Qwen3-30B-A3B bitta matn modelida javobning ikki uslubini birlashtiradi: murakkab mantiqiy, matematik va dasturlash masalalari uchun fikrlash, oddiy muloqot uchun fikrlashsiz javob. Qwen ijodiy yozish, rolga asoslangan suhbat, ko‘rsatmalarga rioya qilish va tashqi vositalar bilan integratsiyani ham ta’kidlaydi. Dastlabki Qwen3 oilasi 119 til va lahjani qo‘llab-quvvatlaydi, shu sababli model so‘ralgan til navbatlar orasida o‘zgarishi mumkin bo‘lgan ko‘p tilli savollar, tarjima va suhbat uchun foydali. Chiqish tilini belgilang, o‘zgarmasligi kerak bo‘lgan atamalarni saqlang va o‘quvchi ehtiyojlarini tasvirlang.
Bu dastlabki Qwen3-30B-A3B ekspertlar aralashmasi versiyasidir. Jami 30,5 milliard parametrning 3,3 milliardi har token uchun faollashadi; modelning ekspert qatlamlarida 128 ekspertning sakkiztasi tanlanadi. Siyrak arxitektura Qwen3’ning zich modellaridan muhim farqdir. Ushbu profil keyingi alohida nomlangan Instruct-2507 yoki Thinking-2507 versiyasiga emas, asl konteksti 32 768 token bo‘lgan dastlabki gibrid modelga tegishli. Tahlil topshirig‘iga tegishli kod yoki manba parchalarini, hal qilinadigan savolni va to‘g‘ri javob bajarishi kerak bo‘lgan shartlarni bering.
Rasmiy chat shablonida fikrlash standart holatda yoqilgan. Qat’iy enable_thinking kaliti uni butunlay o‘chirishi mumkin. Fikrlash yoqilgan holda foydalanuvchi yoki tizim yo‘riqnomasidagi /think va /no_think yumshoq kalit sifatida ishlaydi, eng so‘nggi ko‘rsatma esa navbatlar bo‘ylab so‘ralgan xatti-harakatni boshqaradi. Yoqilgan shablondagi /no_think so‘rovi hali ham bo‘sh fikrlash blokini yaratishi mumkin; qat’iy kalit o‘chirilganida ikkala belgi ham fikrlashni yoqmaydi. Bu farq ish jarayoni bevosita qayta yozish va murakkabroq nosozlik izlash yoki mulohaza savoli orasida almashganda muhim.
Qwen misollari <think> bo‘limini yakuniy javobdan ajratadi. Dasturlash masalasida eng kichik tegishli manba parchasi, kuzatilgan nosozlik va istalgan natijani tayyorlab, tashxis hamda tuzatish taklifini so‘rang. Matematik masalada ishlab chiqaruvchi yakuniy javob \\boxed{} ichiga qo‘yiladigan aniq bosqichma-bosqich yo‘riqnomani tavsiya qiladi. Ko‘p variantli topshiriq uning o‘rniga bitta javob maydonini belgilashi mumkin. Keyingi suhbat navbatlarida Qwen butun mulohaza bo‘limini qayta-qayta oldinga olib yurish o‘rniga yakuniy javobni saqlash va oldingi fikrlash mazmunini tarixdan chiqarishni tavsiya qiladi.
Vosita chaqirish ikkala rejim uchun ham bayon qilingan. Qwen modelning vosita shablonlari bilan ishlash va sintaktik tahlil uchun Qwen-Agent’ni tavsiya qiladi; misollarda ma’lumot qidirish, vaqt ma’lumoti va kod interpretatori bor. Ketma-ketlikni rejalashni so‘rashdan oldin mavjud vositalar va argumentlarini tasvirlang. Foydali topshiriq tanlangan hujjatlarni tekshirish va keyin asoslangan amalga oshirish taklifini so‘rashi mumkin; model haqiqiy dalildan davom eta olishi uchun har vosita natijasini suhbatga qaytaring. Matnli vosita so‘rovi va ilovaning bajargan natijasi shu jarayonning alohida qismlari bo‘lib qoladi.
