Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 razvija vejo Qwen3 za sklepanje pri kompleksnih logičnih, matematičnih, znanstvenih in programerskih nalogah. Qwen med izboljšana področja te izdaje uvršča tudi sledenje navodilom, uporabo orodij, generiranje besedila in razumevanje dolgega konteksta. Sprejema besedilne pogovore in generira besedilo. Uporabna navodila mu podajo celoten problem, ustrezne dokaze, omejitve in natančno obliko končnega izdelka: dokaz, načrt implementacije, popravljen program ali odločitev, podprto s podanimi dokumenti.
Model uporablja arhitekturo mešanice strokovnjakov s skupaj 235 milijardami parametrov in 22 milijardami aktiviranih za vsak žeton. Njegov izvorni kontekst ima 262.144 žetonov. Ta prostor je uporaben za združevanje več sorodnih specifikacij, izvornih datotek ali raziskovalnih odlomkov v en pogovor, pri čemer ostane prostor za razmišljanje modela in končni odgovor. Označite dokumente in bloke kode, navedite, kateri viri imajo prednost, in pokažite na pomembne razdelke. Navodila za analizo programske opreme lahko na primer podajo napačno vedenje, pričakovano vedenje, ustrezne funkcije in omejitve, nato pa zahtevajo predlagan popravek z ločeno navedenimi predpostavkami.
To je izdaja samo z razmišljanjem. Ne preklopi v način brez razmišljanja iz prvotnega modela Qwen3. Uradna pogovorna predloga samodejno začne razdelek za sklepanje, zato izhod lahko vsebuje zaključno oznako </think> brez začetne oznake v generiranem besedilu. Proizvajalčev primer ta razdelek sklepanja loči od končnega odgovora. Pri matematični nalogi Qwen priporoča zahtevo po sklepanju po korakih in končnem odgovoru znotraj \\boxed{}. Pri nalogi z več možnimi odgovori predlaga polje za odgovor, ki vsebuje samo izbrano črko. Ta navodila pomagajo, da je rezultat po končanem sklepanju lažje brati ali obdelati.
Smernice Qwen za generiranje priporočajo temperaturo 0,6, top-p 0,95, top-k 20 in min-p 0. Za večino poizvedb priporočajo prostor za izhod 32.768 žetonov, za izjemno zahtevne matematične in programerske probleme pa opisujejo 81.920 žetonov. Te številke so proizvajalčeva priporočila za generiranje, ne ločena zajamčena omejitev odgovora. Daljše razmišljanje potrebuje prostor pred končnim odgovorom: premajhna omejitev lahko odgovor konča pred zahtevanim sklepom. V naslednjih korakih pogovora uradne smernice ohranijo končni odgovor v zgodovini in izpustijo prejšnjo vsebino razmišljanja.
Za agentsko delo Qwen priporoča Qwen-Agent, ki zagotavlja predloge klicev orodij in razčlenjevanje. Njegovi primeri združujejo določena orodja, kot sta pridobivanje informacij in tolmač kode, s pogovorom modela. Preden mu naročite načrtovanje uporabe orodij, pripravite opise razpoložljivih orodij, pogoj za ustavitev naloge in zahtevani rezultat. Praktična raziskovalna navodila bi lahko zahtevala zbiranje določenih dokazov, primerjavo konkurenčnih razlag in sklep z dokazi, urejenimi po virih. Klici orodij opisujejo delo, ki ga mora izvesti aplikacija; samo besedilo modela ni zunanje dejanje ali njegov rezultat.
Uradna kartica opisuje tudi neobvezno razširitev konteksta na približno milijon žetonov z ločeno konfiguracijo, Dual Chunk Attention in redko pozornostjo. To je ločeno od izvornega okna z 262.144 žetoni in je odvisno od predpisane implementacije ter znatnih pomnilniških virov. Proizvajalec opozarja, da lahko omejitve konteksta in pomnilnika zahtevajo krajša zaporedja. Pri običajnem delu z dolgimi dokumenti vhod uredite okoli dejanskega vprašanja, ohranite meje dokumentov in zahtevajte kratko končno sintezo z označenimi nerešenimi dokazi. Tako uporaben rezultat ostane ločen od potencialno dolgega procesa razmišljanja.
