Različica 30B-A3B Thinking
Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking je različica Qwen3-VL z mešanico strokovnjakov in izboljšanim sklepanjem. Sprejema besedilo, slike in video ter ustvarja besedilo, vključno s kodo ali obrazloženim sklepom. Njeno identiteto Thinking jasno ločujte od Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct in drugih velikosti v družini. Proizvajalčevo razlikovanje med različicami opisuje predvideni način sklepanja, ne potrjuje pa posebnega hibridnega stikala v posamezni aplikaciji.
Vizualni agenti in programiranje
Qwen dokumentira delovni postopek vizualnega agenta, ki prepoznava upravljalne elemente računalnika ali mobilne naprave, razume njihove funkcije in kliče orodja. Pri nalogi v uporabniškem vmesniku priložite trenutni posnetek zaslona in želeni cilj, nato pa zahtevajte ustrezni upravljalni element in pojasnilo, ki se opira na vidne dokaze. Povezana aplikacija izvede dejanja in vrne rezultate; modelovo vizualno sklepanje naprave ne upravlja samostojno.
Družina iz slik ali videa ustvarja tudi vsebino diagramov ter HTML, CSS in JavaScript. Priložite vizualno referenco s funkcionalnimi zahtevami in zahtevajte izvorno kodo, ki jo je mogoče urejati. Pri obstoječem vmesniku opredelite želeno spremembo in ustrezno kodo, namesto da bi pričakovali, da bo slika brez pojasnila določila vsako interakcijo. Ustvarjena izvorna koda je izdelek za izris in pregled, ne dokaz delujoče aplikacije.
Prostor, dolg kontekst in video
Proizvajalec opisuje presojo položajev predmetov, zornih kotov in zakritosti z dvodimenzionalnim prostorskim umeščanjem ter podporo tridimenzionalnemu umeščanju. Navedite, katero razmerje je pomembno, in vprašajte, kateri znaki podpirajo sklep. Vizualno razmerje mora ostati ločeno od umerjene fizikalne meritve.
Izvorni kontekst obsega 262,144 žetonov. Družina opisuje obdelavo knjig in večurnega videa z indeksiranjem dogodkov na ravni sekund ter razširitvijo na približno milijon žetonov s konfiguracijo. Pri zahtevi za opis dogodkov ohranite časovne podatke, vrstni red sličic in identifikatorje virov. Kontekst in vzorčenje določata, katero gradivo je predstavljeno v zahtevi; opis družine ne sme postati brezpogojna obljuba popolnega priklica.
Večmodalno sklepanje, prepoznavanje in OCR
Različica Thinking je primerna za vprašanja s področij STEM ter matematična in logična vprašanja, ki povezujejo vizualne dokaze s pojasnilom. Priložite celotno besedilo naloge, oznake na diagramu in enote ter pred končnim odgovorom zahtevajte navedbo uporabljenih vrednosti in razmerij. Jasen rezultat je lahko jasno omejen odgovor, preglednica dokazov ali kratek sklep, podprt s sliko in besedilom.
Družina razširja vizualno prepoznavanje na ljudi, izdelke, znamenitosti, rastline, živali in like iz medijskih vsebin. OCR pokriva 32 jezikov in je namenjen branju pri slabi osvetlitvi, zameglitvi ali nagibu, vključno s strokovnim besediščem in strukturo dokumentov. Poskrbite za čitljivost in zahtevajte polja ali navedke, ki jih je mogoče preveriti. Ti primeri uporabe izhajajo iz dokumentiranih zmožnosti; ne zagotavljajo pravilne identifikacije, prepisa ali matematičnega sklepa za vsak vhod.
Arhitektura
Natančna konfiguracija opredeljuje vidno-jezikovni model z mešanico strokovnjakov, ki ima 48 besedilnih plasti, 128 strokovnjakov in osem izbranih strokovnjakov na žeton. Interleaved-MRoPE razporeja položajne informacije po času, širini in višini. DeepStack združuje vizualne značilnice z več ravni kodirnika, poravnava besedila s časovnimi oznakami pa pomaga dogodke povezati s časovnimi referencami. Pri pripravi nalog vizualnega sklepanja in primerjavi njihovih rezultatov dosledno uporabljajte to različico 30B-A3B Thinking.
