Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 — Qwen3 katta ekspertlar aralashmasi modelining yangilangan, ko‘rsatmalarga rioya qiladigan, fikrlashsiz versiyasi. Qwen matnni tushunish, mantiqiy fikr yuritish, matematika, fan, dasturlash va vositalardan foydalanishdagi yaxshilanishlar, shuningdek, kengroq ko‘p tilli bilim va erkin shakldagi yozish vazifalarini yaxshiroq bajarishni ta’kidlaydi. Kirish va chiqishlari matndir. U aniq belgilangan topshiriq va berilgan materialni alohida fikrlash bo‘limisiz javob, tahlil, dastur yoki sayqallangan qoralamaga aylantirishda foydali.
Model jami 235 milliard parametrga ega va har token uchun 22 milliardini faollashtiradi. Asl konteksti 262 144 token. Amaliy uzun kirish so‘rovi mahsulot spetsifikatsiyasi, amalga oshirish qaydlari va hal qilinmagan savollar ro‘yxatini birlashtirib, tuzilmali taqqoslash yoki tahrirlangan spetsifikatsiyani so‘rashi mumkin. Manba sarlavhalarini saqlang va mo‘ljallangan auditoriya, o‘zgartiriladigan bo‘limlar hamda chiqish bajarishi kerak bo‘lgan shartlarni aniqlang. Yozish vazifasida ohang, uzunlik va majburiy faktlarni; dasturlashda interfeyslar, kutilgan xatti-harakat va atrofdagi kodni qo‘shing.
Bu versiya faqat fikrlashsiz rejimni qo‘llaydi va <think> bloklarini yaratmaydi. Unga dastlabki gibrid modelning enable_thinking=False kaliti kerak emas, keyingi Thinking-2507 modelining rejimini so‘rash esa versiyasini o‘zgartirmaydi. So‘ralganda to‘g‘ridan-to‘g‘ri chiqish ham izoh, hisoblash yoki asoslangan javobga imkon beradi. Qwen misollari matematik javobni \\boxed{} bilan, ko‘p variantli javobni esa belgilangan javob maydoni bilan standartlashtiradi. Shu kabi aniq yo‘riqnomalar qisqa asoslashdan keyin yakuniy tavsiya yoki ma’nolari so‘rovda berilgan muayyan JSON maydonlarini so‘rashi mumkin.
Agent jarayonlari uchun rasmiy karta vosita chaqirish shablonlari va parserlari bor Qwen-Agent’ni tavsiya qiladi. Vositalar alohida yoki tuzilmali vosita konfiguratsiyasi orqali belgilanadi; ishlab chiqaruvchi ma’lumot qidirish va kod interpretatorini namoyish etadi. Foydali tayyorgarlik har bir vosita maqsadi va argumentlarini tasvirlash, mavjud materialni berish va kerakli to‘xtash nuqtasini ko‘rsatishdir. Masalan, hujjat yordamchisidan nomlangan bo‘limlarni olish, farqlarni muvofiqlashtirish va yangilangan izoh qaytarishni so‘rash mumkin. Model atrofidagi ilova so‘ralgan vositalarni bajaradi va natijalarini suhbatga qaytaradi.
Ishlab chiqaruvchi temperature 0,7, top-p 0,8, top-k 20 va min-p 0 ni, ko‘pchilik so‘rovlar uchun 16 384 tokenli chiqish hajmini tavsiya qiladi. Bu har bir javob qat’iy maksimumga yetishi mumkin degan bayonot emas, yaratish bo‘yicha tavsiyadir. Karta presence penalty takroriy chiqishni kamaytirishi mumkinligini, yuqori qiymatlar esa tillar aralashuvini keltirib chiqarib, sifatni biroz pasaytirishi mumkinligini ham qayd etadi. Bunday boshqaruvlarni o‘zgartirishdan oldin aniq topshiriq va ravshan chiqish tuzilmasi foydali: kerakli aniq bo‘lim, maydon yoki misollarni so‘rang va yetarli joy qoldiring.