", "aboutText": "Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 razvija vejo Qwen3 za sklepanje pri kompleksnih logičnih, matematičnih, znanstvenih in programerskih nalogah. Qwen med izboljšana področja te izdaje uvršča tudi sledenje navodilom, uporabo orodij, generiranje besedila in razumevanje dolgega konteksta. Sprejema besedilne pogovore in generira besedilo. Uporabna navodila mu podajo celoten problem, ustrezne dokaze, omejitve in natančno obliko končnega izdelka: dokaz, načrt implementacije, popravljen program ali odločitev, podprto s podanimi dokumenti.\n\nModel uporablja arhitekturo mešanice strokovnjakov s skupaj 235 milijardami parametrov in 22 milijardami aktiviranih za vsak žeton. Njegov izvorni kontekst ima 262.144 žetonov. Ta prostor je uporaben za združevanje več sorodnih specifikacij, izvornih datotek ali raziskovalnih odlomkov v en pogovor, pri čemer ostane prostor za razmišljanje modela in končni odgovor. Označite dokumente in bloke kode, navedite, kateri viri imajo prednost, in pokažite na pomembne razdelke. Navodila za analizo programske opreme lahko na primer podajo napačno vedenje, pričakovano vedenje, ustrezne funkcije in omejitve, nato pa zahtevajo predlagan popravek z ločeno navedenimi predpostavkami.\n\nTo je izdaja samo z razmišljanjem. Ne preklopi v način brez razmišljanja iz prvotnega modela Qwen3. Uradna pogovorna predloga samodejno začne razdelek za sklepanje, zato izhod lahko vsebuje zaključno oznako brez začetne oznake v generiranem besedilu. Proizvajalčev primer ta razdelek sklepanja loči od končnega odgovora. Pri matematični nalogi Qwen priporoča zahtevo po sklepanju po korakih in končnem odgovoru znotraj \\boxed{}. Pri nalogi z več možnimi odgovori predlaga polje za odgovor, ki vsebuje samo izbrano črko. Ta navodila pomagajo, da je rezultat po končanem sklepanju lažje brati ali obdelati.\n\nSmernice Qwen za generiranje priporočajo temperaturo 0,6, top-p 0,95, top-k 20 in min-p 0. Za večino poizvedb priporočajo prostor za izhod 32.768 žetonov, za izjemno zahtevne matematične in programerske probleme pa opisujejo 81.920 žetonov. Te številke so proizvajalčeva priporočila za generiranje, ne ločena zajamčena omejitev odgovora. Daljše razmišljanje potrebuje prostor pred končnim odgovorom: premajhna omejitev lahko odgovor konča pred zahtevanim sklepom. V naslednjih korakih pogovora uradne smernice ohranijo končni odgovor v zgodovini in izpustijo prejšnjo vsebino razmišljanja.\n\nZa agentsko delo Qwen priporoča Qwen-Agent, ki zagotavlja predloge klicev orodij in razčlenjevanje. Njegovi primeri združujejo določena orodja, kot sta pridobivanje informacij in tolmač kode, s pogovorom modela. Preden mu naročite načrtovanje uporabe orodij, pripravite opise razpoložljivih orodij, pogoj za ustavitev naloge in zahtevani rezultat. Praktična raziskovalna navodila bi lahko zahtevala zbiranje določenih dokazov, primerjavo konkurenčnih razlag in sklep z dokazi, urejenimi po virih. Klici orodij opisujejo delo, ki ga mora izvesti aplikacija; samo besedilo modela ni zunanje dejanje ali njegov rezultat.\n\nUradna kartica opisuje tudi neobvezno razširitev konteksta na približno milijon žetonov z ločeno konfiguracijo, Dual Chunk Attention in redko pozornostjo. To je ločeno od izvornega okna z 262.144 žetoni in je odvisno od predpisane implementacije ter znatnih pomnilniških virov. Proizvajalec opozarja, da lahko omejitve konteksta in pomnilnika zahtevajo krajša zaporedja. Pri običajnem delu z dolgimi dokumenti vhod uredite okoli dejanskega vprašanja, ohranite meje dokumentov in zahtevajte kratko končno sintezo z označenimi nerešenimi dokazi. Tako uporaben rezultat ostane ločen od potencialno dolgega procesa razmišljanja.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Tehnični primer v angleščini
Check a constrained allocation\n\nAllocate 17 identical work units to two teams. Team A must receive at least 6 and an even number; Team B must receive at least 5. Minimize the difference between team totals. List the valid allocations nearest equality, select the best and explain why no smaller difference is possible under the parity rule.A compact allocation analysis with feasible candidates, selected totals and a checkable optimality argument.Verify the totals sum to 17, A is even, both minimums hold and the comparison includes both sides of equality.qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 je Qwenov besedilni model samo za sklepanje, namenjen zahtevni matematiki, znanosti, programiranju in analizi dolgih dokumentov. Zaradi izvornega konteksta z 262.144 žetoni in obsežnega sklepanja je primeren za probleme, ki potrebujejo več povezanih korakov.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 razvija vejo Qwen3 za sklepanje pri kompleksnih logičnih, matematičnih, znanstvenih in programerskih nalogah. Qwen med izboljšana področja te izdaje uvršča tudi sledenje navodilom, uporabo orodij, generiranje besedila in razumevanje dolgega konteksta. Sprejema besedilne pogovore in generira besedilo. Uporabna navodila mu podajo celoten problem, ustrezne dokaze, omejitve in natančno obliko končnega izdelka: dokaz, načrt implementacije, popravljen program ali odločitev, podprto s podanimi dokumenti.