Priprava vhodov
Primeri družine podpirajo naloge samo z besedilom, posamezne ali več slik in video. Označite vizualne vhode in ohranite njihova medsebojna razmerja. Ločena proračuna slikovnih pik za slike in video omogočata nadzor podrobnosti v delovnem postopku; izrecno navedene mere slik se poravnajo na večkratnike 32. Dokumentirana privzeta hitrost vzorčenja videa je dve sličici na sekundo, z nastavitvami hitrosti vzorčenja ali števila sličic, kjer so podprte. Ohranite metapodatke videa in se izognite ponovnemu spreminjanju velikosti, kadar je pomožno orodje mediju že spremenilo velikost.
Pri primerjavi dokumentov rezultat uredite po identifikatorjih strani. Pri posnetku zahtevajte ustrezen dogodek, časovni interval in dokaze. V zaporedju poleg vizualnih žetonov rezervirajte prostor za razmišljanje in končno besedilo.
Navodila za ustvarjanje in omejitve
Datoteka za ustvarjanje pri tej kontrolni točki ima privzeto temperaturo 0.8, top_p 0.95, top_k 20 in kazen za ponavljanje 1.0. Ločeni ocenjevalni recept družine za Thinking uporablja temperaturo 0.6, kazen za prisotnost nič, kazen za ponavljanje 1.0 in izhodni obseg 40,960 žetonov. To sta različni proizvajalčevi prednastavitvi; navedeni obseg ni neodvisno potrjena stroga zgornja meja izhoda.
Postopek razširitve družine uporablja YaRN in pri prehodu z 256K na približno 1M za prepleteno položajno shemo predlaga faktor dve ali tri. Ne prevzemajte faktorja štiri iz druge družine. Izluščene oznake, izračune in ustvarjeno kodo preverite ob izvirnih dokazih ter končni izdelek jasno ločite od sklepanja. Praktični rezultat je vizualni sklep ali predlog kode, ki ga je mogoče pregledati, ob ohranjeni uporabi te natančne različice Thinking.
", "aboutText": "Različica 30B-A3B Thinking\n\nQwen3-VL-30B-A3B-Thinking je različica Qwen3-VL z mešanico strokovnjakov in izboljšanim sklepanjem. Sprejema besedilo, slike in video ter ustvarja besedilo, vključno s kodo ali obrazloženim sklepom. Njeno identiteto Thinking jasno ločujte od Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct in drugih velikosti v družini. Proizvajalčevo razlikovanje med različicami opisuje predvideni način sklepanja, ne potrjuje pa posebnega hibridnega stikala v posamezni aplikaciji.\n\nVizualni agenti in programiranje\n\nQwen dokumentira delovni postopek vizualnega agenta, ki prepoznava upravljalne elemente računalnika ali mobilne naprave, razume njihove funkcije in kliče orodja. Pri nalogi v uporabniškem vmesniku priložite trenutni posnetek zaslona in želeni cilj, nato pa zahtevajte ustrezni upravljalni element in pojasnilo, ki se opira na vidne dokaze. Povezana aplikacija izvede dejanja in vrne rezultate; modelovo vizualno sklepanje naprave ne upravlja samostojno.\n\nDružina iz slik ali videa ustvarja tudi vsebino diagramov ter HTML, CSS in JavaScript. Priložite vizualno referenco s funkcionalnimi zahtevami in zahtevajte izvorno kodo, ki jo je mogoče urejati. Pri obstoječem vmesniku opredelite želeno spremembo in ustrezno kodo, namesto da bi pričakovali, da bo slika brez pojasnila določila vsako interakcijo. Ustvarjena izvorna koda je izdelek za izris in pregled, ne dokaz delujoče aplikacije.\n\nProstor, dolg kontekst in video\n\nProizvajalec opisuje presojo položajev predmetov, zornih kotov in zakritosti z dvodimenzionalnim prostorskim umeščanjem ter podporo tridimenzionalnemu umeščanju. Navedite, katero razmerje je pomembno, in vprašajte, kateri znaki podpirajo sklep. Vizualno razmerje mora ostati ločeno od umerjene fizikalne meritve.