{
  "aboutHtml": "<h3>Xing4.0 จาก China Telecom AI</h3><p>Xing4.0-29B-A4B เป็นโมเดลข้อความ MoE ของ China Telecom Artificial Intelligence Technology ที่พัฒนาเป็นเจเนอเรชันถัดจาก TeleChat มีพารามิเตอร์ 29 พันล้าน โดยเปิดใช้ประมาณ 4 พันล้านต่อโทเคน ผู้พัฒนามุ่งสู่งานวิศวกรรมซับซ้อนและกรณีเอเจนต์แบบต่อเนื่อง</p><p>จุดเด่นของ Xing4.0 คือฝึกทั้งหมดบนตัวเร่ง Ascend NPU โดยใช้ MindSpore สถาปัตยกรรมรวม mHC, MLA และ MTP โมเดลมี 40 ชั้น ผู้เชี่ยวชาญที่กำหนดเส้นทางได้ 64 ตัว เลือกสี่ตัวต่อโทเคน และมีผู้เชี่ยวชาญร่วมหนึ่งตัว ข้อมูลเหล่านี้อธิบายโครงสร้างและพื้นฐานการวิจัยของโมเดลต้นฉบับ ไม่ใช่ฮาร์ดแวร์ที่ใช้ประมวลผลคำขอของคุณ</p><h3>งานวิศวกรรมแบบข้อความ</h3><p>เอกสารผู้พัฒนาเน้นการวางแผนหลายขั้น งานโค้ด และการแก้โจทย์ตามลำดับ ในบทสนทนาข้อความ ใช้เตรียมแผนแก้โปรแกรม อธิบายความสัมพันธ์ หรือวิเคราะห์ข้อผิดพลาดจากโค้ดที่ให้ได้ เริ่มจากเป้าหมาย ข้อมูลเข้า และข้อจำกัด แล้วขอลำดับการกระทำพร้อมผลที่คาดหวังในแต่ละขั้น</p><p>สำหรับงานเขียนโปรแกรม ให้ส่งการนำไปใช้ที่เกี่ยวข้อง รูปแบบข้อมูล และตัวอย่างพฤติกรรมที่ต้องการ ผลลัพธ์ที่ใช้ได้คือคำอธิบาย การแก้เฉพาะจุด และตัวอย่างการตรวจสอบ หลังรันในสภาพแวดล้อมของคุณ สามารถส่งข้อสังเกตกลับในบทสนทนาและปรับแนวทางได้ การกำหนดงานเช่นนี้รักษาความเชื่อมโยงกับโจทย์จริงโดยไม่ต้องถือว่าโมเดลเข้าถึงโครงการเองได้</p><h3>บริบทและข้อมูลในคำขอ</h3><p>ใน Ailoot Xing4.0 รับข้อความและคืนข้อความ หน้าต่างบริบทคือ 262,144 โทเคน ผลลัพธ์สูงสุดคือ 235,929 โทเคน บริบทรวมมีคำสั่ง ข้อมูลต้นทาง ประวัติ และคำตอบ สามารถใส่ส่วนที่เกี่ยวข้องหลายชิ้น เช่น ข้อกำหนด เอกสาร โค้ด และผลตรวจ ตั้งชื่อให้ชัดและระบุว่าต้องการอะไร เช่น การเปรียบเทียบ คำอธิบายอัลกอริทึม โค้ดปรับปรุง หรือแผนแก้โจทย์</p><p>ผู้พัฒนาระบุว่าโมเดลต้นฉบับขยายบริบทได้ถึง 512K แต่การเชื่อมต่อนี้มีขนาด 262,144 โทเคน เมื่อเตรียมคำขอใหญ่ ควรยึดขนาดนี้และเหลือพื้นที่สำหรับคำตอบ</p><h3>เชื่อมต่อกับแอปพลิเคชัน</h3><p>มี Messages, Responses และ Chat Completions ให้ใช้ รูปแบบเหล่านี้ช่วยรวมโมเดลในไคลเอนต์ที่คุ้นเคยและจัดข้อความต่อเนื่องหลายข้อความ ผลลัพธ์ของการเชื่อมต่อนี้เป็นข้อความที่สร้างขึ้น การรันโค้ดที่เสนอ อ่านไฟล์ และทำงานกับเครื่องมือภายนอกต้องมีตรรกะของแอปพลิเคชันรองรับ สถาปัตยกรรมโมเดลต้นฉบับไม่ได้เพิ่มการกระทำเหล่านี้ในคำขอข้อความทั่วไปโดยตัวมันเอง</p>",
  "aboutText": "### Xing4.0 จาก China Telecom AI\n\nXing4.0-29B-A4B เป็นโมเดลข้อความ MoE ของ China Telecom Artificial Intelligence Technology ที่พัฒนาเป็นเจเนอเรชันถัดจาก TeleChat มีพารามิเตอร์ 29 พันล้าน โดยเปิดใช้ประมาณ 4 พันล้านต่อโทเคน ผู้พัฒนามุ่งสู่งานวิศวกรรมซับซ้อนและกรณีเอเจนต์แบบต่อเนื่อง\n\nจุดเด่นของ Xing4.0 คือฝึกทั้งหมดบนตัวเร่ง Ascend NPU โดยใช้ MindSpore สถาปัตยกรรมรวม mHC, MLA และ MTP โมเดลมี 40 ชั้น ผู้เชี่ยวชาญที่กำหนดเส้นทางได้ 64 ตัว เลือกสี่ตัวต่อโทเคน และมีผู้เชี่ยวชาญร่วมหนึ่งตัว ข้อมูลเหล่านี้อธิบายโครงสร้างและพื้นฐานการวิจัยของโมเดลต้นฉบับ ไม่ใช่ฮาร์ดแวร์ที่ใช้ประมวลผลคำขอของคุณ\n\n### งานวิศวกรรมแบบข้อความ\n\nเอกสารผู้พัฒนาเน้นการวางแผนหลายขั้น งานโค้ด และการแก้โจทย์ตามลำดับ ในบทสนทนาข้อความ ใช้เตรียมแผนแก้โปรแกรม อธิบายความสัมพันธ์ หรือวิเคราะห์ข้อผิดพลาดจากโค้ดที่ให้ได้ เริ่มจากเป้าหมาย ข้อมูลเข้า และข้อจำกัด แล้วขอลำดับการกระทำพร้อมผลที่คาดหวังในแต่ละขั้น\n\nสำหรับงานเขียนโปรแกรม ให้ส่งการนำไปใช้ที่เกี่ยวข้อง รูปแบบข้อมูล และตัวอย่างพฤติกรรมที่ต้องการ ผลลัพธ์ที่ใช้ได้คือคำอธิบาย การแก้เฉพาะจุด และตัวอย่างการตรวจสอบ หลังรันในสภาพแวดล้อมของคุณ สามารถส่งข้อสังเกตกลับในบทสนทนาและปรับแนวทางได้ การกำหนดงานเช่นนี้รักษาความเชื่อมโยงกับโจทย์จริงโดยไม่ต้องถือว่าโมเดลเข้าถึงโครงการเองได้\n\n### บริบทและข้อมูลในคำขอ\n\nใน Ailoot Xing4.0 รับข้อความและคืนข้อความ หน้าต่างบริบทคือ 262,144 โทเคน ผลลัพธ์สูงสุดคือ 235,929 โทเคน บริบทรวมมีคำสั่ง ข้อมูลต้นทาง ประวัติ และคำตอบ สามารถใส่ส่วนที่เกี่ยวข้องหลายชิ้น เช่น ข้อกำหนด เอกสาร โค้ด และผลตรวจ ตั้งชื่อให้ชัดและระบุว่าต้องการอะไร เช่น การเปรียบเทียบ คำอธิบายอัลกอริทึม โค้ดปรับปรุง หรือแผนแก้โจทย์\n\nผู้พัฒนาระบุว่าโมเดลต้นฉบับขยายบริบทได้ถึง 512K แต่การเชื่อมต่อนี้มีขนาด 262,144 โทเคน เมื่อเตรียมคำขอใหญ่ ควรยึดขนาดนี้และเหลือพื้นที่สำหรับคำตอบ\n\n### เชื่อมต่อกับแอปพลิเคชัน\n\nมี Messages, Responses และ Chat Completions ให้ใช้ รูปแบบเหล่านี้ช่วยรวมโมเดลในไคลเอนต์ที่คุ้นเคยและจัดข้อความต่อเนื่องหลายข้อความ ผลลัพธ์ของการเชื่อมต่อนี้เป็นข้อความที่สร้างขึ้น การรันโค้ดที่เสนอ อ่านไฟล์ และทำงานกับเครื่องมือภายนอกต้องมีตรรกะของแอปพลิเคชันรองรับ สถาปัตยกรรมโมเดลต้นฉบับไม่ได้เพิ่มการกระทำเหล่านี้ในคำขอข้อความทั่วไปโดยตัวมันเอง",
  "locale": "th",
  "methods": [
    {
      "html": "<section class=\"meth\" data-route=\"Ultra\"><header><b><span class=\"alias\">Ultra</span> Anthropic Messages</b><code>POST /v1/messages</code></header><dl class=\"method-capabilities\" data-model-capabilities><div><dt>ขาเข้า</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>ขาออก</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>บริบท</dt><dd>262,144 <em>โทเคน</em></dd></div><div><dt>ความยาวคำตอบสูงสุด</dt><dd>235,929 <em>โทเคน</em></dd></div></dl><dl><div><dt>ขาเข้า</dt><dd>US$0.00 <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>ขาออก</dt><dd>US$0.00 <em>/ 1K</em></dd></div></dl></section>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free",
        "fmt": "messages",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/messages",
        "request_model_id": "xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|messages|/v1/messages|xingchen-agi%2Fxing4.0-29b-a4b%3Afree",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "cache_write_5m": null,
        "conditional_meter": null,
        "ctx": 262144,
        "family": "anthropic",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "messages",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": 0,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Anthropic Messages",
        "max_out": 235929,
        "max_tool_calls": null,
        "out": 0,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/messages",
        "request_model_id": "xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "tool_prices": null,
        "unit": "token",
        "units": []
      }
    },
    {
      "html": "<section class=\"meth\" data-route=\"Ultra\"><header><b><span class=\"alias\">Ultra</span> OpenAI Responses</b><code>POST /v1/responses</code></header><dl class=\"method-capabilities\" data-model-capabilities><div><dt>ขาเข้า</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>ขาออก</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>บริบท</dt><dd>262,144 <em>โทเคน</em></dd></div><div><dt>ความยาวคำตอบสูงสุด</dt><dd>235,929 <em>โทเคน</em></dd></div></dl><dl><div><dt>ขาเข้า</dt><dd>US$0.00 <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>ขาออก</dt><dd>US$0.00 <em>/ 1K</em></dd></div></dl></section>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free",
