Poudarki Qwen3.5: model 397B-A17B
Qwen3.5-397B-A17B je dodatno naučen vizualno-jezikovni model mešanice strokovnjakov v družini Qwen3.5. Sprejema besedilo, slike in video ter ustvarja besedilo: razlage, predloge kode, analize in zahtevane dokumentne izdelke. Družina uporablja zgodnje združevanje besedila in vida ter spodbujevalno učenje na postopoma zahtevnejših nalogah za razvoj sklepanja, programiranja, agentov in vizualnega razumevanja. Dokumentirana jezikovna pokritost je 201 jezik in narečje, ne obljuba enake zanesljivosti za vsak jezik ali strokovno področje.
Proizvajalec ločeno opisuje upravljani Qwen3.5-Plus kot ponudbo, ki ustreza temu modelu in ima dodatne produkcijske funkcije. Ohranite lastno identiteto, kontekst in recept ustvarjanja tega odprtega modela, namesto da uvažate vsako upravljano funkcijo ali poznejšo kontrolo Qwen. Izdaja 397B-A17B ostaja ločena od manjših gostih in strokovnjaških modelov iste družine.
Pregled modela
Model ima skupno 397 milijard parametrov in aktivira 17 milijard. Hibridna postavitev s 60 plastmi ponavlja tri plasti strokovnjakov Gated DeltaNet, ki jim sledi ena plast strokovnjakov s pozornostjo z vrati. Proizvajalec navaja 512 usmerjanih strokovnjakov, pri čemer izbere deset usmerjanih in enega skupnega. Vizualni kodirnik in napovedovanje več žetonov sta del modela. Skupni parametri, aktivirani parametri in velikost shrambe celotnega modela so različni pojmi; ta števila ne potrjujejo fiksnega odzivnega časa.
Izvorni kontekst obsega 262,144 žetonov s pogojno razširitvijo do 1,010,000. Besedilo, predstavljene slike ali video, zgodovina pogovora, sklepanje in končni odgovor si delijo konfigurirani dovoljeni obseg zaporedja. Za nalogo uporabite dejanski konfigurirani proračun, namesto da predpostavljate samodejno skupno prileganje največjega dokumenta in največjega odgovora.
Priprava besedilnih in vizualnih dokazov
Za tehnični projekt priložite specifikacijo, ustrezno kodo in diagrame ter določite izdelek za ustvarjanje. Zahtevajte predlog izvedbe, urejen po zadevnih komponentah in podprt s priloženimi zahtevami. Za primerjavo dokumentov ohranite identifikatorje razdelkov, oznake tabel in enote ter zahtevajte tabelo ugotovitev z dokazi za vsako vrstico. Za večjezično poročilo določite ciljni jezik in izraze, ki morajo ostati nespremenjeni.
Pri slikovnem vprašanju ohranite majhne oznake in priložite definicije, ki niso na sliki. Pri video vprašanju določite ustrezni dogodek ter ohranite vrstni red sličic in časovni potek. Vrnjene vizualne podrobnosti, navedke in opise dogodkov primerjajte z izvornimi slikami, odlomki in časovnimi žigi. Rezultat ostaja besedilna analiza ali koda; vizualni vhod modela ne pomeni ustvarjanja slik, videa ali govora.
Razmišljanje in zgodovina pogovora
Razmišljanje je privzeto omogočeno in je pred končnim odgovorom. Proizvajalčeva nastavitev enable_thinking ga lahko izklopi za neposreden odgovor. Starejši mehki stikali poziva /think in /nothink nista uradno podprti za Qwen3.5. Končni izdelek naj bo po sklepanju preprosto najti, na primer omejen sklep, tabela dokazov ali ločen predlog kode.
Kartica priporoča ohranjanje končnih odgovorov brez vsebine razmišljanja v preteklih sporočilih pomočnika. To se razlikuje od možnosti in privzetih nastavitev ohranjanja preteklega sklepanja v poznejših izdajah. Sledite predlogi tega modela ter popravke ali opažanja orodij povežite z nalogo, ki jo posodabljajo.
