Source: https://ailoot.ai/models/uz/qwen-qwen3-next-80b-a3b-thinking/ Canonical: https://ailoot.ai/models/uz/qwen-qwen3-next-80b-a3b-thinking/ Language: uz # Qwen: Qwen3 Next 80B A3B Thinking [Markdown](https://ailoot.ai/models/uz/qwen-qwen3-next-80b-a3b-thinking/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/uz/qwen-qwen3-next-80b-a3b-thinking/facts.json) ## [Qwen: Qwen3 Next 80B A3B Thinking](https://ailoot.ai/models/uz/qwen-qwen3-next-80b-a3b-thinking/) Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking — jami 80 milliard va 3 milliard faol parametrli Qwen matnli fikr yuritish modeli. U murakkab vazifalarda faqat fikrlash, gibrid diqqat va siyrak ekspertlardan foydalanadi, asl konteksti 262 144 token va shartli kengaytirishi 1 010 000 gacha. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking`](https://ailoot.ai/models/uz/qwen-qwen3-next-80b-a3b-thinking/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking`](https://ailoot.ai/models/uz/qwen-qwen3-next-80b-a3b-thinking/#method-1) Model haqida Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan. Qwen3-Next asosiy jihatlari: murakkab matnli fikr yuritish Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking — Qwen3-Next’ning faqat fikrlash matn versiyasi. Ishlab chiqaruvchi uni juda murakkab mulohaza vazifalariga tavsiya qiladi va fikrlashi oldingi modellardagi fikrlashdan uzoqroq bo‘lishi mumkinligini aytadi. U matn qabul qilib, izohlangan javob yoki kod taklifini o‘z ichiga oladigan matn qaytaradi. Uni fikrlashsiz shartnomalari boshqa bo‘lgan Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct va Qwen3-Coder-Next’dan ajrating. Oila Gated DeltaNet va darvozali diqqatni birlashtiradigan gibrid diqqat, yuqori siyraklikdagi ekspertlar, nolga markazlangan va vazn kamayishi qo‘llanadigan qatlam normallashtirish kabi barqarorlik usullari hamda ko‘p tokenli bashoratni kiritadi. Qwen GSPO orqali mustahkamlovchi o‘qitishni barqarorlashtirishni ham tasvirlaydi. Bular o‘qitish va arxitektura xususiyatlaridir; samaradorlik yutuqlari amalga oshirishga bog‘liq va umumiy javob vaqti da’vosiga aylanmasligi kerak. Modelga umumiy nazar Model jami 80 milliard parametrga ega va uch milliardini faollashtiradi. Uning 48 qatlami uchta DeltaNet’dan keyin bitta darvozali diqqat ekspert qatlami keladigan tartibga ega. Ishlab chiqaruvchi 512 ekspert, o‘nta faol ekspert va bitta umumiy ekspertni ko‘rsatadi; 15 trillion tokenda dastlabki o‘qitishdan keyin qo‘shimcha o‘qitish o‘tkaziladi. Faol parametrlar to‘liq nazorat nuqtasi hajmi emas. Asl kontekst 262 144 token, hujjatlashtirilgan kengaytirish 1 010 000 gacha. Manba matni, tarixiy xabarlar, vosita kuzatuvlari, mulohaza va yakuniy chiqish sozlangan ketma-ketlik hajmini bo‘lishadi. Murakkab fikrlashda ishlab chiqaruvchi imkon bo‘lsa 131 072 dan katta sozlangan kontekstni maslahat beradi, hatto kichikroq oyna xotira bosimini kamaytirsa ham. Faqat fikrlash interfeysidan foydalanish Standart chat shablonida fikrlashning ochuvchi belgisi allaqachon bor. Shu sababli qaytgan ketma-ketlik ochuvchi belgini takrorlamasdan yopuvchi belgini o‘z ichiga olishi mumkin. Bu mulohaza yo‘qligi dalili emas, ishlab chiqaruvchi retsepti uchun oddiy formatlashdir. Model faqat fikrlash rejimini qo‘llaydi; qisqa yakuniy javob so‘rovi uni fikrlashsiz versiyaga aylantirmaydi. Matematik yoki mantiqiy masalada to‘liq shart, ta’riflar, birliklar va ruxsat etilgan farazlarni bering. Tekshirish uchun kerakli qo‘llab-quvvatlovchi bosqichlar bilan aniq chegaralangan yakuniy javobni so‘rang. Kod mulohazasida tegishli funksiya, kirish va ko‘zlangan xatti-harakatni berib, izohlangan taklifni so‘rang. Qo‘llab-quvvatlovchi hisoblash yoki taklif etilgan patchni berilgan shartlar va haqiqiy natijalarga nisbatan taqqoslang. Amalga oshirish va vositalar Ishlab chiqaruvchi misollari ishlab chiqish va vosita jarayonlarini qo‘llab, sozlangan yoki MCP orqali ulangan vosita chaqiruvi shablonlari va chaqiruvlarni sintaktik tahlil qilish uchun Qwen-Agent’ni tavsiya qiladi. Ruxsat etilgan vositalar, vazifa maqsadi va kuzatiladigan tugash shartini belgilang. Ilova tashqi harakatlarni bajaradi va haqiqiy kuzatuvlarni qaytaradi; model keyingi javobda shu fikr-mulohazadan foydalanadi. Ko‘p tokenli bashorat o‘qitishga kiradi, lekin inferensda