Poudarki Qwen3.6: kontinuiteta programiranja in sklepanja
Qwen3.6-35B-A3B je vizualno-jezikovni model, usmerjen v uporabno programiranje in agentsko delo. Qwen poudarja izboljšane poteke uporabniških vmesnikov in sklepanje na ravni repozitorija ter novo možnost ohranjanja razmišljanja iz preteklih sporočil. Sprejema besedilo, slike in video ter vrača besedilo: razlago, predlog kode, strukturirano analizo ali drug zahtevani besedilni izdelek. Ohranite natančno izdajo 35B-A3B, namesto da jo obravnavate kot gosti Qwen3.6-27B ali njenega prejšnjega sorodnika Qwen3.5.
Za nalogo uporabniškega vmesnika priložite ustrezni posnetek zaslona, funkcionalne zahteve in obstoječi kodni kontekst. Zahtevajte izvorno kodo, ki jo je mogoče urejati, ter opis predvidenih stanj in interakcij. Za nalogo repozitorija določite zadevno funkcionalnost, vhod, ki razkrije težavo, in pričakovano vedenje. Zahtevajte predlagani popravek s predpostavkami in ustreznimi preverjanji.
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 ter izbere osem usmerjanih in enega skupnega strokovnjaka; napovedovanje več žetonov je del učenja. Manjše število aktiviranih parametrov ne opisuje polne velikosti modela. Vizualni kodirnik zagotavlja vizualni del modela.
Izvorni kontekst obsega 262,144 žetonov s pogojno razširitvijo na 1,010,000. Proizvajalec za zahtevne naloge razmišljanja priporoča ohranitev konteksta vsaj 128K, kjer je mogoče, tudi če bi zmanjšanje olajšalo pritisk na pomnilnik. Izvorno besedilo, predstavljeno vizualno gradivo, pretekla sporočila, sklepanje in končni odgovor si delijo konfigurirani dovoljeni obseg zaporedja.
Uporaba vhodov in načinov odgovarjanja
Kartica prikazuje besedilna, slikovna in video vprašanja. Pri diagramu ali strani ohranite oznake in določite natančno vprašanje. Pri posnetku ohranite časovni potek in navedite zanimivi dogodek. Proizvajalčev podprti video primer privzeto uporablja dve sličici na sekundo in omogoča konfiguriranje vzorčenja. Recept priporočenih praks za analizo gradiva v obsegu ur z višjo frekvenco vzorčenja razširi proračun video procesorja na približno 224K video žetonov; to je konfiguracijski primer, ne trda univerzalna omejitev trajanja posnetka.
Razmišljanje je privzeto omogočeno. Proizvajalčeva kontrola enable_thinking ga lahko izklopi za neposreden odgovor. Qwen3.6 uradno ne podpira starejših mehkih stikal poziva Qwen3 /think in /nothink. Pri predstavitvi rezultata ločite sklepanje od končnega izdelka in sledite lastnemu vmesniku modela, namesto da predpostavljate veljavnost oznak pozivov ali kontrol druge generacije.
Ohranjanje preteklega razmišljanja
Predloga privzeto ohrani bloke razmišljanja, povezane z zadnjim uporabniškim sporočilom. Qwen3.6 je dodatno naučen uporabljati preteklo sklepanje, kadar je omogočen preserve_thinking. Izrecni primer to možnost nastavi na true. To lahko iterativni agentski nalogi pomaga ohraniti kontekst odločitev, namesto da večkrat znova izpeljuje prejšnje izbire; spremeni tudi količino zgodovine, ki jo nosi zahteva. Razpoložljivost možnosti je odvisna od vmesnika, ki izpostavlja proizvajalčev recept.
Agentska uporaba
Qwen dokumentira klicanje orodij in priporoča Qwen-Agent za konfiguriranje orodij, vključno z orodji, povezanimi prek MCP. Qwen Code je še en potek programerskega agenta, ki ga dokumentira proizvajalec. Določite dovoljena orodja, cilj naloge in pričakovani izdelek ter modelu vrnite dejanska opažanja orodij. Model lahko sklepa o rezultatu in prilagodi načrt; dostop do datotek ali izvajalnih okolij izhaja iz povezane aplikacije, ne iz imena modela.
Izjemno dolgo besedilo
Dokumentirana razširitev konteksta uporablja YaRN s prepletenimi pozicijskimi nastavitvami modela. Faktor štiri cilja na potek s približno milijonom žetonov; za obremenitve 524,288 žetonov Qwen predlaga faktor dve. Statično skaliranje lahko vpliva na delovanje pri krajšem besedilu, zato proizvajalec priporoča spremembo, kadar potrebujete daljši kontekst. V velikem vhodu ohranite identifikatorje razdelkov in kode ter zahtevajte, da rezultat pokaže dokaze za vsak sklep.
Smernice ustvarjanja in omejitve
Za splošno razmišljanje proizvajalec priporoča temperature 1.0, top_p 0.95, top_k 20, min_p 0, kazen prisotnosti 1.5 in kazen ponavljanja 1.0. Za natančno programiranje vrednost parametra temperature postane 0.6, kazen prisotnosti pa nič. Za neposredne odgovore priporoča temperature 0.7, top_p 0.8 in kazen prisotnosti 1.5, druge vrednosti pa ostanejo nespremenjene. Višje kazni prisotnosti lahko zmanjšajo ponavljanje, vendar lahko mešajo jezike ali nekoliko zmanjšajo kakovost.
Qwen za večino vprašanj priporoča dovoljeno ustvarjanje 32,768 žetonov, za posebej zahtevne matematične ali programerske naloge pa 81,920. To so priporočila, ne ločeno potrjene trde izhodne meje. Končno obliko določite izrecno ter kodo, izračune in pridobljene vizualne podrobnosti preverite glede na izvor. Kontinuiteta sklepanja in dolg kontekst pomagata prenašati dokaze naloge, preverljiv končni izdelek pa naredi rezultat uporaben.
", "aboutText": "Poudarki Qwen3.6: kontinuiteta programiranja in sklepanja\n\nQwen3.6-35B-A3B je vizualno-jezikovni model, usmerjen v uporabno programiranje in agentsko delo. Qwen poudarja izboljšane poteke uporabniških vmesnikov in sklepanje na ravni repozitorija ter novo možnost ohranjanja razmišljanja iz preteklih sporočil. Sprejema besedilo, slike in video ter vrača besedilo: razlago, predlog kode, strukturirano analizo ali drug zahtevani besedilni izdelek. Ohranite natančno izdajo 35B-A3B, namesto da jo obravnavate kot gosti Qwen3.6-27B ali njenega prejšnjega sorodnika Qwen3.5.\n\nZa nalogo uporabniškega vmesnika priložite ustrezni posnetek zaslona, funkcionalne zahteve in obstoječi kodni kontekst. Zahtevajte izvorno kodo, ki jo je mogoče urejati, ter opis predvidenih stanj in interakcij. Za nalogo repozitorija določite zadevno funkcionalnost, vhod, ki razkrije težavo, in pričakovano vedenje. Zahtevajte predlagani popravek s predpostavkami in ustreznimi preverjanji.\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 ter izbere osem usmerjanih in enega skupnega strokovnjaka; napovedovanje več žetonov je del učenja. Manjše število aktiviranih parametrov ne opisuje polne velikosti modela. Vizualni kodirnik zagotavlja vizualni del modela.\n\nIzvorni kontekst obsega 262,144 žetonov s pogojno razširitvijo na 1,010,000. Proizvajalec za zahtevne naloge razmišljanja priporoča ohranitev konteksta vsaj 128K, kjer je mogoče, tudi če bi zmanjšanje olajšalo pritisk na pomnilnik. Izvorno besedilo, predstavljeno vizualno gradivo, pretekla sporočila, sklepanje in končni odgovor si delijo konfigurirani dovoljeni obseg zaporedja.\n\nUporaba vhodov in načinov odgovarjanja\n\nKartica prikazuje besedilna, slikovna in video vprašanja. Pri diagramu ali strani ohranite oznake in določite natančno vprašanje. Pri posnetku ohranite časovni potek in navedite zanimivi dogodek. Proizvajalčev podprti video primer privzeto uporablja dve sličici na sekundo in omogoča konfiguriranje vzorčenja. Recept priporočenih praks za analizo gradiva v obsegu ur z višjo frekvenco vzorčenja razširi proračun video procesorja na približno 224K video žetonov; to je konfiguracijski primer, ne trda univerzalna omejitev trajanja posnetka.\n\nRazmišljanje je privzeto omogočeno. Proizvajalčeva kontrola enable_thinking ga lahko izklopi za neposreden odgovor. Qwen3.6 uradno ne podpira starejših mehkih stikal poziva Qwen3 /think in /nothink. Pri predstavitvi rezultata ločite sklepanje od končnega izdelka in sledite lastnemu vmesniku modela, namesto da predpostavljate veljavnost oznak pozivov ali kontrol druge generacije.