Agentska uporaba
Qwen dokumentira klicanje orodij in priporoča Qwen-Agent s konfiguriranimi orodji ali orodji, povezanimi prek MCP, ter Qwen Code za poteke programerskega agenta. Navedite dovoljene operacije, razpoložljive dokaze in opazljiva merila dokončanja. Aplikacija izvaja orodja in priloži rezultate; model lahko opažanja uporabi za prilagoditev načrta ali razlage. Predlagani ukaz ali popravek ostaja ločen od dejanja, dejansko dokončanega v okolju.
Izjemno dolgo besedilo in video
Proizvajalčeva razširitev uporablja YaRN z lastnimi prepletenimi pozicijskimi nastavitvami modela. Faktor štiri cilja na potek s približno milijonom žetonov; faktor dve je predlagan za obremenitve 524,288 žetonov. Statično skaliranje lahko vpliva na delovanje pri krajšem besedilu, zato mora slediti dejanski potrebi po večjem kontekstu. Dolg vhod organizirajte po identifikatorjih dokumenta, strani ali kode in pustite prostor za rezultat.
Podprti video primer privzeto uporablja dve sličici na sekundo. Za gradivo v obsegu ur proizvajalec priporoča večji proračun procesorja, ki ustreza približno 224K video žetonom za vzorčenje z višjo frekvenco. To je od konfiguracije odvisen recept, ne univerzalno jamstvo trajanja medijev, popolnega priklica ali natančnosti časovnih žigov.
Smernice ustvarjanja in vsebinske omejitve
Priporočene prakse tega modela za razmišljanje priporočajo temperature 0.6, top_p 0.95, top_k 20 in min_p 0, za neposredne odgovore pa temperature 0.7, top_p 0.8, top_k 20 in min_p 0. Ta natančna priporočila se razlikujejo od nekaterih manjših izdaj Qwen3.5. Kjer je podprta, lahko kazen prisotnosti med nič in dve zmanjša ponavljanje, vendar lahko višje vrednosti mešajo jezike ali nekoliko zmanjšajo kakovost.
Priporočeni dovoljeni obsegi ustvarjanja so 32,768 žetonov za večino poizvedb in 81,920 za posebej zahtevno matematično ali programersko delo. To so priporočila, ne neodvisne trde izhodne meje. Določite zahtevano obliko odgovora ter izračune, pridobljene podrobnosti in predlagano kodo preverite glede na izvor. Uporaben izhod je konkreten besedilni izdelek, katerega dokaze in predpostavke je mogoče pregledati.
", "aboutText": "Poudarki Qwen3.5: model 397B-A17B\n\nQwen3.5-397B-A17B je dodatno naučen vizualno-jezikovni model mešanice strokovnjakov v družini Qwen3.5. Sprejema besedilo, slike in video ter ustvarja besedilo: razlage, predloge kode, analize in zahtevane dokumentne izdelke. Družina uporablja zgodnje združevanje besedila in vida ter spodbujevalno učenje na postopoma zahtevnejših nalogah za razvoj sklepanja, programiranja, agentov in vizualnega razumevanja. Dokumentirana jezikovna pokritost je 201 jezik in narečje, ne obljuba enake zanesljivosti za vsak jezik ali strokovno področje.\n\nProizvajalec ločeno opisuje upravljani Qwen3.5-Plus kot ponudbo, ki ustreza temu modelu in ima dodatne produkcijske funkcije. Ohranite lastno identiteto, kontekst in recept ustvarjanja tega odprtega modela, namesto da uvažate vsako upravljano funkcijo ali poznejšo kontrolo Qwen. Izdaja 397B-A17B ostaja ločena od manjših gostih in strokovnjaških modelov iste družine.\n\nPregled modela\n\nModel ima skupno 397 milijard parametrov in aktivira 17 milijard. Hibridna postavitev s 60 plastmi ponavlja tri plasti strokovnjakov Gated DeltaNet, ki jim sledi ena plast strokovnjakov s pozornostjo z vrati. Proizvajalec navaja 512 usmerjanih strokovnjakov, pri čemer izbere deset usmerjanih in enega skupnega. Vizualni kodirnik in napovedovanje več žetonov sta del modela. Skupni parametri, aktivirani parametri in velikost shrambe celotnega modela so različni pojmi; ta števila ne potrjujejo fiksnega odzivnega časa.