Qwen2 7B Instruct
Qwen2-7B-Instruct — ko‘p tilli muloqot, dasturlash, matematika va fikr yuritish uchun yo‘riqnomalarga moslab sozlangan matn modeli. Ishlab chiqaruvchi uzun kontekst konfiguratsiyasi yoqilganda 131 072 tokengacha kontekstni hujjatlashtirgan.
- Ailoot Ultra · OpenAI Chat
POST /v1/chat/completionsQwen/Qwen2-7B-Instruct - Ailoot Ultra · Anthropic Messages
POST /v1/messagesQwen/Qwen2-7B-Instruct
Model haqida
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Qwen2-7B-Instruct — suhbat va tabiiy tilda ifodalangan vazifalar uchun Qwen2’ning yo‘riqnomalarga moslab sozlangan, 7B hajmdagi versiyasi. U matn kirishi va matn chiqishiga ega model: javob izoh, tarjima, hujjat qoralamasi yoki dastur kodi bo‘lishi mumkin. Ishlab chiqaruvchi tilni tushunish, matn yaratish, ko‘p tilli ish, dasturlash, matematika va fikr yuritishni asosiy foydalanish sohalari deb ko‘rsatadi.
Model tafsilotlari
Qwen2 alohida asosiy va yo‘riqnomalarga moslab sozlangan relizlarga ega. Bu karta Qwen2-7B asosiy modeli yoki oilaning mixture-of-experts relizi emas, Instruct versiyasi haqida. Ishlab chiqaruvchining model ma’lumotlari jadvali 7B hajmdagi model uchun 7,07 milliard parametrni ko‘rsatadi. Uning dekoder Transformeri SwiGLU, diqqat mexanizmidagi QKV bias va guruhlangan so‘rovli diqqatdan, tabiiy tillar va kodga mo‘ljallangan tokenizerdan foydalanadi. Bular arxitektura va ifodalash tanlovlari, qo‘shimcha kirish turlari emas.
Reliz e’lonida ingliz va xitoy tillari hamda qo‘shimcha 27 tilda o‘qitish tasvirlangan. Ular rus, chex va polyak; nemis, fransuz va ispan; arab, fors va turk; yapon va koreys tillari hamda Janubiy va Janubi-sharqiy Osiyodagi boshqa tillarni o‘z ichiga oladi. Shuning uchun ko‘p tilli yordamchi yo‘riqnoma va manba materialini turli tillarda qabul qilishi mumkin, lekin yakuniy artefaktning tili, atamalari va auditoriyasini baribir belgilash tavsiya etiladi.
O‘qitish va Instruct farqi
Dastlabki o‘qitishdan keyin ishlab chiqaruvchi nazoratli nozik sozlash va to‘g‘ridan-to‘g‘ri afzalliklarni optimallashtirishdan foydalanadi. Yo‘riqnomalarga moslab sozlangan versiya suhbatdagi so‘rovga javob berishga mo‘ljallangan, asosiy versiya esa til modeli poydevori sifatida boshqa rolga ega. Model tanlash yoki yo‘riqnoma xatti-harakatini solishtirishda versiya nomini aniq saqlang. Modelni ko‘rsatmalarga rioya qilishga o‘qitish va foydalanishda aniq yo‘riqnoma berish shu jarayonning bir-birini to‘ldiruvchi qismlaridir.
Suhbat kirishini tayyorlash
Model kartasining tezkor boshlash qo‘llanmasi tizim yo‘riqnomasini foydalanuvchi savolidan ajratib, yaratishdan oldin mos chat shablonini qo‘llaydi. Ilova darajasidagi vazifada ham shu amaliy farq foydali: yordamchi roli va javob qoidalarini u ishlashi kerak bo‘lgan manba parchasi yoki koddan alohida belgilang. Hujjat ichida yozilgan matnli yorliq atrofdagi interfeysda to‘g‘ri formatlangan suhbat rollarining o‘rnini bosmaydi.
Texnik izoh vazifasi funksiya va bitta kirish misolini berib, har bir tarmoq nima qilishini va qaysi shartlar natijaga ta’sir etishini so‘rashi mumkin. Dasturlash vazifasi qabul qilinadigan kirish, kutilgan qaytish qiymati va mavjud xatti-harakatni o‘zgartirish cheklovlarini belgilashi mumkin. Amalga oshirishni, keyin odatiy va chegaraviy holat misollarini so‘rang. Bular hujjatlashtirilgan til va dasturlash imkoniyatlarining qo‘llanishlari; kod yaratish matn natijasidir, uni ishga tushirish esa ilova muhitiga tegishli.