foydalanish amalga oshirishga bog‘liq va har bir yengil jarayonda umumiy mavjud emas. Joylashtirishni baholaganda shu farqni saqlang. Vosita yoki arxitektura qobiliyatining o‘zi boshqa ilova orqali fayl, joriy manba yoki bajarish muhitiga kirishni belgilamaydi. Nihoyatda uzun matn Hujjatlashtirilgan kengaytirish YaRN’dan foydalanadi. Ishlab chiqaruvchi taxminan bir million tokenli kontekstni tekshiradi va asl 262 144 pozitsiyaga asoslangan to‘rt karra masshtablash retseptini beradi; 524 288 tokenli ishlar uchun ikki karra koeffitsiyentni taklif qiladi. Statik masshtablash qisqaroq matn samaradorligiga ta’sir qilishi mumkin, shu sababli u uzunroq kirishning haqiqiy ehtiyojiga mos bo‘lishi kerak. Katta kirishni hujjat chegaralari va kod yoki bo‘lim identifikatorlari bilan tashkil qiling. Model to‘liq oynani aniq vazifaning o‘rnini bosuvchi deb bilmasdan tegishli dalilni bog‘lashi uchun savol va kutilgan artefaktni ayting. Uning ehtimol uzoq mulohazasi va yakuniy natijasiga joy qoldiring. Yaratish ko‘rsatmalari Eng yaxshi amaliyot tavsiyalari temperature 0,6, top\_p 0,95, top\_k 20 va min\_p 0 ni tavsiya qiladi. Qo‘llab-quvvatlangan joyda nol va ikki orasidagi presence penalty takroriy matnni kamaytirishi, lekin yuqoriroq qiymatlar tillarni aralashtirishi yoki sifatni biroz tushirishi mumkin. Qwen ko‘pchilik savollar uchun 32 768 tokenli yaratish hajmi, noodatiy murakkab matematika yoki dasturlash vazifalari uchun 81 920 ni tavsiya qiladi. Bular mustaqil qat’iy chiqish chegaralari emas, tavsiyalardir. Yakuniy javob formatini aniq belgilang, masalan, chegaralangan matematik natija yoki javob maydoni. Ishlab chiqaruvchi shu nazorat nuqtasi shabloniga amal qilib, tarixiy yordamchi xabarlarida fikrlash mazmunisiz yakuniy chiqishni saqlashni tavsiya qiladi. Keyingi modellarning tarixiy mulohazani saqlash variantlarini avtomatik kiritmaslik kerak. Muhim cheklovlar Bu faqat matnli modeldir. Rasm, audio yoki video shu jarayonda dalil bo‘lishidan oldin tegishli alohida ifodaga muhtoj. Uzun fikrlash va kontekst cheklangan resurslar, batafsil mulohaza esa to‘g‘ri natijani mustaqil isbotlamaydi. Farazlar, hisoblash va yaratilgan kodni berilgan manbaga nisbatan tekshiring. Foydali natija — dalili ko‘rinadigan va faqat fikrlash identifikatsiyasi saqlangan, ko‘rib chiqiladigan javob yoki artefakt. Amaliy vazifa ### Amaliy vazifa Ingliz tilidagi texnik misol ``` Identify what a logic puzzle actually determines Exactly one of A, B and C took a key, and exactly one statement is true. A says, 'B took it.' B says, 'C took it.' C says, 'I did not take it.' Determine every possible culprit consistent with these premises. Show a truth table and state whether the culprit is uniquely determined. ``` #### Kutiladigan natija ``` A three-case truth table and the complete set of consistent culprits with a uniqueness conclusion. ``` #### Natijani tekshirish ``` The table checks exactly one true statement in each candidate case and preserves multiple solutions if the premises allow them. ``` **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking` [`qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking`](https://ailoot.ai/models/uz/#m=qwen%2Fqwen3-next-80b-a3b-thinking&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-next-80b-a3b-thinking&fmt=chat) Alibaba /`qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking` ### Boshlash Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking — jami 80 milliard va 3 milliard faol parametrli Qwen matnli fikr yuritish modeli. U murakkab vazifalarda faqat fikrlash, gibrid diqqat va siyrak ekspertlardan foydalanadi, asl konteksti 262 144 token va shartli kengaytirishi 1 010 000 gacha. Qabul qilinadigan kirish ma’lumotlari Matn Natijalar Matn ### Ailoot da mavjud · kirish ma’lumotlari va usullar **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` Kirish `text` Chiqish `text` Chiqish formati json yoki SSE | Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart | | --- | --- | --- | --- | --- | | Maydon`model` | Tur`string` | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking | Standart— | | Maydon`messages` | Tur`message[]` | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Elementlarning eng kam soni: 1 | Standart— | | Maydon`messages[].role` | Tur`string` | 