Qwen3-1.7B kichik zich til modelida to‘g‘ridan-to‘g‘ri javob va mulohazani birlashtiradi. Ishlab chiqaruvchi 100 dan ortiq qo‘llanadigan til va lahja bilan ko‘rsatmalarga amal qilish, ijodiy yozish, rolli suhbatlar, matematika, mantiqiy masalalar va kodni ta’riflaydi. U matn qabul qilib, matn yaratadi. Foydali boshlang‘ich topshiriq — qat’iy belgilangan o‘zgartirish: mijozning qisqa xabarini muloyim javobga aylantirish, muayyan o‘quvchiga terminni tushuntirish yoki yig‘ilish qaydini amallar ro‘yxatiga aylantirish.
Aynan ushbu relizda 1.7 milliard parametr, jumladan embedding’dan tashqari 1.4 milliard parametr va 28 qatlam bor. Guruhlangan so‘rovli diqqat 16 so‘rov boshi va sakkiz kalit/qiymat boshidan foydalanadi. Uning o‘z model kartasi kontekst uzunligini 32,768 token deb ko‘rsatadi. Bu nashrning hujjatlashtirilgan oynasidir; boshqa Qwen3 o‘lchamlarining katta kontekst raqamlari o‘sha alohida kartalarga tegishli qolishi kerak. Manba matni, ko‘rsatmalar, suhbat tarixi va so‘ralgan javobni tegishli ketma-ketlik budjeti doirasida tuting. Javob yordamchisi uchun butun aloqasiz yozishmalar arxivi o‘rniga olingan xabar, tekshirilgan fon faktlari, auditoriya va kerakli uzunlikni bering.
Ishlab chiqaruvchining tezkor boshlash misoli suhbatni modelning chat shabloni orqali formatlaydi. Manbaga solishtirib tekshirish mumkin bo‘lgan kichik, to‘liq topshiriq tayyorlang. Amallar ro‘yxati misolida ismlar, sanalar va qarorlar bo‘lgan qaydni bering, har bir amal uchun bitta band so‘rang va mas’ul ko‘rsatilmagan joyda aniq noma’lum qiymatni talab qiling. Dasturlash misolida bitta funksiya va odatdagi holatlarni aks ettiruvchi kirish ma’lumotlarini bering, so‘ng modeldan natijani belgilaydigan tarmoqni tushuntirishni so‘rang. Qaytgan izoh taxminiy xatti-harakat kiritish o‘rniga haqiqiy o‘zgaruvchilar va shartlarga murojaat qilishi kerak. E’lon qilingan integratsiya Qwen3’ni taniydigan bajarish muhitini kutadi; karta Transformers’ning 4.51.0 dan past versiyalari kerakli arxitekturani tanimasligidan ogohlantiradi.
Berilgan shablonda fikrlash sukut bo‘yicha yoqilgan. Qat’iy kalit mulohaza bo‘limisiz fikrlashsiz chiqishni tanlaydi. Fikrlash yoqilgan holda /think va /no_think har bir navbat ko‘rsatmasi sifatida ishlaydi, eng so‘nggisi tanlovni boshqaradi; ular qat’iy o‘chirilgan rejimni bekor qila olmaydi. Qisqa qayta yozish uchun to‘g‘ridan-to‘g‘ri sozlamani, javob bir necha shartni muvofiqlashtirishi kerak bo‘lsa, mulohaza sozlamasini ishlating. Oraliq mulohazani yakuniy javobdan ajrating va keyingi suhbat tarixida 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.
Agent sifatida foydalanish e’lon qilingan imkoniyatlar tarkibiga kiradi. Ishlab chiqaruvchi vosita chaqiruvlarini formatlash va sintaktik tahlil qilish uchun Qwen-Agent’ni tavsiya qiladi, vositalarni esa ilova ta’minlaydi va bajaradi. Tor vazifali yordamchi mahsulot terminini lug‘atdan qidirishni so‘rashi, tasdiqlangan ta’rifni olishi va keyin foydalanuvchi jumlasini qayta yozishi mumkin. Ruxsat etilgan argument va qaytadigan maydonlarni belgilang; natijani ishlatishdan oldin ikkalasini tekshiring. Yakuniy matn berilgan faktlar, qaytgan ma’lumot va javobsiz qolgan savollarni ajratishi kerak. Qwen3 qo‘llanmasida obyektlar sifatida ifodalangan argumentlar va suhbatga qaytarilgan natijalar bilan parallel hamda ko‘p bosqichli vosita chaqiruvlari ham ta’riflangan.