Ko‘p tilli tahrir uchun asl parcha, maqsad auditoriya va qisqa atamalar ro‘yxatini bering. Asl nom va shartlarni saqlaydigan tahrirni, so‘ng o‘zgarishlar haqida qisqa izohni so‘rang. Bu matnni yaxshilash so‘rovidan aniqroq: qaysi ma’no saqlanishi va qanday foydali chiqish qaytarilishi kerakligini belgilaydi.
Uzun matnlarni ishlash
Ishlab chiqaruvchi 131 072 tokengacha kontekstni hujjatlashtiradi, lekin uzun kontekst yo‘riqnomalari muhim. 32 768 tokendan oshadigan kirish hujjatlashtirilgan YaRN kengaytirish konfiguratsiyasini talab qiladi. E’lon qilingan misol 32 768 boshlang‘ich pozitsiya sozlamasi bilan 4,0 masshtablash koeffitsiyentidan foydalanadi. Ishlab chiqaruvchi statik kengaytirish sozlamasi qisqaroq matn xatti-harakatiga ta’sir qilishi mumkinligini aytib, uni uzun kontekst amalda kerak bo‘lganda yoqishni tavsiya qiladi.
Uzun hujjat vazifasini aniq savol, nomlangan manba bo‘limlari va ravshan chiqish tuzilmasi bilan tayyorlang. Masalan, texnik spetsifikatsiyaning bir nechta qismini berib, muayyan o‘zgarishga tegishli talablarni so‘rang va har bir topilma yonida manba bo‘limini saqlang. Katta kirish oynasi shu qismlarni birga ushlab turishda foydali; javob baribir butun hujjatni qayta hikoya qilish o‘rniga ixcham jadval bo‘lishi mumkin.
Muhim chegaralar
131 072 token raqami kengaytirilgan kontekst qo‘llab-quvvatlanishidir, uzun kontekst konfiguratsiyasini e’tiborsiz qoldirishga ruxsat emas. Tezkor boshlash misolidagi yaratiladigan 512 token namunaviy sozlama, e’lon qilingan maksimal chiqish imkoniyati emas. Ushbu Instruct relizi matn modeli bo‘lib, Qwen-VL’dan rasm yoki video imkoniyatlarini yoxud Qwen2.5-Math’ning vositalar bilan integratsiyalangan maxsus matematik o‘qitishini meros qilib olmasligi kerak. Nomlangan versiyani tanlang va matnni kerakli muayyan izoh, kod yoki hujjat uchun tayyorlang.
Amaliy vazifa
Amaliy vazifa
Ingliz tilidagi texnik misol
Translate a terminology-bound notice
Translate this notice into German for office staff: 'The access badge expires on 30 April. Collect a replacement from Reception before your next shift. Temporary passes are valid for one day.' Use Zugangskarte for access badge and Empfang for Reception. Preserve the date and conditions, then explain one translation choice in English.Kutiladigan natija
A complete German notice followed by one short English explanation of terminology or phrasing.Natijani tekshirish
The replacement is collected before the next shift and the temporary pass remains valid for one day.Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions Qwen/Qwen2-7B-Instruct
Qwen/Qwen2-7B-InstructBoshlash
Qwen2-7B-Instruct — ko‘p tilli muloqot, dasturlash, matematika va fikr yuritish uchun yo‘riqnomalarga moslab sozlangan matn modeli. Ishlab chiqaruvchi uzun kontekst konfiguratsiyasi yoqilganda 131 072 tokengacha kontekstni hujjatlashtirgan.