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— | | Maydon`messages[].content` | Tur`string\|content_part[]\|null` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— | | Maydon`messages[].tool_calls` | Tur`tool_call[]` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— | | Maydon`messages[].tool_call_id` | Tur`string` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: role=tool; haqiqatan qaytarilgan IDdan foydalaning | Standart— | | Maydon`messages[].name` | Tur`string` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— | | Maydon`messages[].reasoning_content` | Tur`string` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: Ushbu model foydalanganda, haqiqatan qaytarilgan fikrlash ma’lumotlarini keyingi so‘rovda qayta yuboring | Standart— | | Maydon`messages[].reasoning_details` | Tur`object\|array` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`max_tokens` | Tur`integer` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`max_completion_tokens` | Tur`integer` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`stream` | Tur`boolean` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standartfalse | | Maydon`stream_options.include_usage` | Tur`boolean` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`temperature` | Tur`number` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`top_p` | Tur`number` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`stop` | Tur`string\|string[]` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`tools` | Tur`function_tool[]` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`tools[].type` | Tur`string` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar function Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`tools[].function.name` | Tur`string` | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: Funksiya vositasi taqdim etilgan | Standart— | | Maydon`tools[].function.description` | Tur`string` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— | | Maydon`tools[].function.parameters` | Tur`JSON_schema` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— | | Maydon`tool_choice` | Tur`string\|object` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`parallel_tool_calls` | Tur`boolean` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`response_format` | Tur`object` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`reasoning_effort` | Tur`string` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`reasoning` | Tur`object` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`service_tier` | Tur`string` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`instructions` | Tur`string` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Moslik maydoni | Standart— | | Maydon`functions` | Tur`function[]` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`function_call` | Tur`string\|object` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`prompt_cache_options` | Tur`object` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— | | Maydon`modalities` | Tur`string[]` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar text | Standart— | | Maydon`provider` | Tur`object` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Shartlar: Ushbu Ultra matn marshrutida provider.options rad etiladi | Standart— | | Maydon`cache_control.ttl` | Tur`string` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Shartlar: Haqiqiy prompt-kesh joylarida 1h rad etiladi | Standart— | Kirish materiallari birikmalari **Matn** · UTF8 matni `messages[].content` Usul parametrlari va hayot sikli | Parametr | Parametr talablari | | --- | --- | | Parametr`content_type` | Parametr talablariapplication/json | | Parametr`required` | Parametr talablarimodel, messages | | Parametr`material_types` | Parametr talablaritext | | Parametr`messages` | Parametr talablarirole/content tuzilishidagi xabarlar massivi | | Parametr`file_material` | Parametr talablariHaqiqiy UTF-8 hujjati aynan matn sifatida kiritiladi; fayl IDsi faraz qilinmaydi | | Parametr`optional_controls` | Parametr talablaristream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice | | Parametr`control_scope` | Parametr talablariModelga xos; foydalanuvchi funksiya vositalari hostingdagi vositalardan farq qiladi | | Parametr`output_modalities` | Parametr talablaritext | | Parametr`hosted_operations` | Parametr talablarifalse | | Parametr`multimodal_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. ### Tariflar Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan. Tezkor rejim Standart tarif Tezkor rejim tanlanganda Flex rejimi Standart tarif flex rejimi tanlanganda Maksimal fikrlash darajasi Standart tarif Maksimal fikrlash darajasi uchun standart (default) tuzatish qo‘llanganda #### Ailoot tariflari #### Sozlamalar bo‘yicha narxlar 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 **$0.0003** / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari **$0.0024** / 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 **$0.0003** / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari **$0.0024** / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish **—** / 1K token Kirish · Keshga yozish **—** / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat **—** / 1K token | Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. [Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →](https://ailoot.ai/docs/uz/billing/reserve/) ### So‘rov namunalari #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDKPython oqimi ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}') Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False)) PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path r=json.loads(Path("result.json").read_text()) for x in r.get("choices",[]): if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"]) PY_RESULT ``` ```python from openai import OpenAI import os if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) result=client.chat.completions.create(model='qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) 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 file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) save_result(result.to_dict(mode="json")) ``` ```python from openai import OpenAI import os from pathlib import Path if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) 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 file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) with client.chat.completions.stream(model='qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream: with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log: for event in stream: payload=event.to_dict(mode="json") log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush() print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)) final=stream.get_final_completion() save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result") ``` ### Natijalarni olish va saqlash #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat json yoki SSE ##### Barcha tayyor natijalarni saqlash 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. ##### Asl javobni tekshirish kerak bo‘lsa So‘rov va javob IDlari hamda sarlavhalarini saqlang. Matn vazifasini olish uchun umumiy URL taqdim etilmagan. Javob maydonlari | Maydon | Tur | | --- | --- | | Maydon`choices[].index` | Turinteger | | Maydon`choices[].message.content` | Turstring\|null | | Maydon`choices[].message.tool_calls` | Turtool\_call\[\] | | Maydon`choices[].message.reasoning_content` | Turstring | | Maydon`choices[].message.reasoning_details` | Turobject\|array | | Maydon`choices[].finish_reason` | Turstring\|null | | Maydon`usage` | Turobject | Xatolar va keyingi qadamlar | 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. | ### Taxalluslar #### Model taxalluslari **Ailoot Ultra** [`qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking`](https://ailoot.ai/models/uz/#m=qwen%2Fqwen3-next-80b-a3b-thinking&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-next-80b-a3b-thinking&fmt=chat) #### Usul yo‘llari taxalluslari Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning. #### Chaqirish uchun tegishli ID lar [`qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking`](https://ailoot.ai/models/uz/#m=qwen%2Fqwen3-next-80b-a3b-thinking&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-next-80b-a3b-thinking&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking` [`qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking`](https://ailoot.ai/models/uz/#m=qwen%2Fqwen3-next-80b-a3b-thinking&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-next-80b-a3b-thinking&fmt=messages) Alibaba /`qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking` ### Boshlash Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking — jami 80 milliard va 3 milliard faol parametrli Qwen matnli fikr yuritish modeli. U murakkab vazifalarda faqat fikrlash, gibrid diqqat va siyrak ekspertlardan foydalanadi, asl konteksti 262 144 token va shartli kengaytirishi 1 010 000 gacha. Qabul qilinadigan kirish ma’lumotlari Matn Natijalar json · sse ### Ailoot da mavjud · kirish ma’lumotlari va usullar **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` Kirish `text` Chiqish `json`, `sse` Chiqish formati JSON yoki SSE | Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart | | --- | --- | --- | --- | --- | | Maydon`model` | Tur`string` | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking | Standart— | | Maydon`messages` | Tur`message[]` | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— | | Maydon`messages[].role` | Tur`string` | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar user, assistant | Standart— | | Maydon`messages[].content` | Tur`string` | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— | | Maydon`max_tokens` | Tur`integer` | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— | | Maydon`stream` | Tur`boolean` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standartfalse | Kirish materiallari birikmalari **Matn** · UTF-8 matni `messages[].content satri` Usul parametrlari va hayot sikli | Parametr | Parametr talablari | | --- | --- | | Parametr`content_type` | Parametr talablariapplication/json | | Parametr`required` | Parametr talablarimodel, messages, max\_tokens | | Parametr`optional_controls` | Parametr talablaristream | | Parametr`material_types` | Parametr talablaritext | | Parametr`text_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` ### Tariflar Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan. Tezkor rejim Standart tarif Tezkor rejim tanlanganda Flex rejimi Standart tarif flex rejimi tanlanganda Maksimal fikrlash darajasi Standart tarif Maksimal fikrlash darajasi uchun standart (default) tuzatish qo‘llanganda #### Ailoot tariflari #### Sozlamalar bo‘yicha narxlar 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 **$0.0003** / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari **$0.0024** / 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 **$0.0003** / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari **$0.0024** / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish **—** / 1K token Kirish · Keshga yozish **—** / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat **—** / 1K token | Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. [Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →](https://ailoot.ai/docs/uz/billing/reserve/) ### So‘rov namunalari #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages To‘liq minimal JSON so‘rov tanasicurl · O‘zingizning UTF-8 hujjatingizdan foydalaningPython · Natijani to‘liq saqlang ```json { "model": "qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}" export AILOOT_TEXT_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json, os from pathlib import Path source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE']) if not source_file.is_file(): raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document') text = source_file.read_text(encoding='utf-8') if not text.strip(): raise SystemExit('Choose a document containing text') payload = {'model': 'qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]} payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8') PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \ -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8')) print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)) PY_RESULT ``` ```python import json, os from pathlib import Path source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE']) if not source_file.is_file(): raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document') text = source_file.read_text(encoding='utf-8') if not text.strip(): raise SystemExit('Choose a document containing text') payload = {'model': 'qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]} payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text from