23-fevral Flash relizi
Qwen3.5 Flash — ko‘rish-til imkoniyatlari o‘zida birlashtirilgan modellar oilasi. Ishlab chiqaruvchining relizida 2026-yil 23-fevraldagi nusxa nomlangan va chiziqli diqqatni siyrak ekspertlar aralashmasi hisoblashlari bilan birlashtiradigan gibrid arxitektura tavsiflangan. Uning kirishlari matn, tasvir va video, natijasi esa matn. Reliz matnli va multimodal ishlarda muvozanatli inferensiya va vazifa imkoniyatlariga qaratilgan; u muayyan ilova uchun o‘zgarmas kechikishni belgilamaydi.
Qwen’ning ochiq model kartochkasida boshqariladigan Qwen3.5-Flash Qwen3.5-35B-A3B’ga mos kelishi, sukutdagi bir million tokenli kontekst va ichki vositalar kabi qo‘shimcha imkoniyatlarga ega ekani aytiladi. Bu ishlab chiqaruvchi tavsiflagan takliflar o‘rtasidagi bog‘lanish bo‘lib, ularning aniq nomlari, sozlamalari yoki interfeys imkoniyatlarini birlashtirish uchun sabab emas. 23-fevral nusxasi o‘zgarib boruvchi Flash nomidan ham, keyingi Qwen avlodlaridan ham alohida qoladi.
Matnli, vizual va dasturlash vazifalari
Qwen3.5 oilasi matn va ko‘rishni dastlabki bosqichda birlashtirib o‘qitilgan, bu mulohaza, dasturlash, agentlar va vizual tushunishni qo‘llaydi. Skrinshotga tayangan dasturlash vazifasida vizual namuna, tegishli kod va talab etilgan xatti-harakatni bering, so‘ng ta’sirlanadigan shartlar tushuntirishi bilan tahrirlanadigan ish mahsulini so‘rang. Hujjat yoki diagrammada yorliqlar va birliklarni saqlang hamda zarur aniq maydonlar yoki xulosalarni so‘rang.
Foydali vizual javob ko‘rinadigan faktlarni xulosa qilingan munosabatlardan ajratishi va har bir xulosani asoslaydigan manba hududi yoki parchani belgilashi mumkin. Video uchun ketma-ketlik va vaqt ma’lumotini saqlang hamda qiziqtirayotgan hodisani ayting. Hujjat va video tahlilida qaytgan maydonlar va da’volarni asl yorliqlar, parchalar va vaqt belgilariga solishtiring. Model matnli tahlil yoki kod yaratadi; vizual kirish tasvir yoki video yaratilishini anglatmaydi.
Fikrlash va bevosita javoblar
Ishlab chiqaruvchining rejim qo‘llanmasi Qwen3.5 Flash’ni fikrlash sukut bo‘yicha yoqilgan gibrid fikrlash sifatida belgilaydi. Hujjatlashtirilgan gibrid jarayon bevosita javob uchun fikrlashni o‘chirishi mumkin. Tanlangan interfeys ikkalasini ham taqdim etsa, yakuniy ish mahsulini mulohazadan alohida saqlang. Oddiy ma’lumot ajratish yoki qayta yozishga qisqa javob mos kelishi mumkin, bir nechta shartni bog‘laydigan savolda esa manbaga izini kuzatish mumkin bo‘lgan tushuntirish foydalidir.
Boshqa Qwen model nusxasining token tanlash sozlamalari, avvalgi mulohaza parametrlari yoki prompt belgilarini ko‘chirish o‘rniga, Flash nashrining hujjatlashtirilgan boshqaruvlaridan foydalaning. Ochiq Qwen3.5-35B-A3B kartochkasining o‘z tarix va generatsiya retsepti bor; uning sozlamalari avtomatik ravishda xizmatdagi Flash interfeysining aniq shartlariga aylanmaydi.