Qwen Dual Chunk Attention va siyrak diqqatdan foydalanadigan alohida konfiguratsiya orqali 1 010 000 tokengacha ixtiyoriy kengaytirishni hujjatlashtiradi. Asl oyna 262 144 token bo‘lib qoladi; kattaroq sozlama belgilangan amalga oshirish va xotira resurslariga bog‘liq. Karta xotira cheklovlari qisqaroq sozlangan kontekstni talab qilishi mumkinligini aniq qayd etadi. Keng materialda tegishli manbalarni tanlang, ustuvorligini ko‘rsating va modeldan berilgan matn bilan asoslangan xulosalarni hal qilinmagan savollardan ajratishni so‘rang. Bu kirish hajmini aniq vazifaning o‘rnini bosuvchi deb bilmasdan uzun kontekst natijasini amalda ishlatishga imkon beradi.
", "aboutText": "Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 — Qwen3 katta ekspertlar aralashmasi modelining yangilangan, ko‘rsatmalarga rioya qiladigan, fikrlashsiz versiyasi. Qwen matnni tushunish, mantiqiy fikr yuritish, matematika, fan, dasturlash va vositalardan foydalanishdagi yaxshilanishlar, shuningdek, kengroq ko‘p tilli bilim va erkin shakldagi yozish vazifalarini yaxshiroq bajarishni ta’kidlaydi. Kirish va chiqishlari matndir. U aniq belgilangan topshiriq va berilgan materialni alohida fikrlash bo‘limisiz javob, tahlil, dastur yoki sayqallangan qoralamaga aylantirishda foydali.\n\nModel jami 235 milliard parametrga ega va har token uchun 22 milliardini faollashtiradi. Asl konteksti 262 144 token. Amaliy uzun kirish so‘rovi mahsulot spetsifikatsiyasi, amalga oshirish qaydlari va hal qilinmagan savollar ro‘yxatini birlashtirib, tuzilmali taqqoslash yoki tahrirlangan spetsifikatsiyani so‘rashi mumkin. Manba sarlavhalarini saqlang va mo‘ljallangan auditoriya, o‘zgartiriladigan bo‘limlar hamda chiqish bajarishi kerak bo‘lgan shartlarni aniqlang. Yozish vazifasida ohang, uzunlik va majburiy faktlarni; dasturlashda interfeyslar, kutilgan xatti-harakat va atrofdagi kodni qo‘shing.\n\nBu versiya faqat fikrlashsiz rejimni qo‘llaydi vaIngliz tilidagi texnik misol
Update a specification from notes\n\nProduce an updated export specification from these sources. [SPEC] Export all visible rows with headers. [IMPLEMENTATION] Current code exports selected rows only. [DECISION] Users must choose either selected rows or all filtered rows; headers are always included. Decision takes priority. Return the revised requirement, the implementation gap and questions still needed for an empty selection.A revised specification section, a source-labeled gap note and an empty-selection question.Check the two export choices remain distinct and headers stay mandatory.qwen/qwen3-235b-a22b-2507Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 — ko‘p tilli yozish, dasturlash, ko‘rsatmalarga rioya qilish va hujjat tahlili uchun Qwen’ning fikrlashsiz matn modeli. U fikrlash bloklarisiz to‘g‘ridan-to‘g‘ri javoblar yaratadi va asl 262 144 tokenli kontekstga ega.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 — Qwen3 katta ekspertlar aralashmasi modelining yangilangan, ko‘rsatmalarga rioya qiladigan, fikrlashsiz versiyasi. Qwen matnni tushunish, mantiqiy fikr yuritish, matematika, fan, dasturlash va vositalardan foydalanishdagi yaxshilanishlar, shuningdek, kengroq ko‘p tilli bilim va erkin shakldagi yozish vazifalarini yaxshiroq bajarishni ta’kidlaydi. Kirish va chiqishlari matndir. U aniq belgilangan topshiriq va berilgan materialni alohida fikrlash bo‘limisiz javob, tahlil, dastur yoki sayqallangan qoralamaga aylantirishda foydali.
