Qwen3-0.6B Qwen3’ning gibrid matn interfeysini 0.6 milliard parametrli zich modelda taqdim etadi. Uning oila imkoniyatlariga ko‘rsatmalarga amal qilish, ko‘p tilli suhbat, ijodiy yozish, rolli o‘zaro ishlash, matematika, kod va mantiqiy mulohaza kiradi. Shu relizning o‘zida fikrlash va oddiy generatsiya mavjud. Ixcham o‘lcham nazorat nuqtasini bildiradi, boshqa kirish formati yoki kattaroq Qwen3 modelining o‘rinbosar nomini emas.
Model 0.44 milliard embedding’dan tashqari parametr va 28 qatlamga ega; guruhlangan so‘rovli diqqatda 16 so‘rov boshi va sakkiz kalit/qiymat boshi bor. Aniq karta 32,768 kontekst tokenini hujjatlashtiradi. Keluvchi matn ham, yaratilgan mazmun ham model ketma-ketligida joy oladi, shuning uchun ko‘rsatma va misollarni yig‘ishda javobga joy qoldiring. Ushbu reliz kartasida ayrim kattaroq Qwen3 kartalaridagi kengaytirilgan kontekst sozlamasi hujjatlashtirilmagan. Amaliy birinchi topshiriq — chiqishi manba bilan bevosita taqqoslanadigan bitta qisqa, aniq belgilangan operatsiya.
Ko‘rsatma va materialni berishda ishlab chiqaruvchining belgilangan chat shablonidan foydalaning. Masalan, qisqa xizmat qaydini bering va uchrashuv sanasi hamda mahsulot nomini o‘zgartirmaydigan, mijozga mo‘ljallangan xabarni so‘rang. Mo‘ljallangan o‘quvchi, ohang va so‘ralgan maksimal uzunlikni bering. Yorliq tanlash topshirig‘ida ruxsat etilgan yorliqlarni ta’riflari bilan sanang va noaniqlikni qanday ko‘rsatishni namoyish etadigan bir necha xil talqin qilinishi mumkin bo‘lgan misolni kiriting. Faqat yorliq va unga mos kirish parchasini so‘rang. Bular aniq chiqish talablari, model ularni tekshiruvsiz doim bajaradi degan da’vo emas. E’lon qilingan integratsiya Qwen3’ni taniydigan bajarish muhitini kutadi; karta Transformers’ning 4.51.0 dan past versiyalari kerakli arxitekturani tanimasligidan ogohlantiradi.
Berilgan shablon sukut bo‘yicha fikrlashga sozlangan. Qat’iy fikrlashsiz sozlamada mulohaza bo‘limi hosil qilinmaydi; fikrlash yoqilgan holda /think va /no_think navbatlar orasida eng so‘nggi ko‘rsatmaga binoan rejimni boshqaradi. Qat’iy o‘chirish ushbu yumshoq promptlardan ustun. Operatsiyaga mos sozlamani tanlang: tasdiqlangan ifodaning oddiy o‘zgarishi to‘g‘ridan-to‘g‘ri javobdan foydalanishi mumkin, shart nima uchun qo‘llanishini tushuntirish esa mulohaza talab qilishi mumkin. Suhbat tarixiga oldingi mulohaza bo‘limi o‘rniga yakuniy javobni saqlang. Fikrlash yoqilganda hatto yumshoq fikrlashsiz so‘rov ham mulohaza blokini saqlaydi; uning mazmuni bo‘sh bo‘lishi mumkin. Qat’iy o‘chirish ushbu blokni olib tashlaydi.
Model kartasi vositaga yo‘naltirilgan agent foydalanishini ta’riflaydi va vosita chaqiruvlari shablonlari va ularni sintaktik tahlil qilish uchun Qwen-Agent’ni tavsiya qiladi. Kichik glossariy yordamchisi uchun ilova bitta faqat o‘qiladigan qidiruvni ochishi, argumentlarini tekshirishi, bajarishi va yozuvni qaytarishi mumkin. Model keyin terminni foydalanuvchi so‘ragan uslubda tushuntiradi. Vosita natijasi va yozuv topilmasa ishlatiladigan muqobilni oldindan belgilang. Yaratilgan vosita so‘roviga so‘rov sifatida qarash kerak; bajarish va qaytgan dalillar uchun javobgarlik ilovada qoladi. Qwen3 qo‘llanmasida obyektlar sifatida ifodalangan argumentlar va suhbatga qaytarilgan natijalar bilan parallel hamda ko‘p bosqichli vosita chaqiruvlari ham ta’riflangan.