\n\nOhranjanje preteklega razmišljanja\n\nPredloga privzeto ohrani bloke razmišljanja, povezane z zadnjim uporabniškim sporočilom. Qwen3.6 je dodatno naučen uporabljati preteklo sklepanje, kadar je omogočen preserve_thinking. Izrecni primer to možnost nastavi na true. To lahko iterativni agentski nalogi pomaga ohraniti kontekst odločitev, namesto da večkrat znova izpeljuje prejšnje izbire; spremeni tudi količino zgodovine, ki jo nosi zahteva. Razpoložljivost možnosti je odvisna od vmesnika, ki izpostavlja proizvajalčev recept.\n\nAgentska uporaba\n\nQwen dokumentira klicanje orodij in priporoča Qwen-Agent za konfiguriranje orodij, vključno z orodji, povezanimi prek MCP. Qwen Code je še en potek programerskega agenta, ki ga dokumentira proizvajalec. Določite dovoljena orodja, cilj naloge in pričakovani izdelek ter modelu vrnite dejanska opažanja orodij. Model lahko sklepa o rezultatu in prilagodi načrt; dostop do datotek ali izvajalnih okolij izhaja iz povezane aplikacije, ne iz imena modela.\n\nIzjemno dolgo besedilo\n\nDokumentirana razširitev konteksta uporablja YaRN s prepletenimi pozicijskimi nastavitvami modela. Faktor štiri cilja na potek s približno milijonom žetonov; za obremenitve 524,288 žetonov Qwen predlaga faktor dve. Statično skaliranje lahko vpliva na delovanje pri krajšem besedilu, zato proizvajalec priporoča spremembo, kadar potrebujete daljši kontekst. V velikem vhodu ohranite identifikatorje razdelkov in kode ter zahtevajte, da rezultat pokaže dokaze za vsak sklep.\n\nSmernice ustvarjanja in omejitve\n\nZa splošno razmišljanje proizvajalec priporoča temperature 1.0, top_p 0.95, top_k 20, min_p 0, kazen prisotnosti 1.5 in kazen ponavljanja 1.0. Za natančno programiranje vrednost parametra temperature postane 0.6, kazen prisotnosti pa nič. Za neposredne odgovore priporoča temperature 0.7, top_p 0.8 in kazen prisotnosti 1.5, druge vrednosti pa ostanejo nespremenjene. Višje kazni prisotnosti lahko zmanjšajo ponavljanje, vendar lahko mešajo jezike ali nekoliko zmanjšajo kakovost.\n\nQwen za večino vprašanj priporoča dovoljeno ustvarjanje 32,768 žetonov, za posebej zahtevne matematične ali programerske naloge pa 81,920. To so priporočila, ne ločeno potrjene trde izhodne meje. Končno obliko določite izrecno ter kodo, izračune in pridobljene vizualne podrobnosti preverite glede na izvor. Kontinuiteta sklepanja in dolg kontekst pomagata prenašati dokaze naloge, preverljiv končni izdelek pa naredi rezultat uporaben.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Tehnični primer v angleščini
Correct a button loading state\n\nPropose a small JavaScript change for a save form. Current handler sets button.disabled = true, awaits saveDraft(), then reenables the button. When saveDraft rejects, the button stays disabled. Preserve the save operation and show pseudocode for displaying an error and always restoring the button. Add success and failure acceptance checks.A focused async handler or pseudocode plus two checks covering button and error states.Verify the cleanup happens on rejection and success without converting a failed save into a success message.qwen/qwen3.6-35b-a3bQwen3.6-35B-A3B je Qwenov vizualno-jezikovni model mešanice strokovnjakov s skupno 35 milijardami parametrov in 3 milijardami aktiviranih. Osredotoča se na programiranje uporabniških vmesnikov in na ravni repozitorija, dodaja izbirno ohranjanje preteklega sklepanja ter sprejema besedilo, slike in video z besedilnim izhodom.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
Poudarki Qwen3.6: kontinuiteta programiranja in sklepanja
Qwen3.6-35B-A3B je vizualno-jezikovni model, usmerjen v uporabno programiranje in agentsko delo. Qwen poudarja izboljšane poteke uporabniških vmesnikov in sklepanje na ravni repozitorija ter novo možnost ohranjanja razmišljanja iz preteklih sporočil. Sprejema besedilo, slike in video ter vrača besedilo: razlago, predlog kode, strukturirano analizo ali drug zahtevani besedilni izdelek. Ohranite natančno izdajo 35B-A3B, namesto da jo obravnavate kot gosti Qwen3.6-27B ali njenega prejšnjega sorodnika Qwen3.5.