Vositalar va ilova ish jarayonlari
Ishlab chiqaruvchi boshqariladigan Flash taklifida qo‘shimcha vositalarni tavsiflaydi. Ulangan ish jarayoni qidirib olish, ko‘zdan kechirish yoki ruxsat etilgan bajarishni ta’minlab, kuzatuvlarni modelga qaytarishi mumkin. Mavjud vositalar, ruxsat etilgan amallar va kuzatiladigan tugallanish shartini belgilang. Yakuniy hisobotdan taklif qilingan ishni haqiqiy vosita qaytargan natijalardan ajratishni so‘rang.
Modelning vositalarga yo‘naltirilgan imkoniyati har bir interfeys orqali joriy manbalar, fayllar yoki kod muhitiga ichki kirish borligini belgilamaydi. Jadval yoki JSON shaklidagi matn so‘rovi ham o‘z-o‘zidan majburiy chiqish sxemasini yaratmaydi. Ish mahsulini ko‘zdan kechirishga qulay qiling: kod fayllari, dalillar jadvali yoki berilgan materialga bog‘langan qisqa xulosa.
Kontekst va nashrga xos cheklovlar
Qwen boshqariladigan Flash versiyasi uchun sukutdagi bir million tokenli kontekstni tavsiflaydi. Unga mos ochiq model nusxasining asosiy konteksti boshqacha va aniq kengaytirish tartibi bor, shuning uchun bu sonli tavsiflar o‘z takliflari doirasida qolishi kerak. Matn, ifodalangan media, suhbat tarixi, mulohaza va javob amaldagi sozlangan ketma-ketlik budjetiga sig‘ishi kerak.
Tegishli matn, tasvirlar yoki video qismlarini tanlang, hujjat va kod identifikatorlarini saqlang hamda ish ketma-ketligida natija uchun joy ajrating.
Amaliy tayyorlash va ko‘rib chiqish
Takroriy dasturlash vazifasida keyingi savol bilan haqiqiy xato yoki ko‘rib chiqish natijalarini bering, shunda model taklif qilgan o‘zgarishini yangilay oladi. Hujjat tahlilida asoslovchi parchalarni so‘rang va yetishmayotgan dalillarni aniq belgilang. Ajratib olingan matn, hisob-kitoblar va yaratilgan kodni manbaga solishtiring. Bu o‘zgarmas relizdan aniq matnli ish mahsuli qaytaradigan matn, tasvir yoki video tahlili uchun foydalaning.
", "aboutText": "23-fevral Flash relizi\n\nQwen3.5 Flash — ko‘rish-til imkoniyatlari o‘zida birlashtirilgan modellar oilasi. Ishlab chiqaruvchining relizida 2026-yil 23-fevraldagi nusxa nomlangan va chiziqli diqqatni siyrak ekspertlar aralashmasi hisoblashlari bilan birlashtiradigan gibrid arxitektura tavsiflangan. Uning kirishlari matn, tasvir va video, natijasi esa matn. Reliz matnli va multimodal ishlarda muvozanatli inferensiya va vazifa imkoniyatlariga qaratilgan; u muayyan ilova uchun o‘zgarmas kechikishni belgilamaydi.\n\nQwen’ning ochiq model kartochkasida boshqariladigan Qwen3.5-Flash Qwen3.5-35B-A3B’ga mos kelishi, sukutdagi bir million tokenli kontekst va ichki vositalar kabi qo‘shimcha imkoniyatlarga ega ekani aytiladi. Bu ishlab chiqaruvchi tavsiflagan takliflar o‘rtasidagi bog‘lanish bo‘lib, ularning aniq nomlari, sozlamalari yoki interfeys imkoniyatlarini birlashtirish uchun sabab emas. 23-fevral nusxasi o‘zgarib boruvchi Flash nomidan ham, keyingi Qwen avlodlaridan ham alohida qoladi.