Qwen3-32B-FP8 — zich Qwen3-32B til modelining rasmiy FP8 nazorat nuqtasi. Ishlab chiqaruvchi matematika, mantiqiy fikr yuritish, kod yaratish, ijodiy yozish, rolga asoslangan muloqot va bir nechta navbatda ko‘rsatmalarga rioya qilishni tasvirlaydi. Oila 100 dan ortiq til va lahjani qo‘llab-quvvatlaydi. Kirish va chiqish matndir, ayni reliz esa fikrlash va bevosita javob xatti-harakatlarining ikkalasini ham taqdim etadi.
Model 32,8 milliard parametrga, jumladan, embeddingdan tashqaridagi 31,2 milliard parametrga va 64 qatlamga ega. Guruhlangan so‘rovli diqqatida 64 so‘rov boshi va sakkiz kalit/qiymat boshi bor. Bu jami va faol parametr sonlari bo‘lgan Qwen3 ekspertlar aralashmasi relizlaridan farqli zich arxitekturadir. FP8 ham aniq versiya identifikatsiyasiga kiradi. Ishlab chiqish yordamchisiga funksiya, spetsifikatsiya va bir nechta kirishni berib, joriy xatti-harakat izohi va kelishilgan interfeysni saqlaydigan tahrirlangan amalga oshirishni so‘rang. Tahrir vazifasida belgilanmagan fon bilimga tayanmay, haqiqiy manba, mo‘ljallangan o‘quvchi va atamalarni bering.
Ishlab chiqaruvchining tezkor boshlash qo‘llanmasi belgilangan chat shablonidan foydalanadi. Vazifani berilgan materialdan ajrating va yakuniy shaklni belgilang. Foydali tahlil so‘rovi bir xil maydon qoidalari bilan ma’lumot tekshirishning ikki usulini taqqoslashi, har biri qabul qiladigan holatlarni aniqlashi va tekshirish funksiyasi taklifini qaytarishi mumkin. Yetishmayotgan qiymat qoidalari, vakillik qiladigan ma’lumot va kerakli xato xabarlarini qo‘shing. Ko‘p tilli kontentga lug‘at berib, tarjima va ko‘rib chiqilishi kerak bo‘lgan atamalar ro‘yxatini so‘rang. Bunday tayyorgarlik yaratilgan natijani aniq kirishga nisbatan tekshiriladigan qiladi. E’lon qilingan integratsiya Qwen3’ni taniydigan ishlash muhitini kutadi; karta Transformers’ning 4.51.0 dan past versiyalari kerakli arxitekturani tanimasligini aytadi.
FP8 qaydi blok o‘lchami 128 bo‘lgan mayda donali kvantlashni tasvirlaydi. Nazorat nuqtasi konfiguratsiyasi FP8 kvantlash sozlamasini ham ko‘rsatadi. Ishlab chiqaruvchi inferens uchun Transformers, SGLang va vLLM’ni sanaydi, lekin Transformers’da mayda donali FP8 bilan taqsimlangan inferens muammosini belgilab, ko‘p qurilmali foydalanish CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1 ni talab qilishi mumkinligini qayd etadi. Bu moslik ogohlantirishini matn qobiliyatlaridan ajrating. Kvantlangan identifikatsiya o‘z-o‘zidan o‘lchangan kechikish, apparat tejamkorligi yoki javoblarning dastlabki nazorat nuqtasiga tengligini belgilamaydi.
Berilgan shablonda fikrlash standart holatda yoqilgan. Qat’iy fikrlashsiz sozlama mulohaza bo‘limini bostiradi. Fikrlash yoqilgan holda qolsa, /think va /no_think navbatlar uchun yumshoq boshqaruv bo‘lib, eng so‘nggi ko‘rsatma amal qiladi; ular qat’iy o‘chirishni bekor qila olmaydi. Model zid shartlarni tekshirishi kerak bo‘lsa, mulohazani so‘rang, keyin qabul qilingan natijani qisqa formatda berish uchun bevosita keyingi so‘rovdan foydalaning. Yakuniy javobni alohida saqlang va keyingi navbatlarga tarix sifatida oldingi mulohaza emas, yakuniy javobni qo‘llang. Fikrlash yoqilganida hatto yumshoq fikrlashsiz so‘rov ham mulohaza blokini saqlaydi; mazmuni bo‘sh bo‘lishi mumkin. Qat’iy o‘chirish shu blokni olib tashlaydi.