Model uporablja arhitekturo mešanice strokovnjakov s skupaj 235 milijardami parametrov in 22 milijardami aktiviranih za vsak žeton. Njegov izvorni kontekst ima 262.144 žetonov. Ta prostor je uporaben za združevanje več sorodnih specifikacij, izvornih datotek ali raziskovalnih odlomkov v en pogovor, pri čemer ostane prostor za razmišljanje modela in končni odgovor. Označite dokumente in bloke kode, navedite, kateri viri imajo prednost, in pokažite na pomembne razdelke. Navodila za analizo programske opreme lahko na primer podajo napačno vedenje, pričakovano vedenje, ustrezne funkcije in omejitve, nato pa zahtevajo predlagan popravek z ločeno navedenimi predpostavkami.
To je izdaja samo z razmišljanjem. Ne preklopi v način brez razmišljanja iz prvotnega modela Qwen3. Uradna pogovorna predloga samodejno začne razdelek za sklepanje, zato izhod lahko vsebuje zaključno oznako </think> brez začetne oznake v generiranem besedilu. Proizvajalčev primer ta razdelek sklepanja loči od končnega odgovora. Pri matematični nalogi Qwen priporoča zahtevo po sklepanju po korakih in končnem odgovoru znotraj \\boxed{}. Pri nalogi z več možnimi odgovori predlaga polje za odgovor, ki vsebuje samo izbrano črko. Ta navodila pomagajo, da je rezultat po končanem sklepanju lažje brati ali obdelati.
Smernice Qwen za generiranje priporočajo temperaturo 0,6, top-p 0,95, top-k 20 in min-p 0. Za večino poizvedb priporočajo prostor za izhod 32.768 žetonov, za izjemno zahtevne matematične in programerske probleme pa opisujejo 81.920 žetonov. Te številke so proizvajalčeva priporočila za generiranje, ne ločena zajamčena omejitev odgovora. Daljše razmišljanje potrebuje prostor pred končnim odgovorom: premajhna omejitev lahko odgovor konča pred zahtevanim sklepom. V naslednjih korakih pogovora uradne smernice ohranijo končni odgovor v zgodovini in izpustijo prejšnjo vsebino razmišljanja.
Za agentsko delo Qwen priporoča Qwen-Agent, ki zagotavlja predloge klicev orodij in razčlenjevanje. Njegovi primeri združujejo določena orodja, kot sta pridobivanje informacij in tolmač kode, s pogovorom modela. Preden mu naročite načrtovanje uporabe orodij, pripravite opise razpoložljivih orodij, pogoj za ustavitev naloge in zahtevani rezultat. Praktična raziskovalna navodila bi lahko zahtevala zbiranje določenih dokazov, primerjavo konkurenčnih razlag in sklep z dokazi, urejenimi po virih. Klici orodij opisujejo delo, ki ga mora izvesti aplikacija; samo besedilo modela ni zunanje dejanje ali njegov rezultat.
Uradna kartica opisuje tudi neobvezno razširitev konteksta na približno milijon žetonov z ločeno konfiguracijo, Dual Chunk Attention in redko pozornostjo. To je ločeno od izvornega okna z 262.144 žetoni in je odvisno od predpisane implementacije ter znatnih pomnilniških virov. Proizvajalec opozarja, da lahko omejitve konteksta in pomnilnika zahtevajo krajša zaporedja. Pri običajnem delu z dolgimi dokumenti vhod uredite okoli dejanskega vprašanja, ohranite meje dokumentov in zahtevajte kratko končno sintezo z označenimi nerešenimi dokazi. Tako uporaben rezultat ostane ločen od potencialno dolgega procesa razmišljanja.