\n\nIzvorni kontekst obsega 262,144 žetonov. Družina opisuje obdelavo knjig in večurnega videa z indeksiranjem dogodkov na ravni sekund ter razširitvijo na približno milijon žetonov s konfiguracijo. Pri zahtevi za opis dogodkov ohranite časovne podatke, vrstni red sličic in identifikatorje virov. Kontekst in vzorčenje določata, katero gradivo je predstavljeno v zahtevi; opis družine ne sme postati brezpogojna obljuba popolnega priklica.\n\nVečmodalno sklepanje, prepoznavanje in OCR\n\nRazličica Thinking je primerna za vprašanja s področij STEM ter matematična in logična vprašanja, ki povezujejo vizualne dokaze s pojasnilom. Priložite celotno besedilo naloge, oznake na diagramu in enote ter pred končnim odgovorom zahtevajte navedbo uporabljenih vrednosti in razmerij. Jasen rezultat je lahko jasno omejen odgovor, preglednica dokazov ali kratek sklep, podprt s sliko in besedilom.\n\nDružina razširja vizualno prepoznavanje na ljudi, izdelke, znamenitosti, rastline, živali in like iz medijskih vsebin. OCR pokriva 32 jezikov in je namenjen branju pri slabi osvetlitvi, zameglitvi ali nagibu, vključno s strokovnim besediščem in strukturo dokumentov. Poskrbite za čitljivost in zahtevajte polja ali navedke, ki jih je mogoče preveriti. Ti primeri uporabe izhajajo iz dokumentiranih zmožnosti; ne zagotavljajo pravilne identifikacije, prepisa ali matematičnega sklepa za vsak vhod.\n\nArhitektura\n\nNatančna konfiguracija opredeljuje vidno-jezikovni model z mešanico strokovnjakov, ki ima 48 besedilnih plasti, 128 strokovnjakov in osem izbranih strokovnjakov na žeton. Interleaved-MRoPE razporeja položajne informacije po času, širini in višini. DeepStack združuje vizualne značilnice z več ravni kodirnika, poravnava besedila s časovnimi oznakami pa pomaga dogodke povezati s časovnimi referencami. Pri pripravi nalog vizualnega sklepanja in primerjavi njihovih rezultatov dosledno uporabljajte to različico 30B-A3B Thinking.\n\nPriprava vhodov\n\nPrimeri družine podpirajo naloge samo z besedilom, posamezne ali več slik in video. Označite vizualne vhode in ohranite njihova medsebojna razmerja. Ločena proračuna slikovnih pik za slike in video omogočata nadzor podrobnosti v delovnem postopku; izrecno navedene mere slik se poravnajo na večkratnike 32. Dokumentirana privzeta hitrost vzorčenja videa je dve sličici na sekundo, z nastavitvami hitrosti vzorčenja ali števila sličic, kjer so podprte. Ohranite metapodatke videa in se izognite ponovnemu spreminjanju velikosti, kadar je pomožno orodje mediju že spremenilo velikost.\n\nPri primerjavi dokumentov rezultat uredite po identifikatorjih strani. Pri posnetku zahtevajte ustrezen dogodek, časovni interval in dokaze. V zaporedju poleg vizualnih žetonov rezervirajte prostor za razmišljanje in končno besedilo.\n\nNavodila za ustvarjanje in omejitve\n\nDatoteka za ustvarjanje pri tej kontrolni točki ima privzeto temperaturo 0.8, top_p 0.95, top_k 20 in kazen za ponavljanje 1.0. Ločeni ocenjevalni recept družine za Thinking uporablja temperaturo 0.6, kazen za prisotnost nič, kazen za ponavljanje 1.0 in izhodni obseg 40,960 žetonov. To sta različni proizvajalčevi prednastavitvi; navedeni obseg ni neodvisno potrjena stroga zgornja meja izhoda.