Za nalogo uporabniškega vmesnika priložite ustrezni posnetek zaslona, funkcionalne zahteve in obstoječi kodni kontekst. Zahtevajte izvorno kodo, ki jo je mogoče urejati, ter opis predvidenih stanj in interakcij. Za nalogo repozitorija določite zadevno funkcionalnost, vhod, ki razkrije težavo, in pričakovano vedenje. Zahtevajte predlagani popravek s predpostavkami in ustreznimi preverjanji.
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 ter izbere osem usmerjanih in enega skupnega strokovnjaka; napovedovanje več žetonov je del učenja. Manjše število aktiviranih parametrov ne opisuje polne velikosti modela. Vizualni kodirnik zagotavlja vizualni del modela.
Izvorni kontekst obsega 262,144 žetonov s pogojno razširitvijo na 1,010,000. Proizvajalec za zahtevne naloge razmišljanja priporoča ohranitev konteksta vsaj 128K, kjer je mogoče, tudi če bi zmanjšanje olajšalo pritisk na pomnilnik. Izvorno besedilo, predstavljeno vizualno gradivo, pretekla sporočila, sklepanje in končni odgovor si delijo konfigurirani dovoljeni obseg zaporedja.
Uporaba vhodov in načinov odgovarjanja
Kartica prikazuje besedilna, slikovna in video vprašanja. Pri diagramu ali strani ohranite oznake in določite natančno vprašanje. Pri posnetku ohranite časovni potek in navedite zanimivi dogodek. Proizvajalčev podprti video primer privzeto uporablja dve sličici na sekundo in omogoča konfiguriranje vzorčenja. Recept priporočenih praks za analizo gradiva v obsegu ur z višjo frekvenco vzorčenja razširi proračun video procesorja na približno 224K video žetonov; to je konfiguracijski primer, ne trda univerzalna omejitev trajanja posnetka.
Razmišljanje je privzeto omogočeno. Proizvajalčeva kontrola enable_thinking ga lahko izklopi za neposreden odgovor. Qwen3.6 uradno ne podpira starejših mehkih stikal poziva Qwen3 /think in /nothink. Pri predstavitvi rezultata ločite sklepanje od končnega izdelka in sledite lastnemu vmesniku modela, namesto da predpostavljate veljavnost oznak pozivov ali kontrol druge generacije.
Ohranjanje preteklega razmišljanja
Predloga privzeto ohrani bloke razmišljanja, povezane z zadnjim uporabniškim sporočilom. Qwen3.6 je dodatno naučen uporabljati preteklo sklepanje, kadar je omogočen preserve_thinking. Izrecni primer to možnost nastavi na true. To lahko iterativni agentski nalogi pomaga ohraniti kontekst odločitev, namesto da večkrat znova izpeljuje prejšnje izbire; spremeni tudi količino zgodovine, ki jo nosi zahteva. Razpoložljivost možnosti je odvisna od vmesnika, ki izpostavlja proizvajalčev recept.
Agentska uporaba
Qwen dokumentira klicanje orodij in priporoča Qwen-Agent za konfiguriranje orodij, vključno z orodji, povezanimi prek MCP. Qwen Code je še en potek programerskega agenta, ki ga dokumentira proizvajalec. Določite dovoljena orodja, cilj naloge in pričakovani izdelek ter modelu vrnite dejanska opažanja orodij. Model lahko sklepa o rezultatu in prilagodi načrt; dostop do datotek ali izvajalnih okolij izhaja iz povezane aplikacije, ne iz imena modela.
Izjemno dolgo besedilo
Dokumentirana razširitev konteksta uporablja YaRN s prepletenimi pozicijskimi nastavitvami modela. Faktor štiri cilja na potek s približno milijonom žetonov; za obremenitve 524,288 žetonov Qwen predlaga faktor dve. Statično skaliranje lahko vpliva na delovanje pri krajšem besedilu, zato proizvajalec priporoča spremembo, kadar potrebujete daljši kontekst. V velikem vhodu ohranite identifikatorje razdelkov in kode ter zahtevajte, da rezultat pokaže dokaze za vsak sklep.
