modeli

Reflection: Beam 1.0 501B A23B

Markdown · JSON

Reflection: Beam 1.0 501B A23B

reflection/beam-1.0-501b-a23b
ReflectionBesediloVhod 0,0005 $ / 1KIzhod 0,002 $ / 1K

Besedilni model MoE Reflection z velikim kontekstom za programsko inženirstvo, matematično sklepanje in postopno analizo nalog.

Beam 1.0 podjetja Reflection

Beam 1.0 501B A23B je besedilni model Reflection za programiranje, sklepanje in naloge z več povezanimi koraki. Redka arhitektura MoE ima skupaj 501,3 milijarde parametrov in približno 23,4 milijarde aktivnih parametrov na žeton. Model je razvit predvsem za angleščino, kar upoštevajte pri jeziku izvorne kode, tehničnega gradiva in podrobnih navodil.

Arhitektura združuje lokalno in globalno pozornost. Učenje je vključevalo izvorno kodo, tehnično dokumentacijo, znanstveno in učno gradivo. Posebna stopnja je razvijala dolg kontekst na strukturiranih repozitorijih, dolgotrajnih nalogah in obsežnih dokumentih. Pri spodbujevalnem učenju je razvijalec kombiniral programiranje, terminal in STEM.

V katere naloge je usmerjen

Reflection poudarja programsko inženirstvo, matematično in znanstveno sklepanje ter zaporedno reševanje nalog. V vsebinskem pogovoru lahko model razloži povezave med programskimi deli, analizira logično napako, predlaga spremembo algoritma, sestavi načrt preverjanja hipoteze ali povzame tehnično gradivo.

Beam posebej poudarja varčno rabo žetonov sklepanja. Pri učenju je bilo nagrajeno uspešno reševanje z manj odvečnimi žetoni. To opisuje razvijalčev pristop; dolžino konkretnega odgovora vseeno določite izrecno, denimo kratek sklep, podroben dokaz ali popravek s pojasnilom.

Velik besedilni kontekst v Ailoot

Kontekstno okno povezave je 1 048 576 žetonov. Vključuje gradivo, navodila, zgodovino in nastajajoči odgovor. V metapodatkih modela je naveden obseg odgovora do 131 072 žetonov. Ta obseg omogoča več povezanih besedil: specifikacijo, dele izvedbe, rezultate preverjanj in vprašanja. Gradivo poimenujte in zahtevajte označitev podlage sklepov za lažje preverjanje obsežnih analiz.

Pri kodi lahko najprej zahtevate zemljevid odvisnosti podanih datotek, nato mesto spremembe in nazadnje izvedbo. Pri znanstveni nalogi določite začetne pogoje, oznake in raven strogosti. Tako je uporaben rezultat mogoče primerjati z izvirnim gradivom.

Povezava sprejme in vrne besedilo prek Messages, Responses, Chat Completions in besedilnega generateContent. Koda in priporočila so odgovor modela; izvajanje ukazov in delo z zunanjimi podatki določajo zmožnosti aplikacije.