        "fmt": "responses",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/responses",
        "request_model_id": "xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|responses|/v1/responses|xingchen-agi%2Fxing4.0-29b-a4b%3Afree",
      "ordinal": 1,
      "rawMethod": {
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "cache_write_5m": null,
        "conditional_meter": null,
        "ctx": 262144,
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "responses",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": 0,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "OpenAI Responses",
        "max_out": 235929,
        "max_tool_calls": null,
        "out": 0,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/responses",
        "request_model_id": "xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "tool_prices": null,
        "unit": "token",
        "units": []
      }
    },
    {
      "html": "<section class=\"meth\" data-route=\"Ultra\"><header><b><span class=\"alias\">Ultra</span> OpenAI Chat</b><code>POST /v1/chat/completions</code></header><dl class=\"method-capabilities\" data-model-capabilities><div><dt>ขาเข้า</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>ขาออก</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>บริบท</dt><dd>262,144 <em>โทเคน</em></dd></div><div><dt>ความยาวคำตอบสูงสุด</dt><dd>235,929 <em>โทเคน</em></dd></div></dl><dl><div><dt>ขาเข้า</dt><dd>US$0.00 <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>ขาออก</dt><dd>US$0.00 <em>/ 1K</em></dd></div></dl></section>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free",
        "fmt": "chat",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/chat/completions",
        "request_model_id": "xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|chat|/v1/chat/completions|xingchen-agi%2Fxing4.0-29b-a4b%3Afree",
      "ordinal": 2,
      "rawMethod": {
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "cache_write_5m": null,
        "conditional_meter": null,
        "ctx": 262144,
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "chat",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": 0,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "OpenAI Chat",
        "max_out": 235929,
        "max_tool_calls": null,
        "out": 0,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/chat/completions",
        "request_model_id": "xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "tool_prices": null,
        "unit": "token",
        "units": []
      }
    }
  ],
  "model_id": "xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free",
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/th/xingchen-agi-xing4-0-29b-a4b-free/",
    "description": "โมเดลข้อความ MoE ของ China Telecom AI มี 29 พันล้านพารามิเตอร์ สำหรับวางแผน วิเคราะห์โค้ด และแก้โจทย์วิศวกรรมตามลำดับ",
    "locale": "th",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/th/xingchen-agi-xing4-0-29b-a4b-free/index.md",
    "title": "XingChen: Xing4.0 29B A4B (free)",