Model jami 235 milliard parametrga ega va har token uchun 22 milliardini faollashtiradi. Asl konteksti 262 144 token. Amaliy uzun kirish so‘rovi mahsulot spetsifikatsiyasi, amalga oshirish qaydlari va hal qilinmagan savollar ro‘yxatini birlashtirib, tuzilmali taqqoslash yoki tahrirlangan spetsifikatsiyani so‘rashi mumkin. Manba sarlavhalarini saqlang va mo‘ljallangan auditoriya, o‘zgartiriladigan bo‘limlar hamda chiqish bajarishi kerak bo‘lgan shartlarni aniqlang. Yozish vazifasida ohang, uzunlik va majburiy faktlarni; dasturlashda interfeyslar, kutilgan xatti-harakat va atrofdagi kodni qo‘shing.
Bu versiya faqat fikrlashsiz rejimni qo‘llaydi va <think> bloklarini yaratmaydi. Unga dastlabki gibrid modelning enable_thinking=False kaliti kerak emas, keyingi Thinking-2507 modelining rejimini so‘rash esa versiyasini o‘zgartirmaydi. So‘ralganda to‘g‘ridan-to‘g‘ri chiqish ham izoh, hisoblash yoki asoslangan javobga imkon beradi. Qwen misollari matematik javobni \\boxed{} bilan, ko‘p variantli javobni esa belgilangan javob maydoni bilan standartlashtiradi. Shu kabi aniq yo‘riqnomalar qisqa asoslashdan keyin yakuniy tavsiya yoki ma’nolari so‘rovda berilgan muayyan JSON maydonlarini so‘rashi mumkin.
Agent jarayonlari uchun rasmiy karta vosita chaqirish shablonlari va parserlari bor Qwen-Agent’ni tavsiya qiladi. Vositalar alohida yoki tuzilmali vosita konfiguratsiyasi orqali belgilanadi; ishlab chiqaruvchi ma’lumot qidirish va kod interpretatorini namoyish etadi. Foydali tayyorgarlik har bir vosita maqsadi va argumentlarini tasvirlash, mavjud materialni berish va kerakli to‘xtash nuqtasini ko‘rsatishdir. Masalan, hujjat yordamchisidan nomlangan bo‘limlarni olish, farqlarni muvofiqlashtirish va yangilangan izoh qaytarishni so‘rash mumkin. Model atrofidagi ilova so‘ralgan vositalarni bajaradi va natijalarini suhbatga qaytaradi.
Ishlab chiqaruvchi temperature 0,7, top-p 0,8, top-k 20 va min-p 0 ni, ko‘pchilik so‘rovlar uchun 16 384 tokenli chiqish hajmini tavsiya qiladi. Bu har bir javob qat’iy maksimumga yetishi mumkin degan bayonot emas, yaratish bo‘yicha tavsiyadir. Karta presence penalty takroriy chiqishni kamaytirishi mumkinligini, yuqori qiymatlar esa tillar aralashuvini keltirib chiqarib, sifatni biroz pasaytirishi mumkinligini ham qayd etadi. Bunday boshqaruvlarni o‘zgartirishdan oldin aniq topshiriq va ravshan chiqish tuzilmasi foydali: kerakli aniq bo‘lim, maydon yoki misollarni so‘rang va yetarli joy qoldiring.
Qwen Dual Chunk Attention va siyrak diqqatdan foydalanadigan alohida konfiguratsiya orqali 1 010 000 tokengacha ixtiyoriy kengaytirishni hujjatlashtiradi. Asl oyna 262 144 token bo‘lib qoladi; kattaroq sozlama belgilangan amalga oshirish va xotira resurslariga bog‘liq. Karta xotira cheklovlari qisqaroq sozlangan kontekstni talab qilishi mumkinligini aniq qayd etadi. Keng materialda tegishli manbalarni tanlang, ustuvorligini ko‘rsating va modeldan berilgan matn bilan asoslangan xulosalarni hal qilinmagan savollardan ajratishni so‘rang. Bu kirish hajmini aniq vazifaning o‘rnini bosuvchi deb bilmasdan uzun kontekst natijasini amalda ishlatishga imkon beradi.