\n\nMatnli, vizual va dasturlash vazifalari\n\nQwen3.5 oilasi matn va ko‘rishni dastlabki bosqichda birlashtirib o‘qitilgan, bu mulohaza, dasturlash, agentlar va vizual tushunishni qo‘llaydi. Skrinshotga tayangan dasturlash vazifasida vizual namuna, tegishli kod va talab etilgan xatti-harakatni bering, so‘ng ta’sirlanadigan shartlar tushuntirishi bilan tahrirlanadigan ish mahsulini so‘rang. Hujjat yoki diagrammada yorliqlar va birliklarni saqlang hamda zarur aniq maydonlar yoki xulosalarni so‘rang.\n\nFoydali vizual javob ko‘rinadigan faktlarni xulosa qilingan munosabatlardan ajratishi va har bir xulosani asoslaydigan manba hududi yoki parchani belgilashi mumkin. Video uchun ketma-ketlik va vaqt ma’lumotini saqlang hamda qiziqtirayotgan hodisani ayting. Hujjat va video tahlilida qaytgan maydonlar va da’volarni asl yorliqlar, parchalar va vaqt belgilariga solishtiring. Model matnli tahlil yoki kod yaratadi; vizual kirish tasvir yoki video yaratilishini anglatmaydi.\n\nFikrlash va bevosita javoblar\n\nIshlab chiqaruvchining rejim qo‘llanmasi Qwen3.5 Flash’ni fikrlash sukut bo‘yicha yoqilgan gibrid fikrlash sifatida belgilaydi. Hujjatlashtirilgan gibrid jarayon bevosita javob uchun fikrlashni o‘chirishi mumkin. Tanlangan interfeys ikkalasini ham taqdim etsa, yakuniy ish mahsulini mulohazadan alohida saqlang. Oddiy ma’lumot ajratish yoki qayta yozishga qisqa javob mos kelishi mumkin, bir nechta shartni bog‘laydigan savolda esa manbaga izini kuzatish mumkin bo‘lgan tushuntirish foydalidir.\n\nBoshqa Qwen model nusxasining token tanlash sozlamalari, avvalgi mulohaza parametrlari yoki prompt belgilarini ko‘chirish o‘rniga, Flash nashrining hujjatlashtirilgan boshqaruvlaridan foydalaning. Ochiq Qwen3.5-35B-A3B kartochkasining o‘z tarix va generatsiya retsepti bor; uning sozlamalari avtomatik ravishda xizmatdagi Flash interfeysining aniq shartlariga aylanmaydi.\n\nVositalar va ilova ish jarayonlari\n\nIshlab chiqaruvchi boshqariladigan Flash taklifida qo‘shimcha vositalarni tavsiflaydi. Ulangan ish jarayoni qidirib olish, ko‘zdan kechirish yoki ruxsat etilgan bajarishni ta’minlab, kuzatuvlarni modelga qaytarishi mumkin. Mavjud vositalar, ruxsat etilgan amallar va kuzatiladigan tugallanish shartini belgilang. Yakuniy hisobotdan taklif qilingan ishni haqiqiy vosita qaytargan natijalardan ajratishni so‘rang.\n\nModelning vositalarga yo‘naltirilgan imkoniyati har bir interfeys orqali joriy manbalar, fayllar yoki kod muhitiga ichki kirish borligini belgilamaydi. Jadval yoki JSON shaklidagi matn so‘rovi ham o‘z-o‘zidan majburiy chiqish sxemasini yaratmaydi. Ish mahsulini ko‘zdan kechirishga qulay qiling: kod fayllari, dalillar jadvali yoki berilgan materialga bog‘langan qisqa xulosa.\n\nKontekst va nashrga xos cheklovlar\n\nQwen boshqariladigan Flash versiyasi uchun sukutdagi bir million tokenli kontekstni tavsiflaydi. Unga mos ochiq model nusxasining asosiy konteksti boshqacha va aniq kengaytirish tartibi bor, shuning uchun bu sonli tavsiflar o‘z takliflari doirasida qolishi kerak. Matn, ifodalangan media, suhbat tarixi, mulohaza va javob amaldagi sozlangan ketma-ketlik budjetiga sig‘ishi kerak.\n\nTegishli matn, tasvirlar yoki video qismlarini tanlang, hujjat va kod identifikatorlarini saqlang hamda ish ketma-ketligida natija uchun joy ajrating.