Qwen-VL-Max — obyektni tanib olishdan ko‘proq narsani talab qiladigan savollar uchun Qwen’ning vizual-til modellari yo‘nalishi. Ishlab chiquvchi Max’ni vizual mulohaza yuritish va ko‘rsatmalarga amal qilishga yo‘naltiradi: ko‘rinadigan dalillarni foydalanuvchi shartlari bilan bog‘lash, munosabatlarni tushuntirish va murakkabroq vizual vazifa uchun matnli natija yaratish. Plus yo‘nalishiga nisbatan bu tavsif mulohaza yuritish va talqin qilishga ko‘proq urg‘u beradi.
Ishlab chiquvchining joriy kartasi versiyasiz qwen-vl-max nomini qwen-vl-max-2025-08-13 bilan bog‘laydi. Yangilanib turadigan nom yangilanishlarga ergashadi, sana ko‘rsatilgan nom esa muayyan qayd etilgan versiyani bildiradi. Kirish ma’lumotlari va natijalarni taqqoslaganda aniq nomni saqlang; boshqa nomlangan versiyalarning hujjatlashtirilgan xususiyatlari farq qilishi mumkin.
Model imkoniyatlari
Hujjatlarda ko‘rsatilgan kirish ma’lumotlariga matn, tasvirlar va video kiradi, chiqish esa matndir. Vizual material hujjat sahifasi, grafik, sahna yoki kadrlar ketma-ketligi bo‘lishi mumkin. Matnli savol model ushbu materialdan nimani aniqlashi kerakligini belgilaydi. Natija dalillarni tasvirlashi, munosabatni tushuntirishi yoki topilmalarni maydonlarga ajratishi mumkin; bu model tasvir yoki video yaratadigan versiya emas.
Grafik uchun umumiy tavsif so‘rash o‘rniga taqqoslashni aniq belgilang. Tasvirni berib, ko‘rinadigan qaysi ma’lumotlar qatori o‘sayotganini, belgilar nimani anglatishini va qaysi kuzatuvlar xulosani qo‘llab-quvvatlashini so‘rang. Bevosita ko‘rinadigan ma’lumotlar va tushuntirish uchun alohida qismlar so‘rang. Jarayon sxemasi uchun boshlang‘ich va yakuniy shartlarni belgilang va asl belgilarni saqlagan holda bosqichlar orasidagi bog‘lanishlarni so‘rang.
Ekran tasviri uchun foydalanuvchining maqsadini ayting va ko‘rinadigan boshqaruv elementlari hamda keyingi mumkin bo‘lgan qadamni so‘rang. Bu interfeysning yozma talqinini beradi. Har qanday haqiqiy bosish, faylni o‘zgartirish yoki tashqi harakat modeldan foydalanayotgan ilovaning vazifasi bo‘lib qoladi; vizual tushunishning o‘zi kompyuterni boshqarish ish jarayoni emas.
Ishlab chiquvchi kartasida tuzilmali natija, javobning oldindan berilgan boshlanishini davom ettirish va kontekstni keshlash hujjatlashtirilgan. Bular takroriy vizual tahlillarni barqaror natija tuzilmasi atrofida tashkil qilishga yordam berishi mumkin. Paketlab yuborish ishlab chiquvchi konfiguratsiyalari orasida farqlanadi, funksiya chaqirish, veb-qidiruv va qo‘shimcha o‘qitish esa ushbu kartada qo‘llab-quvvatlanadigan imkoniyatlar sifatida ko‘rsatilmagan. Shu sababli tuzilmali matnli javobni bajarilgan vosita chaqiruvi yoki onlayn qidiruv bilan adashtirmaslik kerak.
Kontekst chegaralari
Aniq nomlangan kartada kontekst oynasi 131 072 token, eng katta kirish 129 024 token va eng katta chiqish 8 192 token deb ko‘rsatilgan. Vizual kirish ma’lumotlari va matnli vazifa mavjud kirish hajmini birgalikda sarflaydi. Javob alohida chegaralanadi, shuning uchun katta hajmdagi vizual material shuncha katta chiqish hajmini anglatmaydi.