Smernice ustvarjanja in omejitve
Za splošno razmišljanje proizvajalec priporoča temperature 1.0, top_p 0.95, top_k 20, min_p 0, kazen prisotnosti 1.5 in kazen ponavljanja 1.0. Za natančno programiranje vrednost parametra temperature postane 0.6, kazen prisotnosti pa nič. Za neposredne odgovore priporoča temperature 0.7, top_p 0.8 in kazen prisotnosti 1.5, druge vrednosti pa ostanejo nespremenjene. Višje kazni prisotnosti lahko zmanjšajo ponavljanje, vendar lahko mešajo jezike ali nekoliko zmanjšajo kakovost.
Qwen za večino vprašanj priporoča dovoljeno ustvarjanje 32,768 žetonov, za posebej zahtevne matematične ali programerske naloge pa 81,920. To so priporočila, ne ločeno potrjene trde izhodne meje. Končno obliko določite izrecno ter kodo, izračune in pridobljene vizualne podrobnosti preverite glede na izvor. Kontinuiteta sklepanja in dolg kontekst pomagata prenašati dokaze naloge, preverljiv končni izdelek pa naredi rezultat uporaben.
POST /v1/chat/completionstexttext| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve qwen/qwen3.6-35b-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 $0.000566 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.00341 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.0001 / 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 $0.000566 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.00341 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.0001 / 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/qwen3.6-35b-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/qwen3.6-35b-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/qwen3.6-35b-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/qwen3.6-35b-a3b
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
qwen/qwen3.6-35b-a3bQwen3.6-35B-A3B je Qwenov vizualno-jezikovni model mešanice strokovnjakov s skupno 35 milijardami parametrov in 3 milijardami aktiviranih. Osredotoča se na programiranje uporabniških vmesnikov in na ravni repozitorija, dodaja izbirno ohranjanje preteklega sklepanja ter sprejema besedilo, slike in video z besedilnim izhodom.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
Poudarki Qwen3.6: kontinuiteta programiranja in sklepanja
Qwen3.6-35B-A3B je vizualno-jezikovni model, usmerjen v uporabno programiranje in agentsko delo. Qwen poudarja izboljšane poteke uporabniških vmesnikov in sklepanje na ravni repozitorija ter novo možnost ohranjanja razmišljanja iz preteklih sporočil. Sprejema besedilo, slike in video ter vrača besedilo: razlago, predlog kode, strukturirano analizo ali drug zahtevani besedilni izdelek. Ohranite natančno izdajo 35B-A3B, namesto da jo obravnavate kot gosti Qwen3.6-27B ali njenega prejšnjega sorodnika Qwen3.5.
Za nalogo uporabniškega vmesnika priložite ustrezni posnetek zaslona, funkcionalne zahteve in obstoječi kodni kontekst. Zahtevajte izvorno kodo, ki jo je mogoče urejati, ter opis predvidenih stanj in interakcij. Za nalogo repozitorija določite zadevno funkcionalnost, vhod, ki razkrije težavo, in pričakovano vedenje. Zahtevajte predlagani popravek s predpostavkami in ustreznimi preverjanji.
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 ter izbere osem usmerjanih in enega skupnega strokovnjaka; napovedovanje več žetonov je del učenja. Manjše število aktiviranih parametrov ne opisuje polne velikosti modela. Vizualni kodirnik zagotavlja vizualni del modela.
Izvorni kontekst obsega 262,144 žetonov s pogojno razširitvijo na 1,010,000. Proizvajalec za zahtevne naloge razmišljanja priporoča ohranitev konteksta vsaj 128K, kjer je mogoče, tudi če bi zmanjšanje olajšalo pritisk na pomnilnik. Izvorno besedilo, predstavljeno vizualno gradivo, pretekla sporočila, sklepanje in končni odgovor si delijo konfigurirani dovoljeni obseg zaporedja.
Uporaba vhodov in načinov odgovarjanja
Kartica prikazuje besedilna, slikovna in video vprašanja. Pri diagramu ali strani ohranite oznake in določite natančno vprašanje. Pri posnetku ohranite časovni potek in navedite zanimivi dogodek. Proizvajalčev podprti video primer privzeto uporablja dve sličici na sekundo in omogoča konfiguriranje vzorčenja. Recept priporočenih praks za analizo gradiva v obsegu ur z višjo frekvenco vzorčenja razširi proračun video procesorja na približno 224K video žetonov; to je konfiguracijski primer, ne trda univerzalna omejitev trajanja posnetka.
