Poudarki Qwen3-Next: zahtevno besedilno sklepanje
Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking je besedilna različica Qwen3-Next, ki deluje izključno v načinu razmišljanja. Proizvajalec jo priporoča za zelo zahtevne naloge sklepanja in navaja, da je njeno razmišljanje lahko daljše kot pri starejših modelih. Sprejema besedilo in vrača besedilo, vključno z obrazloženim odgovorom ali predlogom kode. Ločujte jo od Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct in Qwen3-Coder-Next, ki imata drugačna pravila delovanja brez razmišljanja.
Družina uvaja hibridno pozornost, ki združuje Gated DeltaNet in pozornost z vrati, strokovnjake z visoko redkostjo aktivacije, tehnike stabilnosti, kot je normalizacija plasti s središčem pri ničli in zmanjševanjem uteži, ter napovedovanje več žetonov. Qwen opisuje tudi stabilizacijo učenja z okrepitvijo prek GSPO. To so značilnosti učenja in arhitekture; izboljšave učinkovitosti so odvisne od izvedbe in ne smejo postati univerzalna trditev o odzivnem času.
Pregled modela
Model ima skupaj 80 milijard parametrov in aktivira tri milijarde. Ima 48 plasti v vzorcu strokovnjakov s tremi plastmi DeltaNet na eno plast pozornosti z vrati. Proizvajalec navaja 512 strokovnjakov, deset aktiviranih strokovnjakov in enega skupnega strokovnjaka, s predhodnim učenjem na 15 bilijonih žetonov in nadaljnjim učenjem. Aktivirani parametri niso velikost celotne kontrolne točke.
Izvorni kontekst obsega 262,144 žetonov z dokumentirano razširitvijo na 1,010,000. Izvorno besedilo, pretekla sporočila, opažanja orodij, sklepanje in končni izhod si delijo nastavljeni obseg zaporedja. Proizvajalec za zahtevno razmišljanje, kjer je mogoče, priporoča nastavljen kontekst, večji od 131,072, tudi če bi manjše okno zmanjšalo obremenitev pomnilnika.
Uporaba vmesnika izključno za razmišljanje
Privzeta predloga klepeta že vključuje začetno oznako razmišljanja. Vrnjeno zaporedje lahko zato vsebuje zaključno oznako brez ponovitve začetne. To je običajno oblikovanje proizvajalčevega recepta, ne dokaz, da sklepanje manjka. Model podpira samo način razmišljanja; zahteva za jedrnat končni odgovor ga ne spremeni v različico brez razmišljanja.
Pri matematičnem ali logičnem problemu podajte celotno besedilo naloge, definicije, enote in dovoljene predpostavke. Zahtevajte jasno omejen končni odgovor s podpornimi koraki, potrebnimi za preverjanje. Pri sklepanju o kodi priložite ustrezno funkcijo, vhod in predvideno obnašanje, nato pa zahtevajte obrazložen predlog. Podporne izračune ali predlagani popravek primerjajte s podanimi pogoji in dejanskimi rezultati.
Izvedba in orodja
Proizvajalčevi primeri podpirajo razvojne postopke in postopke z orodji ter za predloge orodij in razčlenjevanje priporočajo Qwen-Agent z nastavljenimi orodji ali orodji, povezanimi prek MCP. Opredelite dovoljena orodja, cilj naloge in opazni pogoj dokončanja. Aplikacija izvede zunanja dejanja in vrne dejanska opažanja; model lahko te povratne informacije nato uporabi v naslednjem odgovoru.
Napovedovanje več žetonov je del učenja, vendar je njegova uporaba pri sklepanju odvisna od izvedbe in ni splošno na voljo v vsakem lahkem delovnem postopku. To razliko ohranite pri ocenjevanju namestitve. Sama zmožnost orodja ali arhitekture ne vzpostavlja dostopa do datotek, aktualnih virov ali izvajalnega okolja prek druge aplikacije.