Na voljo prek Ailoot API

Ultra Anthropic MessagesPOST /v1/messages
Vhod
text
Izhod
text
Kontekst
Ni navedeno v katalogu
Največji odgovor
Ni navedeno v katalogu
Vhod
0,0005 $ / 1K
Izhod
0,002 $ / 1K
Branje predpomnilnika
0,0001 $ / 1K
Ultra OpenAI ResponsesPOST /v1/responses
Vhod
text
Izhod
text
Kontekst
Ni navedeno v katalogu
Največji odgovor
Ni navedeno v katalogu
Vhod
0,0005 $ / 1K
Izhod
0,002 $ / 1K
Branje predpomnilnika
0,0001 $ / 1K
Ultra OpenAI ChatPOST /v1/chat/completions
Vhod
text
Izhod
text
Kontekst
Ni navedeno v katalogu
Največji odgovor
Ni navedeno v katalogu
Vhod
0,0005 $ / 1K
Izhod
0,002 $ / 1K
Branje predpomnilnika
0,0001 $ / 1K
Ultra Gemini generateContentPOST /v1beta/models/reflection/beam-1.0-501b-a23b:generateContent
Vhod
text
Izhod
text
Kontekst
Ni navedeno v katalogu
Največji odgovor
Ni navedeno v katalogu
Vhod
0,0005 $ / 1K
Izhod
0,002 $ / 1K
Branje predpomnilnika
0,0001 $ / 1K
reflection/beam-1.0-501b-a23b · JSON
{"about":"### Beam 1.0 podjetja Reflection\n\nBeam 1.0 501B A23B je besedilni model Reflection za programiranje, sklepanje in naloge z več povezanimi koraki. Redka arhitektura MoE ima skupaj 501,3 milijarde parametrov in približno 23,4 milijarde aktivnih parametrov na žeton. Model je razvit predvsem za angleščino, kar upoštevajte pri jeziku izvorne kode, tehničnega gradiva in podrobnih navodil.\n\nArhitektura združuje lokalno in globalno pozornost. Učenje je vključevalo izvorno kodo, tehnično dokumentacijo, znanstveno in učno gradivo. Posebna stopnja je razvijala dolg kontekst na strukturiranih repozitorijih, dolgotrajnih nalogah in obsežnih dokumentih. Pri spodbujevalnem učenju je razvijalec kombiniral programiranje, terminal in STEM.\n\n### V katere naloge je usmerjen\n\nReflection poudarja programsko inženirstvo, matematično in znanstveno sklepanje ter zaporedno reševanje nalog. V vsebinskem pogovoru lahko model razloži povezave med programskimi deli, analizira logično napako, predlaga spremembo algoritma, sestavi načrt preverjanja hipoteze ali povzame tehnično gradivo.\n\nBeam posebej poudarja varčno rabo žetonov sklepanja. Pri učenju je bilo nagrajeno uspešno reševanje z manj odvečnimi žetoni. To opisuje razvijalčev pristop; dolžino konkretnega odgovora vseeno določite izrecno, denimo kratek sklep, podroben dokaz ali popravek s pojasnilom.\n\n### Velik besedilni kontekst v Ailoot\n\nKontekstno okno povezave je 1 048 576 žetonov. Vključuje gradivo, navodila, zgodovino in nastajajoči odgovor. V metapodatkih modela je naveden obseg odgovora do 131 072 žetonov. Ta obseg omogoča več povezanih besedil: specifikacijo, dele izvedbe, rezultate preverjanj in vprašanja. Gradivo poimenujte in zahtevajte označitev podlage sklepov za lažje preverjanje obsežnih analiz.\n\nPri kodi lahko najprej zahtevate zemljevid odvisnosti podanih datotek, nato mesto spremembe in nazadnje izvedbo. Pri znanstveni nalogi določite začetne pogoje, oznake in raven strogosti. Tako je uporaben rezultat mogoče primerjati z izvirnim gradivom.\n\nPovezava sprejme in vrne besedilo prek Messages, Responses, Chat Completions in besedilnega generateContent. Koda in priporočila so odgovor modela; izvajanje ukazov in delo z zunanjimi podatki določajo zmožnosti aplikacije.","alias_of":null,"aliases":[],"author":"Reflection","canonical_model":"reflection/beam-1.0-501b-a23b","ctx":null,"formats":["chat","gemini","messages","responses"],"id":"reflection/beam-1.0-501b-a23b","input":["text"],"kind":"text","max_out":null,"methods":[{"cache_read":0.1,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"anthropic","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"messages","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0.5,"input":["text"],"label":"Anthropic Messages","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":2.0,"output":["text"],"path":"/v1/messages","request_model_id":"reflection/beam-1.0-501b-a23b","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.1,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"responses","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0.5,"input":["text"],"label":"OpenAI Responses","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":2.0,"output":["text"],"path":"/v1/responses","request_model_id":"reflection/beam-1.0-501b-a23b","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.1,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"chat","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0.5,"input":["text"],"label":"OpenAI Chat","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":2.0,"output":["text"],"path":"/v1/chat/completions","request_model_id":"reflection/beam-1.0-501b-a23b","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.1,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"gemini","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"gemini","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0.5,"input":["text"],"label":"Gemini generateContent","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":2.0,"output":["text"],"path":"/v1beta/models/reflection/beam-1.0-501b-a23b:generateContent","request_model_id":"reflection/beam-1.0-501b-a23b","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]}],"model_aliases":[{"canonical_model_id":"reflection/beam-1.0-501b-a23b","request_model_id":"reflection/beam-1.0-501b-a23b","route_label":"Ultra"}],"name":"Reflection: Beam 1.0 501B A23B","price":{"in":0.5,"in_label":null,"out":2.0,"out_label":null,"sort_in":0.5,"sort_out":2.0,"varies":false},"public_id":"reflection/beam-1.0-501b-a23b","short":"Besedilni model MoE Reflection z velikim kontekstom za programsko inženirstvo, matematično sklepanje in postopno analizo nalog."}

Vprašanja

Kako izberem model za svojo nalogo?

Najprej določite potreben vhod in izhod: besedilo, sliko, zvok ali video. Nato primerjajte združljive metode API, točen ID modela ali trenutno ciljno vrednost vzdevka, ceno in obračunsko enoto. Brezplačni GET /v1/models navede modele, dostopne vašemu ključu.

Ali vsak model podpira vse metode API in vrste medijev?

Uporabite metode API ter vrste vhoda in izhoda, navedene na kartici modela. Podpora besedilu, slikam, zvoku ali videu je odvisna od izbranega modela in metode; pred pošiljanjem podatkov preverite ustrezni primer zahteve.

Kakšna je razlika med ID modela in vzdevkom?

Točen ID označuje določen model. Vzdevek kaže na model, njegova ciljna vrednost pa se lahko spremeni. V katalogu preverite trenutno ciljno vrednost vzdevka; ko integracija potrebuje določen model, uporabite točen ID.

Kako primerjam cene pred pošiljanjem zahteve?

Na kartici modela preverite ceno in obračunsko enoto izbrane metode API. Primerjajte enako enoto ter vrsto vhoda in izhoda; zgodovina zahtev prikazuje dejansko porabo in zaračunani znesek.

Kaj omogoča naročnina?

Popust na nakup žetonov za redno delo. Paket izberite po obsegu zahtev; pogoji in cena so prikazani ob naročilu.

Kako uporabim kodo za do 50% popusta?

Promocijsko kodo vnesite ob nakupu žetonov. Končni znesek se preračuna po akcijskih pogojih, višina popusta pa je vidna pred plačilom.