E’lon qilingan tezkor boshlash va eng yaxshi amaliyot chiqish uzunliklari generatsiya ko‘rsatmalaridir, alohida kafolatlangan API chegarasi emas. Aniq operatsiyada ixcham yakuniy yozuv tanlang, masalan qayta yozilgan jumla va o‘zgarmagan ismlar yoki yorliq va uni asoslovchi matn. Yozuvni taqdim etilgan material bilan tekshiring. Topshiriq uzun izohga aylansa, modelning ixcham nomi aniqlik yoki javob sifatini belgilaydi deb faraz qilish o‘rniga, uzunroq natijani xuddi shunday haqiqiy kirishda baholang. Qwen3 hujjatlari o‘qitish uzunligi izohida yordamchi xabarlarini fikrlash rejimida 38,912 token va fikrlashsiz rejimda 16,384 token deb muhokama qiladi hamda uzunroq generatsiya sifatini baholashni tavsiya etadi. Bu raqamlar umumiy kontekst oynasidan alohida va endpoint’ga xos qat’iy chegara emas.
Aynan ushbu karta sezilarli takrorlanish bo‘yicha maslahat qo‘shadi: tavsiya etilgan namunalash sozlamasidan foydalaning va presence_penalty 1.5 ni ko‘rib chiqing. Kuchliroq jazolar tillarni aralashtirishi yoki unumdorlikni pasaytirishi mumkin. Fikrlash rejimi temperature 0.6, top-p 0.95, top-k 20 va min-p 0 bilan; fikrlashsiz rejim temperature 0.7, top-p 0.8, top-k 20 va min-p 0 bilan berilgan. Ishlab chiqaruvchi fikrlash rejimida greedy dekodlashdan ogohlantiradi. Takrorlangan iboralar, saqlangan ismlar va tanlangan yorliqni tekshiring; o‘qiladigan nasrni kerakli format bajarilganining isboti deb qabul qilish o‘rniga, noto‘g‘ri tuzilgan yozuvni rad eting.
", "aboutText": "Qwen3-0.6B Qwen3’ning gibrid matn interfeysini 0.6 milliard parametrli zich modelda taqdim etadi. Uning oila imkoniyatlariga ko‘rsatmalarga amal qilish, ko‘p tilli suhbat, ijodiy yozish, rolli o‘zaro ishlash, matematika, kod va mantiqiy mulohaza kiradi. Shu relizning o‘zida fikrlash va oddiy generatsiya mavjud. Ixcham o‘lcham nazorat nuqtasini bildiradi, boshqa kirish formati yoki kattaroq Qwen3 modelining o‘rinbosar nomini emas.\n\nModel 0.44 milliard embedding’dan tashqari parametr va 28 qatlamga ega; guruhlangan so‘rovli diqqatda 16 so‘rov boshi va sakkiz kalit/qiymat boshi bor. Aniq karta 32,768 kontekst tokenini hujjatlashtiradi. Keluvchi matn ham, yaratilgan mazmun ham model ketma-ketligida joy oladi, shuning uchun ko‘rsatma va misollarni yig‘ishda javobga joy qoldiring. Ushbu reliz kartasida ayrim kattaroq Qwen3 kartalaridagi kengaytirilgan kontekst sozlamasi hujjatlashtirilmagan. Amaliy birinchi topshiriq — chiqishi manba bilan bevosita taqqoslanadigan bitta qisqa, aniq belgilangan operatsiya.\n\nKo‘rsatma va materialni berishda ishlab chiqaruvchining belgilangan chat shablonidan foydalaning. Masalan, qisqa xizmat qaydini bering va uchrashuv sanasi hamda mahsulot nomini o‘zgartirmaydigan, mijozga mo‘ljallangan xabarni so‘rang. Mo‘ljallangan o‘quvchi, ohang va so‘ralgan maksimal uzunlikni bering. Yorliq tanlash topshirig‘ida ruxsat etilgan yorliqlarni ta’riflari bilan sanang va noaniqlikni qanday ko‘rsatishni namoyish etadigan bir necha xil talqin qilinishi mumkin bo‘lgan misolni kiriting. Faqat yorliq va unga mos kirish parchasini so‘rang. Bular aniq chiqish talablari, model ularni tekshiruvsiz doim bajaradi degan da’vo emas. E’lon qilingan integratsiya Qwen3’ni taniydigan bajarish muhitini kutadi; karta Transformers’ning 4.51.0 dan past versiyalari kerakli arxitekturani tanimasligidan ogohlantiradi.