Karta agent sifatida foydalanishni qamrab olib, vosita chaqiruvlarini formatlash va sintaktik tahlil qilish uchun Qwen-Agent’ni tavsiya qiladi. Ilova vosita ta’riflarini beradi, chaqiruvlarni tekshiradi, bajaradi va natijalarni qaytaradi. Tekshirish misolida boshqariladigan test ishga tushirgichi taklif etilgan kodni berilgan holatlarga nisbatan baholashi mumkin. Modeldan haqiqiy o‘tgan/o‘tmagan natijalarni umumlashtirish va nomlangan nosoz shartni tuzatishni so‘rang. Chiqish taklif etilgan chaqiruvni bajarish dalili deb bilmasligi kerak. Jarayonni boshlashdan oldin vositaning ruxsat etilgan doirasi va chiqish maydonlarini belgilang. Qwen3 qo‘llanmasi parallel va ko‘p bosqichli vosita chaqiruvlarini ham tasvirlaydi; argumentlar obyekt sifatida ifodalanib, natijalar suhbatga qaytariladi.
Aniq karta asl kontekstni 32 768 token va YaRN bilan 131 072 deb ko‘rsatadi. Kengaytirish konfiguratsiyaga bog‘liq; statik masshtablash qisqaroq matnlarga ta’sir qilishi mumkin. Kirish ham, yaratilgan natija ham ketma-ketlik budjetini egallaydi. Uzun manba bo‘limlarini belgilang va kerakli kod hamda izohga yetarli joy ajrating. E’lon qilingan chiqish misollari va tavsiya etilgan uzunliklar umumiy qat’iy chiqish chegarasini belgilamaydi. Uzunroq yaratishda natija izchil qolishi va vazifa talablariga mosligini baholang. Qwen3 hujjatlari o‘qitish uzunligi izohida fikrlash rejimidagi 38 912 tokenli va fikrlashsiz rejimdagi 16 384 tokenli yordamchi xabarlarini muhokama qiladi va uzunroq yaratish sifatini baholashni tavsiya qiladi. Bu raqamlar umumiy kontekst oynasidan farq qiladi va endpointga xos qat’iy chegara emas. Karta standart pozitsiya taqsimoti 40 960 tokenni 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 namunalanish sozlamalari fikrlash uchun temperature 0,6, top-p 0,95, top-k 20 va min-p 0, bevosita rejim uchun esa 0,7, 0,8, 20 va 0. Ishlab chiqaruvchi takrorlash sababli greedy mulohazadan ogohlantiradi; yuqori presence penalty ba’zan tillarni aralashtirishi mumkin. Qaror jadvali, tugallangan funksiya va holatlar ro‘yxati kabi tekshiriladigan yakuniy javobni talab qiling. Qaytgan tuzilmali maydonlarni tekshiring, hisoblashlarni manbaga nisbatan baholang va kodni ko‘zlangan muhitda bajaring; natijalarni qayd etishda aynan shu FP8 identifikatsiyasini saqlang.
