Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct — Qwen3-Omni oilasining ko‘rsatmalarga amal qiladigan va nutq yaratuvchi a’zosi. U matn, tasvir, audio va videoni, jumladan aralash kirishlarni tushunadi va matn hamda tabiiy nutqni birga qaytara oladi. Qwen oila arxitekturasini matn va nutq javoblarini oqim orqali uzatishni qo‘llab-quvvatlovchi sifatida tavsiflaydi. Aniq Instruct model varianti Thinker va Talker komponentlarini o‘z ichiga oladi: tushunish va matnli javobni shakllantirish nutq yaratish yo‘li bilan bog‘langan. Thinking va Captioner variantlarida komponentlar hamda chiqish vazifalari boshqa, shuning uchun ular alohida model tanlovlari bo‘lib qoladi.
Oilaning e’lon qilingan ko‘p tilli qamrovi 119 matn tili, nutq kirishining 19 tili va nutq chiqishining 10 tilini o‘z ichiga oladi. Rus tili nutq bo‘yicha ikkala ro‘yxatda ham bor. Ishlab chiqaruvchi ko‘p modalli tushunish uchun audio va tasvirni qayta ishlash hamda bir nechta kod kitobidan foydalanadigan nutq generatsiyasi bilan ekspertlar aralashmasi turidagi Thinker–Talker tuzilmasini tavsiflaydi. Tizim ko‘rsatmalari yordamchining roli va javob uslubini shakllantirishi mumkin. Mos vazifa — aloqasiz matnni nutqqa aylantirish emas, ko‘rinadigan obyekt va foydalanuvchining og‘zaki savoliga bog‘liq ovozli tushuntirish.
Amaliy qo‘llanmalar nutqni tanish, nutqni tarjima qilish, musiqa va tovush tahlili, aralash audio, tasvir savollari, OCR, obyektning joyini aniqlash, videoni tavsiflash va audio-vizual muloqotni qamrab oladi. O‘rgatuvchi yordamchi uchun namoyish parchasini bering va ko‘rinadigan jarayonni yangi boshlovchiga tushuntirishni so‘rang. Mahsulot haqidagi savolda suratni og‘zaki so‘rov bilan birlashtiring va muhokama qilinadigan tafsilotni belgilang. Mo‘ljallangan tinglovchi va kerakli natijani ayting: qisqa og‘zaki javob, matnli xulosa yoki ikkalasi ham. O‘zgarmasligi kerak bo‘lgan manba nomlari va o‘lchovlarni saqlang.
Ishlab chiqaruvchining kirish tayyorlash jarayoni mos protsessor, chat shabloni va media qayta ishlash vositalaridan foydalanadi. Media matn bilan navbatlashib kelishi mumkin, dekodlash esa so‘rov tayyorlashning aniq qismidir. Videoga hamroh audiodan foydalanganda use_audio_in_video qiymatini dastlabki qayta ishlash, generatsiya va keyingi muloqot navbatlari bo‘ylab izchil saqlang. Audio-vizual savol tovush yo‘li qo‘shilishini talab qiladi; faqat tasvirga oid vazifa bu qamrovni aniq ko‘rsatgani ma’qul. Yordamchi savol uchun zarur tafsilotlarni olishi uchun tegishli parchani tanlang va o‘qish mumkin bo‘lgan tasvirlardan foydalaning.
Nutq chiqishini boshqarish mumkin. E’lon qilingan generatsiya interfeysi return_audio=False yordamida faqat matn so‘rashi mumkin, Talker komponentini o‘chirish esa bu komponentni yuklangan modelning nutq chiqishi yo‘lidan olib tashlaydi. Ishlab chiqaruvchining paketli misoli audio emas, matn qaytaradi. Instruct model varianti uchta ovoz tanlovini hujjatlashtiradi — Ethan, Chelsie va Aiden; standart ovoz Ethan. Misol to‘lqin shaklini 24 000 Hz chastotada saqlaydi. Ovoz tanlovi va shu misolning chiqish formati e’lon qilingan model ish jarayonini tavsiflaydi, uning atrofidagi barcha mumkin bo‘lgan xizmat interfeyslarini emas.