Haqiqiy savolga javob beradigan tasvirlar yoki kadrlarni tanlang. Qirqib olingan hududni talqin qilish uchun zarur grafik shartli belgilari, ustun sarlavhalari yoki sxema belgilarini saqlang. Bir nechta materialni taqqoslaganda ularning tartibi va rolini belgilang: mavjud dizayn, tahrirlangan dizayn va taqqoslash uchun olingan talab. Foydali yozma natija mos keladigan elementlar, farqlar va taqdim etilgan dalillar asosida hali hal etilmagan savollarni sanab berishi mumkin.
Video bilan ishlash
Video kirishi ko‘rinadigan hodisalar va ularning ketma-ketligi haqida savollar berish imkonini yaratadi. Kadrlar orasida nima o‘zgarishini, qaysi ishtirokchilar o‘zaro ta’sirlashishini yoki qaysi ko‘rinadigan holat boshqasidan oldin paydo bo‘lishini so‘rang. Kerakli chiqishni belgilang, masalan, har bir bandni qo‘llab-quvvatlovchi kuzatuvlar bilan hodisalarning tartiblangan tavsifi. Kartada video kirishi va matn chiqishi ko‘rsatilgan, audio kirishi yoki nutq chiqishi emas; aytilgan mazmun haqidagi savol uchun o‘sha mazmunni alohida taqdim etish zarur.
Amaliy vazifa namoyish videosini uning yozma tartibi bilan taqqoslashi mumkin: vizual material va tegishli bosqichlarni bering, qaysi bosqichlar ko‘rinishini so‘rang va nomuvofiqliklarning qisqa ro‘yxatini talab qiling. Har bir kuzatuv tartibning qaysi bosqichiga tegishli ekanini ko‘rsating va noaniq bosqichlarni javobning alohida qismida saqlang.
Versiyaning muhim chegaralari
Max’ning vizual mulohaza yuritishga yo‘naltirilishi vazifa munosabatlarni talqin qilish va murakkab vizual ko‘rsatmaga amal qilishga bog‘liq bo‘lganda foydalidir. Uning hujjatlashtirilgan natijasi matndir. Kirish ma’lumotlarini o‘qish uchun ravshan saqlang, sizga kerak bo‘lgan xulosani ayting va ko‘rinadigan dalillarni vazifa modeldan chiqarishni so‘rayotgan xulosalardan ajrating. Bu tayyorgarlik vizual savolni yo‘nalishsiz sahna xulosasi o‘rniga foydalanish mumkin bo‘lgan tushuntirish yoki taqqoslashga aylantiradi.
", "aboutText": "Qwen-VL-Max — obyektni tanib olishdan ko‘proq narsani talab qiladigan savollar uchun Qwen’ning vizual-til modellari yo‘nalishi. Ishlab chiquvchi Max’ni vizual mulohaza yuritish va ko‘rsatmalarga amal qilishga yo‘naltiradi: ko‘rinadigan dalillarni foydalanuvchi shartlari bilan bog‘lash, munosabatlarni tushuntirish va murakkabroq vizual vazifa uchun matnli natija yaratish. Plus yo‘nalishiga nisbatan bu tavsif mulohaza yuritish va talqin qilishga ko‘proq urg‘u beradi.\n\nIshlab chiquvchining joriy kartasi versiyasiz qwen-vl-max nomini qwen-vl-max-2025-08-13 bilan bog‘laydi. Yangilanib turadigan nom yangilanishlarga ergashadi, sana ko‘rsatilgan nom esa muayyan qayd etilgan versiyani bildiradi. Kirish ma’lumotlari va natijalarni taqqoslaganda aniq nomni saqlang; boshqa nomlangan versiyalarning hujjatlashtirilgan xususiyatlari farq qilishi mumkin.\n\nModel imkoniyatlari\n\nHujjatlarda ko‘rsatilgan kirish ma’lumotlariga matn, tasvirlar va video kiradi, chiqish esa matndir. Vizual material hujjat sahifasi, grafik, sahna yoki kadrlar ketma-ketligi bo‘lishi mumkin. Matnli savol model ushbu materialdan nimani aniqlashi kerakligini belgilaydi. Natija dalillarni tasvirlashi, munosabatni tushuntirishi yoki topilmalarni maydonlarga ajratishi mumkin; bu model tasvir yoki video yaratadigan versiya emas.