modeller

Qwen2 7B Instruct

Markdown · JSON

Qwen2 7B Instruct

Qwen2-7B-Instruct är en instruktionsfinjusterad textmodell för flerspråkig dialog, programmering, matematik och resonemang. Tillverkaren dokumenterar kontext på upp till 131 072 token när konfigurationen för lång kontext är aktiverad.

Om modellen

Den här beskrivningen omfattar modellens förmågor. Tillgängliga indata, utdata och alternativ i Ailoot anges nedan för den valda metoden.

Qwen2-7B-Instruct är den instruktionsfinjusterade versionen i 7B-storlek av Qwen2 för samtal och uppgifter uttryckta på naturligt språk. Det är en modell med text som indata och utdata: svaret kan vara en förklaring, en översättning, ett dokumentutkast eller programkod. Tillverkaren anger språkförståelse, generering, flerspråkigt arbete, programmering, matematik och resonemang som dess huvudsakliga användningsområden.

Modelldetaljer

Qwen2 innehåller separata basversioner och instruktionsfinjusterade versioner. Detta kort gäller Instruct-versionen, inte basmodellen Qwen2-7B eller familjens mixture-of-experts-version. Tillverkarens modellinformationstabell anger 7,07 miljarder parametrar för modellen i 7B-storlek. Dess decoder-Transformer använder SwiGLU, QKV-bias i uppmärksamhetsmekanismen och grouped-query attention, med en tokenizer utformad för naturliga språk och kod. Det är val för arkitektur och representation, inte ytterligare indatamodaliteter.

Lanseringsmeddelandet beskriver träning på engelska och kinesiska plus 27 andra språk. De inkluderar ryska, tjeckiska och polska; tyska, franska och spanska; arabiska, persiska och turkiska; japanska och koreanska samt ytterligare språk i Syd- och Sydostasien. En flerspråkig assistent kan därför ta emot instruktioner och källmaterial på olika språk, men du bör ändå ange språk, terminologi och målgrupp för det slutliga resultatet.

Träning och skillnaden för Instruct

Efter förträningen använder tillverkaren övervakad finjustering och direkt preferensoptimering. Den instruktionsfinjusterade versionen är avsedd att svara på en begäran i ett samtal, medan basversionen har en annan roll som grund för en språkmodell. Ange versionsnamnet uttryckligt när du väljer modell eller jämför promptbeteende. Att träna en modell att följa instruktioner och att ge en precis instruktion vid användningen är kompletterande delar av arbetssättet.

Förberedelse av samtalsindata

Modellkortets snabbstart skiljer en systeminstruktion från användarens fråga och använder den matchande chattmallen före generering. Samma praktiska åtskillnad är användbar för en applikationsuppgift: definiera assistentens roll och svarsregler separat från det källavsnitt eller den kod den ska arbeta med. En textetikett inne i ett dokument ersätter inte korrekt formaterade samtalsroller i det omgivande gränssnittet.

En teknisk förklaringsuppgift kan ge en funktion och ett indatavärde som exempel och sedan fråga vad varje gren gör och vilka villkor som påverkar resultatet. En koduppgift kan ange godtagna indata, förväntat returvärde och begränsningar för ändringar av befintligt beteende. Be om implementationen följd av exempel för ett normalt fall och ett gränsfall. Det är användningar av de dokumenterade språk- och kodförmågorna; genererad kod är ett textresultat, medan körningen hör till applikationsmiljön.

För flerspråkig redigering ska du tillhandahålla originalavsnittet, målgruppen och en kort terminologilista. Be om en revidering som behåller de ursprungliga namnen och villkoren och sedan en kort förklaring av ändringarna. Det är mer specifikt än att be om förbättrad text: det definierar vilken betydelse som ska bevaras och vilket användbart resultat som ska returneras.

Bearbetning av långa texter

Tillverkaren dokumenterar stöd för kontext på upp till 131 072 token, men instruktionerna för lång kontext är viktiga. Indata över 32 768 token kräver den dokumenterade YaRN-utökningskonfigurationen. Det publicerade exemplet använder skalningsfaktorn 4,0 med en ursprunglig positionsinställning på 32 768. Tillverkaren påpekar att den statiska utökningsinställningen kan påverka beteendet för kortare texter och rekommenderar att den aktiveras när bearbetning med lång kontext faktiskt behövs.

Förbered en lång dokumentuppgift med en fokuserad fråga, namngivna källavsnitt och en uttrycklig utdatastruktur. Ge till exempel flera delar av en teknisk specifikation och be om de krav som är relevanta för en viss ändring, med källavsnittet bredvid varje resultat. Ett stort indatafönster är användbart för att hålla delarna tillsammans; svaret kan ändå vara en kompakt tabell i stället för en återberättelse av hela dokumentet.