Og‘zaki javoblar uchun ishlab chiqaruvchi murakkab formatlash o‘rniga ovoz chiqarib aytishga qulay suhbat uslubini tavsiya qiladi. So‘rov tinglovchining tilida ixcham tushuntirishni so‘rashi va ko‘rib chiqish uchun alohida o‘qish qulay bo‘lgan matnli natijani saqlashi mumkin. Manbada nom, formula yoki notanish qisqartma bo‘lsa, uning ma’nosi va afzal ifodasini bering. Ravon ovoz noaniqlikni yo‘qotmasligi uchun javobdan kuzatilgan mazmunni taxminlardan ajratishni so‘rang.
Thinker va Talker matn konfiguratsiyalari max_position_embeddings qiymatini 65 536 qilib belgilaydi. Umumiy kartadagi vLLM misollari model uzunligi uchun 32 768 token va generatsiya uchun 16 384 tokenni alohida tanlaydi; bular mustaqil umumiy yuqori chegaralar emas, misollar bo‘lib qoladi. Tasvir va audioni qayta ishlash so‘rovning amaldagi hajmiga ta’sir qiladi. Interfeys qo‘llovi ham farq qiladi: kartadagi Transformers misoli nutq qaytara oladi, xizmat ko‘rsatish bo‘limi esa Thinker komponentiga yo‘naltirilgan yo‘l va video/audioni alohida qayta ishlashni tavsiflaydi. Model darajasidagi nutq imkoniyatlarini muayyan ishlash muhitining qo‘llaydigan chiqish yo‘lidan ajrating.
Foydali natija javobni uni tekshirish uchun kerakli manba materiali bilan birlashtiradi. Namoyishda tavsiflangan harakatni parcha bilan tekshiring; audio savolida javobni eshitiladigan so‘zlar yoki tovushlar bilan solishtiring; tasvirga asoslangan hisobda birlik va belgilarni tekshiring. Oilada audio-function-call amaliy qo‘llanmasi mavjud, lekin har qanday tashqi vosita harakatini baribir ilova belgilaydi va bajaradi. Harakat qilish uchun yaratilgan so‘rov tasdiqlangan natijadan farq qiladi. Bu nashrning kuchli tomoni — ixtiyoriy og‘zaki javob bilan ko‘p modalli o‘zaro aloqa; faktlarni tekshirish, keyingi harakatlar va media tahrirlash o‘z dalili hamda ish jarayonini talab qiladi.
", "aboutText": "Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct — Qwen3-Omni oilasining ko‘rsatmalarga amal qiladigan va nutq yaratuvchi a’zosi. U matn, tasvir, audio va videoni, jumladan aralash kirishlarni tushunadi va matn hamda tabiiy nutqni birga qaytara oladi. Qwen oila arxitekturasini matn va nutq javoblarini oqim orqali uzatishni qo‘llab-quvvatlovchi sifatida tavsiflaydi. Aniq Instruct model varianti Thinker va Talker komponentlarini o‘z ichiga oladi: tushunish va matnli javobni shakllantirish nutq yaratish yo‘li bilan bog‘langan. Thinking va Captioner variantlarida komponentlar hamda chiqish vazifalari boshqa, shuning uchun ular alohida model tanlovlari bo‘lib qoladi.\n\nOilaning e’lon qilingan ko‘p tilli qamrovi 119 matn tili, nutq kirishining 19 tili va nutq chiqishining 10 tilini o‘z ichiga oladi. Rus tili nutq bo‘yicha ikkala ro‘yxatda ham bor. Ishlab chiqaruvchi ko‘p modalli tushunish uchun audio va tasvirni qayta ishlash hamda bir nechta kod kitobidan foydalanadigan nutq generatsiyasi bilan ekspertlar aralashmasi turidagi Thinker–Talker tuzilmasini tavsiflaydi. Tizim ko‘rsatmalari yordamchining roli va javob uslubini shakllantirishi mumkin. Mos vazifa — aloqasiz matnni nutqqa aylantirish emas, ko‘rinadigan obyekt va foydalanuvchining og‘zaki savoliga bog‘liq ovozli tushuntirish.