\n\nBerilgan shablon sukut bo‘yicha fikrlashga sozlangan. Qat’iy fikrlashsiz sozlamada mulohaza bo‘limi hosil qilinmaydi; fikrlash yoqilgan holda /think va /no_think navbatlar orasida eng so‘nggi ko‘rsatmaga binoan rejimni boshqaradi. Qat’iy o‘chirish ushbu yumshoq promptlardan ustun. Operatsiyaga mos sozlamani tanlang: tasdiqlangan ifodaning oddiy o‘zgarishi to‘g‘ridan-to‘g‘ri javobdan foydalanishi mumkin, shart nima uchun qo‘llanishini tushuntirish esa mulohaza talab qilishi mumkin. Suhbat tarixiga oldingi mulohaza bo‘limi o‘rniga yakuniy javobni saqlang. Fikrlash yoqilganda hatto yumshoq fikrlashsiz so‘rov ham mulohaza blokini saqlaydi; uning mazmuni bo‘sh bo‘lishi mumkin. Qat’iy o‘chirish ushbu blokni olib tashlaydi.\n\nModel kartasi vositaga yo‘naltirilgan agent foydalanishini ta’riflaydi va vosita chaqiruvlari shablonlari va ularni sintaktik tahlil qilish uchun Qwen-Agent’ni tavsiya qiladi. Kichik glossariy yordamchisi uchun ilova bitta faqat o‘qiladigan qidiruvni ochishi, argumentlarini tekshirishi, bajarishi va yozuvni qaytarishi mumkin. Model keyin terminni foydalanuvchi so‘ragan uslubda tushuntiradi. Vosita natijasi va yozuv topilmasa ishlatiladigan muqobilni oldindan belgilang. Yaratilgan vosita so‘roviga so‘rov sifatida qarash kerak; bajarish va qaytgan dalillar uchun javobgarlik ilovada qoladi. Qwen3 qo‘llanmasida obyektlar sifatida ifodalangan argumentlar va suhbatga qaytarilgan natijalar bilan parallel hamda ko‘p bosqichli vosita chaqiruvlari ham ta’riflangan.\n\nE’lon qilingan tezkor boshlash va eng yaxshi amaliyot chiqish uzunliklari generatsiya ko‘rsatmalaridir, alohida kafolatlangan API chegarasi emas. Aniq operatsiyada ixcham yakuniy yozuv tanlang, masalan qayta yozilgan jumla va o‘zgarmagan ismlar yoki yorliq va uni asoslovchi matn. Yozuvni taqdim etilgan material bilan tekshiring. Topshiriq uzun izohga aylansa, modelning ixcham nomi aniqlik yoki javob sifatini belgilaydi deb faraz qilish o‘rniga, uzunroq natijani xuddi shunday haqiqiy kirishda baholang. Qwen3 hujjatlari o‘qitish uzunligi izohida yordamchi xabarlarini fikrlash rejimida 38,912 token va fikrlashsiz rejimda 16,384 token deb muhokama qiladi hamda uzunroq generatsiya sifatini baholashni tavsiya etadi. Bu raqamlar umumiy kontekst oynasidan alohida va endpoint’ga xos qat’iy chegara emas.\n\nAynan ushbu karta sezilarli takrorlanish bo‘yicha maslahat qo‘shadi: tavsiya etilgan namunalash sozlamasidan foydalaning va presence_penalty 1.5 ni ko‘rib chiqing. Kuchliroq jazolar tillarni aralashtirishi yoki unumdorlikni pasaytirishi mumkin. Fikrlash rejimi temperature 0.6, top-p 0.95, top-k 20 va min-p 0 bilan; fikrlashsiz rejim temperature 0.7, top-p 0.8, top-k 20 va min-p 0 bilan berilgan. Ishlab chiqaruvchi fikrlash rejimida greedy dekodlashdan ogohlantiradi. Takrorlangan iboralar, saqlangan ismlar va tanlangan yorliqni tekshiring; o‘qiladigan nasrni kerakli format bajarilganining isboti deb qabul qilish o‘rniga, noto‘g‘ri tuzilgan yozuvni rad eting.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ingliz tilidagi texnik misol