\n\nGrafik uchun umumiy tavsif so‘rash o‘rniga taqqoslashni aniq belgilang. Tasvirni berib, ko‘rinadigan qaysi ma’lumotlar qatori o‘sayotganini, belgilar nimani anglatishini va qaysi kuzatuvlar xulosani qo‘llab-quvvatlashini so‘rang. Bevosita ko‘rinadigan ma’lumotlar va tushuntirish uchun alohida qismlar so‘rang. Jarayon sxemasi uchun boshlang‘ich va yakuniy shartlarni belgilang va asl belgilarni saqlagan holda bosqichlar orasidagi bog‘lanishlarni so‘rang.\n\nEkran tasviri uchun foydalanuvchining maqsadini ayting va ko‘rinadigan boshqaruv elementlari hamda keyingi mumkin bo‘lgan qadamni so‘rang. Bu interfeysning yozma talqinini beradi. Har qanday haqiqiy bosish, faylni o‘zgartirish yoki tashqi harakat modeldan foydalanayotgan ilovaning vazifasi bo‘lib qoladi; vizual tushunishning o‘zi kompyuterni boshqarish ish jarayoni emas.\n\nIshlab chiquvchi kartasida tuzilmali natija, javobning oldindan berilgan boshlanishini davom ettirish va kontekstni keshlash hujjatlashtirilgan. Bular takroriy vizual tahlillarni barqaror natija tuzilmasi atrofida tashkil qilishga yordam berishi mumkin. Paketlab yuborish ishlab chiquvchi konfiguratsiyalari orasida farqlanadi, funksiya chaqirish, veb-qidiruv va qo‘shimcha o‘qitish esa ushbu kartada qo‘llab-quvvatlanadigan imkoniyatlar sifatida ko‘rsatilmagan. Shu sababli tuzilmali matnli javobni bajarilgan vosita chaqiruvi yoki onlayn qidiruv bilan adashtirmaslik kerak.\n\nKontekst chegaralari\n\nAniq nomlangan kartada kontekst oynasi 131 072 token, eng katta kirish 129 024 token va eng katta chiqish 8 192 token deb ko‘rsatilgan. Vizual kirish ma’lumotlari va matnli vazifa mavjud kirish hajmini birgalikda sarflaydi. Javob alohida chegaralanadi, shuning uchun katta hajmdagi vizual material shuncha katta chiqish hajmini anglatmaydi.\n\nHaqiqiy savolga javob beradigan tasvirlar yoki kadrlarni tanlang. Qirqib olingan hududni talqin qilish uchun zarur grafik shartli belgilari, ustun sarlavhalari yoki sxema belgilarini saqlang. Bir nechta materialni taqqoslaganda ularning tartibi va rolini belgilang: mavjud dizayn, tahrirlangan dizayn va taqqoslash uchun olingan talab. Foydali yozma natija mos keladigan elementlar, farqlar va taqdim etilgan dalillar asosida hali hal etilmagan savollarni sanab berishi mumkin.\n\nVideo bilan ishlash\n\nVideo kirishi ko‘rinadigan hodisalar va ularning ketma-ketligi haqida savollar berish imkonini yaratadi. Kadrlar orasida nima o‘zgarishini, qaysi ishtirokchilar o‘zaro ta’sirlashishini yoki qaysi ko‘rinadigan holat boshqasidan oldin paydo bo‘lishini so‘rang. Kerakli chiqishni belgilang, masalan, har bir bandni qo‘llab-quvvatlovchi kuzatuvlar bilan hodisalarning tartiblangan tavsifi. Kartada video kirishi va matn chiqishi ko‘rsatilgan, audio kirishi yoki nutq chiqishi emas; aytilgan mazmun haqidagi savol uchun o‘sha mazmunni alohida taqdim etish zarur.\n\nAmaliy vazifa namoyish videosini uning yozma tartibi bilan taqqoslashi mumkin: vizual material va tegishli bosqichlarni bering, qaysi bosqichlar ko‘rinishini so‘rang va nomuvofiqliklarning qisqa ro‘yxatini talab qiling. Har bir kuzatuv tartibning qaysi bosqichiga tegishli ekanini ko‘rsating va noaniq bosqichlarni javobning alohida qismida saqlang.