", "aboutText": "Qwen3-32B-FP8 — zich Qwen3-32B til modelining rasmiy FP8 nazorat nuqtasi. Ishlab chiqaruvchi matematika, mantiqiy fikr yuritish, kod yaratish, ijodiy yozish, rolga asoslangan muloqot va bir nechta navbatda ko‘rsatmalarga rioya qilishni tasvirlaydi. Oila 100 dan ortiq til va lahjani qo‘llab-quvvatlaydi. Kirish va chiqish matndir, ayni reliz esa fikrlash va bevosita javob xatti-harakatlarining ikkalasini ham taqdim etadi.\n\nModel 32,8 milliard parametrga, jumladan, embeddingdan tashqaridagi 31,2 milliard parametrga va 64 qatlamga ega. Guruhlangan so‘rovli diqqatida 64 so‘rov boshi va sakkiz kalit/qiymat boshi bor. Bu jami va faol parametr sonlari bo‘lgan Qwen3 ekspertlar aralashmasi relizlaridan farqli zich arxitekturadir. FP8 ham aniq versiya identifikatsiyasiga kiradi. Ishlab chiqish yordamchisiga funksiya, spetsifikatsiya va bir nechta kirishni berib, joriy xatti-harakat izohi va kelishilgan interfeysni saqlaydigan tahrirlangan amalga oshirishni so‘rang. Tahrir vazifasida belgilanmagan fon bilimga tayanmay, haqiqiy manba, mo‘ljallangan o‘quvchi va atamalarni bering.\n\nIshlab chiqaruvchining tezkor boshlash qo‘llanmasi belgilangan chat shablonidan foydalanadi. Vazifani berilgan materialdan ajrating va yakuniy shaklni belgilang. Foydali tahlil so‘rovi bir xil maydon qoidalari bilan ma’lumot tekshirishning ikki usulini taqqoslashi, har biri qabul qiladigan holatlarni aniqlashi va tekshirish funksiyasi taklifini qaytarishi mumkin. Yetishmayotgan qiymat qoidalari, vakillik qiladigan ma’lumot va kerakli xato xabarlarini qo‘shing. Ko‘p tilli kontentga lug‘at berib, tarjima va ko‘rib chiqilishi kerak bo‘lgan atamalar ro‘yxatini so‘rang. Bunday tayyorgarlik yaratilgan natijani aniq kirishga nisbatan tekshiriladigan qiladi. E’lon qilingan integratsiya Qwen3’ni taniydigan ishlash muhitini kutadi; karta Transformers’ning 4.51.0 dan past versiyalari kerakli arxitekturani tanimasligini aytadi.\n\nFP8 qaydi blok o‘lchami 128 bo‘lgan mayda donali kvantlashni tasvirlaydi. Nazorat nuqtasi konfiguratsiyasi FP8 kvantlash sozlamasini ham ko‘rsatadi. Ishlab chiqaruvchi inferens uchun Transformers, SGLang va vLLM’ni sanaydi, lekin Transformers’da mayda donali FP8 bilan taqsimlangan inferens muammosini belgilab, ko‘p qurilmali foydalanish CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1 ni talab qilishi mumkinligini qayd etadi. Bu moslik ogohlantirishini matn qobiliyatlaridan ajrating. Kvantlangan identifikatsiya o‘z-o‘zidan o‘lchangan kechikish, apparat tejamkorligi yoki javoblarning dastlabki nazorat nuqtasiga tengligini belgilamaydi.\n\nBerilgan shablonda fikrlash standart holatda yoqilgan. Qat’iy fikrlashsiz sozlama mulohaza bo‘limini bostiradi. Fikrlash yoqilgan holda qolsa, /think va /no_think navbatlar uchun yumshoq boshqaruv bo‘lib, eng so‘nggi ko‘rsatma amal qiladi; ular qat’iy o‘chirishni bekor qila olmaydi. Model zid shartlarni tekshirishi kerak bo‘lsa, mulohazani so‘rang, keyin qabul qilingan natijani qisqa formatda berish uchun bevosita keyingi so‘rovdan foydalaning. Yakuniy javobni alohida saqlang va keyingi navbatlarga tarix sifatida oldingi mulohaza emas, yakuniy javobni qo‘llang. Fikrlash yoqilganida 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 agent sifatida foydalanishni qamrab olib, vosita chaqiruvlarini formatlash va sintaktik tahlil qilish uchun Qwen-Agent’ni tavsiya qiladi. Ilova vosita ta’riflarini beradi, chaqiruvlarni tekshiradi, bajaradi va natijalarni