A single focused appointment rewrite\n\nRewrite this note as one friendly sentence for a customer, using at most 25 words: 'Appointment for Polar Fan repair: 14 June, 09:30. Bring the purchase receipt.' Preserve the product name, date, time and receipt instruction. Return only the sentence, with no heading or additional details.One customer-facing sentence of at most 25 words retaining all four facts.Polar Fan, 14 June and 09:30 remain exact, and the receipt instruction is present.qwen3-0.6bQwen3-0.6B — ushbu Qwen3 to‘plamidagi eng kichik zich reliz, 0.6 milliard parametrga ega. U to‘g‘ridan-to‘g‘ri va fikrlash rejimlari orqali matnli ko‘rsatmalar hamda ko‘p tilli suhbat bilan ishlaydi; nashrga xos konteksti 32,768 token.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Qwen3-0.6B Qwen3’ning gibrid matn interfeysini 0.6 milliard parametrli zich modelda taqdim etadi. Uning oila imkoniyatlariga ko‘rsatmalarga amal qilish, ko‘p tilli suhbat, ijodiy yozish, rolli o‘zaro ishlash, matematika, kod va mantiqiy mulohaza kiradi. Shu relizning o‘zida fikrlash va oddiy generatsiya mavjud. Ixcham o‘lcham nazorat nuqtasini bildiradi, boshqa kirish formati yoki kattaroq Qwen3 modelining o‘rinbosar nomini emas.
Model 0.44 milliard embedding’dan tashqari parametr va 28 qatlamga ega; guruhlangan so‘rovli diqqatda 16 so‘rov boshi va sakkiz kalit/qiymat boshi bor. Aniq karta 32,768 kontekst tokenini hujjatlashtiradi. Keluvchi matn ham, yaratilgan mazmun ham model ketma-ketligida joy oladi, shuning uchun ko‘rsatma va misollarni yig‘ishda javobga joy qoldiring. Ushbu reliz kartasida ayrim kattaroq Qwen3 kartalaridagi kengaytirilgan kontekst sozlamasi hujjatlashtirilmagan. Amaliy birinchi topshiriq — chiqishi manba bilan bevosita taqqoslanadigan bitta qisqa, aniq belgilangan operatsiya.
Ko‘rsatma va materialni berishda ishlab chiqaruvchining belgilangan chat shablonidan foydalaning. Masalan, qisqa xizmat qaydini bering va uchrashuv sanasi hamda mahsulot nomini o‘zgartirmaydigan, mijozga mo‘ljallangan xabarni so‘rang. Mo‘ljallangan o‘quvchi, ohang va so‘ralgan maksimal uzunlikni bering. Yorliq tanlash topshirig‘ida ruxsat etilgan yorliqlarni ta’riflari bilan sanang va noaniqlikni qanday ko‘rsatishni namoyish etadigan bir necha xil talqin qilinishi mumkin bo‘lgan misolni kiriting. Faqat yorliq va unga mos kirish parchasini so‘rang. Bular aniq chiqish talablari, model ularni tekshiruvsiz doim bajaradi degan da’vo emas. E’lon qilingan integratsiya Qwen3’ni taniydigan bajarish muhitini kutadi; karta Transformers’ning 4.51.0 dan past versiyalari kerakli arxitekturani tanimasligidan ogohlantiradi.
