Qwen3-235B-A22B-FP8 — Qwen3-235B-A22B’ning rasmiy FP8 versiyasi. E’lon qilingan matn qobiliyatlari 100 dan ortiq til va lahjada matematik va mantiqiy fikr yuritish, kod yaratish, ijodiy yozish, rolga asoslangan muloqot va ko‘p navbatli ko‘rsatmalarga rioya qilishni qamrab oladi. U fikrlash va bevosita javob rejimlarini birlashtiradi. Undan bir nechta cheklovni birlashtiradigan vazifa uchun foydalaning, masalan, ikki amalga oshirishni bir xil spetsifikatsiyaga nisbatan taqqoslab, taqqoslashni aniq o‘zgarish taklifiga aylantirish.
Asosiy arxitektura ekspertlar aralashmasidir: jami 235 milliard parametr, ishlashda 22 milliard faol, 94 qatlam va har token uchun sakkiztasi tanlanadigan 128 ekspert. Guruhlangan so‘rovli diqqat 64 so‘rov boshi va to‘rtta kalit/qiymat boshidan foydalanadi. FP8 qo‘shimchasi qo‘shimcha javob turi yoki boshqa parametr sonini emas, alohida e’lon qilingan nazorat nuqtasini bildiradi. Model matn qabul qilib, matn yaratadi. Kodni ko‘rib chiqish yordamchisiga spetsifikatsiya, tegishli manba fayllari va kutilgan xatti-harakatni bering; qaror jadvali, tanlangan o‘zgartirish va ko‘zlangan natijani ko‘rsatadigan misollarni so‘rang.
Ishlab chiqaruvchining boshlang‘ich jarayoni manba va yo‘riqnomalarni suhbat sifatida formatlaydi. Hujjat taqqoslashda versiyalarni belgilang, har manbaning vakolatini ayting va o‘zgarmasligi kerak bo‘lgan talablarni aniqlang. Matematik savolda to‘liq shart va istalgan yakuniy javob shaklini qo‘shing. Amalga oshirish vazifasida til, haqiqiy kirish tuzilishi, nosozlik holati va saqlanadigan interfeyslarni belgilang. Uzun javob ham asl so‘rovni hal qilishi uchun yakuniy artefaktni aniq ko‘rsating. E’lon qilingan integratsiya Qwen3’ni taniydigan ishlash muhitini kutadi; karta Transformers’ning 4.51.0 dan past versiyalari kerakli arxitekturani tanimasligini aytadi.
Ushbu versiyada maxsus FP8 qaydi bor. Nazorat nuqtasi blok o‘lchami 128 bo‘lgan mayda donali FP8 kvantlashdan foydalanadi; e’lon qilingan konfiguratsiyasi kvantlash sxemasini qayd etadi. Ishlab chiqaruvchi inferens variantlari sifatida Transformers, SGLang va vLLM’ni ko‘rsatib, taqsimlangan Transformers inferensida mayda donali FP8 bilan muammolar haqida ogohlantiradi. Ko‘p qurilmali foydalanish CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1 ni talab qilishi mumkin. Bu ishlash muhitlari bo‘ylab bir xil tezlik, xotira sarfi yoki chiqish sifatini taxmin qilish sababi emas, versiyaga xos moslik tafsilotidir. Natijalarni taqqoslash yoki yozib borishda to‘liq FP8 nomini saqlang va haqiqiy nazorat nuqtasini ko‘zlangan muhitda baholang.
Berilgan chat shablonida fikrlash standartdir, qat’iy kalit uni o‘chirishi mumkin. Fikrlash yoqilganda /think va /no_think alohida navbatlarni boshqaradi; eng so‘nggi ko‘rsatma ustun turadi. Yumshoq kalitlar qat’iy o‘chirishni bekor qilmaydi. Yakuniy javobni yaratilgan mulohaza bo‘limidan ajrating va keyingi muloqot tarixiga yakuniy javobni kiriting. Batafsil ziddiyat tahlili fikrlashni, qabul qilingan xulosani qayta formatlaydigan keyingi so‘rov esa bevosita javobni so‘rashi mumkin. Fikrlash yoqilgan holda hatto yumshoq fikrlashsiz so‘rov ham mulohaza blokini saqlaydi; mazmuni bo‘sh bo‘lishi mumkin. Qat’iy o‘chirish shu blokni olib tashlaydi.