urllib.request import Request, urlopen from urllib.error import HTTPError api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY'] if not api_key.strip(): raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request') headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'} headers['x-api-key'] = api_key request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST') try: with urlopen(request, timeout=120) as response: raw = response.read() Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8') except HTTPError as error: Path('result.json').write_bytes(error.read()) Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8') raise Path('result.json').write_bytes(raw) import json from pathlib import Path result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8')) print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)) ``` ### Natijalarni olish va saqlash #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages JSON yoki SSE ##### Barcha tayyor natijalarni saqlash 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. ##### Asl javobni tekshirish kerak bo‘lsa So‘rov va javob IDlari hamda sarlavhalarini saqlang. Matn vazifasini olish uchun umumiy URL taqdim etilmagan. Javob maydonlari | Maydon | Tur | | --- | --- | | Maydon`id` | Turstring | | Maydon`model` | Turstring | | Maydon`content[]` | Turtext\|thinking\|tool\_use\|other content block | | Maydon`stop_reason` | Turstring\|null | | Maydon`usage` | Turobject | Xatolar va keyingi qadamlar | 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. | ### Taxalluslar #### Model taxalluslari **Ailoot Ultra** [`qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking`](https://ailoot.ai/models/uz/#m=qwen%2Fqwen3-next-80b-a3b-thinking&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-next-80b-a3b-thinking&fmt=messages) #### Usul yo‘llari taxalluslari Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning. #### Chaqirish uchun tegishli ID lar [`qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking`](https://ailoot.ai/models/uz/#m=qwen%2Fqwen3-next-80b-a3b-thinking&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-next-80b-a3b-thinking&fmt=messages) FAQ · Qwen: Qwen3 Next 80B A3B Thinking Qanday kirish ma’lumotlari va natijalar mavjud? `POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking`: `text` → `json`, `sse` So‘rov qaysi maydonlardan foydalanadi? `POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` Qanday cheklovlar amal qiladi? `POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking`: `messages.min_items`: `1` Ailoot’ni Claude Code, OpenCode, Hermes yoki ilovangizga ulang. ## Kompaniya va uning loyihalar portfeli Kompaniya va uning loyihalar portfeli: millionlab mijozlar; oylik sotuvlar hajmi milliardlarda. ## Tokenlarni chegirma bilan xarid qiling. Muntazam ish uchun obuna chegirmasi. Token xaridiga promokodlar — 50% gacha. Obuna Muntazam so‘rovlaringiz uchun chegirmali tarif tanlang. 50% gacha promokod Xaridda kod kiriting. Narx amaldagi aksiya bilan qayta hisoblanadi. Tarixdagi xarajatlar Har so‘rov uchun model, token va summa saqlanadi. [Obuna tanlash](https://ailoot.ai/docs/uz/billing/subscriptions/) · [Model narxlarini ko‘rish](https://ailoot.ai/models/uz/) ## API’ni sotadigan mahsulotingizga ulang. SaaS, ilova va botlar Ailoot ofertasi hamda litsenziya shartnomasiga muvofiq. Qayta sotishga reseller litsenziyasi so‘rang. Tijorat ilovasi Xizmatingizning pullik funksiyalariga matn, rasm, video va ovoz yaratishni qo‘shing. Reseller litsenziyasi Loyiha tavsifi va kirish sxemasini yuboring. Foydalanish va qayta sotishga yozma shartlarni so‘rang. Saytdagi hujjatlar Oferta, litsenziya shartnomasi va ma’lumotlar siyosati ulashdan oldin ochiq. [Reseller litsenziyasini so‘rash](mailto:support@ailoot.ai) · [Oferta va litsenziya shartnomasi](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=uz) ## Ailoot · Kompaniya va uning loyihalar portfeli Ailoot to‘plangan faoliyat tajribasi, keng mijozlar bazasi, barqaror xizmat va doimiy KPI nazoratiga tayanadi. Kompaniya va uning loyihalar portfeli: millionlab mijozlar; oylik sotuvlar hajmi milliardlarda. Ailoot bu faoliyat tajribasini mijozlar mahsulotlari, agentlar, ilovalar va avtomatlashtirishlarda AI imkoniyatlariga API orqali kirishni ta’minlashda qo‘llaydi.