Berilgan shablon sukut bo‘yicha fikrlashga sozlangan. Qat’iy fikrlashsiz sozlamada mulohaza bo‘limi hosil qilinmaydi; fikrlash yoqilgan holda /think va /no_think navbatlar orasida eng so‘nggi ko‘rsatmaga binoan rejimni boshqaradi. Qat’iy o‘chirish ushbu yumshoq promptlardan ustun. Operatsiyaga mos sozlamani tanlang: tasdiqlangan ifodaning oddiy o‘zgarishi to‘g‘ridan-to‘g‘ri javobdan foydalanishi mumkin, shart nima uchun qo‘llanishini tushuntirish esa mulohaza talab qilishi mumkin. Suhbat tarixiga oldingi mulohaza bo‘limi o‘rniga yakuniy javobni saqlang. Fikrlash yoqilganda hatto yumshoq fikrlashsiz so‘rov ham mulohaza blokini saqlaydi; uning mazmuni bo‘sh bo‘lishi mumkin. Qat’iy o‘chirish ushbu blokni olib tashlaydi.
Model kartasi vositaga yo‘naltirilgan agent foydalanishini ta’riflaydi va vosita chaqiruvlari shablonlari va ularni sintaktik tahlil qilish uchun Qwen-Agent’ni tavsiya qiladi. Kichik glossariy yordamchisi uchun ilova bitta faqat o‘qiladigan qidiruvni ochishi, argumentlarini tekshirishi, bajarishi va yozuvni qaytarishi mumkin. Model keyin terminni foydalanuvchi so‘ragan uslubda tushuntiradi. Vosita natijasi va yozuv topilmasa ishlatiladigan muqobilni oldindan belgilang. Yaratilgan vosita so‘roviga so‘rov sifatida qarash kerak; bajarish va qaytgan dalillar uchun javobgarlik ilovada qoladi. Qwen3 qo‘llanmasida obyektlar sifatida ifodalangan argumentlar va suhbatga qaytarilgan natijalar bilan parallel hamda ko‘p bosqichli vosita chaqiruvlari ham ta’riflangan.
E’lon qilingan tezkor boshlash va eng yaxshi amaliyot chiqish uzunliklari generatsiya ko‘rsatmalaridir, alohida kafolatlangan API chegarasi emas. Aniq operatsiyada ixcham yakuniy yozuv tanlang, masalan qayta yozilgan jumla va o‘zgarmagan ismlar yoki yorliq va uni asoslovchi matn. Yozuvni taqdim etilgan material bilan tekshiring. Topshiriq uzun izohga aylansa, modelning ixcham nomi aniqlik yoki javob sifatini belgilaydi deb faraz qilish o‘rniga, uzunroq natijani xuddi shunday haqiqiy kirishda baholang. Qwen3 hujjatlari o‘qitish uzunligi izohida yordamchi xabarlarini fikrlash rejimida 38,912 token va fikrlashsiz rejimda 16,384 token deb muhokama qiladi hamda uzunroq generatsiya sifatini baholashni tavsiya etadi. Bu raqamlar umumiy kontekst oynasidan alohida va endpoint’ga xos qat’iy chegara emas.
Aynan ushbu karta sezilarli takrorlanish bo‘yicha maslahat qo‘shadi: tavsiya etilgan namunalash sozlamasidan foydalaning va presence_penalty 1.5 ni ko‘rib chiqing. Kuchliroq jazolar tillarni aralashtirishi yoki unumdorlikni pasaytirishi mumkin. Fikrlash rejimi temperature 0.6, top-p 0.95, top-k 20 va min-p 0 bilan; fikrlashsiz rejim temperature 0.7, top-p 0.8, top-k 20 va min-p 0 bilan berilgan. Ishlab chiqaruvchi fikrlash rejimida greedy dekodlashdan ogohlantiradi. Takrorlangan iboralar, saqlangan ismlar va tanlangan yorliqni tekshiring; o‘qiladigan nasrni kerakli format bajarilganining isboti deb qabul qilish o‘rniga, noto‘g‘ri tuzilgan yozuvni rad eting.