\n\nVersiyaning muhim chegaralari\n\nMax’ning vizual mulohaza yuritishga yo‘naltirilishi vazifa munosabatlarni talqin qilish va murakkab vizual ko‘rsatmaga amal qilishga bog‘liq bo‘lganda foydalidir. Uning hujjatlashtirilgan natijasi matndir. Kirish ma’lumotlarini o‘qish uchun ravshan saqlang, sizga kerak bo‘lgan xulosani ayting va ko‘rinadigan dalillarni vazifa modeldan chiqarishni so‘rayotgan xulosalardan ajrating. Bu tayyorgarlik vizual savolni yo‘nalishsiz sahna xulosasi o‘rniga foydalanish mumkin bo‘lgan tushuntirish yoki taqqoslashga aylantiradi.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ingliz tilidagi texnik misol
Trace a described process diagram\n\nInterpret this diagram transcribed as text: Request -> Validate -> [valid: Queue; invalid: Return error]; Queue -> Worker -> Result. Requirement: invalid requests must never reach the worker. Explain both paths, identify the gate enforcing the requirement and list two checks tied to those paths. Use only the supplied connections and labels.A two-path explanation, the validation gate and valid/invalid path checks.Check the invalid branch ends at Return error rather than passing through Queue.qwen-vl-maxQwen-VL-Max matn, tasvirlar va videoni vizual mulohaza yuritish hamda ko‘rsatmalarga amal qilish bilan bog‘laydi. U matnli tushuntirishlar yoki tuzilmali xulosalarni qaytaradi va murakkab vizual savollar, hujjat tahlili hamda sahna ichidagi munosabatlar uchun mo‘ljallangan.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Qwen-VL-Max — obyektni tanib olishdan ko‘proq narsani talab qiladigan savollar uchun Qwen’ning vizual-til modellari yo‘nalishi. Ishlab chiquvchi Max’ni vizual mulohaza yuritish va ko‘rsatmalarga amal qilishga yo‘naltiradi: ko‘rinadigan dalillarni foydalanuvchi shartlari bilan bog‘lash, munosabatlarni tushuntirish va murakkabroq vizual vazifa uchun matnli natija yaratish. Plus yo‘nalishiga nisbatan bu tavsif mulohaza yuritish va talqin qilishga ko‘proq urg‘u beradi.
Ishlab chiquvchining joriy kartasi versiyasiz qwen-vl-max nomini qwen-vl-max-2025-08-13 bilan bog‘laydi. Yangilanib turadigan nom yangilanishlarga ergashadi, sana ko‘rsatilgan nom esa muayyan qayd etilgan versiyani bildiradi. Kirish ma’lumotlari va natijalarni taqqoslaganda aniq nomni saqlang; boshqa nomlangan versiyalarning hujjatlashtirilgan xususiyatlari farq qilishi mumkin.
Model imkoniyatlari
Hujjatlarda ko‘rsatilgan kirish ma’lumotlariga matn, tasvirlar va video kiradi, chiqish esa matndir. Vizual material hujjat sahifasi, grafik, sahna yoki kadrlar ketma-ketligi bo‘lishi mumkin. Matnli savol model ushbu materialdan nimani aniqlashi kerakligini belgilaydi. Natija dalillarni tasvirlashi, munosabatni tushuntirishi yoki topilmalarni maydonlarga ajratishi mumkin; bu model tasvir yoki video yaratadigan versiya emas.
Grafik uchun umumiy tavsif so‘rash o‘rniga taqqoslashni aniq belgilang. Tasvirni berib, ko‘rinadigan qaysi ma’lumotlar qatori o‘sayotganini, belgilar nimani anglatishini va qaysi kuzatuvlar xulosani qo‘llab-quvvatlashini so‘rang. Bevosita ko‘rinadigan ma’lumotlar va tushuntirish uchun alohida qismlar so‘rang. Jarayon sxemasi uchun boshlang‘ich va yakuniy shartlarni belgilang va asl belgilarni saqlagan holda bosqichlar orasidagi bog‘lanishlarni so‘rang.
