Poudarki Qwen3.5: redki vizualno-jezikovni model
Qwen3.5-35B-A3B je dodatno naučen vizualno-jezikovni model, ki združuje razumevanje besedila, slik in videa z besedilnimi odgovori. Družina se uči z zgodnjim združevanjem besedila in vida ter spodbujevalnim učenjem na postopoma zahtevnejših nalogah in podpira sklepanje, programiranje, agente ter vizualno analizo. Opisuje tudi pokritost 201 jezika in narečja. Ta pokritost je zmožnost družine, ne obljuba enake kakovosti za vsak jezik ali nalogo.
Ta odprti model je ločen od Qwen3.5-35B-A3B-Base in poznejše izdaje Qwen3.6. Proizvajalec opisuje tudi upravljano ponudbo Flash z dodatnimi funkcijami; teh funkcij vmesnika ne pripisujte samodejno temu odprtemu modelu. Pri primerjanju rezultatov ali ohranjanju ponovljive izbire modela ohranite zahtevano identiteto 35B-A3B.
Pregled modela
Model mešanice strokovnjakov ima skupno 35 milijard parametrov in aktivira tri milijarde. Hibridna postavitev s 40 plastmi ponavlja tri plasti strokovnjakov Gated DeltaNet, ki jim sledi ena plast strokovnjakov s pozornostjo z vrati. Ima 256 usmerjanih strokovnjakov, v dokumentirani postavitvi pa je aktivnih osem usmerjanih in en skupni strokovnjak. Vizualni kodirnik in napovedovanje več žetonov sta del modela. Aktivirano število ne opisuje celotne velikosti modela, sama arhitektura pa ne zagotavlja zakasnitve v določeni aplikaciji.
Izvorni kontekst obsega 262,144 žetonov s pogojno razširitvijo na 1,010,000. Qwen za zahtevne naloge razmišljanja svetuje ohranitev konteksta vsaj 128K, kjer je mogoče, tudi če bi manjše okno zmanjšalo pritisk na pomnilnik. Besedilo, predstavljeno vizualno gradivo, zgodovina, sklepanje in končni odgovor vsi potrebujejo prostor v konfiguriranem zaporedju.
Uporaba vhodov in načinov odgovarjanja
Za kodno zahtevo na podlagi posnetka zaslona priložite vizualno referenco, obstoječi izvorni kontekst, zahteve interakcij in pričakovani izdelek, ki ga je mogoče urejati. Pri grafikonu ali dokumentu ohranite oznake in enote ter zahtevajte tabelo vrednosti s podpornimi dokazi. Za večjezično razlago navedite ciljni jezik in izraze za ohranitev.
Razmišljanje je privzeto omogočeno in ustvari blok sklepanja pred končnim odgovorom. Proizvajalčeva kontrola enable_thinking ga lahko izklopi za neposreden odgovor. Qwen3.5 uradno ne podpira starih mehkih stikal poziva /think in /nothink. Smernice zgodovine ohranjajo končne odgovore brez vsebine razmišljanja. To mora ostati ločeno od poznejših možnosti ohranjanja Qwen3.6 ali privzetega ohranjanja preteklega sklepanja Qwen3.8.
Agentska uporaba
Proizvajalec dokumentira klicanje orodij in priporoča Qwen-Agent s konfiguriranimi orodji ali orodji, povezanimi prek MCP, skupaj s Qwen Code za delo, usmerjeno v repozitorije. Določite dovoljene operacije, ustrezne dokaze in končni izdelek. Aplikacija izvaja orodja in priloži njihova opažanja; model lahko povratne informacije uporabi za prilagoditev analize. Načrtovani ukaz ali ustvarjeni popravek ni izvedeno dejanje, samo ime modela pa ne potrjuje dostopa do aktualnih informacij ali datotek.