qaytaradi. Tekshirish misolida boshqariladigan test ishga tushirgichi taklif etilgan kodni berilgan holatlarga nisbatan baholashi mumkin. Modeldan haqiqiy o‘tgan/o‘tmagan natijalarni umumlashtirish va nomlangan nosoz shartni tuzatishni so‘rang. Chiqish taklif etilgan chaqiruvni bajarish dalili deb bilmasligi kerak. Jarayonni boshlashdan oldin vositaning ruxsat etilgan doirasi va chiqish maydonlarini belgilang. Qwen3 qo‘llanmasi parallel va ko‘p bosqichli vosita chaqiruvlarini ham tasvirlaydi; argumentlar obyekt sifatida ifodalanib, natijalar suhbatga qaytariladi.\n\nAniq karta asl kontekstni 32 768 token va YaRN bilan 131 072 deb ko‘rsatadi. Kengaytirish konfiguratsiyaga bog‘liq; statik masshtablash qisqaroq matnlarga ta’sir qilishi mumkin. Kirish ham, yaratilgan natija ham ketma-ketlik budjetini egallaydi. Uzun manba bo‘limlarini belgilang va kerakli kod hamda izohga yetarli joy ajrating. E’lon qilingan chiqish misollari va tavsiya etilgan uzunliklar umumiy qat’iy chiqish chegarasini belgilamaydi. Uzunroq yaratishda natija izchil qolishi va vazifa talablariga mosligini baholang. Qwen3 hujjatlari o‘qitish uzunligi izohida fikrlash rejimidagi 38 912 tokenli va fikrlashsiz rejimdagi 16 384 tokenli yordamchi xabarlarini muhokama qiladi va uzunroq yaratish sifatini baholashni tavsiya qiladi. Bu raqamlar umumiy kontekst oynasidan farq qiladi va endpointga xos qat’iy chegara emas. Karta standart pozitsiya taqsimoti 40 960 tokenni 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 namunalanish sozlamalari fikrlash uchun temperature 0,6, top-p 0,95, top-k 20 va min-p 0, bevosita rejim uchun esa 0,7, 0,8, 20 va 0. Ishlab chiqaruvchi takrorlash sababli greedy mulohazadan ogohlantiradi; yuqori presence penalty ba’zan tillarni aralashtirishi mumkin. Qaror jadvali, tugallangan funksiya va holatlar ro‘yxati kabi tekshiriladigan yakuniy javobni talab qiling. Qaytgan tuzilmali maydonlarni tekshiring, hisoblashlarni manbaga nisbatan baholang va kodni ko‘zlangan muhitda bajaring; natijalarni qayd etishda aynan shu FP8 identifikatsiyasini saqlang.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ingliz tilidagi texnik misol
Compare missing-value validators\n\nCompare two Python validators for an optional quantity: A uses if not value: return None; B uses if value is None: return None. Requirement: None means omitted, integer zero is valid, and negative quantities are invalid. Explain each validator's behavior for None, 0 and -1, then propose a complete function with explicit validation errors.A three-input comparison table and a proposed function implementing the supplied rules.Check zero is preserved rather than treated as missing, and negatives are rejected explicitly.qwen/qwen3-32b-fp8Qwen3-32B-FP8 — Qwen3’ning 32,8 milliard parametrli zich matn modelining mayda donali FP8 versiyasi. U ko‘p tilli yozish, kod va tahlil uchun bevosita hamda fikrlash javoblarini birlashtiradi; nazorat nuqtasi va moslik tafsilotlari alohida berilgan.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Qwen3-32B-FP8 — zich Qwen3-32B til modelining rasmiy FP8 nazorat nuqtasi. Ishlab chiqaruvchi matematika, mantiqiy fikr yuritish, kod yaratish, ijodiy yozish, rolga asoslangan muloqot va bir nechta navbatda ko‘rsatmalarga rioya qilishni tasvirlaydi. Oila 100 dan ortiq til va lahjani qo‘llab-quvvatlaydi. Kirish va chiqish matndir, ayni reliz esa fikrlash va bevosita javob xatti-harakatlarining ikkalasini ham taqdim etadi.