Karta vosita chaqirish shablonlari va tahlil qilish uchun Qwen-Agent’ni tavsiya qiladi. Muhandislik yordamchisida ilova test ishga tushirgichi yoki faqat o‘qiladigan manba qidirishini ochishi, qabul qilingan chaqiruvni bajarishi va keyingi javobga dalil qaytarishi mumkin. Vositaning kirishlari, ruxsatlari va natija maydonlarini belgilang. Yordamchidan taklif qilgan o‘zgarishini qaytgan natijaga bog‘lash va u so‘ragan testni ilova haqiqatan tugatgan testdan farqlashni talab qiling. Vosita bilan bog‘liq model qobiliyatlari shu tashqi bajarish jarayoniga bog‘liq. Qwen3 qo‘llanmasi parallel va ko‘p bosqichli vosita chaqiruvlarini ham bayon qiladi; argumentlar obyekt sifatida ifodalanadi, natijalar esa suhbatga qaytariladi.
Asl kontekst 32 768 token, YaRN kengaytirishi orqali 131 072 hujjatlashtirilgan. Kirish va yaratilgan chiqish ketma-ketlik budjetini bo‘lishadi. Kattaroq oyna tegishli konfiguratsiyani talab qiladi, statik YaRN esa qisqa kirishga ta’sir qilishi mumkin. Uzun manbani fayl yoki bo‘lim bo‘yicha tashkil qiling va yakuniy taqqoslash yoki kodga joy qoldiring. Tezkor boshlash va eng yaxshi amaliyot tavsiyalaridagi chiqish uzunliklari yaratish bo‘yicha ko‘rsatma, mustaqil xizmat miqyosidagi maksimal chiqish isboti emas. Qwen3 hujjatlari o‘qitish uzunligi izohida fikrlash rejimida 38 912 tokenli va fikrlashsiz rejimda 16 384 tokenli yordamchi xabarlarini muhokama qiladi hamda uzunroq yaratish sifatini baholashni tavsiya qiladi. Bu raqamlar umumiy kontekst oynasidan alohida va endpointga xos qat’iy chegara emas. Karta standart 40 960 tokenlik pozitsiya taqsimotini ham odatiy yo‘riqnomalar uchun 8 192 va chiqish uchun 32 768 sifatida tushuntiradi; bu asl o‘qitish konteksti va har qanday endpoint chegarasidan alohida ishlab chiqaruvchi konfiguratsiya ko‘rsatmasidir.
Tavsiya etilgan fikrlash rejimi namunalanishi temperature 0,6, top-p 0,95, top-k 20 va min-p 0; bevosita rejim 0,7, 0,8, 20 va 0 dan foydalanadi. Fikrlash rejimidagi greedy dekodlash takrorlashga olib kelishi, kuchliroq presence penalty esa tillar aralashuvini keltirib chiqarishi mumkin. Natijalar jadvali va undan keyin o‘zgargan funksiya hamda tegishli holatlar kabi tekshiriladigan yakuniy tuzilmani so‘rang. Taklif etilgan o‘zgarishni qo‘llashdan oldin sonli xulosalarni tekshiring, kodni maqsad muhitda bajaring va vosita natijalarini ko‘rib chiqing. FP8 nazorat nuqtasining identifikatsiyasi va ishlash muhiti bo‘yicha ogohlantirishlarini shu baholash bilan birga saqlash tavsiya etiladi.