Ekran tasviri uchun foydalanuvchining maqsadini ayting va ko‘rinadigan boshqaruv elementlari hamda keyingi mumkin bo‘lgan qadamni so‘rang. Bu interfeysning yozma talqinini beradi. Har qanday haqiqiy bosish, faylni o‘zgartirish yoki tashqi harakat modeldan foydalanayotgan ilovaning vazifasi bo‘lib qoladi; vizual tushunishning o‘zi kompyuterni boshqarish ish jarayoni emas.
Ishlab chiquvchi kartasida tuzilmali natija, javobning oldindan berilgan boshlanishini davom ettirish va kontekstni keshlash hujjatlashtirilgan. Bular takroriy vizual tahlillarni barqaror natija tuzilmasi atrofida tashkil qilishga yordam berishi mumkin. Paketlab yuborish ishlab chiquvchi konfiguratsiyalari orasida farqlanadi, funksiya chaqirish, veb-qidiruv va qo‘shimcha o‘qitish esa ushbu kartada qo‘llab-quvvatlanadigan imkoniyatlar sifatida ko‘rsatilmagan. Shu sababli tuzilmali matnli javobni bajarilgan vosita chaqiruvi yoki onlayn qidiruv bilan adashtirmaslik kerak.
Kontekst chegaralari
Aniq nomlangan kartada kontekst oynasi 131 072 token, eng katta kirish 129 024 token va eng katta chiqish 8 192 token deb ko‘rsatilgan. Vizual kirish ma’lumotlari va matnli vazifa mavjud kirish hajmini birgalikda sarflaydi. Javob alohida chegaralanadi, shuning uchun katta hajmdagi vizual material shuncha katta chiqish hajmini anglatmaydi.
Haqiqiy savolga javob beradigan tasvirlar yoki kadrlarni tanlang. Qirqib olingan hududni talqin qilish uchun zarur grafik shartli belgilari, ustun sarlavhalari yoki sxema belgilarini saqlang. Bir nechta materialni taqqoslaganda ularning tartibi va rolini belgilang: mavjud dizayn, tahrirlangan dizayn va taqqoslash uchun olingan talab. Foydali yozma natija mos keladigan elementlar, farqlar va taqdim etilgan dalillar asosida hali hal etilmagan savollarni sanab berishi mumkin.
Video bilan ishlash
Video kirishi ko‘rinadigan hodisalar va ularning ketma-ketligi haqida savollar berish imkonini yaratadi. Kadrlar orasida nima o‘zgarishini, qaysi ishtirokchilar o‘zaro ta’sirlashishini yoki qaysi ko‘rinadigan holat boshqasidan oldin paydo bo‘lishini so‘rang. Kerakli chiqishni belgilang, masalan, har bir bandni qo‘llab-quvvatlovchi kuzatuvlar bilan hodisalarning tartiblangan tavsifi. Kartada video kirishi va matn chiqishi ko‘rsatilgan, audio kirishi yoki nutq chiqishi emas; aytilgan mazmun haqidagi savol uchun o‘sha mazmunni alohida taqdim etish zarur.
Amaliy vazifa namoyish videosini uning yozma tartibi bilan taqqoslashi mumkin: vizual material va tegishli bosqichlarni bering, qaysi bosqichlar ko‘rinishini so‘rang va nomuvofiqliklarning qisqa ro‘yxatini talab qiling. Har bir kuzatuv tartibning qaysi bosqichiga tegishli ekanini ko‘rsating va noaniq bosqichlarni javobning alohida qismida saqlang.
Versiyaning muhim chegaralari
Max’ning vizual mulohaza yuritishga yo‘naltirilishi vazifa munosabatlarni talqin qilish va murakkab vizual ko‘rsatmaga amal qilishga bog‘liq bo‘lganda foydalidir. Uning hujjatlashtirilgan natijasi matndir. Kirish ma’lumotlarini o‘qish uchun ravshan saqlang, sizga kerak bo‘lgan xulosani ayting va ko‘rinadigan dalillarni vazifa modeldan chiqarishni so‘rayotgan xulosalardan ajrating. Bu tayyorgarlik vizual savolni yo‘nalishsiz sahna xulosasi o‘rniga foydalanish mumkin bo‘lgan tushuntirish yoki taqqoslashga aylantiradi.