\n\nAmaliy tayyorlash va ko‘rib chiqish\n\nTakroriy dasturlash vazifasida keyingi savol bilan haqiqiy xato yoki ko‘rib chiqish natijalarini bering, shunda model taklif qilgan o‘zgarishini yangilay oladi. Hujjat tahlilida asoslovchi parchalarni so‘rang va yetishmayotgan dalillarni aniq belgilang. Ajratib olingan matn, hisob-kitoblar va yaratilgan kodni manbaga solishtiring. Bu o‘zgarmas relizdan aniq matnli ish mahsuli qaytaradigan matn, tasvir yoki video tahlili uchun foydalaning.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ingliz tilidagi texnik misol
Refine a patch using test feedback\n\nA first patch changes deduplicate(values) to list(set(values)). The returned test observation is: input [3,1,3,2] expected [3,1,2], but order was not preserved. Propose a replacement that retains first occurrences and works on integers. Include a regression assertion and explain the one behavior the failed patch overlooked. Do not claim to run the test.A revised Python function, a regression assertion and a short explanation tied to the supplied test observation.The duplicate 3 is removed while the order 3,1,2 survives; test execution remains a proposed check.qwen/qwen3.5-flash-02-2323-fevraldagi Qwen3.5 Flash relizi — matn, tasvir va videoni qabul qilib, matn qaytaradigan ko‘rish-til modeli. U dasturlash, vizual tahlil va vositalar yordamidagi vazifalar uchun gibrid diqqat hamda siyrak ekspertlarni Flash oilasining fikrlash/bevosita javob jarayoni bilan birlashtiradi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
23-fevral Flash relizi
Qwen3.5 Flash — ko‘rish-til imkoniyatlari o‘zida birlashtirilgan modellar oilasi. Ishlab chiqaruvchining relizida 2026-yil 23-fevraldagi nusxa nomlangan va chiziqli diqqatni siyrak ekspertlar aralashmasi hisoblashlari bilan birlashtiradigan gibrid arxitektura tavsiflangan. Uning kirishlari matn, tasvir va video, natijasi esa matn. Reliz matnli va multimodal ishlarda muvozanatli inferensiya va vazifa imkoniyatlariga qaratilgan; u muayyan ilova uchun o‘zgarmas kechikishni belgilamaydi.
Qwen’ning ochiq model kartochkasida boshqariladigan Qwen3.5-Flash Qwen3.5-35B-A3B’ga mos kelishi, sukutdagi bir million tokenli kontekst va ichki vositalar kabi qo‘shimcha imkoniyatlarga ega ekani aytiladi. Bu ishlab chiqaruvchi tavsiflagan takliflar o‘rtasidagi bog‘lanish bo‘lib, ularning aniq nomlari, sozlamalari yoki interfeys imkoniyatlarini birlashtirish uchun sabab emas. 23-fevral nusxasi o‘zgarib boruvchi Flash nomidan ham, keyingi Qwen avlodlaridan ham alohida qoladi.
Matnli, vizual va dasturlash vazifalari
Qwen3.5 oilasi matn va ko‘rishni dastlabki bosqichda birlashtirib o‘qitilgan, bu mulohaza, dasturlash, agentlar va vizual tushunishni qo‘llaydi. Skrinshotga tayangan dasturlash vazifasida vizual namuna, tegishli kod va talab etilgan xatti-harakatni bering, so‘ng ta’sirlanadigan shartlar tushuntirishi bilan tahrirlanadigan ish mahsulini so‘rang. Hujjat yoki diagrammada yorliqlar va birliklarni saqlang hamda zarur aniq maydonlar yoki xulosalarni so‘rang.
