Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 vidareutvecklar Qwen3:s resonemangsgren för komplexa logiska, matematiska, vetenskapliga och programmeringsrelaterade uppgifter. Qwen anger också instruktionsföljande, verktygsanvändning, textgenerering och förståelse av lång kontext som förbättrade områden i versionen. Den tar emot textsamtal och genererar text. En användbar uppgift ger hela problemet, relevant underlag, begränsningar och slutresultatets exakta form: ett bevis, en implementationsplan, ett rättat program eller ett beslut som stöds av tillhandahållna dokument.
Modellen använder mixture-of-experts-arkitektur med totalt 235 miljarder parametrar och 22 miljarder aktiverade för varje token. Den nativa kontexten är 262 144 token. Utrymmet är användbart för flera relaterade specifikationer, källfiler eller forskningsutdrag i samma samtal och lämnar samtidigt plats för resonemang och slutsvar. Märk dokument och kodblock, ange vilka källor som har företräde och peka ut viktiga avsnitt. En mjukvaruanalys kan till exempel ge felaktigt beteende, förväntat beteende, relevanta funktioner och begränsningar och be om en föreslagen rättning med antagandena separat listade.
Det är en version med enbart tänkande. Den växlar inte till den ursprungliga Qwen3-modellens icke-tänkande läge. Den officiella chattmallen inleder resonemangsavsnittet automatiskt, så genererad text kan innehålla en avslutande </think>-markör utan en öppningsmarkör. Tillverkarens exempel skiljer resonemangsavsnittet från slutsvaret. För matematik rekommenderar Qwen stegvisa resonemang och ett slutligt svar i \\boxed{}. För flervalsuppgifter föreslår den ett svarsfält som bara innehåller den valda bokstaven. Instruktionerna gör resultatet lättare att läsa eller använda när resonemanget är färdigt.
Qwens genereringsvägledning rekommenderar temperature 0.6, top-p 0.95, top-k 20 och min-p 0. Den rekommenderar en utdatabudget på 32 768 token för de flesta frågor och beskriver 81 920 token för exceptionellt krävande matematik- och programmeringsproblem. Siffrorna är tillverkarens genereringsrekommendationer, inte en separat garanterad svarsgräns. Längre resonemang behöver plats före slutsvaret: för liten budget kan avbryta svaret innan den begärda slutsatsen nås. I senare samtalsomgångar behåller den officiella vägledningen slutsvaret i historiken och utelämnar tidigare tänkandeinnehåll.
För agentarbete rekommenderar Qwen Qwen-Agent, som tillhandahåller mallar och tolkning för verktygsanrop. Exemplen kombinerar definierade verktyg som informationshämtning och kodtolk med modellens samtal. Förbered verktygsbeskrivningar, uppgiftens stoppvillkor och det önskade resultatet innan du ber modellen planera verktygsanvändning. En praktisk forskningsuppgift kan be den samla angivet underlag, jämföra konkurrerande förklaringar och ge en slutsats med underlaget ordnat efter källa. Verktygsanrop beskriver arbete som en applikation ska utföra; modellens text är inte i sig den externa åtgärden eller dess resultat.
Det officiella kortet beskriver också en valfri kontextutökning till ungefär en miljon token med en separat konfiguration, Dual Chunk Attention och gles uppmärksamhet. Den skiljer sig från det nativa fönstret på 262 144 token och beror på den föreskrivna implementationen och betydande minnesresurser. Tillverkaren varnar för att kontext- och minnesbegränsningar kan kräva kortare sekvenser. För vanligt arbete med långa dokument ska du ordna indata kring den faktiska frågan, bevara dokumentgränser och begära en kort slutlig syntes med olösta underlagsfrågor identifierade. Det skiljer det användbara resultatet från den potentiellt långa resonemangsprocessen.