\n\nIzvorni kontekst obsega 262,144 žetonov s pogojno razširitvijo do 1,010,000. Besedilo, predstavljene slike ali video, zgodovina pogovora, sklepanje in končni odgovor si delijo konfigurirani dovoljeni obseg zaporedja. Za nalogo uporabite dejanski konfigurirani proračun, namesto da predpostavljate samodejno skupno prileganje največjega dokumenta in največjega odgovora.\n\nPriprava besedilnih in vizualnih dokazov\n\nZa tehnični projekt priložite specifikacijo, ustrezno kodo in diagrame ter določite izdelek za ustvarjanje. Zahtevajte predlog izvedbe, urejen po zadevnih komponentah in podprt s priloženimi zahtevami. Za primerjavo dokumentov ohranite identifikatorje razdelkov, oznake tabel in enote ter zahtevajte tabelo ugotovitev z dokazi za vsako vrstico. Za večjezično poročilo določite ciljni jezik in izraze, ki morajo ostati nespremenjeni.\n\nPri slikovnem vprašanju ohranite majhne oznake in priložite definicije, ki niso na sliki. Pri video vprašanju določite ustrezni dogodek ter ohranite vrstni red sličic in časovni potek. Vrnjene vizualne podrobnosti, navedke in opise dogodkov primerjajte z izvornimi slikami, odlomki in časovnimi žigi. Rezultat ostaja besedilna analiza ali koda; vizualni vhod modela ne pomeni ustvarjanja slik, videa ali govora.\n\nRazmišljanje in zgodovina pogovora\n\nRazmišljanje je privzeto omogočeno in je pred končnim odgovorom. Proizvajalčeva nastavitev enable_thinking ga lahko izklopi za neposreden odgovor. Starejši mehki stikali poziva /think in /nothink nista uradno podprti za Qwen3.5. Končni izdelek naj bo po sklepanju preprosto najti, na primer omejen sklep, tabela dokazov ali ločen predlog kode.\n\nKartica priporoča ohranjanje končnih odgovorov brez vsebine razmišljanja v preteklih sporočilih pomočnika. To se razlikuje od možnosti in privzetih nastavitev ohranjanja preteklega sklepanja v poznejših izdajah. Sledite predlogi tega modela ter popravke ali opažanja orodij povežite z nalogo, ki jo posodabljajo.\n\nAgentska uporaba\n\nQwen dokumentira klicanje orodij in priporoča Qwen-Agent s konfiguriranimi orodji ali orodji, povezanimi prek MCP, ter Qwen Code za poteke programerskega agenta. Navedite dovoljene operacije, razpoložljive dokaze in opazljiva merila dokončanja. Aplikacija izvaja orodja in priloži rezultate; model lahko opažanja uporabi za prilagoditev načrta ali razlage. Predlagani ukaz ali popravek ostaja ločen od dejanja, dejansko dokončanega v okolju.\n\nIzjemno dolgo besedilo in video\n\nProizvajalčeva razširitev uporablja YaRN z lastnimi prepletenimi pozicijskimi nastavitvami modela. Faktor štiri cilja na potek s približno milijonom žetonov; faktor dve je predlagan za obremenitve 524,288 žetonov. Statično skaliranje lahko vpliva na delovanje pri krajšem besedilu, zato mora slediti dejanski potrebi po večjem kontekstu. Dolg vhod organizirajte po identifikatorjih dokumenta, strani ali kode in pustite prostor za rezultat.\n\nPodprti video primer privzeto uporablja dve sličici na sekundo. Za gradivo v obsegu ur proizvajalec priporoča večji proračun procesorja, ki ustreza približno 224K video žetonom za vzorčenje z višjo frekvenco. To je od konfiguracije odvisen recept, ne univerzalno jamstvo trajanja medijev, popolnega priklica ali natančnosti časovnih žigov.