- Qabul qilinadigan kirish ma’lumotlari
- Matn
- Natijalar
- Matn
Ailoot da mavjud · kirish ma’lumotlari va usullar
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
- Kirish
text- Chiqish
text- Chiqish formati
- json yoki SSE
| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Qwen/Qwen2-7B-Instruct | Standart— |
Maydonmessages | Turmessage[] | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Elementlarning eng kam soni: 1 | Standart— |
Maydonmessages[].role | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Namunalar: system, user, assistant, tool, function Shartlar: Bu rollar manba kodining moslik turlarida ochiq ifodalangan; aniq rollar to‘plami har bir modelga xos bo‘lib qoladi. Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmessages[].content | Turstring|content_part[]|null | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].tool_calls | Turtool_call[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].tool_call_id | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: role=tool; haqiqatan qaytarilgan IDdan foydalaning | Standart— |
Maydonmessages[].name | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].reasoning_content | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: Ushbu model foydalanganda, haqiqatan qaytarilgan fikrlash ma’lumotlarini keyingi so‘rovda qayta yuboring | Standart— |
Maydonmessages[].reasoning_details | Turobject|array | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmax_tokens | Turinteger | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmax_completion_tokens | Turinteger | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonstream | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standartfalse |
Maydonstream_options.include_usage | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontemperature | Turnumber | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontop_p | Turnumber | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonstop | Turstring|string[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools | Turfunction_tool[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools[].type | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar function Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools[].function.name | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: Funksiya vositasi taqdim etilgan | Standart— |
Maydontools[].function.description | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydontools[].function.parameters | TurJSON_schema | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydontool_choice | Turstring|object | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonparallel_tool_calls | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonresponse_format | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonreasoning_effort | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonreasoning | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonservice_tier | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydoninstructions | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Moslik maydoni | Standart— |
Maydonfunctions | Turfunction[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonfunction_call | Turstring|object | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonprompt_cache_options | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmodalities | Turstring[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar text | Standart— |
Maydonprovider | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Shartlar: Ushbu Ultra matn marshrutida provider.options rad etiladi | Standart— |
Maydoncache_control.ttl | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Shartlar: Haqiqiy prompt-kesh joylarida 1h rad etiladi | Standart— |
Kirish materiallari birikmalari
Matn · UTF8 matni
messages[].content
Usul parametrlari va hayot sikli
| Parametr | Parametr talablari |
|---|---|
Parametrcontent_type | Parametr talablariapplication/json |
Parametrrequired | Parametr talablarimodel, messages |
Parametrmaterial_types | Parametr talablaritext |
Parametrmessages | Parametr talablarirole/content tuzilishidagi xabarlar massivi |
Parametrfile_material | Parametr talablariHaqiqiy UTF-8 hujjati aynan matn sifatida kiritiladi; fayl IDsi faraz qilinmaydi |
Parametroptional_controls | Parametr talablaristream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametrcontrol_scope | Parametr talablariModelga xos; foydalanuvchi funksiya vositalari hostingdagi vositalardan farq qiladi |
Parametroutput_modalities | Parametr talablaritext |
Parametrhosted_operations | Parametr talablarifalse |
Parametrmultimodal_input_binding | Parametr talablarinull |
Hayot sikli: synchronous_or_streamed
Aniq model IDsini messages bilan yuboring.
Kontekst uzunligi chiqishning yuqori chegarasi emas.
Matn fayli aynan matnni taqdim etishi mumkin; tasvir, audio va fayl obyekti kirishlari aniq bog‘lashni talab qiladi.
Tariflar
Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan.
- Tezkor rejim
- Ko‘rsatilmagan Tezkor rejim tanlanganda
- Flex rejimi
- Ko‘rsatilmagan flex rejimi tanlanganda
- Maksimal fikrlash darajasi
- Ko‘rsatilmagan Maksimal fikrlash darajasi uchun standart (default) tuzatish qo‘llanganda
Ailoot tariflari
Sozlamalar bo‘yicha narxlar
| Sozlama | Tariflar jadvali | To‘lov |
|---|---|---|
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0001 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0001 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
So‘rov namunalari
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "Qwen/Qwen2-7B-Instruct", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')
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='Qwen/Qwen2-7B-Instruct',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
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"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path
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)
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))
with client.chat.completions.stream(model='Qwen/Qwen2-7B-Instruct',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
for event in stream:
payload=event.to_dict(mode="json")
log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
final=stream.get_final_completion()
save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
Natijalarni olish va saqlash
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
json yoki SSE
Barcha tayyor natijalarni saqlash
Qaytarilgan har bir to‘liq javob, fayl va kontent qismini saqlang.
Har bir javob variantini va uning kontenti, vosita chaqiruvlari hamda fikrlash ma’lumotlarini saqlang. SSEda o‘zgarish qismlarini variant va vosita indeksi bo‘yicha yig‘ing, yakuniy tugash sababi va sarf ma’lumotlarini saqlang.
Asl javobni tekshirish kerak bo‘lsa
So‘rov va javob IDlari hamda sarlavhalarini saqlang. Matn vazifasini olish uchun umumiy URL taqdim etilmagan.
Javob maydonlari
| Maydon | Tur |
|---|---|
Maydonchoices[].index | Turinteger |
Maydonchoices[].message.content | Turstring|null |
Maydonchoices[].message.tool_calls | Turtool_call[] |
Maydonchoices[].message.reasoning_content | Turstring |
Maydonchoices[].message.reasoning_details | Turobject|array |
Maydonchoices[].finish_reason | Turstring|null |
Maydonusage | Turobject |
Xatolar va keyingi qadamlar
| Javob | Shart | Keyingi qadam |
|---|---|---|
Javob400 · invalid_request_error | ShartMajburiy maydonlar, material ifodasi yoki parametr qiymati noto‘g‘ri | Keyingi qadamYangi yaratish so‘rovidan oldin ko‘rsatilgan maydonlarni tuzating. |
Taxalluslar
Model taxalluslari
Ailoot Ultra Qwen/Qwen2-7B-Instruct
Usul yo‘llari taxalluslari
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
Chaqirish uchun tegishli ID lar
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages Qwen/Qwen2-7B-Instruct
Qwen/Qwen2-7B-InstructBoshlash
Qwen2-7B-Instruct — ko‘p tilli muloqot, dasturlash, matematika va fikr yuritish uchun yo‘riqnomalarga moslab sozlangan matn modeli. Ishlab chiqaruvchi uzun kontekst konfiguratsiyasi yoqilganda 131 072 tokengacha kontekstni hujjatlashtirgan.