Model 32,8 milliard parametrga, jumladan, embeddingdan tashqaridagi 31,2 milliard parametrga va 64 qatlamga ega. Guruhlangan so‘rovli diqqatida 64 so‘rov boshi va sakkiz kalit/qiymat boshi bor. Bu jami va faol parametr sonlari bo‘lgan Qwen3 ekspertlar aralashmasi relizlaridan farqli zich arxitekturadir. FP8 ham aniq versiya identifikatsiyasiga kiradi. Ishlab chiqish yordamchisiga funksiya, spetsifikatsiya va bir nechta kirishni berib, joriy xatti-harakat izohi va kelishilgan interfeysni saqlaydigan tahrirlangan amalga oshirishni so‘rang. Tahrir vazifasida belgilanmagan fon bilimga tayanmay, haqiqiy manba, mo‘ljallangan o‘quvchi va atamalarni bering.
Ishlab chiqaruvchining tezkor boshlash qo‘llanmasi belgilangan chat shablonidan foydalanadi. Vazifani berilgan materialdan ajrating va yakuniy shaklni belgilang. Foydali tahlil so‘rovi bir xil maydon qoidalari bilan ma’lumot tekshirishning ikki usulini taqqoslashi, har biri qabul qiladigan holatlarni aniqlashi va tekshirish funksiyasi taklifini qaytarishi mumkin. Yetishmayotgan qiymat qoidalari, vakillik qiladigan ma’lumot va kerakli xato xabarlarini qo‘shing. Ko‘p tilli kontentga lug‘at berib, tarjima va ko‘rib chiqilishi kerak bo‘lgan atamalar ro‘yxatini so‘rang. Bunday tayyorgarlik yaratilgan natijani aniq kirishga nisbatan tekshiriladigan qiladi. E’lon qilingan integratsiya Qwen3’ni taniydigan ishlash muhitini kutadi; karta Transformers’ning 4.51.0 dan past versiyalari kerakli arxitekturani tanimasligini aytadi.
FP8 qaydi blok o‘lchami 128 bo‘lgan mayda donali kvantlashni tasvirlaydi. Nazorat nuqtasi konfiguratsiyasi FP8 kvantlash sozlamasini ham ko‘rsatadi. Ishlab chiqaruvchi inferens uchun Transformers, SGLang va vLLM’ni sanaydi, lekin Transformers’da mayda donali FP8 bilan taqsimlangan inferens muammosini belgilab, ko‘p qurilmali foydalanish CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1 ni talab qilishi mumkinligini qayd etadi. Bu moslik ogohlantirishini matn qobiliyatlaridan ajrating. Kvantlangan identifikatsiya o‘z-o‘zidan o‘lchangan kechikish, apparat tejamkorligi yoki javoblarning dastlabki nazorat nuqtasiga tengligini belgilamaydi.
Berilgan shablonda fikrlash standart holatda yoqilgan. Qat’iy fikrlashsiz sozlama mulohaza bo‘limini bostiradi. Fikrlash yoqilgan holda qolsa, /think va /no_think navbatlar uchun yumshoq boshqaruv bo‘lib, eng so‘nggi ko‘rsatma amal qiladi; ular qat’iy o‘chirishni bekor qila olmaydi. Model zid shartlarni tekshirishi kerak bo‘lsa, mulohazani so‘rang, keyin qabul qilingan natijani qisqa formatda berish uchun bevosita keyingi so‘rovdan foydalaning. Yakuniy javobni alohida saqlang va keyingi navbatlarga tarix sifatida oldingi mulohaza emas, yakuniy javobni qo‘llang. Fikrlash yoqilganida hatto yumshoq fikrlashsiz so‘rov ham mulohaza blokini saqlaydi; mazmuni bo‘sh bo‘lishi mumkin. Qat’iy o‘chirish shu blokni olib tashlaydi.