\n\nSmernice ustvarjanja in vsebinske omejitve\n\nPriporočene prakse tega modela za razmišljanje priporočajo temperature 0.6, top_p 0.95, top_k 20 in min_p 0, za neposredne odgovore pa temperature 0.7, top_p 0.8, top_k 20 in min_p 0. Ta natančna priporočila se razlikujejo od nekaterih manjših izdaj Qwen3.5. Kjer je podprta, lahko kazen prisotnosti med nič in dve zmanjša ponavljanje, vendar lahko višje vrednosti mešajo jezike ali nekoliko zmanjšajo kakovost.\n\nPriporočeni dovoljeni obsegi ustvarjanja so 32,768 žetonov za večino poizvedb in 81,920 za posebej zahtevno matematično ali programersko delo. To so priporočila, ne neodvisne trde izhodne meje. Določite zahtevano obliko odgovora ter izračune, pridobljene podrobnosti in predlagano kodo preverite glede na izvor. Uporaben izhod je konkreten besedilni izdelek, katerega dokaze in predpostavke je mogoče pregledati.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Tehnični primer v angleščini
Reconcile a specification and implementation plan\n\nCompare spec S1: users may delete only their own drafts, and published records cannot be deleted. Plan P1: show Delete for every record owned by the user, regardless of status. Return the exact mismatch, a corrected eligibility rule and test cases for an owned draft, owned published record and another user’s draft.An evidence-linked mismatch, a corrected rule and three acceptance-test descriptions.Check that both ownership and draft status are required rather than treating either condition as sufficient.qwen/qwen3.5-397b-a17bQwen3.5-397B-A17B je Qwenov vizualno-jezikovni model mešanice strokovnjakov s skupno 397 milijardami parametrov in 17 milijardami aktiviranih. Sprejema besedilo, slike in video ter vrača besedilo za sklepanje, programiranje in agentske naloge, z izbirnim razmišljanjem in 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: model 397B-A17B
Qwen3.5-397B-A17B je dodatno naučen vizualno-jezikovni model mešanice strokovnjakov v družini Qwen3.5. Sprejema besedilo, slike in video ter ustvarja besedilo: razlage, predloge kode, analize in zahtevane dokumentne izdelke. Družina uporablja zgodnje združevanje besedila in vida ter spodbujevalno učenje na postopoma zahtevnejših nalogah za razvoj sklepanja, programiranja, agentov in vizualnega razumevanja. Dokumentirana jezikovna pokritost je 201 jezik in narečje, ne obljuba enake zanesljivosti za vsak jezik ali strokovno področje.
Proizvajalec ločeno opisuje upravljani Qwen3.5-Plus kot ponudbo, ki ustreza temu modelu in ima dodatne produkcijske funkcije. Ohranite lastno identiteto, kontekst in recept ustvarjanja tega odprtega modela, namesto da uvažate vsako upravljano funkcijo ali poznejšo kontrolo Qwen. Izdaja 397B-A17B ostaja ločena od manjših gostih in strokovnjaških modelov iste družine.
Pregled modela
Model ima skupno 397 milijard parametrov in aktivira 17 milijard. Hibridna postavitev s 60 plastmi ponavlja tri plasti strokovnjakov Gated DeltaNet, ki jim sledi ena plast strokovnjakov s pozornostjo z vrati. Proizvajalec navaja 512 usmerjanih strokovnjakov, pri čemer izbere deset usmerjanih in enega skupnega. Vizualni kodirnik in napovedovanje več žetonov sta del modela. Skupni parametri, aktivirani parametri in velikost shrambe celotnega modela so različni pojmi; ta števila ne potrjujejo fiksnega odzivnega časa.
Izvorni kontekst obsega 262,144 žetonov s pogojno razširitvijo do 1,010,000. Besedilo, predstavljene slike ali video, zgodovina pogovora, sklepanje in končni odgovor si delijo konfigurirani dovoljeni obseg zaporedja. Za nalogo uporabite dejanski konfigurirani proračun, namesto da predpostavljate samodejno skupno prileganje največjega dokumenta in največjega odgovora.