Izjemno dolg kontekst
Proizvajalčev recept razširitve uporablja YaRN s prepletenimi pozicijskimi nastavitvami modela. Faktor štiri cilja na potek s približno milijonom žetonov; faktor dve je predlagan za naloge 524,288 žetonov. Statično skaliranje lahko poslabša delovanje pri krajšem besedilu, zato ga konfigurirajte, kadar potrebujete večji kontekst. Dolgo gradivo organizirajte z mejami dokumentov, identifikatorji kode in jasnim vprašanjem, namesto da okno zapolnite z nepovezanimi dokazi.
Priporočila ustvarjanja
V priporočenih praksah splošno razmišljanje uporablja temperature 1.0, top_p 0.95, top_k 20, min_p 0, kazen prisotnosti 1.5 in kazen ponavljanja 1.0. Natančno programiranje uporablja temperature 0.6 in kazen prisotnosti nič. Splošni neposredni odgovori uporabljajo temperature 0.7, top_p 0.8 in kazen prisotnosti 1.5; top_k je 20, min_p je 0 in kazen ponavljanja je 1.0. Za sklepanje v neposrednem načinu priporočene prakse navajajo temperature 1.0, top_p 1.0, top_k 40 in kazen prisotnosti 2.0. Te prednastavitve za posamezne naloge ohranite ločene; večje kazni prisotnosti lahko povzročijo mešanje jezikov ali rahlo zmanjšanje kakovosti.
Priporočeni dovoljeni obsegi ustvarjanja so 32,768 žetonov za večino vprašanj in 81,920 za posebej zahtevno matematiko ali programiranje. To niso ločeno potrjene trde izhodne meje. Obliko končnega odgovora določite izrecno ter izračune ali ustvarjeno kodo preverite glede na priložene pogoje.
Video in vsebinske omejitve
Podprti video primer privzeto uporablja dve sličici na sekundo. Proizvajalčeve smernice videa v obsegu ur razširijo proračun procesorja na približno 224K video žetonov za vzorčenje z višjo frekvenco. To zahteva konfiguracijo in porablja kontekst poleg naloge in odgovora; ni brezpogojno jamstvo trajanja ali popolnega priklica dogodkov. Ohranite ustrezne prehode prizorov in majhno pisavo ter zahtevajte rezultat, vezan na vidne dokaze. Praktična vrednost je skupni besedilni/vizualni obseg modela in izbirni način odgovarjanja s konkretnim izdelkom za pregled.
", "aboutText": "Poudarki Qwen3.5: redki vizualno-jezikovni model\n\nQwen3.5-35B-A3B je dodatno naučen vizualno-jezikovni model, ki združuje razumevanje besedila, slik in videa z besedilnimi odgovori. Družina se uči z zgodnjim združevanjem besedila in vida ter spodbujevalnim učenjem na postopoma zahtevnejših nalogah in podpira sklepanje, programiranje, agente ter vizualno analizo. Opisuje tudi pokritost 201 jezika in narečja. Ta pokritost je zmožnost družine, ne obljuba enake kakovosti za vsak jezik ali nalogo.\n\nTa odprti model je ločen od Qwen3.5-35B-A3B-Base in poznejše izdaje Qwen3.6. Proizvajalec opisuje tudi upravljano ponudbo Flash z dodatnimi funkcijami; teh funkcij vmesnika ne pripisujte samodejno temu odprtemu modelu. Pri primerjanju rezultatov ali ohranjanju ponovljive izbire modela ohranite zahtevano identiteto 35B-A3B.\n\nPregled modela\n\nModel mešanice strokovnjakov ima skupno 35 milijard parametrov in aktivira tri milijarde. Hibridna postavitev s 40 plastmi ponavlja tri plasti strokovnjakov Gated DeltaNet, ki jim sledi ena plast strokovnjakov s pozornostjo z vrati. Ima 256 usmerjanih strokovnjakov, v dokumentirani postavitvi pa je aktivnih osem usmerjanih in en skupni strokovnjak. Vizualni kodirnik in napovedovanje več žetonov sta del modela. Aktivirano število ne opisuje celotne velikosti modela, sama arhitektura pa ne zagotavlja zakasnitve v določeni aplikaciji.