Izjemno dolgo besedilo
Dokumentirana razširitev uporablja YaRN. Proizvajalec potrjuje kontekst s približno milijonom žetonov in podaja recept s faktorjem štiri na podlagi izvornih 262,144 položajev; za obremenitve s 524,288 žetoni predlaga faktor dve. Statično skaliranje lahko vpliva na uspešnost pri krajšem besedilu, zato naj sledi dejanski potrebi po daljšem vhodu.
Obsežen vhod uredite z mejami dokumentov ter identifikatorji kode ali razdelkov. Navedite vprašanje in pričakovani izdelek, da lahko model poveže ustrezne dokaze, namesto da bi celotno okno obravnaval kot nadomestilo za jasno nalogo. Rezervirajte prostor za njegovo morebitno dolgo sklepanje in končni rezultat.
Navodila za ustvarjanje
Priporočila Best Practices navajajo temperaturo 0.6, top_p 0.95, top_k 20 in min_p 0. Kjer je podprta, lahko kazen za prisotnost v razponu od nič do dveh zmanjša ponavljajoče se besedilo, vendar lahko višje vrednosti pomešajo jezike ali nekoliko zmanjšajo kakovost. Qwen za večino vprašanj priporoča obseg ustvarjanja 32,768 žetonov, za neobičajno zahtevne matematične ali programerske naloge pa 81,920. To so priporočila, ne neodvisne stroge zgornje meje izhoda.
Izrecno določite obliko končnega odgovora, na primer jasno omejen matematični rezultat ali polje z odgovorom. Proizvajalec v preteklih sporočilih pomočnika priporoča hranjenje končnih izhodov brez vsebine razmišljanja v skladu s predlogo te kontrolne točke. Možnosti ohranjanja preteklega sklepanja iz poznejših modelov ne prevzemajte samodejno.
Vsebinske omejitve
To je model samo za besedilo. Slike, zvok ali video potrebujejo ustrezno ločeno predstavitev, preden lahko služijo kot dokazi v tem postopku. Dolgo razmišljanje in kontekst sta omejena vira, podrobno sklepanje pa samo po sebi ne dokazuje pravilnega rezultata. Predpostavke, izračune in ustvarjeno kodo preverite ob priloženem viru. Uporaben rezultat je odgovor ali izdelek, ki ga je mogoče pregledati, pri katerem dokazi ostajajo vidni in je ohranjena identiteta različice izključno za razmišljanje.
", "aboutText": "Poudarki Qwen3-Next: zahtevno besedilno sklepanje\n\nQwen3-Next-80B-A3B-Thinking je besedilna različica Qwen3-Next, ki deluje izključno v načinu razmišljanja. Proizvajalec jo priporoča za zelo zahtevne naloge sklepanja in navaja, da je njeno razmišljanje lahko daljše kot pri starejših modelih. Sprejema besedilo in vrača besedilo, vključno z obrazloženim odgovorom ali predlogom kode. Ločujte jo od Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct in Qwen3-Coder-Next, ki imata drugačna pravila delovanja brez razmišljanja.\n\nDružina uvaja hibridno pozornost, ki združuje Gated DeltaNet in pozornost z vrati, strokovnjake z visoko redkostjo aktivacije, tehnike stabilnosti, kot je normalizacija plasti s središčem pri ničli in zmanjševanjem uteži, ter napovedovanje več žetonov. Qwen opisuje tudi stabilizacijo učenja z okrepitvijo prek GSPO. To so značilnosti učenja in arhitekture; izboljšave učinkovitosti so odvisne od izvedbe in ne smejo postati univerzalna trditev o odzivnem času.\n\nPregled modela\n\nModel ima skupaj 80 milijard parametrov in aktivira tri milijarde. Ima 48 plasti v vzorcu strokovnjakov s tremi plastmi DeltaNet na eno plast pozornosti z vrati. Proizvajalec navaja 512 strokovnjakov, deset aktiviranih strokovnjakov in enega skupnega strokovnjaka, s predhodnim učenjem na 15 bilijonih žetonov in nadaljnjim učenjem. Aktivirani parametri niso velikost celotne kontrolne točke.