Priprava besedilnih in vizualnih dokazov
Za tehnični projekt priložite specifikacijo, ustrezno kodo in diagrame ter določite izdelek za ustvarjanje. Zahtevajte predlog izvedbe, urejen po zadevnih komponentah in podprt s priloženimi zahtevami. Za primerjavo dokumentov ohranite identifikatorje razdelkov, oznake tabel in enote ter zahtevajte tabelo ugotovitev z dokazi za vsako vrstico. Za večjezično poročilo določite ciljni jezik in izraze, ki morajo ostati nespremenjeni.
Pri slikovnem vprašanju ohranite majhne oznake in priložite definicije, ki niso na sliki. Pri video vprašanju določite ustrezni dogodek ter ohranite vrstni red sličic in časovni potek. Vrnjene vizualne podrobnosti, navedke in opise dogodkov primerjajte z izvornimi slikami, odlomki in časovnimi žigi. Rezultat ostaja besedilna analiza ali koda; vizualni vhod modela ne pomeni ustvarjanja slik, videa ali govora.
Razmišljanje in zgodovina pogovora
Razmišljanje je privzeto omogočeno in je pred končnim odgovorom. Proizvajalčeva nastavitev enable_thinking ga lahko izklopi za neposreden odgovor. Starejši mehki stikali poziva /think in /nothink nista uradno podprti za Qwen3.5. Končni izdelek naj bo po sklepanju preprosto najti, na primer omejen sklep, tabela dokazov ali ločen predlog kode.
Kartica priporoča ohranjanje končnih odgovorov brez vsebine razmišljanja v preteklih sporočilih pomočnika. To se razlikuje od možnosti in privzetih nastavitev ohranjanja preteklega sklepanja v poznejših izdajah. Sledite predlogi tega modela ter popravke ali opažanja orodij povežite z nalogo, ki jo posodabljajo.
Agentska uporaba
Qwen dokumentira klicanje orodij in priporoča Qwen-Agent s konfiguriranimi orodji ali orodji, povezanimi prek MCP, ter Qwen Code za poteke programerskega agenta. Navedite dovoljene operacije, razpoložljive dokaze in opazljiva merila dokončanja. Aplikacija izvaja orodja in priloži rezultate; model lahko opažanja uporabi za prilagoditev načrta ali razlage. Predlagani ukaz ali popravek ostaja ločen od dejanja, dejansko dokončanega v okolju.
Izjemno dolgo besedilo in video
Proizvajalčeva razširitev uporablja YaRN z lastnimi prepletenimi pozicijskimi nastavitvami modela. Faktor štiri cilja na potek s približno milijonom žetonov; faktor dve je predlagan za obremenitve 524,288 žetonov. Statično skaliranje lahko vpliva na delovanje pri krajšem besedilu, zato mora slediti dejanski potrebi po večjem kontekstu. Dolg vhod organizirajte po identifikatorjih dokumenta, strani ali kode in pustite prostor za rezultat.
Podprti video primer privzeto uporablja dve sličici na sekundo. Za gradivo v obsegu ur proizvajalec priporoča večji proračun procesorja, ki ustreza približno 224K video žetonom za vzorčenje z višjo frekvenco. To je od konfiguracije odvisen recept, ne univerzalno jamstvo trajanja medijev, popolnega priklica ali natančnosti časovnih žigov.
Smernice ustvarjanja in vsebinske omejitve
Priporočene prakse tega modela za razmišljanje priporočajo temperature 0.6, top_p 0.95, top_k 20 in min_p 0, za neposredne odgovore pa temperature 0.7, top_p 0.8, top_k 20 in min_p 0. Ta natančna priporočila se razlikujejo od nekaterih manjših izdaj Qwen3.5. Kjer je podprta, lahko kazen prisotnosti med nič in dve zmanjša ponavljanje, vendar lahko višje vrednosti mešajo jezike ali nekoliko zmanjšajo kakovost.
Priporočeni dovoljeni obsegi ustvarjanja so 32,768 žetonov za večino poizvedb in 81,920 za posebej zahtevno matematično ali programersko delo. To so priporočila, ne neodvisne trde izhodne meje. Določite zahtevano obliko odgovora ter izračune, pridobljene podrobnosti in predlagano kodo preverite glede na izvor. Uporaben izhod je konkreten besedilni izdelek, katerega dokaze in predpostavke je mogoče pregledati.