\n\nIzvorni kontekst obsega 262,144 žetonov s pogojno razširitvijo na 1,010,000. Qwen za zahtevne naloge razmišljanja svetuje ohranitev konteksta vsaj 128K, kjer je mogoče, tudi če bi manjše okno zmanjšalo pritisk na pomnilnik. Besedilo, predstavljeno vizualno gradivo, zgodovina, sklepanje in končni odgovor vsi potrebujejo prostor v konfiguriranem zaporedju.\n\nUporaba vhodov in načinov odgovarjanja\n\nZa kodno zahtevo na podlagi posnetka zaslona priložite vizualno referenco, obstoječi izvorni kontekst, zahteve interakcij in pričakovani izdelek, ki ga je mogoče urejati. Pri grafikonu ali dokumentu ohranite oznake in enote ter zahtevajte tabelo vrednosti s podpornimi dokazi. Za večjezično razlago navedite ciljni jezik in izraze za ohranitev.\n\nRazmišljanje je privzeto omogočeno in ustvari blok sklepanja pred končnim odgovorom. Proizvajalčeva kontrola enable_thinking ga lahko izklopi za neposreden odgovor. Qwen3.5 uradno ne podpira starih mehkih stikal poziva /think in /nothink. Smernice zgodovine ohranjajo končne odgovore brez vsebine razmišljanja. To mora ostati ločeno od poznejših možnosti ohranjanja Qwen3.6 ali privzetega ohranjanja preteklega sklepanja Qwen3.8.\n\nAgentska uporaba\n\nProizvajalec dokumentira klicanje orodij in priporoča Qwen-Agent s konfiguriranimi orodji ali orodji, povezanimi prek MCP, skupaj s Qwen Code za delo, usmerjeno v repozitorije. Določite dovoljene operacije, ustrezne dokaze in končni izdelek. Aplikacija izvaja orodja in priloži njihova opažanja; model lahko povratne informacije uporabi za prilagoditev analize. Načrtovani ukaz ali ustvarjeni popravek ni izvedeno dejanje, samo ime modela pa ne potrjuje dostopa do aktualnih informacij ali datotek.\n\nIzjemno dolg kontekst\n\nProizvajalčev recept razširitve uporablja YaRN s prepletenimi pozicijskimi nastavitvami modela. Faktor štiri cilja na potek s približno milijonom žetonov; faktor dve je predlagan za naloge 524,288 žetonov. Statično skaliranje lahko poslabša delovanje pri krajšem besedilu, zato ga konfigurirajte, kadar potrebujete večji kontekst. Dolgo gradivo organizirajte z mejami dokumentov, identifikatorji kode in jasnim vprašanjem, namesto da okno zapolnite z nepovezanimi dokazi.\n\nPriporočila ustvarjanja\n\nV priporočenih praksah splošno razmišljanje uporablja temperature 1.0, top_p 0.95, top_k 20, min_p 0, kazen prisotnosti 1.5 in kazen ponavljanja 1.0. Natančno programiranje uporablja temperature 0.6 in kazen prisotnosti nič. Splošni neposredni odgovori uporabljajo temperature 0.7, top_p 0.8 in kazen prisotnosti 1.5; top_k je 20, min_p je 0 in kazen ponavljanja je 1.0. Za sklepanje v neposrednem načinu priporočene prakse navajajo temperature 1.0, top_p 1.0, top_k 40 in kazen prisotnosti 2.0. Te prednastavitve za posamezne naloge ohranite ločene; večje kazni prisotnosti lahko povzročijo mešanje jezikov ali rahlo zmanjšanje kakovosti.\n\nPriporočeni dovoljeni obsegi ustvarjanja so 32,768 žetonov za večino vprašanj in 81,920 za posebej zahtevno matematiko ali programiranje. To niso ločeno potrjene trde izhodne meje. Obliko končnega odgovora določite izrecno ter izračune ali ustvarjeno kodo preverite glede na priložene pogoje.