", "aboutText": "Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 vidareutvecklar Qwen3:s resonemangsgren för komplexa logiska, matematiska, vetenskapliga och programmeringsrelaterade uppgifter. Qwen anger också instruktionsföljande, verktygsanvändning, textgenerering och förståelse av lång kontext som förbättrade områden i versionen. Den tar emot textsamtal och genererar text. En användbar uppgift ger hela problemet, relevant underlag, begränsningar och slutresultatets exakta form: ett bevis, en implementationsplan, ett rättat program eller ett beslut som stöds av tillhandahållna dokument.\n\nModellen använder mixture-of-experts-arkitektur med totalt 235 miljarder parametrar och 22 miljarder aktiverade för varje token. Den nativa kontexten är 262 144 token. Utrymmet är användbart för flera relaterade specifikationer, källfiler eller forskningsutdrag i samma samtal och lämnar samtidigt plats för resonemang och slutsvar. Märk dokument och kodblock, ange vilka källor som har företräde och peka ut viktiga avsnitt. En mjukvaruanalys kan till exempel ge felaktigt beteende, förväntat beteende, relevanta funktioner och begränsningar och be om en föreslagen rättning med antagandena separat listade.\n\nDet är en version med enbart tänkande. Den växlar inte till den ursprungliga Qwen3-modellens icke-tänkande läge. Den officiella chattmallen inleder resonemangsavsnittet automatiskt, så genererad text kan innehålla en avslutande -markör utan en öppningsmarkör. Tillverkarens exempel skiljer resonemangsavsnittet från slutsvaret. För matematik rekommenderar Qwen stegvisa resonemang och ett slutligt svar i \\boxed{}. För flervalsuppgifter föreslår den ett svarsfält som bara innehåller den valda bokstaven. Instruktionerna gör resultatet lättare att läsa eller använda när resonemanget är färdigt.\n\nQwens genereringsvägledning rekommenderar temperature 0.6, top-p 0.95, top-k 20 och min-p 0. Den rekommenderar en utdatabudget på 32 768 token för de flesta frågor och beskriver 81 920 token för exceptionellt krävande matematik- och programmeringsproblem. Siffrorna är tillverkarens genereringsrekommendationer, inte en separat garanterad svarsgräns. Längre resonemang behöver plats före slutsvaret: för liten budget kan avbryta svaret innan den begärda slutsatsen nås. I senare samtalsomgångar behåller den officiella vägledningen slutsvaret i historiken och utelämnar tidigare tänkandeinnehåll.\n\nFör agentarbete rekommenderar Qwen Qwen-Agent, som tillhandahåller mallar och tolkning för verktygsanrop. Exemplen kombinerar definierade verktyg som informationshämtning och kodtolk med modellens samtal. Förbered verktygsbeskrivningar, uppgiftens stoppvillkor och det önskade resultatet innan du ber modellen planera verktygsanvändning. En praktisk forskningsuppgift kan be den samla angivet underlag, jämföra konkurrerande förklaringar och ge en slutsats med underlaget ordnat efter källa. Verktygsanrop beskriver arbete som en applikation ska utföra; modellens text är inte i sig den externa åtgärden eller dess resultat.\n\nDet officiella kortet beskriver också en valfri kontextutökning till ungefär en miljon token med en separat konfiguration, Dual Chunk Attention och gles uppmärksamhet. Den skiljer sig från det nativa fönstret på 262 144 token och beror på den föreskrivna implementationen och betydande minnesresurser. Tillverkaren varnar för att kontext- och minnesbegränsningar kan kräva kortare sekvenser. För vanligt arbete med långa dokument ska du ordna indata kring den faktiska frågan, bevara dokumentgränser och begära en kort slutlig syntes med olösta underlagsfrågor identifierade. Det skiljer det användbara resultatet från den potentiellt långa resonemangsprocessen.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Tekniskt exempel på engelska
Check a constrained allocation\n\nAllocate 17 identical work units to two teams. Team A must receive at least 6 and an even number; Team B must receive at least 5. Minimize the difference between team totals. List the valid allocations nearest equality, select the best and explain why no smaller difference is possible under the parity rule.A compact allocation analysis with feasible candidates, selected totals and a checkable optimality argument.Verify the totals sum to 17, A is even, both minimums hold and the comparison includes both sides of equality.qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 är Qwens textmodell med enbart resonemangsläge för krävande matematik, vetenskap, programmering och analys av långa dokument. Den nativa kontexten på 262 144 token och utökade resonemang gör den lämpad för problem med flera sammanhängande steg.
Den här beskrivningen omfattar modellens förmågor. Tillgängliga indata, utdata och alternativ i Ailoot anges nedan för den valda metoden.
Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 vidareutvecklar Qwen3:s resonemangsgren för komplexa logiska, matematiska, vetenskapliga och programmeringsrelaterade uppgifter. Qwen anger också instruktionsföljande, verktygsanvändning, textgenerering och förståelse av lång kontext som förbättrade områden i versionen. Den tar emot textsamtal och genererar text. En användbar uppgift ger hela problemet, relevant underlag, begränsningar och slutresultatets exakta form: ett bevis, en implementationsplan, ett rättat program eller ett beslut som stöds av tillhandahållna dokument.
Modellen använder mixture-of-experts-arkitektur med totalt 235 miljarder parametrar och 22 miljarder aktiverade för varje token. Den nativa kontexten är 262 144 token. Utrymmet är användbart för flera relaterade specifikationer, källfiler eller forskningsutdrag i samma samtal och lämnar samtidigt plats för resonemang och slutsvar. Märk dokument och kodblock, ange vilka källor som har företräde och peka ut viktiga avsnitt. En mjukvaruanalys kan till exempel ge felaktigt beteende, förväntat beteende, relevanta funktioner och begränsningar och be om en föreslagen rättning med antagandena separat listade.
Det är en version med enbart tänkande. Den växlar inte till den ursprungliga Qwen3-modellens icke-tänkande läge. Den officiella chattmallen inleder resonemangsavsnittet automatiskt, så genererad text kan innehålla en avslutande </think>-markör utan en öppningsmarkör. Tillverkarens exempel skiljer resonemangsavsnittet från slutsvaret. För matematik rekommenderar Qwen stegvisa resonemang och ett slutligt svar i \\boxed{}. För flervalsuppgifter föreslår den ett svarsfält som bara innehåller den valda bokstaven. Instruktionerna gör resultatet lättare att läsa eller använda när resonemanget är färdigt.
Qwens genereringsvägledning rekommenderar temperature 0.6, top-p 0.95, top-k 20 och min-p 0. Den rekommenderar en utdatabudget på 32 768 token för de flesta frågor och beskriver 81 920 token för exceptionellt krävande matematik- och programmeringsproblem. Siffrorna är tillverkarens genereringsrekommendationer, inte en separat garanterad svarsgräns. Längre resonemang behöver plats före slutsvaret: för liten budget kan avbryta svaret innan den begärda slutsatsen nås. I senare samtalsomgångar behåller den officiella vägledningen slutsvaret i historiken och utelämnar tidigare tänkandeinnehåll.
För agentarbete rekommenderar Qwen Qwen-Agent, som tillhandahåller mallar och tolkning för verktygsanrop. Exemplen kombinerar definierade verktyg som informationshämtning och kodtolk med modellens samtal. Förbered verktygsbeskrivningar, uppgiftens stoppvillkor och det önskade resultatet innan du ber modellen planera verktygsanvändning. En praktisk forskningsuppgift kan be den samla angivet underlag, jämföra konkurrerande förklaringar och ge en slutsats med underlaget ordnat efter källa. Verktygsanrop beskriver arbete som en applikation ska utföra; modellens text är inte i sig den externa åtgärden eller dess resultat.
Det officiella kortet beskriver också en valfri kontextutökning till ungefär en miljon token med en separat konfiguration, Dual Chunk Attention och gles uppmärksamhet. Den skiljer sig från det nativa fönstret på 262 144 token och beror på den föreskrivna implementationen och betydande minnesresurser. Tillverkaren varnar för att kontext- och minnesbegränsningar kan kräva kortare sekvenser. För vanligt arbete med långa dokument ska du ordna indata kring den faktiska frågan, bevara dokumentgränser och begära en kort slutlig syntes med olösta underlagsfrågor identifierade. Det skiljer det användbara resultatet från den potentiellt långa resonemangsprocessen.