Chiqish budjeti butun topshiriqqa mos bo‘lishi kerak. Model kartasi generatsiya misollari va chiqish uzunligi tavsiyalarini beradi; bular isbotlangan xizmat tomonidagi maksimumdan farq qiladi. Qisqa so‘ralgan natijalarni tekshirish oson: maydonlar, tartib va tilni belgilang, asl xabarni esa taqqoslash uchun saqlang. Uzun matn yaratishga tayanishdan oldin natijani haqiqiy kirishlar turida 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.
Ushbu o‘lcham uchun davomli takrorlanish haqida maxsus qayd bor: karta sezilarli takrorlanish yuz bersa tavsiya etilgan namunalash sozlamalari va presence_penalty 1.5 ni taklif qiladi. Yuqoriroq jazolar ba’zan tillarni aralashtirishi yoki unumdorlikni kamaytirishi mumkin. Fikrlash uchun tavsiya etilgan temperature 0.6, top-p 0.95, top-k 20 va min-p 0; fikrlashsiz rejim uchun temperature 0.7, top-p 0.8, top-k 20 va min-p 0. Mulohaza rejimida greedy dekodlashdan saqlaning. Ismlar, sanalar, yorliqlar va takrorlangan bandlarni tekshiring, har qanday tuzilmali chiqishni ilovaning boshqa qismiga berishdan oldin tasdiqlang.
", "aboutText": "Qwen3-1.7B kichik zich til modelida to‘g‘ridan-to‘g‘ri javob va mulohazani birlashtiradi. Ishlab chiqaruvchi 100 dan ortiq qo‘llanadigan til va lahja bilan ko‘rsatmalarga amal qilish, ijodiy yozish, rolli suhbatlar, matematika, mantiqiy masalalar va kodni ta’riflaydi. U matn qabul qilib, matn yaratadi. Foydali boshlang‘ich topshiriq — qat’iy belgilangan o‘zgartirish: mijozning qisqa xabarini muloyim javobga aylantirish, muayyan o‘quvchiga terminni tushuntirish yoki yig‘ilish qaydini amallar ro‘yxatiga aylantirish.\n\nAynan ushbu relizda 1.7 milliard parametr, jumladan embedding’dan tashqari 1.4 milliard parametr va 28 qatlam bor. Guruhlangan so‘rovli diqqat 16 so‘rov boshi va sakkiz kalit/qiymat boshidan foydalanadi. Uning o‘z model kartasi kontekst uzunligini 32,768 token deb ko‘rsatadi. Bu nashrning hujjatlashtirilgan oynasidir; boshqa Qwen3 o‘lchamlarining katta kontekst raqamlari o‘sha alohida kartalarga tegishli qolishi kerak. Manba matni, ko‘rsatmalar, suhbat tarixi va so‘ralgan javobni tegishli ketma-ketlik budjeti doirasida tuting. Javob yordamchisi uchun butun aloqasiz yozishmalar arxivi o‘rniga olingan xabar, tekshirilgan fon faktlari, auditoriya va kerakli uzunlikni bering.\n\nIshlab chiqaruvchining tezkor boshlash misoli suhbatni modelning chat shabloni orqali formatlaydi. Manbaga solishtirib tekshirish mumkin bo‘lgan kichik, to‘liq topshiriq tayyorlang. Amallar ro‘yxati misolida ismlar, sanalar va qarorlar bo‘lgan qaydni bering, har bir amal uchun bitta band so‘rang va mas’ul ko‘rsatilmagan joyda aniq noma’lum qiymatni talab qiling. Dasturlash misolida bitta funksiya va odatdagi holatlarni aks ettiruvchi kirish ma’lumotlarini bering, so‘ng modeldan natijani belgilaydigan tarmoqni tushuntirishni so‘rang. Qaytgan izoh taxminiy xatti-harakat kiritish o‘rniga haqiqiy o‘zgaruvchilar va shartlarga murojaat qilishi kerak. 