\n\nIzvorni kontekst obsega 262,144 žetonov z dokumentirano razširitvijo na 1,010,000. Izvorno besedilo, pretekla sporočila, opažanja orodij, sklepanje in končni izhod si delijo nastavljeni obseg zaporedja. Proizvajalec za zahtevno razmišljanje, kjer je mogoče, priporoča nastavljen kontekst, večji od 131,072, tudi če bi manjše okno zmanjšalo obremenitev pomnilnika.\n\nUporaba vmesnika izključno za razmišljanje\n\nPrivzeta predloga klepeta že vključuje začetno oznako razmišljanja. Vrnjeno zaporedje lahko zato vsebuje zaključno oznako brez ponovitve začetne. To je običajno oblikovanje proizvajalčevega recepta, ne dokaz, da sklepanje manjka. Model podpira samo način razmišljanja; zahteva za jedrnat končni odgovor ga ne spremeni v različico brez razmišljanja.\n\nPri matematičnem ali logičnem problemu podajte celotno besedilo naloge, definicije, enote in dovoljene predpostavke. Zahtevajte jasno omejen končni odgovor s podpornimi koraki, potrebnimi za preverjanje. Pri sklepanju o kodi priložite ustrezno funkcijo, vhod in predvideno obnašanje, nato pa zahtevajte obrazložen predlog. Podporne izračune ali predlagani popravek primerjajte s podanimi pogoji in dejanskimi rezultati.\n\nIzvedba in orodja\n\nProizvajalčevi primeri podpirajo razvojne postopke in postopke z orodji ter za predloge orodij in razčlenjevanje priporočajo Qwen-Agent z nastavljenimi orodji ali orodji, povezanimi prek MCP. Opredelite dovoljena orodja, cilj naloge in opazni pogoj dokončanja. Aplikacija izvede zunanja dejanja in vrne dejanska opažanja; model lahko te povratne informacije nato uporabi v naslednjem odgovoru.\n\nNapovedovanje več žetonov je del učenja, vendar je njegova uporaba pri sklepanju odvisna od izvedbe in ni splošno na voljo v vsakem lahkem delovnem postopku. To razliko ohranite pri ocenjevanju namestitve. Sama zmožnost orodja ali arhitekture ne vzpostavlja dostopa do datotek, aktualnih virov ali izvajalnega okolja prek druge aplikacije.\n\nIzjemno dolgo besedilo\n\nDokumentirana razširitev uporablja YaRN. Proizvajalec potrjuje kontekst s približno milijonom žetonov in podaja recept s faktorjem štiri na podlagi izvornih 262,144 položajev; za obremenitve s 524,288 žetoni predlaga faktor dve. Statično skaliranje lahko vpliva na uspešnost pri krajšem besedilu, zato naj sledi dejanski potrebi po daljšem vhodu.\n\nObsežen vhod uredite z mejami dokumentov ter identifikatorji kode ali razdelkov. Navedite vprašanje in pričakovani izdelek, da lahko model poveže ustrezne dokaze, namesto da bi celotno okno obravnaval kot nadomestilo za jasno nalogo. Rezervirajte prostor za njegovo morebitno dolgo sklepanje in končni rezultat.\n\nNavodila za ustvarjanje\n\nPriporočila Best Practices navajajo temperaturo 0.6, top_p 0.95, top_k 20 in min_p 0. Kjer je podprta, lahko kazen za prisotnost v razponu od nič do dveh zmanjša ponavljajoče se besedilo, vendar lahko višje vrednosti pomešajo jezike ali nekoliko zmanjšajo kakovost. Qwen za večino vprašanj priporoča obseg ustvarjanja 32,768 žetonov, za neobičajno zahtevne matematične ali programerske naloge pa 81,920. To so priporočila, ne neodvisne stroge zgornje meje izhoda.\n\nIzrecno določite obliko končnega odgovora, na primer jasno omejen matematični rezultat ali polje z odgovorom. Proizvajalec v preteklih sporočilih pomočnika priporoča hranjenje končnih izhodov brez vsebine razmišljanja v skladu s predlogo te kontrolne točke. Možnosti ohranjanja preteklega sklepanja iz poznejših modelov ne prevzemajte samodejno.