POST /v1/chat/completionstexttext| Fält | Typ | Krav | Värden & gränser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Fältmodel | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507 | Standard— |
Fältmessages | Typmessage[] | KravObligatoriskt | Värden & gränser Minsta antal objekt: 1 | Standard— |
Fältmessages[].role | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser Exempel: system, user, assistant, tool, function Villkor: Dessa roller representeras uttryckligen av källkodens kompatibilitetstyper; den exakta rolluppsättningen är fortfarande modellspecifik. Beror på modellen | Standard— |
Fältmessages[].content | Typstring|content_part[]|null | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmessages[].tool_calls | Typtool_call[] | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmessages[].tool_call_id | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Gäller när: role=tool; använd det faktiska returnerade ID:t | Standard— |
Fältmessages[].name | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmessages[].reasoning_content | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Gäller när: Skicka tillbaka det faktiska returnerade resonemanget när modellen använder det | Standard— |
Fältmessages[].reasoning_details | Typobject|array | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältmax_tokens | Typinteger | KravValfritt | Värden & gränser Minimum: 1 Beror på modellen | Standard— |
Fältmax_completion_tokens | Typinteger | KravValfritt | Värden & gränser Minimum: 1 Beror på modellen | Standard— |
Fältstream | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser | Standardfalse |
Fältstream_options.include_usage | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttemperature | Typnumber | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttop_p | Typnumber | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältstop | Typstring|string[] | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttools | Typfunction_tool[] | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttools[].type | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser function Beror på modellen | Standard— |
Fälttools[].function.name | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser Gäller när: verktyg av typen funktion har tillhandahållits | Standard— |
Fälttools[].function.description | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fälttools[].function.parameters | TypJSON_schema | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fälttool_choice | Typstring|object | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältparallel_tool_calls | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältresponse_format | Typobject | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältreasoning_effort | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältreasoning | Typobject | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältservice_tier | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältinstructions | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Kompatibilitetsfält | Standard— |
Fältfunctions | Typfunction[] | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältfunction_call | Typstring|object | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältprompt_cache_options | Typobject | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältmodalities | Typstring[] | KravValfritt | Värden & gränser text | Standard— |
Fältprovider | Typobject | KravValfritt | Värden & gränser Villkor: provider.options avvisas på denna Ultra-textrutt | Standard— |
Fältcache_control.ttl | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Villkor: 1h avvisas på de faktiska platserna för promptcache | Standard— |
Text · UTF8-text
messages[].content
| Parameter | Avtal |
|---|---|
Parametercontent_type | Avtalapplication/json |
Parameterrequired | Avtalmodel, messages |
Parametermaterial_types | Avtaltext |
Parametermessages | Avtalmeddelandearray med strukturen role/content |
Parameterfile_material | Avtaldet faktiska UTF-8-dokumentet infogat som bokstavlig text; inget fil-ID härleds |
Parameteroptional_controls | Avtalstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Avtalmodellspecifikt; användarens funktionsverktyg skiljer sig från värdbaserade verktyg |
Parameteroutput_modalities | Avtaltext |
Parameterhosted_operations | Avtalfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Avtalnull |
Livscykel: synchronous_or_streamed
Skicka det exakta modell-ID:t tillsammans med messages.
Kontextlängden är inte en utdatagräns.
En textfil kan tillhandahålla bokstavlig text; bild-/ljud-/filobjektsindata kräver exakt bindning.
Tariffuppgifter lägger inte till begäransalternativ. Parametrar som stöds anges för den valda metoden.
Matcha varje avgift mot de visade villkoren. Använd ett pris för varje uppsättning alternativa konfigurationer.
| Konfiguration | Prislista | Kontexttoken, fler än | Kontexttoken, upp till och med | Avgift |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurationGrundpriser för token | PrislistaGrundpris | Kontexttoken, fler än— | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken $0.0009 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.007 / 1K token Indata · Cacheläsning — / 1K token Indata · Skrivning till cache — / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim — / 1K token |
| KonfigurationNivå 1 för förfrågans längd | Prislista— | Kontexttoken, fler än0 | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken $0.0009 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.007 / 1K token Indata · Cacheläsning — / 1K token Indata · Skrivning till cache — / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim — / 1K token |
Ailoot reserverar ett uppskattat belopp före en begäran. Efter resultatet slutregleras avgiften utifrån uppmätt förbrukning. Slutreglering för strömning använder den slutliga förbrukningsposten. Så fungerar reservation och slutreglering →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507", "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/qwen3-235b-a22b-thinking-2507',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/qwen3-235b-a22b-thinking-2507',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 eller SSE
Behåll varje fullständigt returnerat svar, fil och innehållsdel.
Behåll varje svarsalternativ och dess innehåll/verktygsanrop/resonemang. Sätt i SSE samman deltauppdateringar efter svarsalternativets/verktygets index och behåll den slutliga avslutsorsaken och användningsuppgifterna.