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 shablonda fikrlash sukut bo‘yicha yoqilgan. Qat’iy kalit mulohaza bo‘limisiz fikrlashsiz chiqishni tanlaydi. Fikrlash yoqilgan holda /think va /no_think har bir navbat ko‘rsatmasi sifatida ishlaydi, eng so‘nggisi tanlovni boshqaradi; ular qat’iy o‘chirilgan rejimni bekor qila olmaydi. Qisqa qayta yozish uchun to‘g‘ridan-to‘g‘ri sozlamani, javob bir necha shartni muvofiqlashtirishi kerak bo‘lsa, mulohaza sozlamasini ishlating. Oraliq mulohazani yakuniy javobdan ajrating va keyingi suhbat tarixida 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\nAgent sifatida foydalanish e’lon qilingan imkoniyatlar tarkibiga kiradi. Ishlab chiqaruvchi vosita chaqiruvlarini formatlash va sintaktik tahlil qilish uchun Qwen-Agent’ni tavsiya qiladi, vositalarni esa ilova ta’minlaydi va bajaradi. Tor vazifali yordamchi mahsulot terminini lug‘atdan qidirishni so‘rashi, tasdiqlangan ta’rifni olishi va keyin foydalanuvchi jumlasini qayta yozishi mumkin. Ruxsat etilgan argument va qaytadigan maydonlarni belgilang; natijani ishlatishdan oldin ikkalasini tekshiring. Yakuniy matn berilgan faktlar, qaytgan ma’lumot va javobsiz qolgan savollarni ajratishi kerak. Qwen3 qo‘llanmasida obyektlar sifatida ifodalangan argumentlar va suhbatga qaytarilgan natijalar bilan parallel hamda ko‘p bosqichli vosita chaqiruvlari ham ta’riflangan.\n\nChiqish budjeti butun topshiriqqa mos bo‘lishi kerak. Model kartasi generatsiya misollari va chiqish uzunligi tavsiyalarini beradi; bular isbotlangan xizmat tomonidagi maksimumdan farq qiladi. Qisqa so‘ralgan natijalarni tekshirish oson: maydonlar, tartib va tilni belgilang, asl xabarni esa taqqoslash uchun saqlang. Uzun matn yaratishga tayanishdan oldin natijani haqiqiy kirishlar turida 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\nUshbu o‘lcham uchun davomli takrorlanish haqida maxsus qayd bor: karta sezilarli takrorlanish yuz bersa tavsiya etilgan namunalash sozlamalari va presence_penalty 1.5 ni taklif qiladi. Yuqoriroq jazolar ba’zan tillarni aralashtirishi yoki unumdorlikni kamaytirishi mumkin. Fikrlash uchun tavsiya etilgan temperature 0.6, top-p 0.95, top-k 20 va min-p 0; fikrlashsiz rejim uchun temperature 0.7, top-p 0.8, top-k 20 va min-p 0. Mulohaza rejimida greedy dekodlashdan saqlaning. Ismlar, sanalar, yorliqlar va takrorlangan bandlarni tekshiring, har qanday tuzilmali chiqishni ilovaning boshqa qismiga berishdan oldin tasdiqlang.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ingliz tilidagi texnik misol
Convert a short note into actions\n\nTurn this note into an action list: 'Mina will order six folders by Thursday. Leo will check the cupboard today. Someone must print the welcome sheets before Friday, but we have not assigned that task.' Return one row per action with owner, task and deadline; use 'unassigned' where needed.Three action rows retaining names, deadlines and the unassigned printing owner.Do not assign the printing task to Mina or Leo without evidence in the note.qwen3-1.7bQwen3-1.7B — to‘g‘ridan-to‘g‘ri javob va fikrlash rejimlariga ega ixcham zich matn modeli. U ko‘p tilli suhbat, yozish, kod va vositaga yo‘naltirilgan ko‘rsatmalarni qo‘llaydi; aynan ushbu reliz uchun 32,768 tokenli kontekst hujjatlashtirilgan.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Qwen3-1.7B kichik zich til modelida to‘g‘ridan-to‘g‘ri javob va mulohazani birlashtiradi. Ishlab chiqaruvchi 100 dan ortiq qo‘llanadigan til va lahja bilan ko‘rsatmalarga amal qilish, ijodiy yozish, rolli suhbatlar, matematika, mantiqiy masalalar va kodni ta’riflaydi. U matn qabul qilib, matn yaratadi. Foydali boshlang‘ich topshiriq — qat’iy belgilangan o‘zgartirish: mijozning qisqa xabarini muloyim javobga aylantirish, muayyan o‘quvchiga terminni tushuntirish yoki yig‘ilish qaydini amallar ro‘yxatiga aylantirish.