\n\nAmaliy qo‘llanmalar nutqni tanish, nutqni tarjima qilish, musiqa va tovush tahlili, aralash audio, tasvir savollari, OCR, obyektning joyini aniqlash, videoni tavsiflash va audio-vizual muloqotni qamrab oladi. O‘rgatuvchi yordamchi uchun namoyish parchasini bering va ko‘rinadigan jarayonni yangi boshlovchiga tushuntirishni so‘rang. Mahsulot haqidagi savolda suratni og‘zaki so‘rov bilan birlashtiring va muhokama qilinadigan tafsilotni belgilang. Mo‘ljallangan tinglovchi va kerakli natijani ayting: qisqa og‘zaki javob, matnli xulosa yoki ikkalasi ham. O‘zgarmasligi kerak bo‘lgan manba nomlari va o‘lchovlarni saqlang.\n\nIshlab chiqaruvchining kirish tayyorlash jarayoni mos protsessor, chat shabloni va media qayta ishlash vositalaridan foydalanadi. Media matn bilan navbatlashib kelishi mumkin, dekodlash esa so‘rov tayyorlashning aniq qismidir. Videoga hamroh audiodan foydalanganda use_audio_in_video qiymatini dastlabki qayta ishlash, generatsiya va keyingi muloqot navbatlari bo‘ylab izchil saqlang. Audio-vizual savol tovush yo‘li qo‘shilishini talab qiladi; faqat tasvirga oid vazifa bu qamrovni aniq ko‘rsatgani ma’qul. Yordamchi savol uchun zarur tafsilotlarni olishi uchun tegishli parchani tanlang va o‘qish mumkin bo‘lgan tasvirlardan foydalaning.\n\nNutq chiqishini boshqarish mumkin. E’lon qilingan generatsiya interfeysi return_audio=False yordamida faqat matn so‘rashi mumkin, Talker komponentini o‘chirish esa bu komponentni yuklangan modelning nutq chiqishi yo‘lidan olib tashlaydi. Ishlab chiqaruvchining paketli misoli audio emas, matn qaytaradi. Instruct model varianti uchta ovoz tanlovini hujjatlashtiradi — Ethan, Chelsie va Aiden; standart ovoz Ethan. Misol to‘lqin shaklini 24 000 Hz chastotada saqlaydi. Ovoz tanlovi va shu misolning chiqish formati e’lon qilingan model ish jarayonini tavsiflaydi, uning atrofidagi barcha mumkin bo‘lgan xizmat interfeyslarini emas.\n\nOg‘zaki javoblar uchun ishlab chiqaruvchi murakkab formatlash o‘rniga ovoz chiqarib aytishga qulay suhbat uslubini tavsiya qiladi. So‘rov tinglovchining tilida ixcham tushuntirishni so‘rashi va ko‘rib chiqish uchun alohida o‘qish qulay bo‘lgan matnli natijani saqlashi mumkin. Manbada nom, formula yoki notanish qisqartma bo‘lsa, uning ma’nosi va afzal ifodasini bering. Ravon ovoz noaniqlikni yo‘qotmasligi uchun javobdan kuzatilgan mazmunni taxminlardan ajratishni so‘rang.\n\nThinker va Talker matn konfiguratsiyalari max_position_embeddings qiymatini 65 536 qilib belgilaydi. Umumiy kartadagi vLLM misollari model uzunligi uchun 32 768 token va generatsiya uchun 16 384 tokenni alohida tanlaydi; bular mustaqil umumiy yuqori chegaralar emas, misollar bo‘lib qoladi. Tasvir va audioni qayta ishlash so‘rovning amaldagi hajmiga ta’sir qiladi. Interfeys qo‘llovi ham farq qiladi: kartadagi Transformers misoli nutq qaytara oladi, xizmat ko‘rsatish bo‘limi esa Thinker komponentiga yo‘naltirilgan yo‘l va video/audioni alohida qayta ishlashni tavsiflaydi. Model darajasidagi nutq imkoniyatlarini muayyan ishlash muhitining qo‘llaydigan chiqish yo‘lidan ajrating.\n\nFoydali natija javobni uni tekshirish uchun kerakli manba materiali bilan birlashtiradi. Namoyishda tavsiflangan harakatni parcha bilan tekshiring; audio savolida javobni eshitiladigan so‘zlar yoki tovushlar bilan solishtiring; tasvirga asoslangan hisobda birlik va belgilarni tekshiring. Oilada audio-function-call amaliy qo‘llanmasi mavjud, lekin har qanday tashqi vosita harakatini baribir ilova belgilaydi va bajaradi. Harakat qilish uchun yaratilgan so‘rov tasdiqlangan natijadan farq qiladi. Bu nashrning kuchli tomoni — ixtiyoriy og‘zaki javob bilan ko‘p modalli o‘zaro aloqa; faktlarni tekshirish, keyingi harakatlar va media tahrirlash o‘z dalili hamda ish jarayonini talab qiladi.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ingliz tilidagi texnik misol