POST /v1/chat/completionstexttext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar qwen/qwen3-235b-a22b-2507 | 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— |
Matn · UTF8 matni
messages[].content
| 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.
Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan.
Har bir to‘lovni ko‘rsatilgan shartlarga moslang. Har bir muqobil sozlamalar to‘plami uchun bitta tarifdan foydalaning.
| Sozlama | Tariflar jadvali | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradi | To‘lov |
|---|---|---|---|---|
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p— | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.000572 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.00228 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.0001 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaSo‘rov uzunligi bo‘yicha 1-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.000572 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.00228 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.0001 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
set -eu\n: "${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-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-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-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 yoki SSE
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.
So‘rov va javob IDlari hamda sarlavhalarini saqlang. Matn vazifasini olish uchun umumiy URL taqdim etilmagan.
| 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 |
| 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. |
Ailoot Ultra qwen/qwen3-235b-a22b-2507
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
qwen/qwen3-235b-a22b-2507Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 — ko‘p tilli yozish, dasturlash, ko‘rsatmalarga rioya qilish va hujjat tahlili uchun Qwen’ning fikrlashsiz matn modeli. U fikrlash bloklarisiz to‘g‘ridan-to‘g‘ri javoblar yaratadi va asl 262 144 tokenli kontekstga ega.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 — Qwen3 katta ekspertlar aralashmasi modelining yangilangan, ko‘rsatmalarga rioya qiladigan, fikrlashsiz versiyasi. Qwen matnni tushunish, mantiqiy fikr yuritish, matematika, fan, dasturlash va vositalardan foydalanishdagi yaxshilanishlar, shuningdek, kengroq ko‘p tilli bilim va erkin shakldagi yozish vazifalarini yaxshiroq bajarishni ta’kidlaydi. Kirish va chiqishlari matndir. U aniq belgilangan topshiriq va berilgan materialni alohida fikrlash bo‘limisiz javob, tahlil, dastur yoki sayqallangan qoralamaga aylantirishda foydali.
Model jami 235 milliard parametrga ega va har token uchun 22 milliardini faollashtiradi. Asl konteksti 262 144 token. Amaliy uzun kirish so‘rovi mahsulot spetsifikatsiyasi, amalga oshirish qaydlari va hal qilinmagan savollar ro‘yxatini birlashtirib, tuzilmali taqqoslash yoki tahrirlangan spetsifikatsiyani so‘rashi mumkin. Manba sarlavhalarini saqlang va mo‘ljallangan auditoriya, o‘zgartiriladigan bo‘limlar hamda chiqish bajarishi kerak bo‘lgan shartlarni aniqlang. Yozish vazifasida ohang, uzunlik va majburiy faktlarni; dasturlashda interfeyslar, kutilgan xatti-harakat va atrofdagi kodni qo‘shing.
Bu versiya faqat fikrlashsiz rejimni qo‘llaydi va <think> bloklarini yaratmaydi. Unga dastlabki gibrid modelning enable_thinking=False kaliti kerak emas, keyingi Thinking-2507 modelining rejimini so‘rash esa versiyasini o‘zgartirmaydi. So‘ralganda to‘g‘ridan-to‘g‘ri chiqish ham izoh, hisoblash yoki asoslangan javobga imkon beradi. Qwen misollari matematik javobni \\boxed{} bilan, ko‘p variantli javobni esa belgilangan javob maydoni bilan standartlashtiradi. Shu kabi aniq yo‘riqnomalar qisqa asoslashdan keyin yakuniy tavsiya yoki ma’nolari so‘rovda berilgan muayyan JSON maydonlarini so‘rashi mumkin.