Karta agent sifatida foydalanishni qamrab olib, vosita chaqiruvlarini formatlash va sintaktik tahlil qilish uchun Qwen-Agent’ni tavsiya qiladi. Ilova vosita ta’riflarini beradi, chaqiruvlarni tekshiradi, bajaradi va natijalarni qaytaradi. Tekshirish misolida boshqariladigan test ishga tushirgichi taklif etilgan kodni berilgan holatlarga nisbatan baholashi mumkin. Modeldan haqiqiy o‘tgan/o‘tmagan natijalarni umumlashtirish va nomlangan nosoz shartni tuzatishni so‘rang. Chiqish taklif etilgan chaqiruvni bajarish dalili deb bilmasligi kerak. Jarayonni boshlashdan oldin vositaning ruxsat etilgan doirasi va chiqish maydonlarini belgilang. Qwen3 qo‘llanmasi parallel va ko‘p bosqichli vosita chaqiruvlarini ham tasvirlaydi; argumentlar obyekt sifatida ifodalanib, natijalar suhbatga qaytariladi.
Aniq karta asl kontekstni 32 768 token va YaRN bilan 131 072 deb ko‘rsatadi. Kengaytirish konfiguratsiyaga bog‘liq; statik masshtablash qisqaroq matnlarga ta’sir qilishi mumkin. Kirish ham, yaratilgan natija ham ketma-ketlik budjetini egallaydi. Uzun manba bo‘limlarini belgilang va kerakli kod hamda izohga yetarli joy ajrating. E’lon qilingan chiqish misollari va tavsiya etilgan uzunliklar umumiy qat’iy chiqish chegarasini belgilamaydi. Uzunroq yaratishda natija izchil qolishi va vazifa talablariga mosligini baholang. Qwen3 hujjatlari o‘qitish uzunligi izohida fikrlash rejimidagi 38 912 tokenli va fikrlashsiz rejimdagi 16 384 tokenli yordamchi xabarlarini muhokama qiladi va uzunroq yaratish sifatini baholashni tavsiya qiladi. Bu raqamlar umumiy kontekst oynasidan farq qiladi va endpointga xos qat’iy chegara emas. Karta standart pozitsiya taqsimoti 40 960 tokenni 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 namunalanish sozlamalari fikrlash uchun temperature 0,6, top-p 0,95, top-k 20 va min-p 0, bevosita rejim uchun esa 0,7, 0,8, 20 va 0. Ishlab chiqaruvchi takrorlash sababli greedy mulohazadan ogohlantiradi; yuqori presence penalty ba’zan tillarni aralashtirishi mumkin. Qaror jadvali, tugallangan funksiya va holatlar ro‘yxati kabi tekshiriladigan yakuniy javobni talab qiling. Qaytgan tuzilmali maydonlarni tekshiring, hisoblashlarni manbaga nisbatan baholang va kodni ko‘zlangan muhitda bajaring; natijalarni qayd etishda aynan shu FP8 identifikatsiyasini saqlang.
POST /v1/chat/completionstexttext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar qwen/qwen3-32b-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 $0.0002 / 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/qwen3-32b-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/qwen3-32b-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/qwen3-32b-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/qwen3-32b-fp8
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
qwen/qwen3-32b-fp8Qwen3-32B-FP8 — Qwen3’ning 32,8 milliard parametrli zich matn modelining mayda donali FP8 versiyasi. U ko‘p tilli yozish, kod va tahlil uchun bevosita hamda fikrlash javoblarini birlashtiradi; nazorat nuqtasi va moslik tafsilotlari alohida berilgan.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Qwen3-32B-FP8 — zich Qwen3-32B til modelining rasmiy FP8 nazorat nuqtasi. Ishlab chiqaruvchi matematika, mantiqiy fikr yuritish, kod yaratish, ijodiy yozish, rolga asoslangan muloqot va bir nechta navbatda ko‘rsatmalarga rioya qilishni tasvirlaydi. Oila 100 dan ortiq til va lahjani qo‘llab-quvvatlaydi. Kirish va chiqish matndir, ayni reliz esa fikrlash va bevosita javob xatti-harakatlarining ikkalasini ham taqdim etadi.