\n\nVideo in vsebinske omejitve\n\nPodprti video primer privzeto uporablja dve sličici na sekundo. Proizvajalčeve smernice videa v obsegu ur razširijo proračun procesorja na približno 224K video žetonov za vzorčenje z višjo frekvenco. To zahteva konfiguracijo in porablja kontekst poleg naloge in odgovora; ni brezpogojno jamstvo trajanja ali popolnega priklica dogodkov. Ohranite ustrezne prehode prizorov in majhno pisavo ter zahtevajte rezultat, vezan na vidne dokaze. Praktična vrednost je skupni besedilni/vizualni obseg modela in izbirni način odgovarjanja s konkretnim izdelkom za pregled.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Tehnični primer v angleščini
Audit a transcribed experiment table\n\nUse this transcribed experiment table: baseline, 100 trials, 12 failures; revision A, 80 trials, 8 failures; revision B, 40 trials, 2 failures. Calculate the observed failure rates and compare them. Explain what these counts establish and what would require additional statistical analysis; do not claim that the smallest observed rate proves the best underlying system.A rate table and a qualified comparison separating observed proportions from unperformed statistical inference.Each rate uses its own trial count, and the conclusion does not treat unequal sample sizes as equivalent proof.qwen/qwen3.5-35b-a3bQwen3.5-35B-A3B je Qwenov vizualno-jezikovni model mešanice strokovnjakov s skupno 35 milijardami parametrov in 3 milijardami aktiviranih. Sprejema besedilo, slike in video za sklepanje, programiranje in delo s pomočjo orodij, z načinoma razmišljanja in neposrednega odgovora ter izvornim kontekstom 262,144 žetonov.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
Poudarki Qwen3.5: redki vizualno-jezikovni model
Qwen3.5-35B-A3B je dodatno naučen vizualno-jezikovni model, ki združuje razumevanje besedila, slik in videa z besedilnimi odgovori. Družina se uči z zgodnjim združevanjem besedila in vida ter spodbujevalnim učenjem na postopoma zahtevnejših nalogah in podpira sklepanje, programiranje, agente ter vizualno analizo. Opisuje tudi pokritost 201 jezika in narečja. Ta pokritost je zmožnost družine, ne obljuba enake kakovosti za vsak jezik ali nalogo.
Ta odprti model je ločen od Qwen3.5-35B-A3B-Base in poznejše izdaje Qwen3.6. Proizvajalec opisuje tudi upravljano ponudbo Flash z dodatnimi funkcijami; teh funkcij vmesnika ne pripisujte samodejno temu odprtemu modelu. Pri primerjanju rezultatov ali ohranjanju ponovljive izbire modela ohranite zahtevano identiteto 35B-A3B.
Pregled modela
Model mešanice strokovnjakov ima skupno 35 milijard parametrov in aktivira tri milijarde. Hibridna postavitev s 40 plastmi ponavlja tri plasti strokovnjakov Gated DeltaNet, ki jim sledi ena plast strokovnjakov s pozornostjo z vrati. Ima 256 usmerjanih strokovnjakov, v dokumentirani postavitvi pa je aktivnih osem usmerjanih in en skupni strokovnjak. Vizualni kodirnik in napovedovanje več žetonov sta del modela. Aktivirano število ne opisuje celotne velikosti modela, sama arhitektura pa ne zagotavlja zakasnitve v določeni aplikaciji.
Izvorni kontekst obsega 262,144 žetonov s pogojno razširitvijo na 1,010,000. Qwen za zahtevne naloge razmišljanja svetuje ohranitev konteksta vsaj 128K, kjer je mogoče, tudi če bi manjše okno zmanjšalo pritisk na pomnilnik. Besedilo, predstavljeno vizualno gradivo, zgodovina, sklepanje in končni odgovor vsi potrebujejo prostor v konfiguriranem zaporedju.