", "aboutText": "Qwen3-235B-A22B-FP8 — Qwen3-235B-A22B’ning rasmiy FP8 versiyasi. E’lon qilingan matn qobiliyatlari 100 dan ortiq til va lahjada matematik va mantiqiy fikr yuritish, kod yaratish, ijodiy yozish, rolga asoslangan muloqot va ko‘p navbatli ko‘rsatmalarga rioya qilishni qamrab oladi. U fikrlash va bevosita javob rejimlarini birlashtiradi. Undan bir nechta cheklovni birlashtiradigan vazifa uchun foydalaning, masalan, ikki amalga oshirishni bir xil spetsifikatsiyaga nisbatan taqqoslab, taqqoslashni aniq o‘zgarish taklifiga aylantirish.\n\nAsosiy arxitektura ekspertlar aralashmasidir: jami 235 milliard parametr, ishlashda 22 milliard faol, 94 qatlam va har token uchun sakkiztasi tanlanadigan 128 ekspert. Guruhlangan so‘rovli diqqat 64 so‘rov boshi va to‘rtta kalit/qiymat boshidan foydalanadi. FP8 qo‘shimchasi qo‘shimcha javob turi yoki boshqa parametr sonini emas, alohida e’lon qilingan nazorat nuqtasini bildiradi. Model matn qabul qilib, matn yaratadi. Kodni ko‘rib chiqish yordamchisiga spetsifikatsiya, tegishli manba fayllari va kutilgan xatti-harakatni bering; qaror jadvali, tanlangan o‘zgartirish va ko‘zlangan natijani ko‘rsatadigan misollarni so‘rang.\n\nIshlab chiqaruvchining boshlang‘ich jarayoni manba va yo‘riqnomalarni suhbat sifatida formatlaydi. Hujjat taqqoslashda versiyalarni belgilang, har manbaning vakolatini ayting va o‘zgarmasligi kerak bo‘lgan talablarni aniqlang. Matematik savolda to‘liq shart va istalgan yakuniy javob shaklini qo‘shing. Amalga oshirish vazifasida til, haqiqiy kirish tuzilishi, nosozlik holati va saqlanadigan interfeyslarni belgilang. Uzun javob ham asl so‘rovni hal qilishi uchun yakuniy artefaktni aniq ko‘rsating. E’lon qilingan integratsiya Qwen3’ni taniydigan ishlash muhitini kutadi; karta Transformers’ning 4.51.0 dan past versiyalari kerakli arxitekturani tanimasligini aytadi.\n\nUshbu versiyada maxsus FP8 qaydi bor. Nazorat nuqtasi blok o‘lchami 128 bo‘lgan mayda donali FP8 kvantlashdan foydalanadi; e’lon qilingan konfiguratsiyasi kvantlash sxemasini qayd etadi. Ishlab chiqaruvchi inferens variantlari sifatida Transformers, SGLang va vLLM’ni ko‘rsatib, taqsimlangan Transformers inferensida mayda donali FP8 bilan muammolar haqida ogohlantiradi. Ko‘p qurilmali foydalanish CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1 ni talab qilishi mumkin. Bu ishlash muhitlari bo‘ylab bir xil tezlik, xotira sarfi yoki chiqish sifatini taxmin qilish sababi emas, versiyaga xos moslik tafsilotidir. Natijalarni taqqoslash yoki yozib borishda to‘liq FP8 nomini saqlang va haqiqiy nazorat nuqtasini ko‘zlangan muhitda baholang.\n\nBerilgan chat shablonida fikrlash standartdir, qat’iy kalit uni o‘chirishi mumkin. Fikrlash yoqilganda /think va /no_think alohida navbatlarni boshqaradi; eng so‘nggi ko‘rsatma ustun turadi. Yumshoq kalitlar qat’iy o‘chirishni bekor qilmaydi. Yakuniy javobni yaratilgan mulohaza bo‘limidan ajrating va keyingi muloqot tarixiga yakuniy javobni kiriting. Batafsil ziddiyat tahlili fikrlashni, qabul qilingan xulosani qayta formatlaydigan keyingi so‘rov esa bevosita javobni so‘rashi mumkin. Fikrlash yoqilgan holda hatto yumshoq fikrlashsiz so‘rov ham mulohaza blokini saqlaydi; mazmuni bo‘sh bo‘lishi mumkin. Qat’iy o‘chirish shu blokni olib tashlaydi.\n\nKarta vosita chaqirish shablonlari va tahlil qilish uchun Qwen-Agent’ni tavsiya qiladi. Muhandislik yordamchisida ilova test ishga tushirgichi yoki faqat o‘qiladigan manba qidirishini ochishi, qabul qilingan chaqiruvni bajarishi va keyingi javobga dalil qaytarishi mumkin. Vositaning kirishlari, ruxsatlari va natija maydonlarini belgilang. Yordamchidan taklif qilgan o‘zgarishini qaytgan natijaga bog‘lash va u so‘ragan testni ilova haqiqatan tugatgan testdan farqlashni talab qiling. Vosita bilan bog‘liq model qobiliyatlari shu tashqi bajarish jarayoniga bog‘liq. Qwen3 qo‘llanmasi parallel va ko‘p bosqichli vosita chaqiruvlarini ham bayon qiladi; argumentlar obyekt sifatida ifodalanadi, natijalar esa suhbatga qaytariladi.