Foydali vizual javob ko‘rinadigan faktlarni xulosa qilingan munosabatlardan ajratishi va har bir xulosani asoslaydigan manba hududi yoki parchani belgilashi mumkin. Video uchun ketma-ketlik va vaqt ma’lumotini saqlang hamda qiziqtirayotgan hodisani ayting. Hujjat va video tahlilida qaytgan maydonlar va da’volarni asl yorliqlar, parchalar va vaqt belgilariga solishtiring. Model matnli tahlil yoki kod yaratadi; vizual kirish tasvir yoki video yaratilishini anglatmaydi.
Fikrlash va bevosita javoblar
Ishlab chiqaruvchining rejim qo‘llanmasi Qwen3.5 Flash’ni fikrlash sukut bo‘yicha yoqilgan gibrid fikrlash sifatida belgilaydi. Hujjatlashtirilgan gibrid jarayon bevosita javob uchun fikrlashni o‘chirishi mumkin. Tanlangan interfeys ikkalasini ham taqdim etsa, yakuniy ish mahsulini mulohazadan alohida saqlang. Oddiy ma’lumot ajratish yoki qayta yozishga qisqa javob mos kelishi mumkin, bir nechta shartni bog‘laydigan savolda esa manbaga izini kuzatish mumkin bo‘lgan tushuntirish foydalidir.
Boshqa Qwen model nusxasining token tanlash sozlamalari, avvalgi mulohaza parametrlari yoki prompt belgilarini ko‘chirish o‘rniga, Flash nashrining hujjatlashtirilgan boshqaruvlaridan foydalaning. Ochiq Qwen3.5-35B-A3B kartochkasining o‘z tarix va generatsiya retsepti bor; uning sozlamalari avtomatik ravishda xizmatdagi Flash interfeysining aniq shartlariga aylanmaydi.
Vositalar va ilova ish jarayonlari
Ishlab chiqaruvchi boshqariladigan Flash taklifida qo‘shimcha vositalarni tavsiflaydi. Ulangan ish jarayoni qidirib olish, ko‘zdan kechirish yoki ruxsat etilgan bajarishni ta’minlab, kuzatuvlarni modelga qaytarishi mumkin. Mavjud vositalar, ruxsat etilgan amallar va kuzatiladigan tugallanish shartini belgilang. Yakuniy hisobotdan taklif qilingan ishni haqiqiy vosita qaytargan natijalardan ajratishni so‘rang.
Modelning vositalarga yo‘naltirilgan imkoniyati har bir interfeys orqali joriy manbalar, fayllar yoki kod muhitiga ichki kirish borligini belgilamaydi. Jadval yoki JSON shaklidagi matn so‘rovi ham o‘z-o‘zidan majburiy chiqish sxemasini yaratmaydi. Ish mahsulini ko‘zdan kechirishga qulay qiling: kod fayllari, dalillar jadvali yoki berilgan materialga bog‘langan qisqa xulosa.
Kontekst va nashrga xos cheklovlar
Qwen boshqariladigan Flash versiyasi uchun sukutdagi bir million tokenli kontekstni tavsiflaydi. Unga mos ochiq model nusxasining asosiy konteksti boshqacha va aniq kengaytirish tartibi bor, shuning uchun bu sonli tavsiflar o‘z takliflari doirasida qolishi kerak. Matn, ifodalangan media, suhbat tarixi, mulohaza va javob amaldagi sozlangan ketma-ketlik budjetiga sig‘ishi kerak.
Tegishli matn, tasvirlar yoki video qismlarini tanlang, hujjat va kod identifikatorlarini saqlang hamda ish ketma-ketligida natija uchun joy ajrating.
Amaliy tayyorlash va ko‘rib chiqish
Takroriy dasturlash vazifasida keyingi savol bilan haqiqiy xato yoki ko‘rib chiqish natijalarini bering, shunda model taklif qilgan o‘zgarishini yangilay oladi. Hujjat tahlilida asoslovchi parchalarni so‘rang va yetishmayotgan dalillarni aniq belgilang. Ajratib olingan matn, hisob-kitoblar va yaratilgan kodni manbaga solishtiring. Bu o‘zgarmas relizdan aniq matnli ish mahsuli qaytaradigan matn, tasvir yoki video tahlili uchun foydalaning.