\n\nVsebinske omejitve\n\nTo je model samo za besedilo. Slike, zvok ali video potrebujejo ustrezno ločeno predstavitev, preden lahko služijo kot dokazi v tem postopku. Dolgo razmišljanje in kontekst sta omejena vira, podrobno sklepanje pa samo po sebi ne dokazuje pravilnega rezultata. Predpostavke, izračune in ustvarjeno kodo preverite ob priloženem viru. Uporaben rezultat je odgovor ali izdelek, ki ga je mogoče pregledati, pri katerem dokazi ostajajo vidni in je ohranjena identiteta različice izključno za razmišljanje.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Tehnični primer v angleščini
Identify what a logic puzzle actually determines\n\nExactly one of A, B and C took a key, and exactly one statement is true. A says, 'B took it.' B says, 'C took it.' C says, 'I did not take it.' Determine every possible culprit consistent with these premises. Show a truth table and state whether the culprit is uniquely determined.A three-case truth table and the complete set of consistent culprits with a uniqueness conclusion.The table checks exactly one true statement in each candidate case and preserves multiple solutions if the premises allow them.qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinkingQwen3-Next-80B-A3B-Thinking je Qwenov model za besedilno sklepanje s skupno 80 milijardami parametrov in 3 milijardami aktiviranih parametrov. Za zahtevne naloge uporablja izključno razmišljanje, hibridno pozornost in redko aktivirane strokovnjake, z izvornim kontekstom 262,144 žetonov ter pogojno razširitvijo na 1,010,000.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
Poudarki Qwen3-Next: zahtevno besedilno sklepanje
Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking je besedilna različica Qwen3-Next, ki deluje izključno v načinu razmišljanja. Proizvajalec jo priporoča za zelo zahtevne naloge sklepanja in navaja, da je njeno razmišljanje lahko daljše kot pri starejših modelih. Sprejema besedilo in vrača besedilo, vključno z obrazloženim odgovorom ali predlogom kode. Ločujte jo od Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct in Qwen3-Coder-Next, ki imata drugačna pravila delovanja brez razmišljanja.
Družina uvaja hibridno pozornost, ki združuje Gated DeltaNet in pozornost z vrati, strokovnjake z visoko redkostjo aktivacije, tehnike stabilnosti, kot je normalizacija plasti s središčem pri ničli in zmanjševanjem uteži, ter napovedovanje več žetonov. Qwen opisuje tudi stabilizacijo učenja z okrepitvijo prek GSPO. To so značilnosti učenja in arhitekture; izboljšave učinkovitosti so odvisne od izvedbe in ne smejo postati univerzalna trditev o odzivnem času.
Pregled modela
Model ima skupaj 80 milijard parametrov in aktivira tri milijarde. Ima 48 plasti v vzorcu strokovnjakov s tremi plastmi DeltaNet na eno plast pozornosti z vrati. Proizvajalec navaja 512 strokovnjakov, deset aktiviranih strokovnjakov in enega skupnega strokovnjaka, s predhodnim učenjem na 15 bilijonih žetonov in nadaljnjim učenjem. Aktivirani parametri niso velikost celotne kontrolne točke.
Izvorni kontekst obsega 262,144 žetonov z dokumentirano razširitvijo na 1,010,000. Izvorno besedilo, pretekla sporočila, opažanja orodij, sklepanje in končni izhod si delijo nastavljeni obseg zaporedja. Proizvajalec za zahtevno razmišljanje, kjer je mogoče, priporoča nastavljen kontekst, večji od 131,072, tudi če bi manjše okno zmanjšalo obremenitev pomnilnika.