\n\nAsl kontekst 32 768 token, YaRN kengaytirishi orqali 131 072 hujjatlashtirilgan. Kirish va yaratilgan chiqish ketma-ketlik budjetini bo‘lishadi. Kattaroq oyna tegishli konfiguratsiyani talab qiladi, statik YaRN esa qisqa kirishga ta’sir qilishi mumkin. Uzun manbani fayl yoki bo‘lim bo‘yicha tashkil qiling va yakuniy taqqoslash yoki kodga joy qoldiring. Tezkor boshlash va eng yaxshi amaliyot tavsiyalaridagi chiqish uzunliklari yaratish bo‘yicha ko‘rsatma, mustaqil xizmat miqyosidagi maksimal chiqish isboti emas. Qwen3 hujjatlari o‘qitish uzunligi izohida fikrlash rejimida 38 912 tokenli va fikrlashsiz rejimda 16 384 tokenli yordamchi xabarlarini muhokama qiladi hamda uzunroq yaratish sifatini baholashni tavsiya qiladi. Bu raqamlar umumiy kontekst oynasidan alohida va endpointga xos qat’iy chegara emas. Karta standart 40 960 tokenlik pozitsiya taqsimotini ham odatiy yo‘riqnomalar uchun 8 192 va chiqish uchun 32 768 sifatida tushuntiradi; bu asl o‘qitish konteksti va har qanday endpoint chegarasidan alohida ishlab chiqaruvchi konfiguratsiya ko‘rsatmasidir.\n\nTavsiya etilgan fikrlash rejimi namunalanishi temperature 0,6, top-p 0,95, top-k 20 va min-p 0; bevosita rejim 0,7, 0,8, 20 va 0 dan foydalanadi. Fikrlash rejimidagi greedy dekodlash takrorlashga olib kelishi, kuchliroq presence penalty esa tillar aralashuvini keltirib chiqarishi mumkin. Natijalar jadvali va undan keyin o‘zgargan funksiya hamda tegishli holatlar kabi tekshiriladigan yakuniy tuzilmani so‘rang. Taklif etilgan o‘zgarishni qo‘llashdan oldin sonli xulosalarni tekshiring, kodni maqsad muhitda bajaring va vosita natijalarini ko‘rib chiqing. FP8 nazorat nuqtasining identifikatsiyasi va ishlash muhiti bo‘yicha ogohlantirishlarini shu baholash bilan birga saqlash tavsiya etiladi.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ingliz tilidagi texnik misol
Compare two normalizers to a contract\n\nThe contract requires unique case-sensitive tags in first-occurrence order. Compare Python A: return sorted(set(tags)) with B: return list(dict.fromkeys(tags)). Input: ["red", "Blue", "red", "blue"]. Give a criterion table, select the compliant implementation and provide tests for order and case preservation. Do not alter the contract to fit either implementation.A two-implementation decision table, a selected implementation and two contract-focused tests.Check that sorting is recognized as an order violation and Blue remains distinct from blue.qwen/qwen3-235b-a22b-fp8Qwen3-235B-A22B-FP8 — Qwen3 katta ekspertlar aralashmasi modelining rasmiy mayda donali FP8 nazorat nuqtasi. U gibrid matnli fikr yuritish va muloqot qobiliyatlarini saqlaydi, shu bilan birga o‘z kvantlash identifikatsiyasi va ishlash muhiti bo‘yicha jihatlarga ega.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Qwen3-235B-A22B-FP8 — Qwen3-235B-A22B’ning rasmiy FP8 versiyasi. E’lon qilingan matn qobiliyatlari 100 dan ortiq til va lahjada matematik va mantiqiy fikr yuritish, kod yaratish, ijodiy yozish, rolga asoslangan muloqot va ko‘p navbatli ko‘rsatmalarga rioya qilishni qamrab oladi. U fikrlash va bevosita javob rejimlarini birlashtiradi. Undan bir nechta cheklovni birlashtiradigan vazifa uchun foydalaning, masalan, ikki amalga oshirishni bir xil spetsifikatsiyaga nisbatan taqqoslab, taqqoslashni aniq o‘zgarish taklifiga aylantirish.