Karta YaRN yordamida kontekstni 131 072 tokenga kengaytirishni tasvirlaydi. Bu asl oynaning konfiguratsiyaga bog‘liq kengaytirishi, Qwen esa statik masshtablash qisqaroq kirishga ta’sir qilishi mumkinligini aytadi. Karta odatiy yo‘riqnoma va uzun javob uchun joy ajratadigan 40 960 pozitsiyali standart konfiguratsiyani ham tushuntiradi; bu asl kontekst tavsifidan alohida. Uzun materialni aniq hujjat chegaralari bilan tayyorlang, savolga tegishli qismlarni ustuvor qiling va javob hamda har qanday mulohazaga joy qoldiring.
Fikrlash uchun Qwen temperature 0,6, top-p 0,95, top-k 20 va min-p 0 ni tavsiya qiladi va greedy dekodlashdan qaytaradi, chunki u natijani yomonlashtirishi yoki cheksiz takrorlashi mumkin. Fikrlashsiz rejimda ko‘rsatma temperature’ni 0,7 va top-p’ni 0,8 ga o‘zgartiradi. Ko‘pchilik so‘rovlar uchun 32 768 tokenli chiqish hajmi tavsiya qilinadi, ayniqsa murakkab matematika va dasturlash masalalari uchun 38 912 token bayon qilinadi. Bular alohida qat’iy javob kafolati emas, ishlab chiqaruvchining yaratish sozlamalaridir. Javobda kerakli mulohaza va foydali yakuniy natija uchun joy bo‘lishi uchun rejim va so‘ralgan mahsulotni birga tanlang.
", "aboutText": "Qwen3-30B-A3B bitta matn modelida javobning ikki uslubini birlashtiradi: murakkab mantiqiy, matematik va dasturlash masalalari uchun fikrlash, oddiy muloqot uchun fikrlashsiz javob. Qwen ijodiy yozish, rolga asoslangan suhbat, ko‘rsatmalarga rioya qilish va tashqi vositalar bilan integratsiyani ham ta’kidlaydi. Dastlabki Qwen3 oilasi 119 til va lahjani qo‘llab-quvvatlaydi, shu sababli model so‘ralgan til navbatlar orasida o‘zgarishi mumkin bo‘lgan ko‘p tilli savollar, tarjima va suhbat uchun foydali. Chiqish tilini belgilang, o‘zgarmasligi kerak bo‘lgan atamalarni saqlang va o‘quvchi ehtiyojlarini tasvirlang.\n\nBu dastlabki Qwen3-30B-A3B ekspertlar aralashmasi versiyasidir. Jami 30,5 milliard parametrning 3,3 milliardi har token uchun faollashadi; modelning ekspert qatlamlarida 128 ekspertning sakkiztasi tanlanadi. Siyrak arxitektura Qwen3’ning zich modellaridan muhim farqdir. Ushbu profil keyingi alohida nomlangan Instruct-2507 yoki Thinking-2507 versiyasiga emas, asl konteksti 32 768 token bo‘lgan dastlabki gibrid modelga tegishli. Tahlil topshirig‘iga tegishli kod yoki manba parchalarini, hal qilinadigan savolni va to‘g‘ri javob bajarishi kerak bo‘lgan shartlarni bering.\n\nRasmiy chat shablonida fikrlash standart holatda yoqilgan. Qat’iy enable_thinking kaliti uni butunlay o‘chirishi mumkin. Fikrlash yoqilgan holda foydalanuvchi yoki tizim yo‘riqnomasidagi /think va /no_think yumshoq kalit sifatida ishlaydi, eng so‘nggi ko‘rsatma esa navbatlar bo‘ylab so‘ralgan xatti-harakatni boshqaradi. Yoqilgan shablondagi /no_think so‘rovi hali ham bo‘sh fikrlash blokini yaratishi mumkin; qat’iy kalit o‘chirilganida ikkala belgi ham fikrlashni yoqmaydi. Bu farq ish jarayoni bevosita qayta yozish va murakkabroq nosozlik izlash yoki mulohaza savoli orasida almashganda muhim.\n\nQwen misollariIngliz tilidagi texnik misol
Explain a weighted-average mistake\n\nA student averages two class scores as (80 + 90) / 2. The first class has 10 students and the second has 30. Explain why that calculation does not give the combined student average, derive the correct weighted expression and state when the simple average would be valid. Finish with the combined average in a separate final line.A short explanation, a weighted formula, its evaluated result and the equal-weight condition.The explanation uses student counts as weights and distinguishes a class average from a student average.qwen/qwen3-30b-a3bQwen3-30B-A3B — fikr yuritish, dasturlash va ko‘p tilli suhbat uchun fikrlash hamda fikrlashsiz rejimlari bor Qwen ekspertlar aralashmasi matn modeli. Unda jami 30,5 milliard parametr, har token uchun 3,3 milliard faol parametr va asl 32 768 tokenli kontekst bor.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Qwen3-30B-A3B bitta matn modelida javobning ikki uslubini birlashtiradi: murakkab mantiqiy, matematik va dasturlash masalalari uchun fikrlash, oddiy muloqot uchun fikrlashsiz javob. Qwen ijodiy yozish, rolga asoslangan suhbat, ko‘rsatmalarga rioya qilish va tashqi vositalar bilan integratsiyani ham ta’kidlaydi. Dastlabki Qwen3 oilasi 119 til va lahjani qo‘llab-quvvatlaydi, shu sababli model so‘ralgan til navbatlar orasida o‘zgarishi mumkin bo‘lgan ko‘p tilli savollar, tarjima va suhbat uchun foydali. Chiqish tilini belgilang, o‘zgarmasligi kerak bo‘lgan atamalarni saqlang va o‘quvchi ehtiyojlarini tasvirlang.