Explain a supplied procedure to a novice\n\nWrite a text-only explanation for a novice using this supplied procedure: turn the dial to zero; insert the sample tray until it clicks; close the cover; press Start once; wait for the green completion light before opening. Keep the sequence and stopping condition exact. Use short conversational sentences and explain only what the supplied procedure establishes.A concise, easy-to-read textual procedure with the original action order and completion condition.Check opening the cover is never instructed before the green completion light.Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-InstructQwen3-Omni-30B-A3B-Instruct matn, tasvir, audio va videoni tushunadi hamda matn va tabiiy nutq bilan javob bera oladi. Uning Thinker–Talker arxitekturasi ko‘p modalli muloqotni qo‘llab-quvvatlaydi; nutq qaytarilishini va hujjatlashtirilgan ovozlardan qaysi biri ishlatilishini aniq boshqarish mumkin.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct — Qwen3-Omni oilasining ko‘rsatmalarga amal qiladigan va nutq yaratuvchi a’zosi. U matn, tasvir, audio va videoni, jumladan aralash kirishlarni tushunadi va matn hamda tabiiy nutqni birga qaytara oladi. Qwen oila arxitekturasini matn va nutq javoblarini oqim orqali uzatishni qo‘llab-quvvatlovchi sifatida tavsiflaydi. Aniq Instruct model varianti Thinker va Talker komponentlarini o‘z ichiga oladi: tushunish va matnli javobni shakllantirish nutq yaratish yo‘li bilan bog‘langan. Thinking va Captioner variantlarida komponentlar hamda chiqish vazifalari boshqa, shuning uchun ular alohida model tanlovlari bo‘lib qoladi.
Oilaning e’lon qilingan ko‘p tilli qamrovi 119 matn tili, nutq kirishining 19 tili va nutq chiqishining 10 tilini o‘z ichiga oladi. Rus tili nutq bo‘yicha ikkala ro‘yxatda ham bor. Ishlab chiqaruvchi ko‘p modalli tushunish uchun audio va tasvirni qayta ishlash hamda bir nechta kod kitobidan foydalanadigan nutq generatsiyasi bilan ekspertlar aralashmasi turidagi Thinker–Talker tuzilmasini tavsiflaydi. Tizim ko‘rsatmalari yordamchining roli va javob uslubini shakllantirishi mumkin. Mos vazifa — aloqasiz matnni nutqqa aylantirish emas, ko‘rinadigan obyekt va foydalanuvchining og‘zaki savoliga bog‘liq ovozli tushuntirish.
Amaliy qo‘llanmalar nutqni tanish, nutqni tarjima qilish, musiqa va tovush tahlili, aralash audio, tasvir savollari, OCR, obyektning joyini aniqlash, videoni tavsiflash va audio-vizual muloqotni qamrab oladi. O‘rgatuvchi yordamchi uchun namoyish parchasini bering va ko‘rinadigan jarayonni yangi boshlovchiga tushuntirishni so‘rang. Mahsulot haqidagi savolda suratni og‘zaki so‘rov bilan birlashtiring va muhokama qilinadigan tafsilotni belgilang. Mo‘ljallangan tinglovchi va kerakli natijani ayting: qisqa og‘zaki javob, matnli xulosa yoki ikkalasi ham. O‘zgarmasligi kerak bo‘lgan manba nomlari va o‘lchovlarni saqlang.