Asosiy arxitektura ekspertlar aralashmasidir: jami 235 milliard parametr, ishlashda 22 milliard faol, 94 qatlam va har token uchun sakkiztasi tanlanadigan 128 ekspert. Guruhlangan so‘rovli diqqat 64 so‘rov boshi va to‘rtta kalit/qiymat boshidan foydalanadi. FP8 qo‘shimchasi qo‘shimcha javob turi yoki boshqa parametr sonini emas, alohida e’lon qilingan nazorat nuqtasini bildiradi. Model matn qabul qilib, matn yaratadi. Kodni ko‘rib chiqish yordamchisiga spetsifikatsiya, tegishli manba fayllari va kutilgan xatti-harakatni bering; qaror jadvali, tanlangan o‘zgartirish va ko‘zlangan natijani ko‘rsatadigan misollarni so‘rang.
Ishlab chiqaruvchining boshlang‘ich jarayoni manba va yo‘riqnomalarni suhbat sifatida formatlaydi. Hujjat taqqoslashda versiyalarni belgilang, har manbaning vakolatini ayting va o‘zgarmasligi kerak bo‘lgan talablarni aniqlang. Matematik savolda to‘liq shart va istalgan yakuniy javob shaklini qo‘shing. Amalga oshirish vazifasida til, haqiqiy kirish tuzilishi, nosozlik holati va saqlanadigan interfeyslarni belgilang. Uzun javob ham asl so‘rovni hal qilishi uchun yakuniy artefaktni aniq ko‘rsating. E’lon qilingan integratsiya Qwen3’ni taniydigan ishlash muhitini kutadi; karta Transformers’ning 4.51.0 dan past versiyalari kerakli arxitekturani tanimasligini aytadi.
Ushbu versiyada maxsus FP8 qaydi bor. Nazorat nuqtasi blok o‘lchami 128 bo‘lgan mayda donali FP8 kvantlashdan foydalanadi; e’lon qilingan konfiguratsiyasi kvantlash sxemasini qayd etadi. Ishlab chiqaruvchi inferens variantlari sifatida Transformers, SGLang va vLLM’ni ko‘rsatib, taqsimlangan Transformers inferensida mayda donali FP8 bilan muammolar haqida ogohlantiradi. Ko‘p qurilmali foydalanish CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1 ni talab qilishi mumkin. Bu ishlash muhitlari bo‘ylab bir xil tezlik, xotira sarfi yoki chiqish sifatini taxmin qilish sababi emas, versiyaga xos moslik tafsilotidir. Natijalarni taqqoslash yoki yozib borishda to‘liq FP8 nomini saqlang va haqiqiy nazorat nuqtasini ko‘zlangan muhitda baholang.
Berilgan chat shablonida fikrlash standartdir, qat’iy kalit uni o‘chirishi mumkin. Fikrlash yoqilganda /think va /no_think alohida navbatlarni boshqaradi; eng so‘nggi ko‘rsatma ustun turadi. Yumshoq kalitlar qat’iy o‘chirishni bekor qilmaydi. Yakuniy javobni yaratilgan mulohaza bo‘limidan ajrating va keyingi muloqot tarixiga yakuniy javobni kiriting. Batafsil ziddiyat tahlili fikrlashni, qabul qilingan xulosani qayta formatlaydigan keyingi so‘rov esa bevosita javobni so‘rashi mumkin. Fikrlash yoqilgan holda hatto yumshoq fikrlashsiz so‘rov ham mulohaza blokini saqlaydi; mazmuni bo‘sh bo‘lishi mumkin. Qat’iy o‘chirish shu blokni olib tashlaydi.