Bu dastlabki Qwen3-30B-A3B ekspertlar aralashmasi versiyasidir. Jami 30,5 milliard parametrning 3,3 milliardi har token uchun faollashadi; modelning ekspert qatlamlarida 128 ekspertning sakkiztasi tanlanadi. Siyrak arxitektura Qwen3’ning zich modellaridan muhim farqdir. Ushbu profil keyingi alohida nomlangan Instruct-2507 yoki Thinking-2507 versiyasiga emas, asl konteksti 32 768 token bo‘lgan dastlabki gibrid modelga tegishli. Tahlil topshirig‘iga tegishli kod yoki manba parchalarini, hal qilinadigan savolni va to‘g‘ri javob bajarishi kerak bo‘lgan shartlarni bering.
Rasmiy chat shablonida fikrlash standart holatda yoqilgan. Qat’iy enable_thinking kaliti uni butunlay o‘chirishi mumkin. Fikrlash yoqilgan holda foydalanuvchi yoki tizim yo‘riqnomasidagi /think va /no_think yumshoq kalit sifatida ishlaydi, eng so‘nggi ko‘rsatma esa navbatlar bo‘ylab so‘ralgan xatti-harakatni boshqaradi. Yoqilgan shablondagi /no_think so‘rovi hali ham bo‘sh fikrlash blokini yaratishi mumkin; qat’iy kalit o‘chirilganida ikkala belgi ham fikrlashni yoqmaydi. Bu farq ish jarayoni bevosita qayta yozish va murakkabroq nosozlik izlash yoki mulohaza savoli orasida almashganda muhim.
Qwen misollari <think> bo‘limini yakuniy javobdan ajratadi. Dasturlash masalasida eng kichik tegishli manba parchasi, kuzatilgan nosozlik va istalgan natijani tayyorlab, tashxis hamda tuzatish taklifini so‘rang. Matematik masalada ishlab chiqaruvchi yakuniy javob \\boxed{} ichiga qo‘yiladigan aniq bosqichma-bosqich yo‘riqnomani tavsiya qiladi. Ko‘p variantli topshiriq uning o‘rniga bitta javob maydonini belgilashi mumkin. Keyingi suhbat navbatlarida Qwen butun mulohaza bo‘limini qayta-qayta oldinga olib yurish o‘rniga yakuniy javobni saqlash va oldingi fikrlash mazmunini tarixdan chiqarishni tavsiya qiladi.
Vosita chaqirish ikkala rejim uchun ham bayon qilingan. Qwen modelning vosita shablonlari bilan ishlash va sintaktik tahlil uchun Qwen-Agent’ni tavsiya qiladi; misollarda ma’lumot qidirish, vaqt ma’lumoti va kod interpretatori bor. Ketma-ketlikni rejalashni so‘rashdan oldin mavjud vositalar va argumentlarini tasvirlang. Foydali topshiriq tanlangan hujjatlarni tekshirish va keyin asoslangan amalga oshirish taklifini so‘rashi mumkin; model haqiqiy dalildan davom eta olishi uchun har vosita natijasini suhbatga qaytaring. Matnli vosita so‘rovi va ilovaning bajargan natijasi shu jarayonning alohida qismlari bo‘lib qoladi.