POST /v1/chat/completionstexttext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar qwen-vl-max | 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 $0.00046 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.001144 / 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-vl-max", "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-vl-max',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-vl-max',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-vl-max
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
qwen-vl-maxQwen-VL-Max matn, tasvirlar va videoni vizual mulohaza yuritish hamda ko‘rsatmalarga amal qilish bilan bog‘laydi. U matnli tushuntirishlar yoki tuzilmali xulosalarni qaytaradi va murakkab vizual savollar, hujjat tahlili hamda sahna ichidagi munosabatlar uchun mo‘ljallangan.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Qwen-VL-Max — obyektni tanib olishdan ko‘proq narsani talab qiladigan savollar uchun Qwen’ning vizual-til modellari yo‘nalishi. Ishlab chiquvchi Max’ni vizual mulohaza yuritish va ko‘rsatmalarga amal qilishga yo‘naltiradi: ko‘rinadigan dalillarni foydalanuvchi shartlari bilan bog‘lash, munosabatlarni tushuntirish va murakkabroq vizual vazifa uchun matnli natija yaratish. Plus yo‘nalishiga nisbatan bu tavsif mulohaza yuritish va talqin qilishga ko‘proq urg‘u beradi.
Ishlab chiquvchining joriy kartasi versiyasiz qwen-vl-max nomini qwen-vl-max-2025-08-13 bilan bog‘laydi. Yangilanib turadigan nom yangilanishlarga ergashadi, sana ko‘rsatilgan nom esa muayyan qayd etilgan versiyani bildiradi. Kirish ma’lumotlari va natijalarni taqqoslaganda aniq nomni saqlang; boshqa nomlangan versiyalarning hujjatlashtirilgan xususiyatlari farq qilishi mumkin.
Model imkoniyatlari
Hujjatlarda ko‘rsatilgan kirish ma’lumotlariga matn, tasvirlar va video kiradi, chiqish esa matndir. Vizual material hujjat sahifasi, grafik, sahna yoki kadrlar ketma-ketligi bo‘lishi mumkin. Matnli savol model ushbu materialdan nimani aniqlashi kerakligini belgilaydi. Natija dalillarni tasvirlashi, munosabatni tushuntirishi yoki topilmalarni maydonlarga ajratishi mumkin; bu model tasvir yoki video yaratadigan versiya emas.
Grafik uchun umumiy tavsif so‘rash o‘rniga taqqoslashni aniq belgilang. Tasvirni berib, ko‘rinadigan qaysi ma’lumotlar qatori o‘sayotganini, belgilar nimani anglatishini va qaysi kuzatuvlar xulosani qo‘llab-quvvatlashini so‘rang. Bevosita ko‘rinadigan ma’lumotlar va tushuntirish uchun alohida qismlar so‘rang. Jarayon sxemasi uchun boshlang‘ich va yakuniy shartlarni belgilang va asl belgilarni saqlagan holda bosqichlar orasidagi bog‘lanishlarni so‘rang.
Ekran tasviri uchun foydalanuvchining maqsadini ayting va ko‘rinadigan boshqaruv elementlari hamda keyingi mumkin bo‘lgan qadamni so‘rang. Bu interfeysning yozma talqinini beradi. Har qanday haqiqiy bosish, faylni o‘zgartirish yoki tashqi harakat modeldan foydalanayotgan ilovaning vazifasi bo‘lib qoladi; vizual tushunishning o‘zi kompyuterni boshqarish ish jarayoni emas.