Karta vosita chaqirish shablonlari va tahlil qilish uchun Qwen-Agent’ni tavsiya qiladi. Muhandislik yordamchisida ilova test ishga tushirgichi yoki faqat o‘qiladigan manba qidirishini ochishi, qabul qilingan chaqiruvni bajarishi va keyingi javobga dalil qaytarishi mumkin. Vositaning kirishlari, ruxsatlari va natija maydonlarini belgilang. Yordamchidan taklif qilgan o‘zgarishini qaytgan natijaga bog‘lash va u so‘ragan testni ilova haqiqatan tugatgan testdan farqlashni talab qiling. Vosita bilan bog‘liq model qobiliyatlari shu tashqi bajarish jarayoniga bog‘liq. Qwen3 qo‘llanmasi parallel va ko‘p bosqichli vosita chaqiruvlarini ham bayon qiladi; argumentlar obyekt sifatida ifodalanadi, natijalar esa suhbatga qaytariladi.
Asl kontekst 32 768 token, YaRN kengaytirishi orqali 131 072 hujjatlashtirilgan. Kirish va yaratilgan chiqish ketma-ketlik budjetini bo‘lishadi. Kattaroq oyna tegishli konfiguratsiyani talab qiladi, statik YaRN esa qisqa kirishga ta’sir qilishi mumkin. Uzun manbani fayl yoki bo‘lim bo‘yicha tashkil qiling va yakuniy taqqoslash yoki kodga joy qoldiring. Tezkor boshlash va eng yaxshi amaliyot tavsiyalaridagi chiqish uzunliklari yaratish bo‘yicha ko‘rsatma, mustaqil xizmat miqyosidagi maksimal chiqish isboti emas. Qwen3 hujjatlari o‘qitish uzunligi izohida fikrlash rejimida 38 912 tokenli va fikrlashsiz rejimda 16 384 tokenli yordamchi xabarlarini muhokama qiladi hamda uzunroq yaratish sifatini baholashni tavsiya qiladi. Bu raqamlar umumiy kontekst oynasidan alohida va endpointga xos qat’iy chegara emas. Karta standart 40 960 tokenlik pozitsiya taqsimotini ham odatiy yo‘riqnomalar uchun 8 192 va chiqish uchun 32 768 sifatida tushuntiradi; bu asl o‘qitish konteksti va har qanday endpoint chegarasidan alohida ishlab chiqaruvchi konfiguratsiya ko‘rsatmasidir.
Tavsiya etilgan fikrlash rejimi namunalanishi temperature 0,6, top-p 0,95, top-k 20 va min-p 0; bevosita rejim 0,7, 0,8, 20 va 0 dan foydalanadi. Fikrlash rejimidagi greedy dekodlash takrorlashga olib kelishi, kuchliroq presence penalty esa tillar aralashuvini keltirib chiqarishi mumkin. Natijalar jadvali va undan keyin o‘zgargan funksiya hamda tegishli holatlar kabi tekshiriladigan yakuniy tuzilmani so‘rang. Taklif etilgan o‘zgarishni qo‘llashdan oldin sonli xulosalarni tekshiring, kodni maqsad muhitda bajaring va vosita natijalarini ko‘rib chiqing. FP8 nazorat nuqtasining identifikatsiyasi va ishlash muhiti bo‘yicha ogohlantirishlarini shu baholash bilan birga saqlash tavsiya etiladi.
POST /v1/chat/completionstexttext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar qwen/qwen3-235b-a22b-fp8 | 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.
| Sozlama | Tariflar jadvali | To‘lov |
|---|---|---|
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0004 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0016 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
set -eu\n: "${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-fp8", "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-fp8',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-fp8',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-fp8
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
qwen/qwen3-235b-a22b-fp8Qwen3-235B-A22B-FP8 — Qwen3 katta ekspertlar aralashmasi modelining rasmiy mayda donali FP8 nazorat nuqtasi. U gibrid matnli fikr yuritish va muloqot qobiliyatlarini saqlaydi, shu bilan birga o‘z kvantlash identifikatsiyasi va ishlash muhiti bo‘yicha jihatlarga ega.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Qwen3-235B-A22B-FP8 — Qwen3-235B-A22B’ning rasmiy FP8 versiyasi. E’lon qilingan matn qobiliyatlari 100 dan ortiq til va lahjada matematik va mantiqiy fikr yuritish, kod yaratish, ijodiy yozish, rolga asoslangan muloqot va ko‘p navbatli ko‘rsatmalarga rioya qilishni qamrab oladi. U fikrlash va bevosita javob rejimlarini birlashtiradi. Undan bir nechta cheklovni birlashtiradigan vazifa uchun foydalaning, masalan, ikki amalga oshirishni bir xil spetsifikatsiyaga nisbatan taqqoslab, taqqoslashni aniq o‘zgarish taklifiga aylantirish.