\n\nPostopek razširitve družine uporablja YaRN in pri prehodu z 256K na približno 1M za prepleteno položajno shemo predlaga faktor dve ali tri. Ne prevzemajte faktorja štiri iz druge družine. Izluščene oznake, izračune in ustvarjeno kodo preverite ob izvirnih dokazih ter končni izdelek jasno ločite od sklepanja. Praktični rezultat je vizualni sklep ali predlog kode, ki ga je mogoče pregledati, ob ohranjeni uporabi te natančne različice Thinking.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Tehnični primer v angleščini
Reason about a transcribed geometry diagram\n\nUse this diagram transcription: rectangle ABCD has AB = 10 cm and BC = 6 cm; E is the midpoint of AB; segment CE is drawn. Find the area of triangle BCE. State the base and perpendicular height used, preserve the units, and give a short derivation. Do not assume any additional markings or image input.A short geometry derivation naming base BE and height BC, with the final area in square centimetres.The midpoint halves AB, and the triangle area uses one-half times the perpendicular base-height product.qwen/qwen3-vl-30b-a3b-thinkingQwen3-VL-30B-A3B-Thinking je Qwenova vidno-jezikovna različica z mešanico strokovnjakov za poglobljeno sklepanje o besedilu, slikah in videu. Za vprašanja s področij STEM, dokumente, prostorsko analizo in vizualne delovne postopke vrača besedilo ali kodo ter ponuja OCR za 32 jezikov in izvorni kontekst 262,144 žetonov.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
Različica 30B-A3B Thinking
Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking je različica Qwen3-VL z mešanico strokovnjakov in izboljšanim sklepanjem. Sprejema besedilo, slike in video ter ustvarja besedilo, vključno s kodo ali obrazloženim sklepom. Njeno identiteto Thinking jasno ločujte od Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct in drugih velikosti v družini. Proizvajalčevo razlikovanje med različicami opisuje predvideni način sklepanja, ne potrjuje pa posebnega hibridnega stikala v posamezni aplikaciji.
Vizualni agenti in programiranje
Qwen dokumentira delovni postopek vizualnega agenta, ki prepoznava upravljalne elemente računalnika ali mobilne naprave, razume njihove funkcije in kliče orodja. Pri nalogi v uporabniškem vmesniku priložite trenutni posnetek zaslona in želeni cilj, nato pa zahtevajte ustrezni upravljalni element in pojasnilo, ki se opira na vidne dokaze. Povezana aplikacija izvede dejanja in vrne rezultate; modelovo vizualno sklepanje naprave ne upravlja samostojno.
Družina iz slik ali videa ustvarja tudi vsebino diagramov ter HTML, CSS in JavaScript. Priložite vizualno referenco s funkcionalnimi zahtevami in zahtevajte izvorno kodo, ki jo je mogoče urejati. Pri obstoječem vmesniku opredelite želeno spremembo in ustrezno kodo, namesto da bi pričakovali, da bo slika brez pojasnila določila vsako interakcijo. Ustvarjena izvorna koda je izdelek za izris in pregled, ne dokaz delujoče aplikacije.
Prostor, dolg kontekst in video
Proizvajalec opisuje presojo položajev predmetov, zornih kotov in zakritosti z dvodimenzionalnim prostorskim umeščanjem ter podporo tridimenzionalnemu umeščanju. Navedite, katero razmerje je pomembno, in vprašajte, kateri znaki podpirajo sklep. Vizualno razmerje mora ostati ločeno od umerjene fizikalne meritve.