Viktiga gränser

Siffran 131 072 token beskriver utökat kontextstöd, inte tillåtelse att bortse från konfigurationen för lång kontext. Snabbstartsexemplets 512 genererade token är en exempelinställning, inte en publicerad maximal utdatakapacitet. Denna Instruct-version är en textmodell och ska inte ärva bild- eller videoförmågor från Qwen-VL eller den specialiserade verktygsintegrerade matematikträningen i Qwen2.5-Math. Välj den namngivna versionen och förbered texten för den specifika förklaring, kod eller det dokument du behöver.

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions qwen2-7b-instruct

qwen2-7b-instruct

Alibaba /qwen2-7b-instruct

Start

Qwen2-7B-Instruct är en instruktionsfinjusterad textmodell för flerspråkig dialog, programmering, matematik och resonemang. Tillverkaren dokumenterar kontext på upp till 131 072 token när konfigurationen för lång kontext är aktiverad.

Godkända indata
Text
Resultat
Text

Tillgängligt i Ailoot · indata & metoder

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Indatatyper
text
Utdatatyper
text
Utdataformat
json eller SSE
FältTypKravVärden & gränserStandard
FältmodelTypstringKravObligatorisktVärden & gränser
qwen2-7b-instruct
Standard—
FältmessagesTypmessage[]KravObligatorisktVärden & gränser
Minsta antal objekt: 1
Standard—
Fältmessages[].roleTypstringKravObligatorisktVärden & gränser
Beror på modellen
Standard—
Fältmessages[].contentTypstringKravValfrittVärden & gränser
Gäller när: Textsamtal
Standard—
FältstreamTypbooleanKravValfrittVärden & gränserStandardfalse
Kombinationer av indatamaterial

Text · UTF8-text

messages[].content

Metodparametrar och livscykel
ParameterAvtal
Parametercontent_typeAvtalapplication/json
ParameterrequiredAvtalmodel, messages
Parametermaterial_typesAvtaltext
ParametermessagesAvtalmeddelandearray med strukturen role/content
Parameterfile_materialAvtaldet faktiska UTF-8-dokumentet infogat som bokstavlig text; inget fil-ID härleds
Parameteroptional_controlsAvtalstream
Parametercontrol_scopeAvtalTextsamtal; stream är ett booleskt värde och har false som standard.
Parameteroutput_modalitiesAvtaltext
Parameterhosted_operationsAvtalfalse
Parametermultimodal_input_bindingAvtalnull

Metodalias: /chat/completions

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.

Priser

Tariffuppgifter lägger inte till begäransalternativ. Parametrar som stöds anges för den valda metoden.

Snabbt läge
Ej angivet När snabbt läge är valt
Flex-läge
Ej angivet När läget flex är valt
Högsta resonemangsnivå
Ej angivet När den högsta resonemangsnivån använder standardjusteringen (default)

Ailoot-priser

Priser efter konfiguration

KonfigurationPrislistaAvgift
KonfigurationGrundpriser för tokenPrislistaGrundprisAvgift
Indata · Indatatoken $0.000286 / 1K token
Utdata · Utdatatoken $0.00058 / 1K token
Indata · Cacheläsning $0 / 1K token
Indata · Skrivning till cache $0 / 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 →

Exempelbegäranden

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDK
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model":"qwen2-7b-instruct","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model="qwen2-7b-instruct", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        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
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))

Ta emot och spara resultat

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json eller SSE

Behåll alla färdiga resultat

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.

Om det ursprungliga svaret behöver kontrolleras

Behåll begärans/svarets ID:n och huvuden. Ingen generell URL för hämtning av textjobb tillhandahålls.

Svarsfält
FältTyp
Fältchoices[].indexTypinteger
Fältchoices[].message.contentTypstring|null
Fältchoices[].message.tool_callsTyptool_call[]
Fältchoices[].message.reasoning_contentTypstring
Fältchoices[].message.reasoning_detailsTypobject|array
Fältchoices[].finish_reasonTypstring|null
FältusageTypobject
Fel och nästa steg
SvarVillkorNästa steg
Svar400 · invalid_request_errorVillkorOgiltiga obligatoriska fält, ogiltig representation av underlaget eller ogiltigt parametervärdeNästa stegKorrigera de angivna fälten före en ny begäran om att skapa.

Alias

Modellalias

Ailoot Ultra qwen2-7b-instruct

Alias för metodsökvägar

/chat/completions

Relaterade anropar-ID:n

qwen2-7b-instruct

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages qwen2-7b-instruct

qwen2-7b-instruct

Alibaba /qwen2-7b-instruct

Start

Qwen2-7B-Instruct är en instruktionsfinjusterad textmodell för flerspråkig dialog, programmering, matematik och resonemang. Tillverkaren dokumenterar kontext på upp till 131 072 token när konfigurationen för lång kontext är aktiverad.