Ishlab chiqaruvchining kirish tayyorlash jarayoni mos protsessor, chat shabloni va media qayta ishlash vositalaridan foydalanadi. Media matn bilan navbatlashib kelishi mumkin, dekodlash esa so‘rov tayyorlashning aniq qismidir. Videoga hamroh audiodan foydalanganda use_audio_in_video qiymatini dastlabki qayta ishlash, generatsiya va keyingi muloqot navbatlari bo‘ylab izchil saqlang. Audio-vizual savol tovush yo‘li qo‘shilishini talab qiladi; faqat tasvirga oid vazifa bu qamrovni aniq ko‘rsatgani ma’qul. Yordamchi savol uchun zarur tafsilotlarni olishi uchun tegishli parchani tanlang va o‘qish mumkin bo‘lgan tasvirlardan foydalaning.
Nutq chiqishini boshqarish mumkin. E’lon qilingan generatsiya interfeysi return_audio=False yordamida faqat matn so‘rashi mumkin, Talker komponentini o‘chirish esa bu komponentni yuklangan modelning nutq chiqishi yo‘lidan olib tashlaydi. Ishlab chiqaruvchining paketli misoli audio emas, matn qaytaradi. Instruct model varianti uchta ovoz tanlovini hujjatlashtiradi — Ethan, Chelsie va Aiden; standart ovoz Ethan. Misol to‘lqin shaklini 24 000 Hz chastotada saqlaydi. Ovoz tanlovi va shu misolning chiqish formati e’lon qilingan model ish jarayonini tavsiflaydi, uning atrofidagi barcha mumkin bo‘lgan xizmat interfeyslarini emas.
Og‘zaki javoblar uchun ishlab chiqaruvchi murakkab formatlash o‘rniga ovoz chiqarib aytishga qulay suhbat uslubini tavsiya qiladi. So‘rov tinglovchining tilida ixcham tushuntirishni so‘rashi va ko‘rib chiqish uchun alohida o‘qish qulay bo‘lgan matnli natijani saqlashi mumkin. Manbada nom, formula yoki notanish qisqartma bo‘lsa, uning ma’nosi va afzal ifodasini bering. Ravon ovoz noaniqlikni yo‘qotmasligi uchun javobdan kuzatilgan mazmunni taxminlardan ajratishni so‘rang.
Thinker va Talker matn konfiguratsiyalari max_position_embeddings qiymatini 65 536 qilib belgilaydi. Umumiy kartadagi vLLM misollari model uzunligi uchun 32 768 token va generatsiya uchun 16 384 tokenni alohida tanlaydi; bular mustaqil umumiy yuqori chegaralar emas, misollar bo‘lib qoladi. Tasvir va audioni qayta ishlash so‘rovning amaldagi hajmiga ta’sir qiladi. Interfeys qo‘llovi ham farq qiladi: kartadagi Transformers misoli nutq qaytara oladi, xizmat ko‘rsatish bo‘limi esa Thinker komponentiga yo‘naltirilgan yo‘l va video/audioni alohida qayta ishlashni tavsiflaydi. Model darajasidagi nutq imkoniyatlarini muayyan ishlash muhitining qo‘llaydigan chiqish yo‘lidan ajrating.
Foydali natija javobni uni tekshirish uchun kerakli manba materiali bilan birlashtiradi. Namoyishda tavsiflangan harakatni parcha bilan tekshiring; audio savolida javobni eshitiladigan so‘zlar yoki tovushlar bilan solishtiring; tasvirga asoslangan hisobda birlik va belgilarni tekshiring. Oilada audio-function-call amaliy qo‘llanmasi mavjud, lekin har qanday tashqi vosita harakatini baribir ilova belgilaydi va bajaradi. Harakat qilish uchun yaratilgan so‘rov tasdiqlangan natijadan farq qiladi. Bu nashrning kuchli tomoni — ixtiyoriy og‘zaki javob bilan ko‘p modalli o‘zaro aloqa; faktlarni tekshirish, keyingi harakatlar va media tahrirlash o‘z dalili hamda ish jarayonini talab qiladi.