Uporaba vhodov in načinov odgovarjanja
Za kodno zahtevo na podlagi posnetka zaslona priložite vizualno referenco, obstoječi izvorni kontekst, zahteve interakcij in pričakovani izdelek, ki ga je mogoče urejati. Pri grafikonu ali dokumentu ohranite oznake in enote ter zahtevajte tabelo vrednosti s podpornimi dokazi. Za večjezično razlago navedite ciljni jezik in izraze za ohranitev.
Razmišljanje je privzeto omogočeno in ustvari blok sklepanja pred končnim odgovorom. Proizvajalčeva kontrola enable_thinking ga lahko izklopi za neposreden odgovor. Qwen3.5 uradno ne podpira starih mehkih stikal poziva /think in /nothink. Smernice zgodovine ohranjajo končne odgovore brez vsebine razmišljanja. To mora ostati ločeno od poznejših možnosti ohranjanja Qwen3.6 ali privzetega ohranjanja preteklega sklepanja Qwen3.8.
Agentska uporaba
Proizvajalec dokumentira klicanje orodij in priporoča Qwen-Agent s konfiguriranimi orodji ali orodji, povezanimi prek MCP, skupaj s Qwen Code za delo, usmerjeno v repozitorije. Določite dovoljene operacije, ustrezne dokaze in končni izdelek. Aplikacija izvaja orodja in priloži njihova opažanja; model lahko povratne informacije uporabi za prilagoditev analize. Načrtovani ukaz ali ustvarjeni popravek ni izvedeno dejanje, samo ime modela pa ne potrjuje dostopa do aktualnih informacij ali datotek.
Izjemno dolg kontekst
Proizvajalčev recept razširitve uporablja YaRN s prepletenimi pozicijskimi nastavitvami modela. Faktor štiri cilja na potek s približno milijonom žetonov; faktor dve je predlagan za naloge 524,288 žetonov. Statično skaliranje lahko poslabša delovanje pri krajšem besedilu, zato ga konfigurirajte, kadar potrebujete večji kontekst. Dolgo gradivo organizirajte z mejami dokumentov, identifikatorji kode in jasnim vprašanjem, namesto da okno zapolnite z nepovezanimi dokazi.
Priporočila ustvarjanja
V priporočenih praksah splošno razmišljanje uporablja temperature 1.0, top_p 0.95, top_k 20, min_p 0, kazen prisotnosti 1.5 in kazen ponavljanja 1.0. Natančno programiranje uporablja temperature 0.6 in kazen prisotnosti nič. Splošni neposredni odgovori uporabljajo temperature 0.7, top_p 0.8 in kazen prisotnosti 1.5; top_k je 20, min_p je 0 in kazen ponavljanja je 1.0. Za sklepanje v neposrednem načinu priporočene prakse navajajo temperature 1.0, top_p 1.0, top_k 40 in kazen prisotnosti 2.0. Te prednastavitve za posamezne naloge ohranite ločene; večje kazni prisotnosti lahko povzročijo mešanje jezikov ali rahlo zmanjšanje kakovosti.
Priporočeni dovoljeni obsegi ustvarjanja so 32,768 žetonov za večino vprašanj in 81,920 za posebej zahtevno matematiko ali programiranje. To niso ločeno potrjene trde izhodne meje. Obliko končnega odgovora določite izrecno ter izračune ali ustvarjeno kodo preverite glede na priložene pogoje.
Video in vsebinske omejitve
Podprti video primer privzeto uporablja dve sličici na sekundo. Proizvajalčeve smernice videa v obsegu ur razširijo proračun procesorja na približno 224K video žetonov za vzorčenje z višjo frekvenco. To zahteva konfiguracijo in porablja kontekst poleg naloge in odgovora; ni brezpogojno jamstvo trajanja ali popolnega priklica dogodkov. Ohranite ustrezne prehode prizorov in majhno pisavo ter zahtevajte rezultat, vezan na vidne dokaze. Praktična vrednost je skupni besedilni/vizualni obseg modela in izbirni način odgovarjanja s konkretnim izdelkom za pregled.