Karta YaRN yordamida kontekstni 131 072 tokenga kengaytirishni tasvirlaydi. Bu asl oynaning konfiguratsiyaga bog‘liq kengaytirishi, Qwen esa statik masshtablash qisqaroq kirishga ta’sir qilishi mumkinligini aytadi. Karta odatiy yo‘riqnoma va uzun javob uchun joy ajratadigan 40 960 pozitsiyali standart konfiguratsiyani ham tushuntiradi; bu asl kontekst tavsifidan alohida. Uzun materialni aniq hujjat chegaralari bilan tayyorlang, savolga tegishli qismlarni ustuvor qiling va javob hamda har qanday mulohazaga joy qoldiring.
Fikrlash uchun Qwen temperature 0,6, top-p 0,95, top-k 20 va min-p 0 ni tavsiya qiladi va greedy dekodlashdan qaytaradi, chunki u natijani yomonlashtirishi yoki cheksiz takrorlashi mumkin. Fikrlashsiz rejimda ko‘rsatma temperature’ni 0,7 va top-p’ni 0,8 ga o‘zgartiradi. Ko‘pchilik so‘rovlar uchun 32 768 tokenli chiqish hajmi tavsiya qilinadi, ayniqsa murakkab matematika va dasturlash masalalari uchun 38 912 token bayon qilinadi. Bular alohida qat’iy javob kafolati emas, ishlab chiqaruvchining yaratish sozlamalaridir. Javobda kerakli mulohaza va foydali yakuniy natija uchun joy bo‘lishi uchun rejim va so‘ralgan mahsulotni birga tanlang.
POST /v1/chat/completionstexttext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar qwen/qwen3-30b-a3b | 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 $0.00024 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.001 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0 / 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 $0.00024 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.001 / 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/qwen3-30b-a3b", "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/qwen3-30b-a3b',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/qwen3-30b-a3b',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/qwen3-30b-a3b
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
qwen/qwen3-30b-a3bQwen3-30B-A3B — fikr yuritish, dasturlash va ko‘p tilli suhbat uchun fikrlash hamda fikrlashsiz rejimlari bor Qwen ekspertlar aralashmasi matn modeli. Unda jami 30,5 milliard parametr, har token uchun 3,3 milliard faol parametr va asl 32 768 tokenli kontekst bor.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Qwen3-30B-A3B bitta matn modelida javobning ikki uslubini birlashtiradi: murakkab mantiqiy, matematik va dasturlash masalalari uchun fikrlash, oddiy muloqot uchun fikrlashsiz javob. Qwen ijodiy yozish, rolga asoslangan suhbat, ko‘rsatmalarga rioya qilish va tashqi vositalar bilan integratsiyani ham ta’kidlaydi. Dastlabki Qwen3 oilasi 119 til va lahjani qo‘llab-quvvatlaydi, shu sababli model so‘ralgan til navbatlar orasida o‘zgarishi mumkin bo‘lgan ko‘p tilli savollar, tarjima va suhbat uchun foydali. Chiqish tilini belgilang, o‘zgarmasligi kerak bo‘lgan atamalarni saqlang va o‘quvchi ehtiyojlarini tasvirlang.
Bu dastlabki Qwen3-30B-A3B ekspertlar aralashmasi versiyasidir. Jami 30,5 milliard parametrning 3,3 milliardi har token uchun faollashadi; modelning ekspert qatlamlarida 128 ekspertning sakkiztasi tanlanadi. Siyrak arxitektura Qwen3’ning zich modellaridan muhim farqdir. Ushbu profil keyingi alohida nomlangan Instruct-2507 yoki Thinking-2507 versiyasiga emas, asl konteksti 32 768 token bo‘lgan dastlabki gibrid modelga tegishli. Tahlil topshirig‘iga tegishli kod yoki manba parchalarini, hal qilinadigan savolni va to‘g‘ri javob bajarishi kerak bo‘lgan shartlarni bering.
Rasmiy chat shablonida fikrlash standart holatda yoqilgan. Qat’iy enable_thinking kaliti uni butunlay o‘chirishi mumkin. Fikrlash yoqilgan holda foydalanuvchi yoki tizim yo‘riqnomasidagi /think va /no_think yumshoq kalit sifatida ishlaydi, eng so‘nggi ko‘rsatma esa navbatlar bo‘ylab so‘ralgan xatti-harakatni boshqaradi. Yoqilgan shablondagi /no_think so‘rovi hali ham bo‘sh fikrlash blokini yaratishi mumkin; qat’iy kalit o‘chirilganida ikkala belgi ham fikrlashni yoqmaydi. Bu farq ish jarayoni bevosita qayta yozish va murakkabroq nosozlik izlash yoki mulohaza savoli orasida almashganda muhim.