Asosiy arxitektura ekspertlar aralashmasidir: jami 235 milliard parametr, ishlashda 22 milliard faol, 94 qatlam va har token uchun sakkiztasi tanlanadigan 128 ekspert. Guruhlangan so‘rovli diqqat 64 so‘rov boshi va to‘rtta kalit/qiymat boshidan foydalanadi. FP8 qo‘shimchasi qo‘shimcha javob turi yoki boshqa parametr sonini emas, alohida e’lon qilingan nazorat nuqtasini bildiradi. Model matn qabul qilib, matn yaratadi. Kodni ko‘rib chiqish yordamchisiga spetsifikatsiya, tegishli manba fayllari va kutilgan xatti-harakatni bering; qaror jadvali, tanlangan o‘zgartirish va ko‘zlangan natijani ko‘rsatadigan misollarni so‘rang.
Ishlab chiqaruvchining boshlang‘ich jarayoni manba va yo‘riqnomalarni suhbat sifatida formatlaydi. Hujjat taqqoslashda versiyalarni belgilang, har manbaning vakolatini ayting va o‘zgarmasligi kerak bo‘lgan talablarni aniqlang. Matematik savolda to‘liq shart va istalgan yakuniy javob shaklini qo‘shing. Amalga oshirish vazifasida til, haqiqiy kirish tuzilishi, nosozlik holati va saqlanadigan interfeyslarni belgilang. Uzun javob ham asl so‘rovni hal qilishi uchun yakuniy artefaktni aniq ko‘rsating. E’lon qilingan integratsiya Qwen3’ni taniydigan ishlash muhitini kutadi; karta Transformers’ning 4.51.0 dan past versiyalari kerakli arxitekturani tanimasligini aytadi.
Ushbu versiyada maxsus FP8 qaydi bor. Nazorat nuqtasi blok o‘lchami 128 bo‘lgan mayda donali FP8 kvantlashdan foydalanadi; e’lon qilingan konfiguratsiyasi kvantlash sxemasini qayd etadi. Ishlab chiqaruvchi inferens variantlari sifatida Transformers, SGLang va vLLM’ni ko‘rsatib, taqsimlangan Transformers inferensida mayda donali FP8 bilan muammolar haqida ogohlantiradi. Ko‘p qurilmali foydalanish CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1 ni talab qilishi mumkin. Bu ishlash muhitlari bo‘ylab bir xil tezlik, xotira sarfi yoki chiqish sifatini taxmin qilish sababi emas, versiyaga xos moslik tafsilotidir. Natijalarni taqqoslash yoki yozib borishda to‘liq FP8 nomini saqlang va haqiqiy nazorat nuqtasini ko‘zlangan muhitda baholang.
Berilgan chat shablonida fikrlash standartdir, qat’iy kalit uni o‘chirishi mumkin. Fikrlash yoqilganda /think va /no_think alohida navbatlarni boshqaradi; eng so‘nggi ko‘rsatma ustun turadi. Yumshoq kalitlar qat’iy o‘chirishni bekor qilmaydi. Yakuniy javobni yaratilgan mulohaza bo‘limidan ajrating va keyingi muloqot tarixiga yakuniy javobni kiriting. Batafsil ziddiyat tahlili fikrlashni, qabul qilingan xulosani qayta formatlaydigan keyingi so‘rov esa bevosita javobni so‘rashi mumkin. Fikrlash yoqilgan holda hatto yumshoq fikrlashsiz so‘rov ham mulohaza blokini saqlaydi; mazmuni bo‘sh bo‘lishi mumkin. Qat’iy o‘chirish shu blokni olib tashlaydi.