POST /v1/chat/completionstexttext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar qwen3-0.6b | 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 $0.0001 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.001 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwen3-0.6b", "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='qwen3-0.6b',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='qwen3-0.6b',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 qwen3-0.6b
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
qwen3-0.6bQwen3-0.6B — ushbu Qwen3 to‘plamidagi eng kichik zich reliz, 0.6 milliard parametrga ega. U to‘g‘ridan-to‘g‘ri va fikrlash rejimlari orqali matnli ko‘rsatmalar hamda ko‘p tilli suhbat bilan ishlaydi; nashrga xos konteksti 32,768 token.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Qwen3-0.6B Qwen3’ning gibrid matn interfeysini 0.6 milliard parametrli zich modelda taqdim etadi. Uning oila imkoniyatlariga ko‘rsatmalarga amal qilish, ko‘p tilli suhbat, ijodiy yozish, rolli o‘zaro ishlash, matematika, kod va mantiqiy mulohaza kiradi. Shu relizning o‘zida fikrlash va oddiy generatsiya mavjud. Ixcham o‘lcham nazorat nuqtasini bildiradi, boshqa kirish formati yoki kattaroq Qwen3 modelining o‘rinbosar nomini emas.
Model 0.44 milliard embedding’dan tashqari parametr va 28 qatlamga ega; guruhlangan so‘rovli diqqatda 16 so‘rov boshi va sakkiz kalit/qiymat boshi bor. Aniq karta 32,768 kontekst tokenini hujjatlashtiradi. Keluvchi matn ham, yaratilgan mazmun ham model ketma-ketligida joy oladi, shuning uchun ko‘rsatma va misollarni yig‘ishda javobga joy qoldiring. Ushbu reliz kartasida ayrim kattaroq Qwen3 kartalaridagi kengaytirilgan kontekst sozlamasi hujjatlashtirilmagan. Amaliy birinchi topshiriq — chiqishi manba bilan bevosita taqqoslanadigan bitta qisqa, aniq belgilangan operatsiya.
Ko‘rsatma va materialni berishda ishlab chiqaruvchining belgilangan chat shablonidan foydalaning. Masalan, qisqa xizmat qaydini bering va uchrashuv sanasi hamda mahsulot nomini o‘zgartirmaydigan, mijozga mo‘ljallangan xabarni so‘rang. Mo‘ljallangan o‘quvchi, ohang va so‘ralgan maksimal uzunlikni bering. Yorliq tanlash topshirig‘ida ruxsat etilgan yorliqlarni ta’riflari bilan sanang va noaniqlikni qanday ko‘rsatishni namoyish etadigan bir necha xil talqin qilinishi mumkin bo‘lgan misolni kiriting. Faqat yorliq va unga mos kirish parchasini so‘rang. Bular aniq chiqish talablari, model ularni tekshiruvsiz doim bajaradi degan da’vo emas. E’lon qilingan integratsiya Qwen3’ni taniydigan bajarish muhitini kutadi; karta Transformers’ning 4.51.0 dan past versiyalari kerakli arxitekturani tanimasligidan ogohlantiradi.
Berilgan shablon sukut bo‘yicha fikrlashga sozlangan. Qat’iy fikrlashsiz sozlamada mulohaza bo‘limi hosil qilinmaydi; fikrlash yoqilgan holda /think va /no_think navbatlar orasida eng so‘nggi ko‘rsatmaga binoan rejimni boshqaradi. Qat’iy o‘chirish ushbu yumshoq promptlardan ustun. Operatsiyaga mos sozlamani tanlang: tasdiqlangan ifodaning oddiy o‘zgarishi to‘g‘ridan-to‘g‘ri javobdan foydalanishi mumkin, shart nima uchun qo‘llanishini tushuntirish esa mulohaza talab qilishi mumkin. Suhbat tarixiga oldingi mulohaza bo‘limi o‘rniga yakuniy javobni saqlang. Fikrlash yoqilganda hatto yumshoq fikrlashsiz so‘rov ham mulohaza blokini saqlaydi; uning mazmuni bo‘sh bo‘lishi mumkin. Qat’iy o‘chirish ushbu blokni olib tashlaydi.