Aynan ushbu relizda 1.7 milliard parametr, jumladan embedding’dan tashqari 1.4 milliard parametr va 28 qatlam bor. Guruhlangan so‘rovli diqqat 16 so‘rov boshi va sakkiz kalit/qiymat boshidan foydalanadi. Uning o‘z model kartasi kontekst uzunligini 32,768 token deb ko‘rsatadi. Bu nashrning hujjatlashtirilgan oynasidir; boshqa Qwen3 o‘lchamlarining katta kontekst raqamlari o‘sha alohida kartalarga tegishli qolishi kerak. Manba matni, ko‘rsatmalar, suhbat tarixi va so‘ralgan javobni tegishli ketma-ketlik budjeti doirasida tuting. Javob yordamchisi uchun butun aloqasiz yozishmalar arxivi o‘rniga olingan xabar, tekshirilgan fon faktlari, auditoriya va kerakli uzunlikni bering.
Ishlab chiqaruvchining tezkor boshlash misoli suhbatni modelning chat shabloni orqali formatlaydi. Manbaga solishtirib tekshirish mumkin bo‘lgan kichik, to‘liq topshiriq tayyorlang. Amallar ro‘yxati misolida ismlar, sanalar va qarorlar bo‘lgan qaydni bering, har bir amal uchun bitta band so‘rang va mas’ul ko‘rsatilmagan joyda aniq noma’lum qiymatni talab qiling. Dasturlash misolida bitta funksiya va odatdagi holatlarni aks ettiruvchi kirish ma’lumotlarini bering, so‘ng modeldan natijani belgilaydigan tarmoqni tushuntirishni so‘rang. Qaytgan izoh taxminiy xatti-harakat kiritish o‘rniga haqiqiy o‘zgaruvchilar va shartlarga murojaat qilishi kerak. E’lon qilingan integratsiya Qwen3’ni taniydigan bajarish muhitini kutadi; karta Transformers’ning 4.51.0 dan past versiyalari kerakli arxitekturani tanimasligidan ogohlantiradi.
Berilgan shablonda fikrlash sukut bo‘yicha yoqilgan. Qat’iy kalit mulohaza bo‘limisiz fikrlashsiz chiqishni tanlaydi. Fikrlash yoqilgan holda /think va /no_think har bir navbat ko‘rsatmasi sifatida ishlaydi, eng so‘nggisi tanlovni boshqaradi; ular qat’iy o‘chirilgan rejimni bekor qila olmaydi. Qisqa qayta yozish uchun to‘g‘ridan-to‘g‘ri sozlamani, javob bir necha shartni muvofiqlashtirishi kerak bo‘lsa, mulohaza sozlamasini ishlating. Oraliq mulohazani yakuniy javobdan ajrating va keyingi suhbat tarixida 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.
Agent sifatida foydalanish e’lon qilingan imkoniyatlar tarkibiga kiradi. Ishlab chiqaruvchi vosita chaqiruvlarini formatlash va sintaktik tahlil qilish uchun Qwen-Agent’ni tavsiya qiladi, vositalarni esa ilova ta’minlaydi va bajaradi. Tor vazifali yordamchi mahsulot terminini lug‘atdan qidirishni so‘rashi, tasdiqlangan ta’rifni olishi va keyin foydalanuvchi jumlasini qayta yozishi mumkin. Ruxsat etilgan argument va qaytadigan maydonlarni belgilang; natijani ishlatishdan oldin ikkalasini tekshiring. Yakuniy matn berilgan faktlar, qaytgan ma’lumot va javobsiz qolgan savollarni ajratishi kerak. Qwen3 qo‘llanmasida obyektlar sifatida ifodalangan argumentlar va suhbatga qaytarilgan natijalar bilan parallel hamda ko‘p bosqichli vosita chaqiruvlari ham ta’riflangan.