- Qabul qilinadigan kirish ma’lumotlari
- Matn
- Natijalar
- json · sse
Ailoot da mavjud · kirish ma’lumotlari va usullar
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
- Kirish
text- Chiqish
json,sse- Chiqish formati
- JSON yoki SSE
| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Qwen/Qwen2-7B-Instruct | Standart— |
Maydonmessages | Turmessage[] | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].role | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar user, assistant | Standart— |
Maydonmessages[].content | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmax_tokens | Turinteger | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonstream | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standartfalse |
Kirish materiallari birikmalari
Matn · UTF-8 matni
messages[].content satri
Usul parametrlari va hayot sikli
| Parametr | Parametr talablari |
|---|---|
Parametrcontent_type | Parametr talablariapplication/json |
Parametrrequired | Parametr talablarimodel, messages, max_tokens |
Parametroptional_controls | Parametr talablaristream |
Parametrmaterial_types | Parametr talablaritext |
Parametrtext_file_material | Parametr talablariHaqiqiy UTF-8 hujjatini o‘qing va uning matnini ko‘rsatilgan kirish yoki xabar kontenti satriga joylashtiring. |
Hayot sikli: synchronous_or_streamed
Tariflar
Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan.
- Tezkor rejim
- Ko‘rsatilmagan Tezkor rejim tanlanganda
- Flex rejimi
- Ko‘rsatilmagan flex rejimi tanlanganda
- Maksimal fikrlash darajasi
- Ko‘rsatilmagan Maksimal fikrlash darajasi uchun standart (default) tuzatish qo‘llanganda
Ailoot tariflari
Sozlamalar bo‘yicha narxlar
| Sozlama | Tariflar jadvali | To‘lov |
|---|---|---|
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0001 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0001 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
So‘rov namunalari
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
{
"model": "Qwen/Qwen2-7B-Instruct",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${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': 'Qwen/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': 'Qwen/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))
Natijalarni olish va saqlash
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
JSON yoki SSE
Barcha tayyor natijalarni saqlash
Qaytarilgan har bir to‘liq javob, fayl va kontent qismini saqlang.
Barcha kontent bloklari, fikrlash imzolari va haqiqiy vosita ishlatish IDlarini saqlang. SSE bloklarining barcha o‘zgarish qismlarini yig‘ing; birinchi matn bloki to‘liq chiqish emas.
Asl javobni tekshirish kerak bo‘lsa
So‘rov va javob IDlari hamda sarlavhalarini saqlang. Matn vazifasini olish uchun umumiy URL taqdim etilmagan.
Javob maydonlari
| Maydon | Tur |
|---|---|
Maydonid | Turstring |
Maydonmodel | Turstring |
Maydoncontent[] | Turtext|thinking|tool_use|other content block |
Maydonstop_reason | Turstring|null |
Maydonusage | Turobject |
Xatolar va keyingi qadamlar
| Javob | Shart | Keyingi qadam |
|---|---|---|
Javob400 · invalid_request_error | ShartMajburiy maydonlar, material ifodasi yoki parametr qiymati noto‘g‘ri | Keyingi qadamYangi yaratish so‘rovidan oldin ko‘rsatilgan maydonlarni tuzating. |
Taxalluslar
Model taxalluslari
Ailoot Ultra Qwen/Qwen2-7B-Instruct
Usul yo‘llari taxalluslari
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
Chaqirish uchun tegishli ID lar
FAQ · Pro/Qwen/Qwen2-7B-Instruct
- Qanday kirish ma’lumotlari va natijalar mavjud?
POST /v1/chat/completions·Qwen/Qwen2-7B-Instruct:text→textPOST /v1/messages·Qwen/Qwen2-7B-Instruct:text→json,sse- So‘rov qaysi maydonlardan foydalanadi?
POST /v1/chat/completions·Qwen/Qwen2-7B-Instruct:model,messages,stream,modalities,providerPOST /v1/messages·Qwen/Qwen2-7B-Instruct:model,messages,max_tokens,stream- Qanday cheklovlar amal qiladi?
POST /v1/chat/completions·Qwen/Qwen2-7B-Instruct:messages.min_items:1