POST /v1/chat/completionstexttext| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve qwen/qwen3.5-397b-a17b | 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 $0.00078 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.00468 / 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 $0.00078 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.00468 / 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/qwen3.5-397b-a17b", "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/qwen3.5-397b-a17b',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/qwen3.5-397b-a17b',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/qwen3.5-397b-a17b
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
qwen/qwen3.5-397b-a17bQwen3.5-397B-A17B je Qwenov vizualno-jezikovni model mešanice strokovnjakov s skupno 397 milijardami parametrov in 17 milijardami aktiviranih. Sprejema besedilo, slike in video ter vrača besedilo za sklepanje, programiranje in agentske naloge, z izbirnim razmišljanjem in 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: model 397B-A17B
Qwen3.5-397B-A17B je dodatno naučen vizualno-jezikovni model mešanice strokovnjakov v družini Qwen3.5. Sprejema besedilo, slike in video ter ustvarja besedilo: razlage, predloge kode, analize in zahtevane dokumentne izdelke. Družina uporablja zgodnje združevanje besedila in vida ter spodbujevalno učenje na postopoma zahtevnejših nalogah za razvoj sklepanja, programiranja, agentov in vizualnega razumevanja. Dokumentirana jezikovna pokritost je 201 jezik in narečje, ne obljuba enake zanesljivosti za vsak jezik ali strokovno področje.
Proizvajalec ločeno opisuje upravljani Qwen3.5-Plus kot ponudbo, ki ustreza temu modelu in ima dodatne produkcijske funkcije. Ohranite lastno identiteto, kontekst in recept ustvarjanja tega odprtega modela, namesto da uvažate vsako upravljano funkcijo ali poznejšo kontrolo Qwen. Izdaja 397B-A17B ostaja ločena od manjših gostih in strokovnjaških modelov iste družine.
Pregled modela
Model ima skupno 397 milijard parametrov in aktivira 17 milijard. Hibridna postavitev s 60 plastmi ponavlja tri plasti strokovnjakov Gated DeltaNet, ki jim sledi ena plast strokovnjakov s pozornostjo z vrati. Proizvajalec navaja 512 usmerjanih strokovnjakov, pri čemer izbere deset usmerjanih in enega skupnega. Vizualni kodirnik in napovedovanje več žetonov sta del modela. Skupni parametri, aktivirani parametri in velikost shrambe celotnega modela so različni pojmi; ta števila ne potrjujejo fiksnega odzivnega časa.
Izvorni kontekst obsega 262,144 žetonov s pogojno razširitvijo do 1,010,000. Besedilo, predstavljene slike ali video, zgodovina pogovora, sklepanje in končni odgovor si delijo konfigurirani dovoljeni obseg zaporedja. Za nalogo uporabite dejanski konfigurirani proračun, namesto da predpostavljate samodejno skupno prileganje največjega dokumenta in največjega odgovora.
Priprava besedilnih in vizualnih dokazov
Za tehnični projekt priložite specifikacijo, ustrezno kodo in diagrame ter določite izdelek za ustvarjanje. Zahtevajte predlog izvedbe, urejen po zadevnih komponentah in podprt s priloženimi zahtevami. Za primerjavo dokumentov ohranite identifikatorje razdelkov, oznake tabel in enote ter zahtevajte tabelo ugotovitev z dokazi za vsako vrstico. Za večjezično poročilo določite ciljni jezik in izraze, ki morajo ostati nespremenjeni.
Pri slikovnem vprašanju ohranite majhne oznake in priložite definicije, ki niso na sliki. Pri video vprašanju določite ustrezni dogodek ter ohranite vrstni red sličic in časovni potek. Vrnjene vizualne podrobnosti, navedke in opise dogodkov primerjajte z izvornimi slikami, odlomki in časovnimi žigi. Rezultat ostaja besedilna analiza ali koda; vizualni vhod modela ne pomeni ustvarjanja slik, videa ali govora.