Razmišljanje je privzeto omogočeno. Proizvajalčeva kontrola enable_thinking ga lahko izklopi za neposreden odgovor. Qwen3.6 uradno ne podpira starejših mehkih stikal poziva Qwen3 /think in /nothink. Pri predstavitvi rezultata ločite sklepanje od končnega izdelka in sledite lastnemu vmesniku modela, namesto da predpostavljate veljavnost oznak pozivov ali kontrol druge generacije.
Ohranjanje preteklega razmišljanja
Predloga privzeto ohrani bloke razmišljanja, povezane z zadnjim uporabniškim sporočilom. Qwen3.6 je dodatno naučen uporabljati preteklo sklepanje, kadar je omogočen preserve_thinking. Izrecni primer to možnost nastavi na true. To lahko iterativni agentski nalogi pomaga ohraniti kontekst odločitev, namesto da večkrat znova izpeljuje prejšnje izbire; spremeni tudi količino zgodovine, ki jo nosi zahteva. Razpoložljivost možnosti je odvisna od vmesnika, ki izpostavlja proizvajalčev recept.
Agentska uporaba
Qwen dokumentira klicanje orodij in priporoča Qwen-Agent za konfiguriranje orodij, vključno z orodji, povezanimi prek MCP. Qwen Code je še en potek programerskega agenta, ki ga dokumentira proizvajalec. Določite dovoljena orodja, cilj naloge in pričakovani izdelek ter modelu vrnite dejanska opažanja orodij. Model lahko sklepa o rezultatu in prilagodi načrt; dostop do datotek ali izvajalnih okolij izhaja iz povezane aplikacije, ne iz imena modela.
Izjemno dolgo besedilo
Dokumentirana razširitev konteksta uporablja YaRN s prepletenimi pozicijskimi nastavitvami modela. Faktor štiri cilja na potek s približno milijonom žetonov; za obremenitve 524,288 žetonov Qwen predlaga faktor dve. Statično skaliranje lahko vpliva na delovanje pri krajšem besedilu, zato proizvajalec priporoča spremembo, kadar potrebujete daljši kontekst. V velikem vhodu ohranite identifikatorje razdelkov in kode ter zahtevajte, da rezultat pokaže dokaze za vsak sklep.
Smernice ustvarjanja in omejitve
Za splošno razmišljanje proizvajalec priporoča temperature 1.0, top_p 0.95, top_k 20, min_p 0, kazen prisotnosti 1.5 in kazen ponavljanja 1.0. Za natančno programiranje vrednost parametra temperature postane 0.6, kazen prisotnosti pa nič. Za neposredne odgovore priporoča temperature 0.7, top_p 0.8 in kazen prisotnosti 1.5, druge vrednosti pa ostanejo nespremenjene. Višje kazni prisotnosti lahko zmanjšajo ponavljanje, vendar lahko mešajo jezike ali nekoliko zmanjšajo kakovost.
Qwen za večino vprašanj priporoča dovoljeno ustvarjanje 32,768 žetonov, za posebej zahtevne matematične ali programerske naloge pa 81,920. To so priporočila, ne ločeno potrjene trde izhodne meje. Končno obliko določite izrecno ter kodo, izračune in pridobljene vizualne podrobnosti preverite glede na izvor. Kontinuiteta sklepanja in dolg kontekst pomagata prenašati dokaze naloge, preverljiv končni izdelek pa naredi rezultat uporaben.
POST /v1/messagestextjson, sse| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve qwen/qwen3.6-35b-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 $0.000566 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.00341 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.0001 / 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 $0.000566 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.00341 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.0001 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik $0 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →
{\n "model": "qwen/qwen3.6-35b-a3b",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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/qwen3.6-35b-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/qwen3.6-35b-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/qwen3.6-35b-a3b
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
Tehnični primer v angleščini
Correct a button loading state\n\nPropose a small JavaScript change for a save form. Current handler sets button.disabled = true, awaits saveDraft(), then reenables the button. When saveDraft rejects, the button stays disabled. Preserve the save operation and show pseudocode for displaying an error and always restoring the button. Add success and failure acceptance checks.A focused async handler or pseudocode plus two checks covering button and error states.Verify the cleanup happens on rejection and success without converting a failed save into a success message.