POST /v1/chat/completionstexttext| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507 | Privzeto— |
Poljemessages | Vrstamessage[] | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve Najmanjše število elementov: 1 | Privzeto— |
Poljemessages[].role | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve Primeri: system, user, assistant, tool, function Pogoji: Te vloge so izrecno predstavljene s tipi združljivosti v izvorni kodi; natančen nabor vlog ostaja odvisen od modela. Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljemessages[].content | Vrstastring|content_part[]|null | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemessages[].tool_calls | Vrstatool_call[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemessages[].tool_call_id | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Velja, ko: role=tool; uporabite dejansko vrnjeni ID | Privzeto— |
Poljemessages[].name | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemessages[].reasoning_content | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Velja, ko: Pošljite nazaj dejansko vrnjeno sklepanje, kadar ga ta model uporablja | Privzeto— |
Poljemessages[].reasoning_details | Vrstaobject|array | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljemax_tokens | Vrstainteger | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Najmanj: 1 Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljemax_completion_tokens | Vrstainteger | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Najmanj: 1 Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljestream | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzetofalse |
Poljestream_options.include_usage | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetemperature | Vrstanumber | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetop_p | Vrstanumber | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljestop | Vrstastring|string[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetools | Vrstafunction_tool[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetools[].type | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve function Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetools[].function.name | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve Velja, ko: podano je funkcijsko orodje | Privzeto— |
Poljetools[].function.description | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljetools[].function.parameters | VrstaJSON_schema | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljetool_choice | Vrstastring|object | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeparallel_tool_calls | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeresponse_format | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljereasoning_effort | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljereasoning | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeservice_tier | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeinstructions | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Polje združljivosti | Privzeto— |
Poljefunctions | Vrstafunction[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljefunction_call | Vrstastring|object | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeprompt_cache_options | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljemodalities | Vrstastring[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve text | Privzeto— |
Poljeprovider | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Pogoji: provider.options je na tej besedilni poti Ultra zavrnjen | Privzeto— |
Poljecache_control.ttl | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Pogoji: 1h je zavrnjen na dejanskih mestih za predpomnjenje pozivov | Privzeto— |
Besedilo · Besedilo UTF8
messages[].content
| Parameter | Specifikacija |
|---|---|
Parametercontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parameterrequired | Specifikacijamodel, messages |
Parametermaterial_types | Specifikacijatext |
Parametermessages | Specifikacijapolje sporočil s strukturo role/content |
Parameterfile_material | Specifikacijadejanski dokument UTF-8 je vstavljen kot dobesedno besedilo; ID datoteke se ne izpeljuje |
Parameteroptional_controls | Specifikacijastream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Specifikacijaodvisno od modela; uporabniška funkcijska orodja se razlikujejo od orodij, ki jih izvaja storitev |
Parameteroutput_modalities | Specifikacijatext |
Parameterhosted_operations | Specifikacijafalse |
Parametermultimodal_input_binding | Specifikacijanull |
Življenjski cikel: synchronous_or_streamed
Pošljite natančen ID modela skupaj z messages.
Dolžina konteksta ni zgornja meja izhoda.
Besedilna datoteka lahko poda dobesedno besedilo; slikovni, zvočni vhodi in vhodi z datotečnimi objekti potrebujejo natančno vezavo.
Tarifni podatki ne dodajajo možnosti zahteve. Podprti parametri so navedeni pri izbrani metodi.
Vsak strošek povežite s prikazanimi pogoji. Za vsak nabor alternativnih nastavitev uporabite eno ceno.
| Nastavitev | Cenovna lestvica | Žetonov konteksta več kot | Žetonov konteksta do vključno | Strošek |
|---|---|---|---|---|
| NastavitevOsnovne cene za žetone | Cenovna lestvicaOsnovna cena | Žetonov konteksta več kot— | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.0009 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.007 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
| NastavitevRazred 1 glede na dolžino zahteve | Cenovna lestvica— | Žetonov konteksta več kot0 | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.0009 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.007 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →
set -eu\n: "${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-thinking-2507", "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-thinking-2507',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-thinking-2507',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 ali SSE
Shranite vsak v celoti vrnjen odgovor, datoteko in del vsebine.