Behåll begärans/svarets ID:n och huvuden. Ingen generell URL för hämtning av textjobb tillhandahålls.
| Fält | Typ |
|---|---|
Fältchoices[].index | Typinteger |
Fältchoices[].message.content | Typstring|null |
Fältchoices[].message.tool_calls | Typtool_call[] |
Fältchoices[].message.reasoning_content | Typstring |
Fältchoices[].message.reasoning_details | Typobject|array |
Fältchoices[].finish_reason | Typstring|null |
Fältusage | Typobject |
| Svar | Villkor | Nästa steg |
|---|---|---|
Svar400 · invalid_request_error | VillkorOgiltiga obligatoriska fält, ogiltig representation av underlaget eller ogiltigt parametervärde | Nästa stegKorrigera de angivna fälten före en ny begäran om att skapa. |
Ailoot Ultra qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507
Använd metodsökvägarna som visas ovan.
qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 är Qwens textmodell med enbart resonemangsläge för krävande matematik, vetenskap, programmering och analys av långa dokument. Den nativa kontexten på 262 144 token och utökade resonemang gör den lämpad för problem med flera sammanhängande steg.
Den här beskrivningen omfattar modellens förmågor. Tillgängliga indata, utdata och alternativ i Ailoot anges nedan för den valda metoden.
Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 vidareutvecklar Qwen3:s resonemangsgren för komplexa logiska, matematiska, vetenskapliga och programmeringsrelaterade uppgifter. Qwen anger också instruktionsföljande, verktygsanvändning, textgenerering och förståelse av lång kontext som förbättrade områden i versionen. Den tar emot textsamtal och genererar text. En användbar uppgift ger hela problemet, relevant underlag, begränsningar och slutresultatets exakta form: ett bevis, en implementationsplan, ett rättat program eller ett beslut som stöds av tillhandahållna dokument.
Modellen använder mixture-of-experts-arkitektur med totalt 235 miljarder parametrar och 22 miljarder aktiverade för varje token. Den nativa kontexten är 262 144 token. Utrymmet är användbart för flera relaterade specifikationer, källfiler eller forskningsutdrag i samma samtal och lämnar samtidigt plats för resonemang och slutsvar. Märk dokument och kodblock, ange vilka källor som har företräde och peka ut viktiga avsnitt. En mjukvaruanalys kan till exempel ge felaktigt beteende, förväntat beteende, relevanta funktioner och begränsningar och be om en föreslagen rättning med antagandena separat listade.
Det är en version med enbart tänkande. Den växlar inte till den ursprungliga Qwen3-modellens icke-tänkande läge. Den officiella chattmallen inleder resonemangsavsnittet automatiskt, så genererad text kan innehålla en avslutande </think>-markör utan en öppningsmarkör. Tillverkarens exempel skiljer resonemangsavsnittet från slutsvaret. För matematik rekommenderar Qwen stegvisa resonemang och ett slutligt svar i \\boxed{}. För flervalsuppgifter föreslår den ett svarsfält som bara innehåller den valda bokstaven. Instruktionerna gör resultatet lättare att läsa eller använda när resonemanget är färdigt.
Qwens genereringsvägledning rekommenderar temperature 0.6, top-p 0.95, top-k 20 och min-p 0. Den rekommenderar en utdatabudget på 32 768 token för de flesta frågor och beskriver 81 920 token för exceptionellt krävande matematik- och programmeringsproblem. Siffrorna är tillverkarens genereringsrekommendationer, inte en separat garanterad svarsgräns. Längre resonemang behöver plats före slutsvaret: för liten budget kan avbryta svaret innan den begärda slutsatsen nås. I senare samtalsomgångar behåller den officiella vägledningen slutsvaret i historiken och utelämnar tidigare tänkandeinnehåll.
För agentarbete rekommenderar Qwen Qwen-Agent, som tillhandahåller mallar och tolkning för verktygsanrop. Exemplen kombinerar definierade verktyg som informationshämtning och kodtolk med modellens samtal. Förbered verktygsbeskrivningar, uppgiftens stoppvillkor och det önskade resultatet innan du ber modellen planera verktygsanvändning. En praktisk forskningsuppgift kan be den samla angivet underlag, jämföra konkurrerande förklaringar och ge en slutsats med underlaget ordnat efter källa. Verktygsanrop beskriver arbete som en applikation ska utföra; modellens text är inte i sig den externa åtgärden eller dess resultat.