    "url": "https://ailoot.ai/models/th/xingchen-agi-xing4-0-29b-a4b-free/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "### Xing4.0 จาก China Telecom AI\n\nXing4.0-29B-A4B เป็นโมเดลข้อความ MoE ของ China Telecom Artificial Intelligence Technology ที่พัฒนาเป็นเจเนอเรชันถัดจาก TeleChat มีพารามิเตอร์ 29 พันล้าน โดยเปิดใช้ประมาณ 4 พันล้านต่อโทเคน ผู้พัฒนามุ่งสู่งานวิศวกรรมซับซ้อนและกรณีเอเจนต์แบบต่อเนื่อง\n\nจุดเด่นของ Xing4.0 คือฝึกทั้งหมดบนตัวเร่ง Ascend NPU โดยใช้ MindSpore สถาปัตยกรรมรวม mHC, MLA และ MTP โมเดลมี 40 ชั้น ผู้เชี่ยวชาญที่กำหนดเส้นทางได้ 64 ตัว เลือกสี่ตัวต่อโทเคน และมีผู้เชี่ยวชาญร่วมหนึ่งตัว ข้อมูลเหล่านี้อธิบายโครงสร้างและพื้นฐานการวิจัยของโมเดลต้นฉบับ ไม่ใช่ฮาร์ดแวร์ที่ใช้ประมวลผลคำขอของคุณ\n\n### งานวิศวกรรมแบบข้อความ\n\nเอกสารผู้พัฒนาเน้นการวางแผนหลายขั้น งานโค้ด และการแก้โจทย์ตามลำดับ ในบทสนทนาข้อความ ใช้เตรียมแผนแก้โปรแกรม อธิบายความสัมพันธ์ หรือวิเคราะห์ข้อผิดพลาดจากโค้ดที่ให้ได้ เริ่มจากเป้าหมาย ข้อมูลเข้า และข้อจำกัด แล้วขอลำดับการกระทำพร้อมผลที่คาดหวังในแต่ละขั้น\n\nสำหรับงานเขียนโปรแกรม ให้ส่งการนำไปใช้ที่เกี่ยวข้อง รูปแบบข้อมูล และตัวอย่างพฤติกรรมที่ต้องการ ผลลัพธ์ที่ใช้ได้คือคำอธิบาย การแก้เฉพาะจุด และตัวอย่างการตรวจสอบ หลังรันในสภาพแวดล้อมของคุณ สามารถส่งข้อสังเกตกลับในบทสนทนาและปรับแนวทางได้ การกำหนดงานเช่นนี้รักษาความเชื่อมโยงกับโจทย์จริงโดยไม่ต้องถือว่าโมเดลเข้าถึงโครงการเองได้\n\n### บริบทและข้อมูลในคำขอ\n\nใน Ailoot Xing4.0 รับข้อความและคืนข้อความ หน้าต่างบริบทคือ 262,144 โทเคน ผลลัพธ์สูงสุดคือ 235,929 โทเคน บริบทรวมมีคำสั่ง ข้อมูลต้นทาง ประวัติ และคำตอบ สามารถใส่ส่วนที่เกี่ยวข้องหลายชิ้น เช่น ข้อกำหนด เอกสาร โค้ด และผลตรวจ ตั้งชื่อให้ชัดและระบุว่าต้องการอะไร เช่น การเปรียบเทียบ คำอธิบายอัลกอริทึม โค้ดปรับปรุง หรือแผนแก้โจทย์\n\nผู้พัฒนาระบุว่าโมเดลต้นฉบับขยายบริบทได้ถึง 512K แต่การเชื่อมต่อนี้มีขนาด 262,144 โทเคน เมื่อเตรียมคำขอใหญ่ ควรยึดขนาดนี้และเหลือพื้นที่สำหรับคำตอบ\n\n### เชื่อมต่อกับแอปพลิเคชัน\n\nมี Messages, Responses และ Chat Completions ให้ใช้ รูปแบบเหล่านี้ช่วยรวมโมเดลในไคลเอนต์ที่คุ้นเคยและจัดข้อความต่อเนื่องหลายข้อความ ผลลัพธ์ของการเชื่อมต่อนี้เป็นข้อความที่สร้างขึ้น การรันโค้ดที่เสนอ อ่านไฟล์ และทำงานกับเครื่องมือภายนอกต้องมีตรรกะของแอปพลิเคชันรองรับ สถาปัตยกรรมโมเดลต้นฉบับไม่ได้เพิ่มการกระทำเหล่านี้ในคำขอข้อความทั่วไปโดยตัวมันเอง",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "Xingchen AGI",
    "canonical_model": "xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free",
    "ctx": 262144,
    "formats": [
      "chat",
      "messages",
      "responses"
    ],
    "id": "xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free",
    "input": [
      "text"
    ],
    "kind": "text",
    "max_out": 235929,
    "methods": [
      {
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "cache_write_5m": null,
        "conditional_meter": null,
        "ctx": 262144,
        "family": "anthropic",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "messages",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": 0,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Anthropic Messages",
        "max_out": 235929,
        "max_tool_calls": null,
        "out": 0,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/messages",
        "request_model_id": "xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "tool_prices": null,