Ohranite vsako možnost odgovora ter njeno vsebino, klice orodij in sklepanje. V SSE sestavite delne spremembe po indeksu možnosti/orodja ter ohranite končni razlog zaključka in podatke o porabi.
Ohranite ID zahtev/odgovorov in glave. Splošni URL za pridobivanje besedilne naloge ni podan.
| Polje | Vrsta |
|---|---|
Poljechoices[].index | Vrstainteger |
Poljechoices[].message.content | Vrstastring|null |
Poljechoices[].message.tool_calls | Vrstatool_call[] |
Poljechoices[].message.reasoning_content | Vrstastring |
Poljechoices[].message.reasoning_details | Vrstaobject|array |
Poljechoices[].finish_reason | Vrstastring|null |
Poljeusage | Vrstaobject |
| Odgovor | Pogoj | Naslednji korak |
|---|---|---|
Odgovor400 · invalid_request_error | PogojNeveljavna obvezna polja, predstavitev gradiva ali vrednost parametra | Naslednji korakPred novo zahtevo za ustvarjanje popravite navedena polja. |
Ailoot Ultra qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 je Qwenov besedilni model samo za sklepanje, namenjen zahtevni matematiki, znanosti, programiranju in analizi dolgih dokumentov. Zaradi izvornega konteksta z 262.144 žetoni in obsežnega sklepanja je primeren za probleme, ki potrebujejo več povezanih korakov.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 razvija vejo Qwen3 za sklepanje pri kompleksnih logičnih, matematičnih, znanstvenih in programerskih nalogah. Qwen med izboljšana področja te izdaje uvršča tudi sledenje navodilom, uporabo orodij, generiranje besedila in razumevanje dolgega konteksta. Sprejema besedilne pogovore in generira besedilo. Uporabna navodila mu podajo celoten problem, ustrezne dokaze, omejitve in natančno obliko končnega izdelka: dokaz, načrt implementacije, popravljen program ali odločitev, podprto s podanimi dokumenti.
Model uporablja arhitekturo mešanice strokovnjakov s skupaj 235 milijardami parametrov in 22 milijardami aktiviranih za vsak žeton. Njegov izvorni kontekst ima 262.144 žetonov. Ta prostor je uporaben za združevanje več sorodnih specifikacij, izvornih datotek ali raziskovalnih odlomkov v en pogovor, pri čemer ostane prostor za razmišljanje modela in končni odgovor. Označite dokumente in bloke kode, navedite, kateri viri imajo prednost, in pokažite na pomembne razdelke. Navodila za analizo programske opreme lahko na primer podajo napačno vedenje, pričakovano vedenje, ustrezne funkcije in omejitve, nato pa zahtevajo predlagan popravek z ločeno navedenimi predpostavkami.
To je izdaja samo z razmišljanjem. Ne preklopi v način brez razmišljanja iz prvotnega modela Qwen3. Uradna pogovorna predloga samodejno začne razdelek za sklepanje, zato izhod lahko vsebuje zaključno oznako </think> brez začetne oznake v generiranem besedilu. Proizvajalčev primer ta razdelek sklepanja loči od končnega odgovora. Pri matematični nalogi Qwen priporoča zahtevo po sklepanju po korakih in končnem odgovoru znotraj \\boxed{}. Pri nalogi z več možnimi odgovori predlaga polje za odgovor, ki vsebuje samo izbrano črko. Ta navodila pomagajo, da je rezultat po končanem sklepanju lažje brati ali obdelati.
Smernice Qwen za generiranje priporočajo temperaturo 0,6, top-p 0,95, top-k 20 in min-p 0. Za večino poizvedb priporočajo prostor za izhod 32.768 žetonov, za izjemno zahtevne matematične in programerske probleme pa opisujejo 81.920 žetonov. Te številke so proizvajalčeva priporočila za generiranje, ne ločena zajamčena omejitev odgovora. Daljše razmišljanje potrebuje prostor pred končnim odgovorom: premajhna omejitev lahko odgovor konča pred zahtevanim sklepom. V naslednjih korakih pogovora uradne smernice ohranijo končni odgovor v zgodovini in izpustijo prejšnjo vsebino razmišljanja.