Uporaba vmesnika izključno za razmišljanje
Privzeta predloga klepeta že vključuje začetno oznako razmišljanja. Vrnjeno zaporedje lahko zato vsebuje zaključno oznako brez ponovitve začetne. To je običajno oblikovanje proizvajalčevega recepta, ne dokaz, da sklepanje manjka. Model podpira samo način razmišljanja; zahteva za jedrnat končni odgovor ga ne spremeni v različico brez razmišljanja.
Pri matematičnem ali logičnem problemu podajte celotno besedilo naloge, definicije, enote in dovoljene predpostavke. Zahtevajte jasno omejen končni odgovor s podpornimi koraki, potrebnimi za preverjanje. Pri sklepanju o kodi priložite ustrezno funkcijo, vhod in predvideno obnašanje, nato pa zahtevajte obrazložen predlog. Podporne izračune ali predlagani popravek primerjajte s podanimi pogoji in dejanskimi rezultati.
Izvedba in orodja
Proizvajalčevi primeri podpirajo razvojne postopke in postopke z orodji ter za predloge orodij in razčlenjevanje priporočajo Qwen-Agent z nastavljenimi orodji ali orodji, povezanimi prek MCP. Opredelite dovoljena orodja, cilj naloge in opazni pogoj dokončanja. Aplikacija izvede zunanja dejanja in vrne dejanska opažanja; model lahko te povratne informacije nato uporabi v naslednjem odgovoru.
Napovedovanje več žetonov je del učenja, vendar je njegova uporaba pri sklepanju odvisna od izvedbe in ni splošno na voljo v vsakem lahkem delovnem postopku. To razliko ohranite pri ocenjevanju namestitve. Sama zmožnost orodja ali arhitekture ne vzpostavlja dostopa do datotek, aktualnih virov ali izvajalnega okolja prek druge aplikacije.
Izjemno dolgo besedilo
Dokumentirana razširitev uporablja YaRN. Proizvajalec potrjuje kontekst s približno milijonom žetonov in podaja recept s faktorjem štiri na podlagi izvornih 262,144 položajev; za obremenitve s 524,288 žetoni predlaga faktor dve. Statično skaliranje lahko vpliva na uspešnost pri krajšem besedilu, zato naj sledi dejanski potrebi po daljšem vhodu.
Obsežen vhod uredite z mejami dokumentov ter identifikatorji kode ali razdelkov. Navedite vprašanje in pričakovani izdelek, da lahko model poveže ustrezne dokaze, namesto da bi celotno okno obravnaval kot nadomestilo za jasno nalogo. Rezervirajte prostor za njegovo morebitno dolgo sklepanje in končni rezultat.
Navodila za ustvarjanje
Priporočila Best Practices navajajo temperaturo 0.6, top_p 0.95, top_k 20 in min_p 0. Kjer je podprta, lahko kazen za prisotnost v razponu od nič do dveh zmanjša ponavljajoče se besedilo, vendar lahko višje vrednosti pomešajo jezike ali nekoliko zmanjšajo kakovost. Qwen za večino vprašanj priporoča obseg ustvarjanja 32,768 žetonov, za neobičajno zahtevne matematične ali programerske naloge pa 81,920. To so priporočila, ne neodvisne stroge zgornje meje izhoda.
Izrecno določite obliko končnega odgovora, na primer jasno omejen matematični rezultat ali polje z odgovorom. Proizvajalec v preteklih sporočilih pomočnika priporoča hranjenje končnih izhodov brez vsebine razmišljanja v skladu s predlogo te kontrolne točke. Možnosti ohranjanja preteklega sklepanja iz poznejših modelov ne prevzemajte samodejno.
Vsebinske omejitve
To je model samo za besedilo. Slike, zvok ali video potrebujejo ustrezno ločeno predstavitev, preden lahko služijo kot dokazi v tem postopku. Dolgo razmišljanje in kontekst sta omejena vira, podrobno sklepanje pa samo po sebi ne dokazuje pravilnega rezultata. Predpostavke, izračune in ustvarjeno kodo preverite ob priloženem viru. Uporaben rezultat je odgovor ali izdelek, ki ga je mogoče pregledati, pri katerem dokazi ostajajo vidni in je ohranjena identiteta različice izključno za razmišljanje.