Ishlab chiquvchi kartasida tuzilmali natija, javobning oldindan berilgan boshlanishini davom ettirish va kontekstni keshlash hujjatlashtirilgan. Bular takroriy vizual tahlillarni barqaror natija tuzilmasi atrofida tashkil qilishga yordam berishi mumkin. Paketlab yuborish ishlab chiquvchi konfiguratsiyalari orasida farqlanadi, funksiya chaqirish, veb-qidiruv va qo‘shimcha o‘qitish esa ushbu kartada qo‘llab-quvvatlanadigan imkoniyatlar sifatida ko‘rsatilmagan. Shu sababli tuzilmali matnli javobni bajarilgan vosita chaqiruvi yoki onlayn qidiruv bilan adashtirmaslik kerak.
Kontekst chegaralari
Aniq nomlangan kartada kontekst oynasi 131 072 token, eng katta kirish 129 024 token va eng katta chiqish 8 192 token deb ko‘rsatilgan. Vizual kirish ma’lumotlari va matnli vazifa mavjud kirish hajmini birgalikda sarflaydi. Javob alohida chegaralanadi, shuning uchun katta hajmdagi vizual material shuncha katta chiqish hajmini anglatmaydi.
Haqiqiy savolga javob beradigan tasvirlar yoki kadrlarni tanlang. Qirqib olingan hududni talqin qilish uchun zarur grafik shartli belgilari, ustun sarlavhalari yoki sxema belgilarini saqlang. Bir nechta materialni taqqoslaganda ularning tartibi va rolini belgilang: mavjud dizayn, tahrirlangan dizayn va taqqoslash uchun olingan talab. Foydali yozma natija mos keladigan elementlar, farqlar va taqdim etilgan dalillar asosida hali hal etilmagan savollarni sanab berishi mumkin.
Video bilan ishlash
Video kirishi ko‘rinadigan hodisalar va ularning ketma-ketligi haqida savollar berish imkonini yaratadi. Kadrlar orasida nima o‘zgarishini, qaysi ishtirokchilar o‘zaro ta’sirlashishini yoki qaysi ko‘rinadigan holat boshqasidan oldin paydo bo‘lishini so‘rang. Kerakli chiqishni belgilang, masalan, har bir bandni qo‘llab-quvvatlovchi kuzatuvlar bilan hodisalarning tartiblangan tavsifi. Kartada video kirishi va matn chiqishi ko‘rsatilgan, audio kirishi yoki nutq chiqishi emas; aytilgan mazmun haqidagi savol uchun o‘sha mazmunni alohida taqdim etish zarur.
Amaliy vazifa namoyish videosini uning yozma tartibi bilan taqqoslashi mumkin: vizual material va tegishli bosqichlarni bering, qaysi bosqichlar ko‘rinishini so‘rang va nomuvofiqliklarning qisqa ro‘yxatini talab qiling. Har bir kuzatuv tartibning qaysi bosqichiga tegishli ekanini ko‘rsating va noaniq bosqichlarni javobning alohida qismida saqlang.
Versiyaning muhim chegaralari
Max’ning vizual mulohaza yuritishga yo‘naltirilishi vazifa munosabatlarni talqin qilish va murakkab vizual ko‘rsatmaga amal qilishga bog‘liq bo‘lganda foydalidir. Uning hujjatlashtirilgan natijasi matndir. Kirish ma’lumotlarini o‘qish uchun ravshan saqlang, sizga kerak bo‘lgan xulosani ayting va ko‘rinadigan dalillarni vazifa modeldan chiqarishni so‘rayotgan xulosalardan ajrating. Bu tayyorgarlik vizual savolni yo‘nalishsiz sahna xulosasi o‘rniga foydalanish mumkin bo‘lgan tushuntirish yoki taqqoslashga aylantiradi.
POST /v1/messagestextjson, sse| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar qwen-vl-max | 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 $0.00046 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.001144 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
{\n "model": "qwen-vl-max",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-vl-max', '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-vl-max', '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-vl-max
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
Ingliz tilidagi texnik misol
Trace a described process diagram\n\nInterpret this diagram transcribed as text: Request -> Validate -> [valid: Queue; invalid: Return error]; Queue -> Worker -> Result. Requirement: invalid requests must never reach the worker. Explain both paths, identify the gate enforcing the requirement and list two checks tied to those paths. Use only the supplied connections and labels.A two-path explanation, the validation gate and valid/invalid path checks.Check the invalid branch ends at Return error rather than passing through Queue.