POST /v1/chat/completionstexttext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar qwen/qwen3.5-flash-02-23 | 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 $0.00013 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.00052 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish — / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 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 $0.00013 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.00052 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish — / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwen/qwen3.5-flash-02-23", "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/qwen3.5-flash-02-23',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/qwen3.5-flash-02-23',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/qwen3.5-flash-02-23
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
qwen/qwen3.5-flash-02-2323-fevraldagi Qwen3.5 Flash relizi — matn, tasvir va videoni qabul qilib, matn qaytaradigan ko‘rish-til modeli. U dasturlash, vizual tahlil va vositalar yordamidagi vazifalar uchun gibrid diqqat hamda siyrak ekspertlarni Flash oilasining fikrlash/bevosita javob jarayoni bilan birlashtiradi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
23-fevral Flash relizi
Qwen3.5 Flash — ko‘rish-til imkoniyatlari o‘zida birlashtirilgan modellar oilasi. Ishlab chiqaruvchining relizida 2026-yil 23-fevraldagi nusxa nomlangan va chiziqli diqqatni siyrak ekspertlar aralashmasi hisoblashlari bilan birlashtiradigan gibrid arxitektura tavsiflangan. Uning kirishlari matn, tasvir va video, natijasi esa matn. Reliz matnli va multimodal ishlarda muvozanatli inferensiya va vazifa imkoniyatlariga qaratilgan; u muayyan ilova uchun o‘zgarmas kechikishni belgilamaydi.
Qwen’ning ochiq model kartochkasida boshqariladigan Qwen3.5-Flash Qwen3.5-35B-A3B’ga mos kelishi, sukutdagi bir million tokenli kontekst va ichki vositalar kabi qo‘shimcha imkoniyatlarga ega ekani aytiladi. Bu ishlab chiqaruvchi tavsiflagan takliflar o‘rtasidagi bog‘lanish bo‘lib, ularning aniq nomlari, sozlamalari yoki interfeys imkoniyatlarini birlashtirish uchun sabab emas. 23-fevral nusxasi o‘zgarib boruvchi Flash nomidan ham, keyingi Qwen avlodlaridan ham alohida qoladi.
Matnli, vizual va dasturlash vazifalari
Qwen3.5 oilasi matn va ko‘rishni dastlabki bosqichda birlashtirib o‘qitilgan, bu mulohaza, dasturlash, agentlar va vizual tushunishni qo‘llaydi. Skrinshotga tayangan dasturlash vazifasida vizual namuna, tegishli kod va talab etilgan xatti-harakatni bering, so‘ng ta’sirlanadigan shartlar tushuntirishi bilan tahrirlanadigan ish mahsulini so‘rang. Hujjat yoki diagrammada yorliqlar va birliklarni saqlang hamda zarur aniq maydonlar yoki xulosalarni so‘rang.
Foydali vizual javob ko‘rinadigan faktlarni xulosa qilingan munosabatlardan ajratishi va har bir xulosani asoslaydigan manba hududi yoki parchani belgilashi mumkin. Video uchun ketma-ketlik va vaqt ma’lumotini saqlang hamda qiziqtirayotgan hodisani ayting. Hujjat va video tahlilida qaytgan maydonlar va da’volarni asl yorliqlar, parchalar va vaqt belgilariga solishtiring. Model matnli tahlil yoki kod yaratadi; vizual kirish tasvir yoki video yaratilishini anglatmaydi.
Fikrlash va bevosita javoblar
Ishlab chiqaruvchining rejim qo‘llanmasi Qwen3.5 Flash’ni fikrlash sukut bo‘yicha yoqilgan gibrid fikrlash sifatida belgilaydi. Hujjatlashtirilgan gibrid jarayon bevosita javob uchun fikrlashni o‘chirishi mumkin. Tanlangan interfeys ikkalasini ham taqdim etsa, yakuniy ish mahsulini mulohazadan alohida saqlang. Oddiy ma’lumot ajratish yoki qayta yozishga qisqa javob mos kelishi mumkin, bir nechta shartni bog‘laydigan savolda esa manbaga izini kuzatish mumkin bo‘lgan tushuntirish foydalidir.