POST /v1/chat/completionstexttext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct | 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 $0.0008 / 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-Omni-30B-A3B-Instruct", "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-Omni-30B-A3B-Instruct',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-Omni-30B-A3B-Instruct',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-Omni-30B-A3B-Instruct
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-InstructQwen3-Omni-30B-A3B-Instruct matn, tasvir, audio va videoni tushunadi hamda matn va tabiiy nutq bilan javob bera oladi. Uning Thinker–Talker arxitekturasi ko‘p modalli muloqotni qo‘llab-quvvatlaydi; nutq qaytarilishini va hujjatlashtirilgan ovozlardan qaysi biri ishlatilishini aniq boshqarish mumkin.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct — Qwen3-Omni oilasining ko‘rsatmalarga amal qiladigan va nutq yaratuvchi a’zosi. U matn, tasvir, audio va videoni, jumladan aralash kirishlarni tushunadi va matn hamda tabiiy nutqni birga qaytara oladi. Qwen oila arxitekturasini matn va nutq javoblarini oqim orqali uzatishni qo‘llab-quvvatlovchi sifatida tavsiflaydi. Aniq Instruct model varianti Thinker va Talker komponentlarini o‘z ichiga oladi: tushunish va matnli javobni shakllantirish nutq yaratish yo‘li bilan bog‘langan. Thinking va Captioner variantlarida komponentlar hamda chiqish vazifalari boshqa, shuning uchun ular alohida model tanlovlari bo‘lib qoladi.
Oilaning e’lon qilingan ko‘p tilli qamrovi 119 matn tili, nutq kirishining 19 tili va nutq chiqishining 10 tilini o‘z ichiga oladi. Rus tili nutq bo‘yicha ikkala ro‘yxatda ham bor. Ishlab chiqaruvchi ko‘p modalli tushunish uchun audio va tasvirni qayta ishlash hamda bir nechta kod kitobidan foydalanadigan nutq generatsiyasi bilan ekspertlar aralashmasi turidagi Thinker–Talker tuzilmasini tavsiflaydi. Tizim ko‘rsatmalari yordamchining roli va javob uslubini shakllantirishi mumkin. Mos vazifa — aloqasiz matnni nutqqa aylantirish emas, ko‘rinadigan obyekt va foydalanuvchining og‘zaki savoliga bog‘liq ovozli tushuntirish.
Amaliy qo‘llanmalar nutqni tanish, nutqni tarjima qilish, musiqa va tovush tahlili, aralash audio, tasvir savollari, OCR, obyektning joyini aniqlash, videoni tavsiflash va audio-vizual muloqotni qamrab oladi. O‘rgatuvchi yordamchi uchun namoyish parchasini bering va ko‘rinadigan jarayonni yangi boshlovchiga tushuntirishni so‘rang. Mahsulot haqidagi savolda suratni og‘zaki so‘rov bilan birlashtiring va muhokama qilinadigan tafsilotni belgilang. Mo‘ljallangan tinglovchi va kerakli natijani ayting: qisqa og‘zaki javob, matnli xulosa yoki ikkalasi ham. O‘zgarmasligi kerak bo‘lgan manba nomlari va o‘lchovlarni saqlang.
Ishlab chiqaruvchining kirish tayyorlash jarayoni mos protsessor, chat shabloni va media qayta ishlash vositalaridan foydalanadi. Media matn bilan navbatlashib kelishi mumkin, dekodlash esa so‘rov tayyorlashning aniq qismidir. Videoga hamroh audiodan foydalanganda use_audio_in_video qiymatini dastlabki qayta ishlash, generatsiya va keyingi muloqot navbatlari bo‘ylab izchil saqlang. Audio-vizual savol tovush yo‘li qo‘shilishini talab qiladi; faqat tasvirga oid vazifa bu qamrovni aniq ko‘rsatgani ma’qul. Yordamchi savol uchun zarur tafsilotlarni olishi uchun tegishli parchani tanlang va o‘qish mumkin bo‘lgan tasvirlardan foydalaning.