Izvorni kontekst obsega 262,144 žetonov. Družina opisuje obdelavo knjig in večurnega videa z indeksiranjem dogodkov na ravni sekund ter razširitvijo na približno milijon žetonov s konfiguracijo. Pri zahtevi za opis dogodkov ohranite časovne podatke, vrstni red sličic in identifikatorje virov. Kontekst in vzorčenje določata, katero gradivo je predstavljeno v zahtevi; opis družine ne sme postati brezpogojna obljuba popolnega priklica.
Večmodalno sklepanje, prepoznavanje in OCR
Različica Thinking je primerna za vprašanja s področij STEM ter matematična in logična vprašanja, ki povezujejo vizualne dokaze s pojasnilom. Priložite celotno besedilo naloge, oznake na diagramu in enote ter pred končnim odgovorom zahtevajte navedbo uporabljenih vrednosti in razmerij. Jasen rezultat je lahko jasno omejen odgovor, preglednica dokazov ali kratek sklep, podprt s sliko in besedilom.
Družina razširja vizualno prepoznavanje na ljudi, izdelke, znamenitosti, rastline, živali in like iz medijskih vsebin. OCR pokriva 32 jezikov in je namenjen branju pri slabi osvetlitvi, zameglitvi ali nagibu, vključno s strokovnim besediščem in strukturo dokumentov. Poskrbite za čitljivost in zahtevajte polja ali navedke, ki jih je mogoče preveriti. Ti primeri uporabe izhajajo iz dokumentiranih zmožnosti; ne zagotavljajo pravilne identifikacije, prepisa ali matematičnega sklepa za vsak vhod.
Arhitektura
Natančna konfiguracija opredeljuje vidno-jezikovni model z mešanico strokovnjakov, ki ima 48 besedilnih plasti, 128 strokovnjakov in osem izbranih strokovnjakov na žeton. Interleaved-MRoPE razporeja položajne informacije po času, širini in višini. DeepStack združuje vizualne značilnice z več ravni kodirnika, poravnava besedila s časovnimi oznakami pa pomaga dogodke povezati s časovnimi referencami. Pri pripravi nalog vizualnega sklepanja in primerjavi njihovih rezultatov dosledno uporabljajte to različico 30B-A3B Thinking.
Priprava vhodov
Primeri družine podpirajo naloge samo z besedilom, posamezne ali več slik in video. Označite vizualne vhode in ohranite njihova medsebojna razmerja. Ločena proračuna slikovnih pik za slike in video omogočata nadzor podrobnosti v delovnem postopku; izrecno navedene mere slik se poravnajo na večkratnike 32. Dokumentirana privzeta hitrost vzorčenja videa je dve sličici na sekundo, z nastavitvami hitrosti vzorčenja ali števila sličic, kjer so podprte. Ohranite metapodatke videa in se izognite ponovnemu spreminjanju velikosti, kadar je pomožno orodje mediju že spremenilo velikost.
Pri primerjavi dokumentov rezultat uredite po identifikatorjih strani. Pri posnetku zahtevajte ustrezen dogodek, časovni interval in dokaze. V zaporedju poleg vizualnih žetonov rezervirajte prostor za razmišljanje in končno besedilo.
Navodila za ustvarjanje in omejitve
Datoteka za ustvarjanje pri tej kontrolni točki ima privzeto temperaturo 0.8, top_p 0.95, top_k 20 in kazen za ponavljanje 1.0. Ločeni ocenjevalni recept družine za Thinking uporablja temperaturo 0.6, kazen za prisotnost nič, kazen za ponavljanje 1.0 in izhodni obseg 40,960 žetonov. To sta različni proizvajalčevi prednastavitvi; navedeni obseg ni neodvisno potrjena stroga zgornja meja izhoda.
Postopek razširitve družine uporablja YaRN in pri prehodu z 256K na približno 1M za prepleteno položajno shemo predlaga faktor dve ali tri. Ne prevzemajte faktorja štiri iz druge družine. Izluščene oznake, izračune in ustvarjeno kodo preverite ob izvirnih dokazih ter končni izdelek jasno ločite od sklepanja. Praktični rezultat je vizualni sklep ali predlog kode, ki ga je mogoče pregledati, ob ohranjeni uporabi te natančne različice Thinking.