Det officiella kortet beskriver också en valfri kontextutökning till ungefär en miljon token med en separat konfiguration, Dual Chunk Attention och gles uppmärksamhet. Den skiljer sig från det nativa fönstret på 262 144 token och beror på den föreskrivna implementationen och betydande minnesresurser. Tillverkaren varnar för att kontext- och minnesbegränsningar kan kräva kortare sekvenser. För vanligt arbete med långa dokument ska du ordna indata kring den faktiska frågan, bevara dokumentgränser och begära en kort slutlig syntes med olösta underlagsfrågor identifierade. Det skiljer det användbara resultatet från den potentiellt långa resonemangsprocessen.
POST /v1/messagestextjson, sse| Fält | Typ | Krav | Värden & gränser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Fältmodel | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507 | Standard— |
Fältmessages | Typmessage[] | KravObligatoriskt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmessages[].role | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser user, assistant | Standard— |
Fältmessages[].content | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmax_tokens | Typinteger | KravObligatoriskt | Värden & gränser | Standard— |
Fältstream | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser | Standardfalse |
Text · UTF-8-text
sträng i messages[].content
| Parameter | Avtal |
|---|---|
Parametercontent_type | Avtalapplication/json |
Parameterrequired | Avtalmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Avtalstream |
Parametermaterial_types | Avtaltext |
Parametertext_file_material | AvtalLäs det faktiska UTF-8-dokumentet och placera texten i det angivna input-fältet eller i strängen för meddelandets innehåll. |
Livscykel: synchronous_or_streamed
Tariffuppgifter lägger inte till begäransalternativ. Parametrar som stöds anges för den valda metoden.
Matcha varje avgift mot de visade villkoren. Använd ett pris för varje uppsättning alternativa konfigurationer.
| Konfiguration | Prislista | Kontexttoken, fler än | Kontexttoken, upp till och med | Avgift |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurationGrundpriser för token | PrislistaGrundpris | Kontexttoken, fler än— | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken $0.0009 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.007 / 1K token Indata · Cacheläsning — / 1K token Indata · Skrivning till cache — / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim — / 1K token |
| KonfigurationNivå 1 för förfrågans längd | Prislista— | Kontexttoken, fler än0 | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken $0.0009 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.007 / 1K token Indata · Cacheläsning — / 1K token Indata · Skrivning till cache — / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim — / 1K token |
Ailoot reserverar ett uppskattat belopp före en begäran. Efter resultatet slutregleras avgiften utifrån uppmätt förbrukning. Slutreglering för strömning använder den slutliga förbrukningsposten. Så fungerar reservation och slutreglering →
{\n "model": "qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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/qwen3-235b-a22b-thinking-2507', '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/qwen3-235b-a22b-thinking-2507', '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 eller SSE
Behåll varje fullständigt returnerat svar, fil och innehållsdel.
Behåll alla innehållsblock, resonemangssignaturer och faktiska ID:n för verktygsanvändning. Sätt samman alla SSE-deltauppdateringar för blocken; ett första textblock är inte hela utdata.
Behåll begärans/svarets ID:n och huvuden. Ingen generell URL för hämtning av textjobb tillhandahålls.
| Fält | Typ |
|---|---|
Fältid | Typstring |
Fältmodel | Typstring |
Fältcontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Fältstop_reason | Typstring|null |
Fältusage | Typobject |
| Svar | Villkor | Nästa steg |
|---|---|---|
Svar400 · invalid_request_error | VillkorOgiltiga obligatoriska fält, ogiltig representation av underlaget eller ogiltigt parametervärde | Nästa stegKorrigera de angivna fälten före en ny begäran om att skapa. |
Ailoot Ultra qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507
Använd metodsökvägarna som visas ovan.
Tekniskt exempel på engelska
Check a constrained allocation\n\nAllocate 17 identical work units to two teams. Team A must receive at least 6 and an even number; Team B must receive at least 5. Minimize the difference between team totals. List the valid allocations nearest equality, select the best and explain why no smaller difference is possible under the parity rule.A compact allocation analysis with feasible candidates, selected totals and a checkable optimality argument.Verify the totals sum to 17, A is even, both minimums hold and the comparison includes both sides of equality.