Chiqish budjeti butun topshiriqqa mos bo‘lishi kerak. Model kartasi generatsiya misollari va chiqish uzunligi tavsiyalarini beradi; bular isbotlangan xizmat tomonidagi maksimumdan farq qiladi. Qisqa so‘ralgan natijalarni tekshirish oson: maydonlar, tartib va tilni belgilang, asl xabarni esa taqqoslash uchun saqlang. Uzun matn yaratishga tayanishdan oldin natijani haqiqiy kirishlar turida 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.
Ushbu o‘lcham uchun davomli takrorlanish haqida maxsus qayd bor: karta sezilarli takrorlanish yuz bersa tavsiya etilgan namunalash sozlamalari va presence_penalty 1.5 ni taklif qiladi. Yuqoriroq jazolar ba’zan tillarni aralashtirishi yoki unumdorlikni kamaytirishi mumkin. Fikrlash uchun tavsiya etilgan temperature 0.6, top-p 0.95, top-k 20 va min-p 0; fikrlashsiz rejim uchun temperature 0.7, top-p 0.8, top-k 20 va min-p 0. Mulohaza rejimida greedy dekodlashdan saqlaning. Ismlar, sanalar, yorliqlar va takrorlangan bandlarni tekshiring, har qanday tuzilmali chiqishni ilovaning boshqa qismiga berishdan oldin tasdiqlang.
POST /v1/chat/completionstexttext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar qwen3-1.7b | 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": "qwen3-1.7b", "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='qwen3-1.7b',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='qwen3-1.7b',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 qwen3-1.7b
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
qwen3-1.7bQwen3-1.7B — to‘g‘ridan-to‘g‘ri javob va fikrlash rejimlariga ega ixcham zich matn modeli. U ko‘p tilli suhbat, yozish, kod va vositaga yo‘naltirilgan ko‘rsatmalarni qo‘llaydi; aynan ushbu reliz uchun 32,768 tokenli kontekst hujjatlashtirilgan.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Qwen3-1.7B kichik zich til modelida to‘g‘ridan-to‘g‘ri javob va mulohazani birlashtiradi. Ishlab chiqaruvchi 100 dan ortiq qo‘llanadigan til va lahja bilan ko‘rsatmalarga amal qilish, ijodiy yozish, rolli suhbatlar, matematika, mantiqiy masalalar va kodni ta’riflaydi. U matn qabul qilib, matn yaratadi. Foydali boshlang‘ich topshiriq — qat’iy belgilangan o‘zgartirish: mijozning qisqa xabarini muloyim javobga aylantirish, muayyan o‘quvchiga terminni tushuntirish yoki yig‘ilish qaydini amallar ro‘yxatiga aylantirish.
Aynan ushbu relizda 1.7 milliard parametr, jumladan embedding’dan tashqari 1.4 milliard parametr va 28 qatlam bor. Guruhlangan so‘rovli diqqat 16 so‘rov boshi va sakkiz kalit/qiymat boshidan foydalanadi. Uning o‘z model kartasi kontekst uzunligini 32,768 token deb ko‘rsatadi. Bu nashrning hujjatlashtirilgan oynasidir; boshqa Qwen3 o‘lchamlarining katta kontekst raqamlari o‘sha alohida kartalarga tegishli qolishi kerak. Manba matni, ko‘rsatmalar, suhbat tarixi va so‘ralgan javobni tegishli ketma-ketlik budjeti doirasida tuting. Javob yordamchisi uchun butun aloqasiz yozishmalar arxivi o‘rniga olingan xabar, tekshirilgan fon faktlari, auditoriya va kerakli uzunlikni bering.
Ishlab chiqaruvchining tezkor boshlash misoli suhbatni modelning chat shabloni orqali formatlaydi. Manbaga solishtirib tekshirish mumkin bo‘lgan kichik, to‘liq topshiriq tayyorlang. Amallar ro‘yxati misolida ismlar, sanalar va qarorlar bo‘lgan qaydni bering, har bir amal uchun bitta band so‘rang va mas’ul ko‘rsatilmagan joyda aniq noma’lum qiymatni talab qiling. Dasturlash misolida bitta funksiya va odatdagi holatlarni aks ettiruvchi kirish ma’lumotlarini bering, so‘ng modeldan natijani belgilaydigan tarmoqni tushuntirishni so‘rang. Qaytgan izoh taxminiy xatti-harakat kiritish o‘rniga haqiqiy o‘zgaruvchilar va shartlarga murojaat qilishi kerak. E’lon qilingan integratsiya Qwen3’ni taniydigan bajarish muhitini kutadi; karta Transformers’ning 4.51.0 dan past versiyalari kerakli arxitekturani tanimasligidan ogohlantiradi.