Agent jarayonlari uchun rasmiy karta vosita chaqirish shablonlari va parserlari bor Qwen-Agent’ni tavsiya qiladi. Vositalar alohida yoki tuzilmali vosita konfiguratsiyasi orqali belgilanadi; ishlab chiqaruvchi ma’lumot qidirish va kod interpretatorini namoyish etadi. Foydali tayyorgarlik har bir vosita maqsadi va argumentlarini tasvirlash, mavjud materialni berish va kerakli to‘xtash nuqtasini ko‘rsatishdir. Masalan, hujjat yordamchisidan nomlangan bo‘limlarni olish, farqlarni muvofiqlashtirish va yangilangan izoh qaytarishni so‘rash mumkin. Model atrofidagi ilova so‘ralgan vositalarni bajaradi va natijalarini suhbatga qaytaradi.
Ishlab chiqaruvchi temperature 0,7, top-p 0,8, top-k 20 va min-p 0 ni, ko‘pchilik so‘rovlar uchun 16 384 tokenli chiqish hajmini tavsiya qiladi. Bu har bir javob qat’iy maksimumga yetishi mumkin degan bayonot emas, yaratish bo‘yicha tavsiyadir. Karta presence penalty takroriy chiqishni kamaytirishi mumkinligini, yuqori qiymatlar esa tillar aralashuvini keltirib chiqarib, sifatni biroz pasaytirishi mumkinligini ham qayd etadi. Bunday boshqaruvlarni o‘zgartirishdan oldin aniq topshiriq va ravshan chiqish tuzilmasi foydali: kerakli aniq bo‘lim, maydon yoki misollarni so‘rang va yetarli joy qoldiring.
Qwen Dual Chunk Attention va siyrak diqqatdan foydalanadigan alohida konfiguratsiya orqali 1 010 000 tokengacha ixtiyoriy kengaytirishni hujjatlashtiradi. Asl oyna 262 144 token bo‘lib qoladi; kattaroq sozlama belgilangan amalga oshirish va xotira resurslariga bog‘liq. Karta xotira cheklovlari qisqaroq sozlangan kontekstni talab qilishi mumkinligini aniq qayd etadi. Keng materialda tegishli manbalarni tanlang, ustuvorligini ko‘rsating va modeldan berilgan matn bilan asoslangan xulosalarni hal qilinmagan savollardan ajratishni so‘rang. Bu kirish hajmini aniq vazifaning o‘rnini bosuvchi deb bilmasdan uzun kontekst natijasini amalda ishlatishga imkon beradi.
POST /v1/messagestextjson, sse| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar qwen/qwen3-235b-a22b-2507 | 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 |
Matn · UTF-8 matni
messages[].content satri
| 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
Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan.
Har bir to‘lovni ko‘rsatilgan shartlarga moslang. Har bir muqobil sozlamalar to‘plami uchun bitta tarifdan foydalaning.
| Sozlama | Tariflar jadvali | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradi | To‘lov |
|---|---|---|---|---|
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p— | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.000572 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.00228 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.0001 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaSo‘rov uzunligi bo‘yicha 1-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.000572 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.00228 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.0001 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
{\n "model": "qwen/qwen3-235b-a22b-2507",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-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-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 yoki SSE
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.
So‘rov va javob IDlari hamda sarlavhalarini saqlang. Matn vazifasini olish uchun umumiy URL taqdim etilmagan.
| Maydon | Tur |
|---|---|
Maydonid | Turstring |
Maydonmodel | Turstring |
Maydoncontent[] | Turtext|thinking|tool_use|other content block |
Maydonstop_reason | Turstring|null |
Maydonusage | Turobject |
| 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. |
Ailoot Ultra qwen/qwen3-235b-a22b-2507
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
Ingliz tilidagi texnik misol
Update a specification from notes\n\nProduce an updated export specification from these sources. [SPEC] Export all visible rows with headers. [IMPLEMENTATION] Current code exports selected rows only. [DECISION] Users must choose either selected rows or all filtered rows; headers are always included. Decision takes priority. Return the revised requirement, the implementation gap and questions still needed for an empty selection.A revised specification section, a source-labeled gap note and an empty-selection question.Check the two export choices remain distinct and headers stay mandatory.