Qwen misollari <think> bo‘limini yakuniy javobdan ajratadi. Dasturlash masalasida eng kichik tegishli manba parchasi, kuzatilgan nosozlik va istalgan natijani tayyorlab, tashxis hamda tuzatish taklifini so‘rang. Matematik masalada ishlab chiqaruvchi yakuniy javob \\boxed{} ichiga qo‘yiladigan aniq bosqichma-bosqich yo‘riqnomani tavsiya qiladi. Ko‘p variantli topshiriq uning o‘rniga bitta javob maydonini belgilashi mumkin. Keyingi suhbat navbatlarida Qwen butun mulohaza bo‘limini qayta-qayta oldinga olib yurish o‘rniga yakuniy javobni saqlash va oldingi fikrlash mazmunini tarixdan chiqarishni tavsiya qiladi.
Vosita chaqirish ikkala rejim uchun ham bayon qilingan. Qwen modelning vosita shablonlari bilan ishlash va sintaktik tahlil uchun Qwen-Agent’ni tavsiya qiladi; misollarda ma’lumot qidirish, vaqt ma’lumoti va kod interpretatori bor. Ketma-ketlikni rejalashni so‘rashdan oldin mavjud vositalar va argumentlarini tasvirlang. Foydali topshiriq tanlangan hujjatlarni tekshirish va keyin asoslangan amalga oshirish taklifini so‘rashi mumkin; model haqiqiy dalildan davom eta olishi uchun har vosita natijasini suhbatga qaytaring. Matnli vosita so‘rovi va ilovaning bajargan natijasi shu jarayonning alohida qismlari bo‘lib qoladi.
Karta YaRN yordamida kontekstni 131 072 tokenga kengaytirishni tasvirlaydi. Bu asl oynaning konfiguratsiyaga bog‘liq kengaytirishi, Qwen esa statik masshtablash qisqaroq kirishga ta’sir qilishi mumkinligini aytadi. Karta odatiy yo‘riqnoma va uzun javob uchun joy ajratadigan 40 960 pozitsiyali standart konfiguratsiyani ham tushuntiradi; bu asl kontekst tavsifidan alohida. Uzun materialni aniq hujjat chegaralari bilan tayyorlang, savolga tegishli qismlarni ustuvor qiling va javob hamda har qanday mulohazaga joy qoldiring.
Fikrlash uchun Qwen temperature 0,6, top-p 0,95, top-k 20 va min-p 0 ni tavsiya qiladi va greedy dekodlashdan qaytaradi, chunki u natijani yomonlashtirishi yoki cheksiz takrorlashi mumkin. Fikrlashsiz rejimda ko‘rsatma temperature’ni 0,7 va top-p’ni 0,8 ga o‘zgartiradi. Ko‘pchilik so‘rovlar uchun 32 768 tokenli chiqish hajmi tavsiya qilinadi, ayniqsa murakkab matematika va dasturlash masalalari uchun 38 912 token bayon qilinadi. Bular alohida qat’iy javob kafolati emas, ishlab chiqaruvchining yaratish sozlamalaridir. Javobda kerakli mulohaza va foydali yakuniy natija uchun joy bo‘lishi uchun rejim va so‘ralgan mahsulotni birga tanlang.
POST /v1/messagestextjson, sse| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar qwen/qwen3-30b-a3b | 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 $0.00024 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.001 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0 / 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 $0.00024 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.001 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
{\n "model": "qwen/qwen3-30b-a3b",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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/qwen3-30b-a3b', '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/qwen3-30b-a3b', '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/qwen3-30b-a3b
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
Ingliz tilidagi texnik misol
Explain a weighted-average mistake\n\nA student averages two class scores as (80 + 90) / 2. The first class has 10 students and the second has 30. Explain why that calculation does not give the combined student average, derive the correct weighted expression and state when the simple average would be valid. Finish with the combined average in a separate final line.A short explanation, a weighted formula, its evaluated result and the equal-weight condition.The explanation uses student counts as weights and distinguishes a class average from a student average.