Model 32,8 milliard parametrga, jumladan, embeddingdan tashqaridagi 31,2 milliard parametrga va 64 qatlamga ega. Guruhlangan so‘rovli diqqatida 64 so‘rov boshi va sakkiz kalit/qiymat boshi bor. Bu jami va faol parametr sonlari bo‘lgan Qwen3 ekspertlar aralashmasi relizlaridan farqli zich arxitekturadir. FP8 ham aniq versiya identifikatsiyasiga kiradi. Ishlab chiqish yordamchisiga funksiya, spetsifikatsiya va bir nechta kirishni berib, joriy xatti-harakat izohi va kelishilgan interfeysni saqlaydigan tahrirlangan amalga oshirishni so‘rang. Tahrir vazifasida belgilanmagan fon bilimga tayanmay, haqiqiy manba, mo‘ljallangan o‘quvchi va atamalarni bering.
Ishlab chiqaruvchining tezkor boshlash qo‘llanmasi belgilangan chat shablonidan foydalanadi. Vazifani berilgan materialdan ajrating va yakuniy shaklni belgilang. Foydali tahlil so‘rovi bir xil maydon qoidalari bilan ma’lumot tekshirishning ikki usulini taqqoslashi, har biri qabul qiladigan holatlarni aniqlashi va tekshirish funksiyasi taklifini qaytarishi mumkin. Yetishmayotgan qiymat qoidalari, vakillik qiladigan ma’lumot va kerakli xato xabarlarini qo‘shing. Ko‘p tilli kontentga lug‘at berib, tarjima va ko‘rib chiqilishi kerak bo‘lgan atamalar ro‘yxatini so‘rang. Bunday tayyorgarlik yaratilgan natijani aniq kirishga nisbatan tekshiriladigan qiladi. E’lon qilingan integratsiya Qwen3’ni taniydigan ishlash muhitini kutadi; karta Transformers’ning 4.51.0 dan past versiyalari kerakli arxitekturani tanimasligini aytadi.
FP8 qaydi blok o‘lchami 128 bo‘lgan mayda donali kvantlashni tasvirlaydi. Nazorat nuqtasi konfiguratsiyasi FP8 kvantlash sozlamasini ham ko‘rsatadi. Ishlab chiqaruvchi inferens uchun Transformers, SGLang va vLLM’ni sanaydi, lekin Transformers’da mayda donali FP8 bilan taqsimlangan inferens muammosini belgilab, ko‘p qurilmali foydalanish CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1 ni talab qilishi mumkinligini qayd etadi. Bu moslik ogohlantirishini matn qobiliyatlaridan ajrating. Kvantlangan identifikatsiya o‘z-o‘zidan o‘lchangan kechikish, apparat tejamkorligi yoki javoblarning dastlabki nazorat nuqtasiga tengligini belgilamaydi.
Berilgan shablonda fikrlash standart holatda yoqilgan. Qat’iy fikrlashsiz sozlama mulohaza bo‘limini bostiradi. Fikrlash yoqilgan holda qolsa, /think va /no_think navbatlar uchun yumshoq boshqaruv bo‘lib, eng so‘nggi ko‘rsatma amal qiladi; ular qat’iy o‘chirishni bekor qila olmaydi. Model zid shartlarni tekshirishi kerak bo‘lsa, mulohazani so‘rang, keyin qabul qilingan natijani qisqa formatda berish uchun bevosita keyingi so‘rovdan foydalaning. Yakuniy javobni alohida saqlang va keyingi navbatlarga tarix sifatida oldingi mulohaza emas, yakuniy javobni qo‘llang. Fikrlash yoqilganida hatto yumshoq fikrlashsiz so‘rov ham mulohaza blokini saqlaydi; mazmuni bo‘sh bo‘lishi mumkin. Qat’iy o‘chirish shu blokni olib tashlaydi.