POST /v1/chat/completionstexttext| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking | 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 $0.0003 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.0024 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
| NastavitevRazred 1 glede na dolžino zahteve | Cenovna lestvica— | Žetonov konteksta več kot0 | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.0003 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.0024 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking", "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-next-80b-a3b-thinking',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-next-80b-a3b-thinking',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-next-80b-a3b-thinking
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinkingQwen3-Next-80B-A3B-Thinking je Qwenov model za besedilno sklepanje s skupno 80 milijardami parametrov in 3 milijardami aktiviranih parametrov. Za zahtevne naloge uporablja izključno razmišljanje, hibridno pozornost in redko aktivirane strokovnjake, z izvornim kontekstom 262,144 žetonov ter pogojno razširitvijo na 1,010,000.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
Poudarki Qwen3-Next: zahtevno besedilno sklepanje
Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking je besedilna različica Qwen3-Next, ki deluje izključno v načinu razmišljanja. Proizvajalec jo priporoča za zelo zahtevne naloge sklepanja in navaja, da je njeno razmišljanje lahko daljše kot pri starejših modelih. Sprejema besedilo in vrača besedilo, vključno z obrazloženim odgovorom ali predlogom kode. Ločujte jo od Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct in Qwen3-Coder-Next, ki imata drugačna pravila delovanja brez razmišljanja.
Družina uvaja hibridno pozornost, ki združuje Gated DeltaNet in pozornost z vrati, strokovnjake z visoko redkostjo aktivacije, tehnike stabilnosti, kot je normalizacija plasti s središčem pri ničli in zmanjševanjem uteži, ter napovedovanje več žetonov. Qwen opisuje tudi stabilizacijo učenja z okrepitvijo prek GSPO. To so značilnosti učenja in arhitekture; izboljšave učinkovitosti so odvisne od izvedbe in ne smejo postati univerzalna trditev o odzivnem času.
Pregled modela
Model ima skupaj 80 milijard parametrov in aktivira tri milijarde. Ima 48 plasti v vzorcu strokovnjakov s tremi plastmi DeltaNet na eno plast pozornosti z vrati. Proizvajalec navaja 512 strokovnjakov, deset aktiviranih strokovnjakov in enega skupnega strokovnjaka, s predhodnim učenjem na 15 bilijonih žetonov in nadaljnjim učenjem. Aktivirani parametri niso velikost celotne kontrolne točke.
Izvorni kontekst obsega 262,144 žetonov z dokumentirano razširitvijo na 1,010,000. Izvorno besedilo, pretekla sporočila, opažanja orodij, sklepanje in končni izhod si delijo nastavljeni obseg zaporedja. Proizvajalec za zahtevno razmišljanje, kjer je mogoče, priporoča nastavljen kontekst, večji od 131,072, tudi če bi manjše okno zmanjšalo obremenitev pomnilnika.
Uporaba vmesnika izključno za razmišljanje
Privzeta predloga klepeta že vključuje začetno oznako razmišljanja. Vrnjeno zaporedje lahko zato vsebuje zaključno oznako brez ponovitve začetne. To je običajno oblikovanje proizvajalčevega recepta, ne dokaz, da sklepanje manjka. Model podpira samo način razmišljanja; zahteva za jedrnat končni odgovor ga ne spremeni v različico brez razmišljanja.
Pri matematičnem ali logičnem problemu podajte celotno besedilo naloge, definicije, enote in dovoljene predpostavke. Zahtevajte jasno omejen končni odgovor s podpornimi koraki, potrebnimi za preverjanje. Pri sklepanju o kodi priložite ustrezno funkcijo, vhod in predvideno obnašanje, nato pa zahtevajte obrazložen predlog. Podporne izračune ali predlagani popravek primerjajte s podanimi pogoji in dejanskimi rezultati.