Za agentsko delo Qwen priporoča Qwen-Agent, ki zagotavlja predloge klicev orodij in razčlenjevanje. Njegovi primeri združujejo določena orodja, kot sta pridobivanje informacij in tolmač kode, s pogovorom modela. Preden mu naročite načrtovanje uporabe orodij, pripravite opise razpoložljivih orodij, pogoj za ustavitev naloge in zahtevani rezultat. Praktična raziskovalna navodila bi lahko zahtevala zbiranje določenih dokazov, primerjavo konkurenčnih razlag in sklep z dokazi, urejenimi po virih. Klici orodij opisujejo delo, ki ga mora izvesti aplikacija; samo besedilo modela ni zunanje dejanje ali njegov rezultat.
Uradna kartica opisuje tudi neobvezno razširitev konteksta na približno milijon žetonov z ločeno konfiguracijo, Dual Chunk Attention in redko pozornostjo. To je ločeno od izvornega okna z 262.144 žetoni in je odvisno od predpisane implementacije ter znatnih pomnilniških virov. Proizvajalec opozarja, da lahko omejitve konteksta in pomnilnika zahtevajo krajša zaporedja. Pri običajnem delu z dolgimi dokumenti vhod uredite okoli dejanskega vprašanja, ohranite meje dokumentov in zahtevajte kratko končno sintezo z označenimi nerešenimi dokazi. Tako uporaben rezultat ostane ločen od potencialno dolgega procesa razmišljanja.
POST /v1/messagestextjson, sse| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507 | Privzeto— |
Poljemessages | Vrstamessage[] | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemessages[].role | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve user, assistant | Privzeto— |
Poljemessages[].content | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemax_tokens | Vrstainteger | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljestream | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzetofalse |
Besedilo · Besedilo UTF-8
niz messages[].content
| Parameter | Specifikacija |
|---|---|
Parametercontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parameterrequired | Specifikacijamodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Specifikacijastream |
Parametermaterial_types | Specifikacijatext |
Parametertext_file_material | SpecifikacijaPreberite dejanski dokument UTF-8 in njegovo besedilo vstavite v navedeni vhodni niz ali niz vsebine sporočila. |
Življenjski cikel: synchronous_or_streamed
Tarifni podatki ne dodajajo možnosti zahteve. Podprti parametri so navedeni pri izbrani metodi.
Vsak strošek povežite s prikazanimi pogoji. Za vsak nabor alternativnih nastavitev uporabite eno ceno.
| Nastavitev | Cenovna lestvica | Žetonov konteksta več kot | Žetonov konteksta do vključno | Strošek |
|---|---|---|---|---|
| NastavitevOsnovne cene za žetone | Cenovna lestvicaOsnovna cena | Žetonov konteksta več kot— | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.0009 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.007 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
| NastavitevRazred 1 glede na dolžino zahteve | Cenovna lestvica— | Žetonov konteksta več kot0 | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.0009 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.007 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →
{\n "model": "qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-thinking-2507', '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-thinking-2507', '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 ali SSE
Shranite vsak v celoti vrnjen odgovor, datoteko in del vsebine.
Ohranite vse vsebinske bloke, podpise sklepanja in dejanske ID uporabe orodij. Sestavite vse delne spremembe blokov SSE; prvi besedilni blok ni celoten izhod.
Ohranite ID zahtev/odgovorov in glave. Splošni URL za pridobivanje besedilne naloge ni podan.
| Polje | Vrsta |
|---|---|
Poljeid | Vrstastring |
Poljemodel | Vrstastring |
Poljecontent[] | Vrstatext|thinking|tool_use|other content block |
Poljestop_reason | Vrstastring|null |
Poljeusage | Vrstaobject |
| Odgovor | Pogoj | Naslednji korak |
|---|---|---|
Odgovor400 · invalid_request_error | PogojNeveljavna obvezna polja, predstavitev gradiva ali vrednost parametra | Naslednji korakPred novo zahtevo za ustvarjanje popravite navedena polja. |
Ailoot Ultra qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
Tehnični primer v angleščini
Check a constrained allocation\n\nAllocate 17 identical work units to two teams. Team A must receive at least 6 and an even number; Team B must receive at least 5. Minimize the difference between team totals. List the valid allocations nearest equality, select the best and explain why no smaller difference is possible under the parity rule.A compact allocation analysis with feasible candidates, selected totals and a checkable optimality argument.Verify the totals sum to 17, A is even, both minimums hold and the comparison includes both sides of equality.