POST /v1/chat/completionstexttext| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve qwen/qwen3.5-35b-a3b | 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 $0.00046 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.00366 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik $0 / 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 $0.00046 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.00366 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik $0 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwen/qwen3.5-35b-a3b", "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/qwen3.5-35b-a3b',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/qwen3.5-35b-a3b',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/qwen3.5-35b-a3b
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
qwen/qwen3.5-35b-a3bQwen3.5-35B-A3B je Qwenov vizualno-jezikovni model mešanice strokovnjakov s skupno 35 milijardami parametrov in 3 milijardami aktiviranih. Sprejema besedilo, slike in video za sklepanje, programiranje in delo s pomočjo orodij, z načinoma razmišljanja in neposrednega odgovora ter izvornim kontekstom 262,144 žetonov.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
Poudarki Qwen3.5: redki vizualno-jezikovni model
Qwen3.5-35B-A3B je dodatno naučen vizualno-jezikovni model, ki združuje razumevanje besedila, slik in videa z besedilnimi odgovori. Družina se uči z zgodnjim združevanjem besedila in vida ter spodbujevalnim učenjem na postopoma zahtevnejših nalogah in podpira sklepanje, programiranje, agente ter vizualno analizo. Opisuje tudi pokritost 201 jezika in narečja. Ta pokritost je zmožnost družine, ne obljuba enake kakovosti za vsak jezik ali nalogo.
Ta odprti model je ločen od Qwen3.5-35B-A3B-Base in poznejše izdaje Qwen3.6. Proizvajalec opisuje tudi upravljano ponudbo Flash z dodatnimi funkcijami; teh funkcij vmesnika ne pripisujte samodejno temu odprtemu modelu. Pri primerjanju rezultatov ali ohranjanju ponovljive izbire modela ohranite zahtevano identiteto 35B-A3B.
Pregled modela
Model mešanice strokovnjakov ima skupno 35 milijard parametrov in aktivira tri milijarde. Hibridna postavitev s 40 plastmi ponavlja tri plasti strokovnjakov Gated DeltaNet, ki jim sledi ena plast strokovnjakov s pozornostjo z vrati. Ima 256 usmerjanih strokovnjakov, v dokumentirani postavitvi pa je aktivnih osem usmerjanih in en skupni strokovnjak. Vizualni kodirnik in napovedovanje več žetonov sta del modela. Aktivirano število ne opisuje celotne velikosti modela, sama arhitektura pa ne zagotavlja zakasnitve v določeni aplikaciji.
Izvorni kontekst obsega 262,144 žetonov s pogojno razširitvijo na 1,010,000. Qwen za zahtevne naloge razmišljanja svetuje ohranitev konteksta vsaj 128K, kjer je mogoče, tudi če bi manjše okno zmanjšalo pritisk na pomnilnik. Besedilo, predstavljeno vizualno gradivo, zgodovina, sklepanje in končni odgovor vsi potrebujejo prostor v konfiguriranem zaporedju.
Uporaba vhodov in načinov odgovarjanja
Za kodno zahtevo na podlagi posnetka zaslona priložite vizualno referenco, obstoječi izvorni kontekst, zahteve interakcij in pričakovani izdelek, ki ga je mogoče urejati. Pri grafikonu ali dokumentu ohranite oznake in enote ter zahtevajte tabelo vrednosti s podpornimi dokazi. Za večjezično razlago navedite ciljni jezik in izraze za ohranitev.
Razmišljanje je privzeto omogočeno in ustvari blok sklepanja pred končnim odgovorom. Proizvajalčeva kontrola enable_thinking ga lahko izklopi za neposreden odgovor. Qwen3.5 uradno ne podpira starih mehkih stikal poziva /think in /nothink. Smernice zgodovine ohranjajo končne odgovore brez vsebine razmišljanja. To mora ostati ločeno od poznejših možnosti ohranjanja Qwen3.6 ali privzetega ohranjanja preteklega sklepanja Qwen3.8.