Izvedba in orodja
Proizvajalčevi primeri podpirajo razvojne postopke in postopke z orodji ter za predloge orodij in razčlenjevanje priporočajo Qwen-Agent z nastavljenimi orodji ali orodji, povezanimi prek MCP. Opredelite dovoljena orodja, cilj naloge in opazni pogoj dokončanja. Aplikacija izvede zunanja dejanja in vrne dejanska opažanja; model lahko te povratne informacije nato uporabi v naslednjem odgovoru.
Napovedovanje več žetonov je del učenja, vendar je njegova uporaba pri sklepanju odvisna od izvedbe in ni splošno na voljo v vsakem lahkem delovnem postopku. To razliko ohranite pri ocenjevanju namestitve. Sama zmožnost orodja ali arhitekture ne vzpostavlja dostopa do datotek, aktualnih virov ali izvajalnega okolja prek druge aplikacije.
Izjemno dolgo besedilo
Dokumentirana razširitev uporablja YaRN. Proizvajalec potrjuje kontekst s približno milijonom žetonov in podaja recept s faktorjem štiri na podlagi izvornih 262,144 položajev; za obremenitve s 524,288 žetoni predlaga faktor dve. Statično skaliranje lahko vpliva na uspešnost pri krajšem besedilu, zato naj sledi dejanski potrebi po daljšem vhodu.
Obsežen vhod uredite z mejami dokumentov ter identifikatorji kode ali razdelkov. Navedite vprašanje in pričakovani izdelek, da lahko model poveže ustrezne dokaze, namesto da bi celotno okno obravnaval kot nadomestilo za jasno nalogo. Rezervirajte prostor za njegovo morebitno dolgo sklepanje in končni rezultat.
Navodila za ustvarjanje
Priporočila Best Practices navajajo temperaturo 0.6, top_p 0.95, top_k 20 in min_p 0. Kjer je podprta, lahko kazen za prisotnost v razponu od nič do dveh zmanjša ponavljajoče se besedilo, vendar lahko višje vrednosti pomešajo jezike ali nekoliko zmanjšajo kakovost. Qwen za večino vprašanj priporoča obseg ustvarjanja 32,768 žetonov, za neobičajno zahtevne matematične ali programerske naloge pa 81,920. To so priporočila, ne neodvisne stroge zgornje meje izhoda.
Izrecno določite obliko končnega odgovora, na primer jasno omejen matematični rezultat ali polje z odgovorom. Proizvajalec v preteklih sporočilih pomočnika priporoča hranjenje končnih izhodov brez vsebine razmišljanja v skladu s predlogo te kontrolne točke. Možnosti ohranjanja preteklega sklepanja iz poznejših modelov ne prevzemajte samodejno.
Vsebinske omejitve
To je model samo za besedilo. Slike, zvok ali video potrebujejo ustrezno ločeno predstavitev, preden lahko služijo kot dokazi v tem postopku. Dolgo razmišljanje in kontekst sta omejena vira, podrobno sklepanje pa samo po sebi ne dokazuje pravilnega rezultata. Predpostavke, izračune in ustvarjeno kodo preverite ob priloženem viru. Uporaben rezultat je odgovor ali izdelek, ki ga je mogoče pregledati, pri katerem dokazi ostajajo vidni in je ohranjena identiteta različice izključno za razmišljanje.
POST /v1/messagestextjson, sse| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking | 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 $0.0003 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.0024 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
| NastavitevRazred 1 glede na dolžino zahteve | Cenovna lestvica— | Žetonov konteksta več kot0 | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.0003 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.0024 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →
{\n "model": "qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-next-80b-a3b-thinking', '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-next-80b-a3b-thinking', '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-next-80b-a3b-thinking
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
Tehnični primer v angleščini
Identify what a logic puzzle actually determines\n\nExactly one of A, B and C took a key, and exactly one statement is true. A says, 'B took it.' B says, 'C took it.' C says, 'I did not take it.' Determine every possible culprit consistent with these premises. Show a truth table and state whether the culprit is uniquely determined.A three-case truth table and the complete set of consistent culprits with a uniqueness conclusion.The table checks exactly one true statement in each candidate case and preserves multiple solutions if the premises allow them.