        "unit": "token",
        "units": []
      },
      {
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "cache_write_5m": null,
        "conditional_meter": null,
        "ctx": 262144,
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "responses",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": 0,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "OpenAI Responses",
        "max_out": 235929,
        "max_tool_calls": null,
        "out": 0,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/responses",
        "request_model_id": "xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "tool_prices": null,
        "unit": "token",
        "units": []
      },
      {
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "cache_write_5m": null,
        "conditional_meter": null,
        "ctx": 262144,
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "chat",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": 0,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "OpenAI Chat",
        "max_out": 235929,
        "max_tool_calls": null,
        "out": 0,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/chat/completions",
        "request_model_id": "xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "tool_prices": null,
        "unit": "token",
        "units": []
      }
    ],
    "model_aliases": [
      {
        "canonical_model_id": "xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free",
        "request_model_id": "xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "XingChen: Xing4.0 29B A4B (free)",
    "price": {
      "in": 0,
      "in_label": null,
      "out": 0,
      "out_label": null,
      "sort_in": 0,
      "sort_out": 0,
      "varies": false
    },
    "public_id": "xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free",
    "short": "โมเดลข้อความ MoE ของ China Telecom AI มี 29 พันล้านพารามิเตอร์ สำหรับวางแผน วิเคราะห์โค้ด และแก้โจทย์วิศวกรรมตามลำดับ"
  },
  "renderer_schema": {
    "method_order": "rawModel.methods-ordinal",
    "prices": "exact-native-DTO-units-and-selected-renderer-html"
  },
  "representation": "exact-public-dto-and-native-renderer-html",
  "schema": "ailoot-static-model-facts-v1",
  "schema_version": 1,
  "shortText": "โมเดลข้อความ MoE ของ China Telecom AI มี 29 พันล้านพารามิเตอร์ สำหรับวางแผน วิเคราะห์โค้ด และแก้โจทย์วิศวกรรมตามลำดับ",
  "source": {
    "audit_sha256": "bc22e48239fffa0da36ef7fb01afd036a91f6f5944c79dd8d4edd63e27677667",
    "bridge_map_sha256": "bc22e48239fffa0da36ef7fb01afd036a91f6f5944c79dd8d4edd63e27677667",
    "projection_audit": {
      "parent_manifest_sha256": "dfd3a7a4bc6f960e128026cae1f98f769d1503ffa1c6cf0ccf80066382dbbb9e",
      "raw_model_json_sha256": "85646f386e8a06baef401121c764e2e9a1e2b8de3476dab45fbd5c3cc44e4d73",
      "renderer_sha256": "ff00245c84d95e11e326654be0ac0d72aa3db20ee75f241c9f19b61e75666743"
    },
    "projection_kind": "catalogue-refresh-native-dto-v1",
    "raw_model_json_sha256": "85646f386e8a06baef401121c764e2e9a1e2b8de3476dab45fbd5c3cc44e4d73",
    "renderer_sha256": "ff00245c84d95e11e326654be0ac0d72aa3db20ee75f241c9f19b61e75666743"
  },
  "sourceRevision": "4fe1a8bcdf6f4fb0496d8d3afd0c89bd4063b44b035c81dc5cd2bd101c8cdb58"
}