Godkända indata
Text
Resultat
json · sse

Tillgängligt i Ailoot · indata & metoder

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Indatatyper
text
Utdatatyper
json, sse
Utdataformat
JSON eller SSE
FältTypKravVärden & gränserStandard
FältmodelTypstringKravObligatorisktVärden & gränser
qwen2-7b-instruct
Standard—
FältmessagesTypmessage[]KravObligatorisktVärden & gränserStandard—
Fältmessages[].roleTypstringKravObligatorisktVärden & gränser
user, assistant
Standard—
Fältmessages[].contentTypstringKravObligatorisktVärden & gränserStandard—
Fältmax_tokensTypintegerKravObligatorisktVärden & gränserStandard—
FältstreamTypbooleanKravValfrittVärden & gränserStandardfalse
Kombinationer av indatamaterial

Text · UTF-8-text

sträng i messages[].content

Metodparametrar och livscykel
ParameterAvtal
Parametercontent_typeAvtalapplication/json
ParameterrequiredAvtalmodel, messages, max_tokens
Parameteroptional_controlsAvtalstream
Parametermaterial_typesAvtaltext
Parametertext_file_materialAvtalLäs det faktiska UTF-8-dokumentet och placera texten i det angivna input-fältet eller i strängen för meddelandets innehåll.

Livscykel: synchronous_or_streamed

Priser

Tariffuppgifter lägger inte till begäransalternativ. Parametrar som stöds anges för den valda metoden.

Snabbt läge
Ej angivet När snabbt läge är valt
Flex-läge
Ej angivet När läget flex är valt
Högsta resonemangsnivå
Ej angivet När den högsta resonemangsnivån använder standardjusteringen (default)

Ailoot-priser

Priser efter konfiguration

KonfigurationPrislistaAvgift
KonfigurationGrundpriser för tokenPrislistaGrundprisAvgift
Indata · Indatatoken $0.000286 / 1K token
Utdata · Utdatatoken $0.00058 / 1K token
Indata · Cacheläsning $0 / 1K token
Indata · Skrivning till cache $0 / 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 →

Exempelbegäranden

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Komplett minimal JSON-kroppcurl · använd ditt UTF-8-dokumentPython · spara hela resultatet
{
  "model": "qwen2-7b-instruct",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'qwen2-7b-instruct', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'qwen2-7b-instruct', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

Ta emot och spara resultat

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON eller SSE

Behåll alla färdiga resultat

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.

Om det ursprungliga svaret behöver kontrolleras

Behåll begärans/svarets ID:n och huvuden. Ingen generell URL för hämtning av textjobb tillhandahålls.

Svarsfält
FältTyp
FältidTypstring
FältmodelTypstring
Fältcontent[]Typtext|thinking|tool_use|other content block
Fältstop_reasonTypstring|null
FältusageTypobject
Fel och nästa steg
SvarVillkorNästa steg
Svar400 · invalid_request_errorVillkorOgiltiga obligatoriska fält, ogiltig representation av underlaget eller ogiltigt parametervärdeNästa stegKorrigera de angivna fälten före en ny begäran om att skapa.

Alias

Modellalias

Ailoot Ultra qwen2-7b-instruct

Alias för metodsökvägar

/chat/completions

Relaterade anropar-ID:n

qwen2-7b-instruct

FAQ · Pro/Qwen/Qwen2-7B-Instruct
Vilka indata och resultat finns?

POST /v1/chat/completions · qwen2-7b-instruct: text → text

POST /v1/messages · qwen2-7b-instruct: text → json, sse

Vilka fält använder begäran?

POST /v1/chat/completions · qwen2-7b-instruct: model, messages, stream

POST /v1/messages · qwen2-7b-instruct: model, messages, max_tokens, stream

Vilka gränser gäller?

POST /v1/chat/completions · qwen2-7b-instruct: messages.min_items: 1

Fler detaljer

Anslut Ailoot till Claude Code, OpenCode, Hermes eller din app.

Företaget och dess projektportfölj

Företaget och dess projektportfölj: miljontals kunder; månatlig försäljning för miljarder.

Köp token med rabatt.

Prenumerationsrabatt för återkommande arbete. Kampanjkoder ger upp till 50% vid tokenköp.

Prenumeration
Välj en rabatterad plan för återkommande anrop.
Kampanjkod upp till 50%
Ange koden vid köpet. Priset räknas om enligt kampanjen.
Kostnader i historiken
Modell, token och belopp sparas för varje anrop.

Välj prenumeration · Se modellpriser

Anslut API till produkten som du säljer.

SaaS, appar och botar enligt Ailoots officiella villkor och licensavtal. Begär återförsäljarlicens för vidareförsäljning.

Kommersiell applikation
Bygg text-, bild-, video- och ljudgenerering i tjänstens betalda funktioner.
Återförsäljarlicens
Skicka projektbeskrivning och åtkomstupplägg. Begär skriftliga villkor för användning och vidareförsäljning.
Dokument på webbplatsen
Officiella villkor, licensavtal och databehandlingspolicy finns tillgängliga före anslutning.

Begär återförsäljarlicens · Officiella villkor och licensavtal