Karta vosita chaqirish shablonlari va tahlil qilish uchun Qwen-Agent’ni tavsiya qiladi. Muhandislik yordamchisida ilova test ishga tushirgichi yoki faqat o‘qiladigan manba qidirishini ochishi, qabul qilingan chaqiruvni bajarishi va keyingi javobga dalil qaytarishi mumkin. Vositaning kirishlari, ruxsatlari va natija maydonlarini belgilang. Yordamchidan taklif qilgan o‘zgarishini qaytgan natijaga bog‘lash va u so‘ragan testni ilova haqiqatan tugatgan testdan farqlashni talab qiling. Vosita bilan bog‘liq model qobiliyatlari shu tashqi bajarish jarayoniga bog‘liq. Qwen3 qo‘llanmasi parallel va ko‘p bosqichli vosita chaqiruvlarini ham bayon qiladi; argumentlar obyekt sifatida ifodalanadi, natijalar esa suhbatga qaytariladi.
Asl kontekst 32 768 token, YaRN kengaytirishi orqali 131 072 hujjatlashtirilgan. Kirish va yaratilgan chiqish ketma-ketlik budjetini bo‘lishadi. Kattaroq oyna tegishli konfiguratsiyani talab qiladi, statik YaRN esa qisqa kirishga ta’sir qilishi mumkin. Uzun manbani fayl yoki bo‘lim bo‘yicha tashkil qiling va yakuniy taqqoslash yoki kodga joy qoldiring. Tezkor boshlash va eng yaxshi amaliyot tavsiyalaridagi chiqish uzunliklari yaratish bo‘yicha ko‘rsatma, mustaqil xizmat miqyosidagi maksimal chiqish isboti emas. Qwen3 hujjatlari o‘qitish uzunligi izohida fikrlash rejimida 38 912 tokenli va fikrlashsiz rejimda 16 384 tokenli yordamchi xabarlarini muhokama qiladi hamda uzunroq yaratish sifatini baholashni tavsiya qiladi. Bu raqamlar umumiy kontekst oynasidan alohida va endpointga xos qat’iy chegara emas. Karta standart 40 960 tokenlik pozitsiya taqsimotini ham odatiy yo‘riqnomalar uchun 8 192 va chiqish uchun 32 768 sifatida tushuntiradi; bu asl o‘qitish konteksti va har qanday endpoint chegarasidan alohida ishlab chiqaruvchi konfiguratsiya ko‘rsatmasidir.
Tavsiya etilgan fikrlash rejimi namunalanishi temperature 0,6, top-p 0,95, top-k 20 va min-p 0; bevosita rejim 0,7, 0,8, 20 va 0 dan foydalanadi. Fikrlash rejimidagi greedy dekodlash takrorlashga olib kelishi, kuchliroq presence penalty esa tillar aralashuvini keltirib chiqarishi mumkin. Natijalar jadvali va undan keyin o‘zgargan funksiya hamda tegishli holatlar kabi tekshiriladigan yakuniy tuzilmani so‘rang. Taklif etilgan o‘zgarishni qo‘llashdan oldin sonli xulosalarni tekshiring, kodni maqsad muhitda bajaring va vosita natijalarini ko‘rib chiqing. FP8 nazorat nuqtasining identifikatsiyasi va ishlash muhiti bo‘yicha ogohlantirishlarini shu baholash bilan birga saqlash tavsiya etiladi.
POST /v1/messagestextjson, sse| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar qwen/qwen3-235b-a22b-fp8 | 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.
| Sozlama | Tariflar jadvali | To‘lov |
|---|---|---|
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0004 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0016 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
{\n "model": "qwen/qwen3-235b-a22b-fp8",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-fp8', '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-fp8', '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-fp8
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
Ingliz tilidagi texnik misol
Compare two normalizers to a contract\n\nThe contract requires unique case-sensitive tags in first-occurrence order. Compare Python A: return sorted(set(tags)) with B: return list(dict.fromkeys(tags)). Input: ["red", "Blue", "red", "blue"]. Give a criterion table, select the compliant implementation and provide tests for order and case preservation. Do not alter the contract to fit either implementation.A two-implementation decision table, a selected implementation and two contract-focused tests.Check that sorting is recognized as an order violation and Blue remains distinct from blue.