Model kartasi vositaga yo‘naltirilgan agent foydalanishini ta’riflaydi va vosita chaqiruvlari shablonlari va ularni sintaktik tahlil qilish uchun Qwen-Agent’ni tavsiya qiladi. Kichik glossariy yordamchisi uchun ilova bitta faqat o‘qiladigan qidiruvni ochishi, argumentlarini tekshirishi, bajarishi va yozuvni qaytarishi mumkin. Model keyin terminni foydalanuvchi so‘ragan uslubda tushuntiradi. Vosita natijasi va yozuv topilmasa ishlatiladigan muqobilni oldindan belgilang. Yaratilgan vosita so‘roviga so‘rov sifatida qarash kerak; bajarish va qaytgan dalillar uchun javobgarlik ilovada qoladi. Qwen3 qo‘llanmasida obyektlar sifatida ifodalangan argumentlar va suhbatga qaytarilgan natijalar bilan parallel hamda ko‘p bosqichli vosita chaqiruvlari ham ta’riflangan.
E’lon qilingan tezkor boshlash va eng yaxshi amaliyot chiqish uzunliklari generatsiya ko‘rsatmalaridir, alohida kafolatlangan API chegarasi emas. Aniq operatsiyada ixcham yakuniy yozuv tanlang, masalan qayta yozilgan jumla va o‘zgarmagan ismlar yoki yorliq va uni asoslovchi matn. Yozuvni taqdim etilgan material bilan tekshiring. Topshiriq uzun izohga aylansa, modelning ixcham nomi aniqlik yoki javob sifatini belgilaydi deb faraz qilish o‘rniga, uzunroq natijani xuddi shunday haqiqiy kirishda baholang. Qwen3 hujjatlari o‘qitish uzunligi izohida yordamchi xabarlarini fikrlash rejimida 38,912 token va fikrlashsiz rejimda 16,384 token deb muhokama qiladi hamda uzunroq generatsiya sifatini baholashni tavsiya etadi. Bu raqamlar umumiy kontekst oynasidan alohida va endpoint’ga xos qat’iy chegara emas.
Aynan ushbu karta sezilarli takrorlanish bo‘yicha maslahat qo‘shadi: tavsiya etilgan namunalash sozlamasidan foydalaning va presence_penalty 1.5 ni ko‘rib chiqing. Kuchliroq jazolar tillarni aralashtirishi yoki unumdorlikni pasaytirishi mumkin. Fikrlash rejimi temperature 0.6, top-p 0.95, top-k 20 va min-p 0 bilan; fikrlashsiz rejim temperature 0.7, top-p 0.8, top-k 20 va min-p 0 bilan berilgan. Ishlab chiqaruvchi fikrlash rejimida greedy dekodlashdan ogohlantiradi. Takrorlangan iboralar, saqlangan ismlar va tanlangan yorliqni tekshiring; o‘qiladigan nasrni kerakli format bajarilganining isboti deb qabul qilish o‘rniga, noto‘g‘ri tuzilgan yozuvni rad eting.
POST /v1/messagestextjson, sse| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar qwen3-0.6b | 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 $0.0001 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.001 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
{\n "model": "qwen3-0.6b",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'qwen3-0.6b', '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': 'qwen3-0.6b', '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 qwen3-0.6b
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
Ingliz tilidagi texnik misol
A single focused appointment rewrite\n\nRewrite this note as one friendly sentence for a customer, using at most 25 words: 'Appointment for Polar Fan repair: 14 June, 09:30. Bring the purchase receipt.' Preserve the product name, date, time and receipt instruction. Return only the sentence, with no heading or additional details.One customer-facing sentence of at most 25 words retaining all four facts.Polar Fan, 14 June and 09:30 remain exact, and the receipt instruction is present.