Karta agent sifatida foydalanishni qamrab olib, vosita chaqiruvlarini formatlash va sintaktik tahlil qilish uchun Qwen-Agent’ni tavsiya qiladi. Ilova vosita ta’riflarini beradi, chaqiruvlarni tekshiradi, bajaradi va natijalarni qaytaradi. Tekshirish misolida boshqariladigan test ishga tushirgichi taklif etilgan kodni berilgan holatlarga nisbatan baholashi mumkin. Modeldan haqiqiy o‘tgan/o‘tmagan natijalarni umumlashtirish va nomlangan nosoz shartni tuzatishni so‘rang. Chiqish taklif etilgan chaqiruvni bajarish dalili deb bilmasligi kerak. Jarayonni boshlashdan oldin vositaning ruxsat etilgan doirasi va chiqish maydonlarini belgilang. Qwen3 qo‘llanmasi parallel va ko‘p bosqichli vosita chaqiruvlarini ham tasvirlaydi; argumentlar obyekt sifatida ifodalanib, natijalar suhbatga qaytariladi.
Aniq karta asl kontekstni 32 768 token va YaRN bilan 131 072 deb ko‘rsatadi. Kengaytirish konfiguratsiyaga bog‘liq; statik masshtablash qisqaroq matnlarga ta’sir qilishi mumkin. Kirish ham, yaratilgan natija ham ketma-ketlik budjetini egallaydi. Uzun manba bo‘limlarini belgilang va kerakli kod hamda izohga yetarli joy ajrating. E’lon qilingan chiqish misollari va tavsiya etilgan uzunliklar umumiy qat’iy chiqish chegarasini belgilamaydi. Uzunroq yaratishda natija izchil qolishi va vazifa talablariga mosligini baholang. Qwen3 hujjatlari o‘qitish uzunligi izohida fikrlash rejimidagi 38 912 tokenli va fikrlashsiz rejimdagi 16 384 tokenli yordamchi xabarlarini muhokama qiladi va uzunroq yaratish sifatini baholashni tavsiya qiladi. Bu raqamlar umumiy kontekst oynasidan farq qiladi va endpointga xos qat’iy chegara emas. Karta standart pozitsiya taqsimoti 40 960 tokenni 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 namunalanish sozlamalari fikrlash uchun temperature 0,6, top-p 0,95, top-k 20 va min-p 0, bevosita rejim uchun esa 0,7, 0,8, 20 va 0. Ishlab chiqaruvchi takrorlash sababli greedy mulohazadan ogohlantiradi; yuqori presence penalty ba’zan tillarni aralashtirishi mumkin. Qaror jadvali, tugallangan funksiya va holatlar ro‘yxati kabi tekshiriladigan yakuniy javobni talab qiling. Qaytgan tuzilmali maydonlarni tekshiring, hisoblashlarni manbaga nisbatan baholang va kodni ko‘zlangan muhitda bajaring; natijalarni qayd etishda aynan shu FP8 identifikatsiyasini saqlang.
POST /v1/messagestextjson, sse| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar qwen/qwen3-32b-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 $0.0002 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.001 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
{\n "model": "qwen/qwen3-32b-fp8",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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/qwen3-32b-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/qwen3-32b-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/qwen3-32b-fp8
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
Ingliz tilidagi texnik misol
Compare missing-value validators\n\nCompare two Python validators for an optional quantity: A uses if not value: return None; B uses if value is None: return None. Requirement: None means omitted, integer zero is valid, and negative quantities are invalid. Explain each validator's behavior for None, 0 and -1, then propose a complete function with explicit validation errors.A three-input comparison table and a proposed function implementing the supplied rules.Check zero is preserved rather than treated as missing, and negatives are rejected explicitly.