POST /v1/chat/completionstexttext| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve qwen/qwen3-vl-30b-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 $0.00058 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.002 / 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 $0.00058 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.002 / 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-vl-30b-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-vl-30b-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-vl-30b-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-vl-30b-a3b-thinking
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
qwen/qwen3-vl-30b-a3b-thinkingQwen3-VL-30B-A3B-Thinking je Qwenova vidno-jezikovna različica z mešanico strokovnjakov za poglobljeno sklepanje o besedilu, slikah in videu. Za vprašanja s področij STEM, dokumente, prostorsko analizo in vizualne delovne postopke vrača besedilo ali kodo ter ponuja OCR za 32 jezikov in izvorni kontekst 262,144 žetonov.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
Različica 30B-A3B Thinking
Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking je različica Qwen3-VL z mešanico strokovnjakov in izboljšanim sklepanjem. Sprejema besedilo, slike in video ter ustvarja besedilo, vključno s kodo ali obrazloženim sklepom. Njeno identiteto Thinking jasno ločujte od Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct in drugih velikosti v družini. Proizvajalčevo razlikovanje med različicami opisuje predvideni način sklepanja, ne potrjuje pa posebnega hibridnega stikala v posamezni aplikaciji.
Vizualni agenti in programiranje
Qwen dokumentira delovni postopek vizualnega agenta, ki prepoznava upravljalne elemente računalnika ali mobilne naprave, razume njihove funkcije in kliče orodja. Pri nalogi v uporabniškem vmesniku priložite trenutni posnetek zaslona in želeni cilj, nato pa zahtevajte ustrezni upravljalni element in pojasnilo, ki se opira na vidne dokaze. Povezana aplikacija izvede dejanja in vrne rezultate; modelovo vizualno sklepanje naprave ne upravlja samostojno.
Družina iz slik ali videa ustvarja tudi vsebino diagramov ter HTML, CSS in JavaScript. Priložite vizualno referenco s funkcionalnimi zahtevami in zahtevajte izvorno kodo, ki jo je mogoče urejati. Pri obstoječem vmesniku opredelite želeno spremembo in ustrezno kodo, namesto da bi pričakovali, da bo slika brez pojasnila določila vsako interakcijo. Ustvarjena izvorna koda je izdelek za izris in pregled, ne dokaz delujoče aplikacije.
Prostor, dolg kontekst in video
Proizvajalec opisuje presojo položajev predmetov, zornih kotov in zakritosti z dvodimenzionalnim prostorskim umeščanjem ter podporo tridimenzionalnemu umeščanju. Navedite, katero razmerje je pomembno, in vprašajte, kateri znaki podpirajo sklep. Vizualno razmerje mora ostati ločeno od umerjene fizikalne meritve.
Izvorni kontekst obsega 262,144 žetonov. Družina opisuje obdelavo knjig in večurnega videa z indeksiranjem dogodkov na ravni sekund ter razširitvijo na približno milijon žetonov s konfiguracijo. Pri zahtevi za opis dogodkov ohranite časovne podatke, vrstni red sličic in identifikatorje virov. Kontekst in vzorčenje določata, katero gradivo je predstavljeno v zahtevi; opis družine ne sme postati brezpogojna obljuba popolnega priklica.
Večmodalno sklepanje, prepoznavanje in OCR
Različica Thinking je primerna za vprašanja s področij STEM ter matematična in logična vprašanja, ki povezujejo vizualne dokaze s pojasnilom. Priložite celotno besedilo naloge, oznake na diagramu in enote ter pred končnim odgovorom zahtevajte navedbo uporabljenih vrednosti in razmerij. Jasen rezultat je lahko jasno omejen odgovor, preglednica dokazov ali kratek sklep, podprt s sliko in besedilom.
