN môže ovplyvniť kratšie požiadavky, preto ho karta odporúča zapnúť vtedy, keď je potrebný dlhý kontext. Vstup, história rozhovoru a generovaný výstup spotrebúvajú spoločný rozpočet kontextu. Označte dlhé zdrojové časti, odstráňte nesúvisiace duplicity a ponechajte priestor na požadovanú odpoveď. Zverejnený príklad generovania a odporúčania pre výstup sú konfiguračné pokyny, nie samostatný pevný maximálny výstup. Dokumentácia Qwen3 vo vysvetlení tréningovej dĺžky rozoberá správy assistant s dĺžkou 38,912 tokenov v režime uvažovania a 16,384 v režime bez uvažovania a odporúča vyhodnocovať kvalitu dlhšieho generovania. Tieto hodnoty sú odlišné od celkového okna kontextu a nepredstavujú pevný limit konkrétneho koncového bodu. Karta vysvetľuje aj predvolené pozičné rozdelenie 40,960 tokenov ako 8,192 pre typické prompty a 32,768 pre výstup; ide o odporúčanie konfigurácie výrobcu, oddelené od natívneho tréningového kontextu a akéhokoľvek limitu koncového bodu.\n\nPre režim uvažovania sú odporúčané hodnoty vzorkovania temperature 0.6, top-p 0.95, top-k 20 a min-p 0; pre režim bez uvažovania 0.7, 0.8, 20 a 0. Výrobca upozorňuje, že nenásytné dekódovanie pri uvažovaní môže vytvárať opakujúci sa text. Vyššie penalizácie prítomnosti môžu obmedziť opakovanie, no niekedy spôsobujú miešanie jazykov. Konečný formát určte výslovne, napríklad odpoveď nasledovanú objektom JSON s nevyriešenými poľami, a objekt overte pred použitím aplikáciou. Navrhovaný kód skontrolujte na dodaných prípadoch a pri prekladoch skontrolujte zachovanie terminológie.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Technický príklad v angličtine
A bilingual reply grounded in a return policy\n\nDraft a German reply to this customer: 'Can I return my unused Aero Cup after ten days?' Policy P1: unused products can be returned within 14 days; the customer must provide the order reference. Keep Aero Cup unchanged and ask for the missing reference. Follow the reply with a short English note naming the facts used.A polite German customer reply and a brief English source-fact note.The reply preserves the unused condition and 14-day window, asks for the reference and does not invent refund timing.qwen3-8bQwen3-8B ponúka viacjazyčné generovanie textu, programovanie a dva režimy odpovedí v hustom modeli s 8.2 miliardy parametrov. Pri bežnom dialógu používajte priame odpovede a pri problémoch vyžadujúcich dôkladnejšiu analýzu režim uvažovania.
Tento opis pokrýva možnosti modelu. Dostupné vstupy, výstupy a voľby v Ailoot sú uvedené nižšie pre vybranú metódu.
Qwen3-8B je hustý jazykový model Qwen3, ktorý spája uvažovanie s bežným generovaním textu. Jeho uvádzané silné stránky zahŕňajú matematiku, riešenie logických problémov, kód, tvorivé písanie, rolový rozhovor a dodržiavanie pokynov naprieč viacerými kolami. Rodina podporuje viac než 100 jazykov a dialektov. Praktickým použitím je viacjazyčný asistent podpory, ktorý premení správu zákazníka a dodaný úryvok pravidiel na užitočnú odpoveď pri zachovaní názvov produktov a požadovaného tónu.
Toto vydanie má 8.2 miliardy parametrov vrátane 6.95 miliardy mimo embeddingov a 36 vrstiev. Používa pozornosť so zoskupenými dopytmi s 32 dopytovými hlavami a ôsmimi hlavami kľúčov/hodnôt. Ide o samostatný hustý model, nie o model so zmesou expertov veľkosti 235B pracujúci s menším počtom expertov. Pracovný vstup a generovaný výsledok sú textové: preklad, vysvetlenie, upravený dokument, plán alebo program. Pred pridávaním kontextu vyberte jasnú úlohu. Pri odpovedi podpory dodajte správu zákazníka, platné pravidlá, schválenú terminológiu a akciu, ktorú má čitateľ vykonať; žiadajte odpoveď a samostatný zoznam stále chýbajúcich faktov.