Agentska uporaba
Proizvajalec dokumentira klicanje orodij in priporoča Qwen-Agent s konfiguriranimi orodji ali orodji, povezanimi prek MCP, skupaj s Qwen Code za delo, usmerjeno v repozitorije. Določite dovoljene operacije, ustrezne dokaze in končni izdelek. Aplikacija izvaja orodja in priloži njihova opažanja; model lahko povratne informacije uporabi za prilagoditev analize. Načrtovani ukaz ali ustvarjeni popravek ni izvedeno dejanje, samo ime modela pa ne potrjuje dostopa do aktualnih informacij ali datotek.
Izjemno dolg kontekst
Proizvajalčev recept razširitve uporablja YaRN s prepletenimi pozicijskimi nastavitvami modela. Faktor štiri cilja na potek s približno milijonom žetonov; faktor dve je predlagan za naloge 524,288 žetonov. Statično skaliranje lahko poslabša delovanje pri krajšem besedilu, zato ga konfigurirajte, kadar potrebujete večji kontekst. Dolgo gradivo organizirajte z mejami dokumentov, identifikatorji kode in jasnim vprašanjem, namesto da okno zapolnite z nepovezanimi dokazi.
Priporočila ustvarjanja
V priporočenih praksah splošno razmišljanje uporablja temperature 1.0, top_p 0.95, top_k 20, min_p 0, kazen prisotnosti 1.5 in kazen ponavljanja 1.0. Natančno programiranje uporablja temperature 0.6 in kazen prisotnosti nič. Splošni neposredni odgovori uporabljajo temperature 0.7, top_p 0.8 in kazen prisotnosti 1.5; top_k je 20, min_p je 0 in kazen ponavljanja je 1.0. Za sklepanje v neposrednem načinu priporočene prakse navajajo temperature 1.0, top_p 1.0, top_k 40 in kazen prisotnosti 2.0. Te prednastavitve za posamezne naloge ohranite ločene; večje kazni prisotnosti lahko povzročijo mešanje jezikov ali rahlo zmanjšanje kakovosti.
Priporočeni dovoljeni obsegi ustvarjanja so 32,768 žetonov za večino vprašanj in 81,920 za posebej zahtevno matematiko ali programiranje. To niso ločeno potrjene trde izhodne meje. Obliko končnega odgovora določite izrecno ter izračune ali ustvarjeno kodo preverite glede na priložene pogoje.
Video in vsebinske omejitve
Podprti video primer privzeto uporablja dve sličici na sekundo. Proizvajalčeve smernice videa v obsegu ur razširijo proračun procesorja na približno 224K video žetonov za vzorčenje z višjo frekvenco. To zahteva konfiguracijo in porablja kontekst poleg naloge in odgovora; ni brezpogojno jamstvo trajanja ali popolnega priklica dogodkov. Ohranite ustrezne prehode prizorov in majhno pisavo ter zahtevajte rezultat, vezan na vidne dokaze. Praktična vrednost je skupni besedilni/vizualni obseg modela in izbirni način odgovarjanja s konkretnim izdelkom za pregled.
POST /v1/messagestextjson, sse| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve qwen/qwen3.5-35b-a3b | 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 $0.00046 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.00366 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik $0 / 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 $0.00046 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.00366 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik $0 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →
{\n "model": "qwen/qwen3.5-35b-a3b",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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/qwen3.5-35b-a3b', '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/qwen3.5-35b-a3b', '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/qwen3.5-35b-a3b
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
Tehnični primer v angleščini
Audit a transcribed experiment table\n\nUse this transcribed experiment table: baseline, 100 trials, 12 failures; revision A, 80 trials, 8 failures; revision B, 40 trials, 2 failures. Calculate the observed failure rates and compare them. Explain what these counts establish and what would require additional statistical analysis; do not claim that the smallest observed rate proves the best underlying system.A rate table and a qualified comparison separating observed proportions from unperformed statistical inference.Each rate uses its own trial count, and the conclusion does not treat unequal sample sizes as equivalent proof.