Družina razširja vizualno prepoznavanje na ljudi, izdelke, znamenitosti, rastline, živali in like iz medijskih vsebin. OCR pokriva 32 jezikov in je namenjen branju pri slabi osvetlitvi, zameglitvi ali nagibu, vključno s strokovnim besediščem in strukturo dokumentov. Poskrbite za čitljivost in zahtevajte polja ali navedke, ki jih je mogoče preveriti. Ti primeri uporabe izhajajo iz dokumentiranih zmožnosti; ne zagotavljajo pravilne identifikacije, prepisa ali matematičnega sklepa za vsak vhod.
Arhitektura
Natančna konfiguracija opredeljuje vidno-jezikovni model z mešanico strokovnjakov, ki ima 48 besedilnih plasti, 128 strokovnjakov in osem izbranih strokovnjakov na žeton. Interleaved-MRoPE razporeja položajne informacije po času, širini in višini. DeepStack združuje vizualne značilnice z več ravni kodirnika, poravnava besedila s časovnimi oznakami pa pomaga dogodke povezati s časovnimi referencami. Pri pripravi nalog vizualnega sklepanja in primerjavi njihovih rezultatov dosledno uporabljajte to različico 30B-A3B Thinking.
Priprava vhodov
Primeri družine podpirajo naloge samo z besedilom, posamezne ali več slik in video. Označite vizualne vhode in ohranite njihova medsebojna razmerja. Ločena proračuna slikovnih pik za slike in video omogočata nadzor podrobnosti v delovnem postopku; izrecno navedene mere slik se poravnajo na večkratnike 32. Dokumentirana privzeta hitrost vzorčenja videa je dve sličici na sekundo, z nastavitvami hitrosti vzorčenja ali števila sličic, kjer so podprte. Ohranite metapodatke videa in se izognite ponovnemu spreminjanju velikosti, kadar je pomožno orodje mediju že spremenilo velikost.
Pri primerjavi dokumentov rezultat uredite po identifikatorjih strani. Pri posnetku zahtevajte ustrezen dogodek, časovni interval in dokaze. V zaporedju poleg vizualnih žetonov rezervirajte prostor za razmišljanje in končno besedilo.
Navodila za ustvarjanje in omejitve
Datoteka za ustvarjanje pri tej kontrolni točki ima privzeto temperaturo 0.8, top_p 0.95, top_k 20 in kazen za ponavljanje 1.0. Ločeni ocenjevalni recept družine za Thinking uporablja temperaturo 0.6, kazen za prisotnost nič, kazen za ponavljanje 1.0 in izhodni obseg 40,960 žetonov. To sta različni proizvajalčevi prednastavitvi; navedeni obseg ni neodvisno potrjena stroga zgornja meja izhoda.
Postopek razširitve družine uporablja YaRN in pri prehodu z 256K na približno 1M za prepleteno položajno shemo predlaga faktor dve ali tri. Ne prevzemajte faktorja štiri iz druge družine. Izluščene oznake, izračune in ustvarjeno kodo preverite ob izvirnih dokazih ter končni izdelek jasno ločite od sklepanja. Praktični rezultat je vizualni sklep ali predlog kode, ki ga je mogoče pregledati, ob ohranjeni uporabi te natančne različice Thinking.
POST /v1/messagestextjson, sse| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve qwen/qwen3-vl-30b-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 $0.00058 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.002 / 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 $0.00058 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.002 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik $0 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →
{\n "model": "qwen/qwen3-vl-30b-a3b-thinking",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-vl-30b-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-vl-30b-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-vl-30b-a3b-thinking
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
Tehnični primer v angleščini
Reason about a transcribed geometry diagram\n\nUse this diagram transcription: rectangle ABCD has AB = 10 cm and BC = 6 cm; E is the midpoint of AB; segment CE is drawn. Find the area of triangle BCE. State the base and perpendicular height used, preserve the units, and give a short derivation. Do not assume any additional markings or image input.A short geometry derivation naming base BE and height BC, with the final area in square centimetres.The midpoint halves AB, and the triangle area uses one-half times the perpendicular base-height product.