Východiskový postup výrobcu používa sekvenciu správ chatu a explicitnú šablónu rozhovoru. Pri pomoci s kódom zahrňte relevantnú funkciu, vstup odhaľujúci problém, skutočný výstup a očakávaný výsledok. Žiadajte opravenú funkciu s príkladmi a samostatným vysvetlením zmeneného správania. Pri preklade určte zdrojový a cieľový jazyk, čitateľov a termíny na zachovanie. Tieto vstupy uľahčujú porovnanie výsledného textu s pôvodnou požiadavkou. Zverejnená integrácia očakáva prostredie vykonávania s podporou Qwen3; karta upozorňuje, že verzie Transformers nižšie než 4.51.0 nerozpoznajú požadovanú architektúru.
Ten istý model podporuje režimy s uvažovaním aj bez neho. Uvažovanie je v dodanej šablóne štandardne zapnuté. Pevné vypnutie odstráni časť uvažovania; keď uvažovanie zostáva zapnuté, /think a /no_think môžu meniť voľbu medzi kolami. Najnovší takýto pokyn má prednosť a tieto prepínače na úrovni promptu nemôžu prekonať pevné vypnutie. V produktovom postupe použite priamy režim na krátke prepísanie schválenej správy a uvažovanie vyberte pri nesúlade, ktorý treba vysvetliť. Konečnú odpoveď oddeľte od priebežného uvažovania a do neskoršej histórie rozhovoru uchovajte iba konečnú odpoveď. Pri zapnutom uvažovaní zachováva aj mäkká požiadavka bez uvažovania blok uvažovania, ktorého obsah môže byť prázdny. Pevné vypnutie tento blok odstráni.
Výrobca opisuje volanie nástrojov a odporúča Qwen-Agent na správu šablón a spracovanie volaní. Aplikácia môže dodať definície nástrojov, vykonať vyžiadané volania a vrátiť ich výsledky. Pri asistentovi podpory môže úzko vymedzené vyhľadanie objednávky iba na čítanie poskytnúť potvrdený stav odoslania pred tým, než model navrhne odpoveď. Určte povolené polia vyhľadávania a spôsob oznámenia chýbajúceho záznamu. Užitočným konečným výstupom je odpoveď založená na vrátených informáciách, nie nepodložené tvrdenie o úspechu externej operácie. Príručka Qwen3 opisuje aj paralelné a viackrokové volania nástrojov s argumentmi reprezentovanými objektmi a výsledkami vrátenými do rozhovoru.
Karta modelu uvádza 32,768 natívnych tokenov kontextu a 131,072 s rozšírením YaRN. Správanie dlhého kontextu preto závisí od skutočnej konfigurácie. Statický YaRN môže ovplyvniť kratšie požiadavky, preto ho karta odporúča zapnúť vtedy, keď je potrebný dlhý kontext. Vstup, história rozhovoru a generovaný výstup spotrebúvajú spoločný rozpočet kontextu. Označte dlhé zdrojové časti, odstráňte nesúvisiace duplicity a ponechajte priestor na požadovanú odpoveď. Zverejnený príklad generovania a odporúčania pre výstup sú konfiguračné pokyny, nie samostatný pevný maximálny výstup. Dokumentácia Qwen3 vo vysvetlení tréningovej dĺžky rozoberá správy assistant s dĺžkou 38,912 tokenov v režime uvažovania a 16,384 v režime bez uvažovania a odporúča vyhodnocovať kvalitu dlhšieho generovania. Tieto hodnoty sú odlišné od celkového okna kontextu a nepredstavujú pevný limit konkrétneho koncového bodu. Karta vysvetľuje aj predvolené pozičné rozdelenie 40,960 tokenov ako 8,192 pre typické prompty a 32,768 pre výstup; ide o odporúčanie konfigurácie výrobcu, oddelené od natívneho tréningového kontextu a akéhokoľvek limitu koncového bodu.