Razmišljanje in zgodovina pogovora
Razmišljanje je privzeto omogočeno in je pred končnim odgovorom. Proizvajalčeva nastavitev enable_thinking ga lahko izklopi za neposreden odgovor. Starejši mehki stikali poziva /think in /nothink nista uradno podprti za Qwen3.5. Končni izdelek naj bo po sklepanju preprosto najti, na primer omejen sklep, tabela dokazov ali ločen predlog kode.
Kartica priporoča ohranjanje končnih odgovorov brez vsebine razmišljanja v preteklih sporočilih pomočnika. To se razlikuje od možnosti in privzetih nastavitev ohranjanja preteklega sklepanja v poznejših izdajah. Sledite predlogi tega modela ter popravke ali opažanja orodij povežite z nalogo, ki jo posodabljajo.
Agentska uporaba
Qwen dokumentira klicanje orodij in priporoča Qwen-Agent s konfiguriranimi orodji ali orodji, povezanimi prek MCP, ter Qwen Code za poteke programerskega agenta. Navedite dovoljene operacije, razpoložljive dokaze in opazljiva merila dokončanja. Aplikacija izvaja orodja in priloži rezultate; model lahko opažanja uporabi za prilagoditev načrta ali razlage. Predlagani ukaz ali popravek ostaja ločen od dejanja, dejansko dokončanega v okolju.
Izjemno dolgo besedilo in video
Proizvajalčeva razširitev uporablja YaRN z lastnimi prepletenimi pozicijskimi nastavitvami modela. Faktor štiri cilja na potek s približno milijonom žetonov; faktor dve je predlagan za obremenitve 524,288 žetonov. Statično skaliranje lahko vpliva na delovanje pri krajšem besedilu, zato mora slediti dejanski potrebi po večjem kontekstu. Dolg vhod organizirajte po identifikatorjih dokumenta, strani ali kode in pustite prostor za rezultat.
Podprti video primer privzeto uporablja dve sličici na sekundo. Za gradivo v obsegu ur proizvajalec priporoča večji proračun procesorja, ki ustreza približno 224K video žetonom za vzorčenje z višjo frekvenco. To je od konfiguracije odvisen recept, ne univerzalno jamstvo trajanja medijev, popolnega priklica ali natančnosti časovnih žigov.
Smernice ustvarjanja in vsebinske omejitve
Priporočene prakse tega modela za razmišljanje priporočajo temperature 0.6, top_p 0.95, top_k 20 in min_p 0, za neposredne odgovore pa temperature 0.7, top_p 0.8, top_k 20 in min_p 0. Ta natančna priporočila se razlikujejo od nekaterih manjših izdaj Qwen3.5. Kjer je podprta, lahko kazen prisotnosti med nič in dve zmanjša ponavljanje, vendar lahko višje vrednosti mešajo jezike ali nekoliko zmanjšajo kakovost.
Priporočeni dovoljeni obsegi ustvarjanja so 32,768 žetonov za večino poizvedb in 81,920 za posebej zahtevno matematično ali programersko delo. To so priporočila, ne neodvisne trde izhodne meje. Določite zahtevano obliko odgovora ter izračune, pridobljene podrobnosti in predlagano kodo preverite glede na izvor. Uporaben izhod je konkreten besedilni izdelek, katerega dokaze in predpostavke je mogoče pregledati.
POST /v1/messagestextjson, sse| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve qwen/qwen3.5-397b-a17b | 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 $0.00078 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.00468 / 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 $0.00078 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.00468 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik $0 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →
{\n "model": "qwen/qwen3.5-397b-a17b",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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/qwen3.5-397b-a17b', '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/qwen3.5-397b-a17b', '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/qwen3.5-397b-a17b
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
Tehnični primer v angleščini
Reconcile a specification and implementation plan\n\nCompare spec S1: users may delete only their own drafts, and published records cannot be deleted. Plan P1: show Delete for every record owned by the user, regardless of status. Return the exact mismatch, a corrected eligibility rule and test cases for an owned draft, owned published record and another user’s draft.An evidence-linked mismatch, a corrected rule and three acceptance-test descriptions.Check that both ownership and draft status are required rather than treating either condition as sufficient.