Berilgan shablonda fikrlash sukut bo‘yicha yoqilgan. Qat’iy kalit mulohaza bo‘limisiz fikrlashsiz chiqishni tanlaydi. Fikrlash yoqilgan holda /think va /no_think har bir navbat ko‘rsatmasi sifatida ishlaydi, eng so‘nggisi tanlovni boshqaradi; ular qat’iy o‘chirilgan rejimni bekor qila olmaydi. Qisqa qayta yozish uchun to‘g‘ridan-to‘g‘ri sozlamani, javob bir necha shartni muvofiqlashtirishi kerak bo‘lsa, mulohaza sozlamasini ishlating. Oraliq mulohazani yakuniy javobdan ajrating va keyingi suhbat tarixida 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.
Agent sifatida foydalanish e’lon qilingan imkoniyatlar tarkibiga kiradi. Ishlab chiqaruvchi vosita chaqiruvlarini formatlash va sintaktik tahlil qilish uchun Qwen-Agent’ni tavsiya qiladi, vositalarni esa ilova ta’minlaydi va bajaradi. Tor vazifali yordamchi mahsulot terminini lug‘atdan qidirishni so‘rashi, tasdiqlangan ta’rifni olishi va keyin foydalanuvchi jumlasini qayta yozishi mumkin. Ruxsat etilgan argument va qaytadigan maydonlarni belgilang; natijani ishlatishdan oldin ikkalasini tekshiring. Yakuniy matn berilgan faktlar, qaytgan ma’lumot va javobsiz qolgan savollarni ajratishi kerak. Qwen3 qo‘llanmasida obyektlar sifatida ifodalangan argumentlar va suhbatga qaytarilgan natijalar bilan parallel hamda ko‘p bosqichli vosita chaqiruvlari ham ta’riflangan.
Chiqish budjeti butun topshiriqqa mos bo‘lishi kerak. Model kartasi generatsiya misollari va chiqish uzunligi tavsiyalarini beradi; bular isbotlangan xizmat tomonidagi maksimumdan farq qiladi. Qisqa so‘ralgan natijalarni tekshirish oson: maydonlar, tartib va tilni belgilang, asl xabarni esa taqqoslash uchun saqlang. Uzun matn yaratishga tayanishdan oldin natijani haqiqiy kirishlar turida 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.
Ushbu o‘lcham uchun davomli takrorlanish haqida maxsus qayd bor: karta sezilarli takrorlanish yuz bersa tavsiya etilgan namunalash sozlamalari va presence_penalty 1.5 ni taklif qiladi. Yuqoriroq jazolar ba’zan tillarni aralashtirishi yoki unumdorlikni kamaytirishi mumkin. Fikrlash uchun tavsiya etilgan temperature 0.6, top-p 0.95, top-k 20 va min-p 0; fikrlashsiz rejim uchun temperature 0.7, top-p 0.8, top-k 20 va min-p 0. Mulohaza rejimida greedy dekodlashdan saqlaning. Ismlar, sanalar, yorliqlar va takrorlangan bandlarni tekshiring, har qanday tuzilmali chiqishni ilovaning boshqa qismiga berishdan oldin tasdiqlang.
POST /v1/messagestextjson, sse| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar qwen3-1.7b | 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 $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
{\n "model": "qwen3-1.7b",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'qwen3-1.7b', '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': 'qwen3-1.7b', '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 qwen3-1.7b
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
Ingliz tilidagi texnik misol
Convert a short note into actions\n\nTurn this note into an action list: 'Mina will order six folders by Thursday. Leo will check the cupboard today. Someone must print the welcome sheets before Friday, but we have not assigned that task.' Return one row per action with owner, task and deadline; use 'unassigned' where needed.Three action rows retaining names, deadlines and the unassigned printing owner.Do not assign the printing task to Mina or Leo without evidence in the note.