Pre režim uvažovania sú odporúčané hodnoty vzorkovania temperature 0.6, top-p 0.95, top-k 20 a min-p 0; pre režim bez uvažovania 0.7, 0.8, 20 a 0. Výrobca upozorňuje, že nenásytné dekódovanie pri uvažovaní môže vytvárať opakujúci sa text. Vyššie penalizácie prítomnosti môžu obmedziť opakovanie, no niekedy spôsobujú miešanie jazykov. Konečný formát určte výslovne, napríklad odpoveď nasledovanú objektom JSON s nevyriešenými poľami, a objekt overte pred použitím aplikáciou. Navrhovaný kód skontrolujte na dodaných prípadoch a pri prekladoch skontrolujte zachovanie terminológie.
POST /v1/chat/completionstexttext| Pole | Typ | Požiadavka | Hodnoty a limity | Predvolené |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity qwen3-8b | 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 $0.000144 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.00144 / 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": "qwen3-8b", "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='qwen3-8b',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='qwen3-8b',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 qwen3-8b
Použite cesty metód uvedené vyššie.
qwen3-8bQwen3-8B ponúka viacjazyčné generovanie textu, programovanie a dva režimy odpovedí v hustom modeli s 8.2 miliardy parametrov. Pri bežnom dialógu používajte priame odpovede a pri problémoch vyžadujúcich dôkladnejšiu analýzu režim uvažovania.
Tento opis pokrýva možnosti modelu. Dostupné vstupy, výstupy a voľby v Ailoot sú uvedené nižšie pre vybranú metódu.
Qwen3-8B je hustý jazykový model Qwen3, ktorý spája uvažovanie s bežným generovaním textu. Jeho uvádzané silné stránky zahŕňajú matematiku, riešenie logických problémov, kód, tvorivé písanie, rolový rozhovor a dodržiavanie pokynov naprieč viacerými kolami. Rodina podporuje viac než 100 jazykov a dialektov. Praktickým použitím je viacjazyčný asistent podpory, ktorý premení správu zákazníka a dodaný úryvok pravidiel na užitočnú odpoveď pri zachovaní názvov produktov a požadovaného tónu.
Toto vydanie má 8.2 miliardy parametrov vrátane 6.95 miliardy mimo embeddingov a 36 vrstiev. Používa pozornosť so zoskupenými dopytmi s 32 dopytovými hlavami a ôsmimi hlavami kľúčov/hodnôt. Ide o samostatný hustý model, nie o model so zmesou expertov veľkosti 235B pracujúci s menším počtom expertov. Pracovný vstup a generovaný výsledok sú textové: preklad, vysvetlenie, upravený dokument, plán alebo program. Pred pridávaním kontextu vyberte jasnú úlohu. Pri odpovedi podpory dodajte správu zákazníka, platné pravidlá, schválenú terminológiu a akciu, ktorú má čitateľ vykonať; žiadajte odpoveď a samostatný zoznam stále chýbajúcich faktov.
Východiskový postup výrobcu používa sekvenciu správ chatu a explicitnú šablónu rozhovoru. Pri pomoci s kódom zahrňte relevantnú funkciu, vstup odhaľujúci problém, skutočný výstup a očakávaný výsledok. Žiadajte opravenú funkciu s príkladmi a samostatným vysvetlením zmeneného správania. Pri preklade určte zdrojový a cieľový jazyk, čitateľov a termíny na zachovanie. Tieto vstupy uľahčujú porovnanie výsledného textu s pôvodnou požiadavkou. Zverejnená integrácia očakáva prostredie vykonávania s podporou Qwen3; karta upozorňuje, že verzie Transformers nižšie než 4.51.0 nerozpoznajú požadovanú architektúru.
Ten istý model podporuje režimy s uvažovaním aj bez neho. Uvažovanie je v dodanej šablóne štandardne zapnuté. Pevné vypnutie odstráni časť uvažovania; keď uvažovanie zostáva zapnuté, /think a /no_think môžu meniť voľbu medzi kolami. Najnovší takýto pokyn má prednosť a tieto prepínače na úrovni promptu nemôžu prekonať pevné vypnutie. V produktovom postupe použite priamy režim na krátke prepísanie schválenej správy a uvažovanie vyberte pri nesúlade, ktorý treba vysvetliť. Konečnú odpoveď oddeľte od priebežného uvažovania a do neskoršej histórie rozhovoru uchovajte iba konečnú odpoveď. Pri zapnutom uvažovaní zachováva aj mäkká požiadavka bez uvažovania blok uvažovania, ktorého obsah môže byť prázdny. Pevné vypnutie tento blok odstráni.