Boshqa Qwen model nusxasining token tanlash sozlamalari, avvalgi mulohaza parametrlari yoki prompt belgilarini ko‘chirish o‘rniga, Flash nashrining hujjatlashtirilgan boshqaruvlaridan foydalaning. Ochiq Qwen3.5-35B-A3B kartochkasining o‘z tarix va generatsiya retsepti bor; uning sozlamalari avtomatik ravishda xizmatdagi Flash interfeysining aniq shartlariga aylanmaydi.
Vositalar va ilova ish jarayonlari
Ishlab chiqaruvchi boshqariladigan Flash taklifida qo‘shimcha vositalarni tavsiflaydi. Ulangan ish jarayoni qidirib olish, ko‘zdan kechirish yoki ruxsat etilgan bajarishni ta’minlab, kuzatuvlarni modelga qaytarishi mumkin. Mavjud vositalar, ruxsat etilgan amallar va kuzatiladigan tugallanish shartini belgilang. Yakuniy hisobotdan taklif qilingan ishni haqiqiy vosita qaytargan natijalardan ajratishni so‘rang.
Modelning vositalarga yo‘naltirilgan imkoniyati har bir interfeys orqali joriy manbalar, fayllar yoki kod muhitiga ichki kirish borligini belgilamaydi. Jadval yoki JSON shaklidagi matn so‘rovi ham o‘z-o‘zidan majburiy chiqish sxemasini yaratmaydi. Ish mahsulini ko‘zdan kechirishga qulay qiling: kod fayllari, dalillar jadvali yoki berilgan materialga bog‘langan qisqa xulosa.
Kontekst va nashrga xos cheklovlar
Qwen boshqariladigan Flash versiyasi uchun sukutdagi bir million tokenli kontekstni tavsiflaydi. Unga mos ochiq model nusxasining asosiy konteksti boshqacha va aniq kengaytirish tartibi bor, shuning uchun bu sonli tavsiflar o‘z takliflari doirasida qolishi kerak. Matn, ifodalangan media, suhbat tarixi, mulohaza va javob amaldagi sozlangan ketma-ketlik budjetiga sig‘ishi kerak.
Tegishli matn, tasvirlar yoki video qismlarini tanlang, hujjat va kod identifikatorlarini saqlang hamda ish ketma-ketligida natija uchun joy ajrating.
Amaliy tayyorlash va ko‘rib chiqish
Takroriy dasturlash vazifasida keyingi savol bilan haqiqiy xato yoki ko‘rib chiqish natijalarini bering, shunda model taklif qilgan o‘zgarishini yangilay oladi. Hujjat tahlilida asoslovchi parchalarni so‘rang va yetishmayotgan dalillarni aniq belgilang. Ajratib olingan matn, hisob-kitoblar va yaratilgan kodni manbaga solishtiring. Bu o‘zgarmas relizdan aniq matnli ish mahsuli qaytaradigan matn, tasvir yoki video tahlili uchun foydalaning.
POST /v1/messagestextjson, sse| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar qwen/qwen3.5-flash-02-23 | 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 $0.00013 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.00052 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish — / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 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 $0.00013 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.00052 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish — / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
{\n "model": "qwen/qwen3.5-flash-02-23",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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/qwen3.5-flash-02-23', '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/qwen3.5-flash-02-23', '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/qwen3.5-flash-02-23
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
Ingliz tilidagi texnik misol
Refine a patch using test feedback\n\nA first patch changes deduplicate(values) to list(set(values)). The returned test observation is: input [3,1,3,2] expected [3,1,2], but order was not preserved. Propose a replacement that retains first occurrences and works on integers. Include a regression assertion and explain the one behavior the failed patch overlooked. Do not claim to run the test.A revised Python function, a regression assertion and a short explanation tied to the supplied test observation.The duplicate 3 is removed while the order 3,1,2 survives; test execution remains a proposed check.