Nutq chiqishini boshqarish mumkin. E’lon qilingan generatsiya interfeysi return_audio=False yordamida faqat matn so‘rashi mumkin, Talker komponentini o‘chirish esa bu komponentni yuklangan modelning nutq chiqishi yo‘lidan olib tashlaydi. Ishlab chiqaruvchining paketli misoli audio emas, matn qaytaradi. Instruct model varianti uchta ovoz tanlovini hujjatlashtiradi — Ethan, Chelsie va Aiden; standart ovoz Ethan. Misol to‘lqin shaklini 24 000 Hz chastotada saqlaydi. Ovoz tanlovi va shu misolning chiqish formati e’lon qilingan model ish jarayonini tavsiflaydi, uning atrofidagi barcha mumkin bo‘lgan xizmat interfeyslarini emas.
Og‘zaki javoblar uchun ishlab chiqaruvchi murakkab formatlash o‘rniga ovoz chiqarib aytishga qulay suhbat uslubini tavsiya qiladi. So‘rov tinglovchining tilida ixcham tushuntirishni so‘rashi va ko‘rib chiqish uchun alohida o‘qish qulay bo‘lgan matnli natijani saqlashi mumkin. Manbada nom, formula yoki notanish qisqartma bo‘lsa, uning ma’nosi va afzal ifodasini bering. Ravon ovoz noaniqlikni yo‘qotmasligi uchun javobdan kuzatilgan mazmunni taxminlardan ajratishni so‘rang.
Thinker va Talker matn konfiguratsiyalari max_position_embeddings qiymatini 65 536 qilib belgilaydi. Umumiy kartadagi vLLM misollari model uzunligi uchun 32 768 token va generatsiya uchun 16 384 tokenni alohida tanlaydi; bular mustaqil umumiy yuqori chegaralar emas, misollar bo‘lib qoladi. Tasvir va audioni qayta ishlash so‘rovning amaldagi hajmiga ta’sir qiladi. Interfeys qo‘llovi ham farq qiladi: kartadagi Transformers misoli nutq qaytara oladi, xizmat ko‘rsatish bo‘limi esa Thinker komponentiga yo‘naltirilgan yo‘l va video/audioni alohida qayta ishlashni tavsiflaydi. Model darajasidagi nutq imkoniyatlarini muayyan ishlash muhitining qo‘llaydigan chiqish yo‘lidan ajrating.
Foydali natija javobni uni tekshirish uchun kerakli manba materiali bilan birlashtiradi. Namoyishda tavsiflangan harakatni parcha bilan tekshiring; audio savolida javobni eshitiladigan so‘zlar yoki tovushlar bilan solishtiring; tasvirga asoslangan hisobda birlik va belgilarni tekshiring. Oilada audio-function-call amaliy qo‘llanmasi mavjud, lekin har qanday tashqi vosita harakatini baribir ilova belgilaydi va bajaradi. Harakat qilish uchun yaratilgan so‘rov tasdiqlangan natijadan farq qiladi. Bu nashrning kuchli tomoni — ixtiyoriy og‘zaki javob bilan ko‘p modalli o‘zaro aloqa; faktlarni tekshirish, keyingi harakatlar va media tahrirlash o‘z dalili hamda ish jarayonini talab qiladi.
POST /v1/messagestextjson, sse| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct | 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 $0.0008 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
{\n "model": "Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-Omni-30B-A3B-Instruct', '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-Omni-30B-A3B-Instruct', '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-Omni-30B-A3B-Instruct
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
Ingliz tilidagi texnik misol
Explain a supplied procedure to a novice\n\nWrite a text-only explanation for a novice using this supplied procedure: turn the dial to zero; insert the sample tray until it clicks; close the cover; press Start once; wait for the green completion light before opening. Keep the sequence and stopping condition exact. Use short conversational sentences and explain only what the supplied procedure establishes.A concise, easy-to-read textual procedure with the original action order and completion condition.Check opening the cover is never instructed before the green completion light.