Výrobca opisuje volanie nástrojov a odporúča Qwen-Agent na správu šablón a spracovanie volaní. Aplikácia môže dodať definície nástrojov, vykonať vyžiadané volania a vrátiť ich výsledky. Pri asistentovi podpory môže úzko vymedzené vyhľadanie objednávky iba na čítanie poskytnúť potvrdený stav odoslania pred tým, než model navrhne odpoveď. Určte povolené polia vyhľadávania a spôsob oznámenia chýbajúceho záznamu. Užitočným konečným výstupom je odpoveď založená na vrátených informáciách, nie nepodložené tvrdenie o úspechu externej operácie. Príručka Qwen3 opisuje aj paralelné a viackrokové volania nástrojov s argumentmi reprezentovanými objektmi a výsledkami vrátenými do rozhovoru.
Karta modelu uvádza 32,768 natívnych tokenov kontextu a 131,072 s rozšírením YaRN. Správanie dlhého kontextu preto závisí od skutočnej konfigurácie. Statický YaRN môže ovplyvniť kratšie požiadavky, preto ho karta odporúča zapnúť vtedy, keď je potrebný dlhý kontext. Vstup, história rozhovoru a generovaný výstup spotrebúvajú spoločný rozpočet kontextu. Označte dlhé zdrojové časti, odstráňte nesúvisiace duplicity a ponechajte priestor na požadovanú odpoveď. Zverejnený príklad generovania a odporúčania pre výstup sú konfiguračné pokyny, nie samostatný pevný maximálny výstup. Dokumentácia Qwen3 vo vysvetlení tréningovej dĺžky rozoberá správy assistant s dĺžkou 38,912 tokenov v režime uvažovania a 16,384 v režime bez uvažovania a odporúča vyhodnocovať kvalitu dlhšieho generovania. Tieto hodnoty sú odlišné od celkového okna kontextu a nepredstavujú pevný limit konkrétneho koncového bodu. Karta vysvetľuje aj predvolené pozičné rozdelenie 40,960 tokenov ako 8,192 pre typické prompty a 32,768 pre výstup; ide o odporúčanie konfigurácie výrobcu, oddelené od natívneho tréningového kontextu a akéhokoľvek limitu koncového bodu.
Pre režim uvažovania sú odporúčané hodnoty vzorkovania temperature 0.6, top-p 0.95, top-k 20 a min-p 0; pre režim bez uvažovania 0.7, 0.8, 20 a 0. Výrobca upozorňuje, že nenásytné dekódovanie pri uvažovaní môže vytvárať opakujúci sa text. Vyššie penalizácie prítomnosti môžu obmedziť opakovanie, no niekedy spôsobujú miešanie jazykov. Konečný formát určte výslovne, napríklad odpoveď nasledovanú objektom JSON s nevyriešenými poľami, a objekt overte pred použitím aplikáciou. Navrhovaný kód skontrolujte na dodaných prípadoch a pri prekladoch skontrolujte zachovanie terminológie.
POST /v1/messagestextjson, sse| Pole | Typ | Požiadavka | Hodnoty a limity | Predvolené |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity qwen3-8b | 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 $0.000144 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.00144 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache $0 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
Ailoot pred požiadavkou rezervuje odhadovanú sumu. Po získaní výsledku vyúčtuje konečný poplatok podľa nameraného využitia. Pri streamovaní sa vyúčtovanie riadi konečným záznamom využitia. Ako funguje rezervácia a vyúčtovanie →
{\n "model": "qwen3-8b",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'qwen3-8b', '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': 'qwen3-8b', '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 qwen3-8b
Použite cesty metód uvedené vyššie.
Technický príklad v angličtine
A bilingual reply grounded in a return policy\n\nDraft a German reply to this customer: 'Can I return my unused Aero Cup after ten days?' Policy P1: unused products can be returned within 14 days; the customer must provide the order reference. Keep Aero Cup unchanged and ask for the missing reference. Follow the reply with a short English note naming the facts used.A polite German customer reply and a brief English source-fact note.The reply preserves the unused condition and 14-day window, asks for the reference and does not invent refund timing.