modellar

Recursive: Flint (free)

Markdown · JSON

Recursive: Flint (free)

recursive/flint-v1.0:free
RecursiveMatnKirish 0,00 US$ / 1KChiqish 0,00 US$ / 1K

Kod bazasini o‘rganish, xatolarni tuzatish va funksiya hamda testlar tayyorlash uchun Recursiveʼning matnli MoE modeli.

Kod bilan ishlash modeli

Flint — kod bazasini o‘rganish, xatolarni tuzatish, funksiyalarni amalga oshirish va test yozish uchun dasturiy agentlarga mo‘ljallangan Recursive matn modeli. Bu vaznlari ochiq MoE modeli: 39,8 mlrd parametrdan bitta tokenni qayta ishlashda taxminan 2,5 mlrd faollashadi. Ekspertlarga bo‘linish arxitektura qismi, chatda bir nechta alohida yordamchi borligining belgisi emas.

Flintʼni yaratishda Recursiveʼning Eureka Machine tadqiqot tizimi qatnashgan. U arxitektura yechimlarini izlash, maʼlumot va o‘qitish usullarini tanlash hamda hisoblashni optimallashtirishga yordam bergan. Flintʼning o‘zi dastlabki, oraliq, ko‘rsatma misollari bo‘yicha va mustahkamlash orqali o‘qitishdan o‘tgan. O‘quv vazifalari orasida matn, kod, ko‘rsatmaga rioya qilish va agentli jarayonlar bo‘lgan.

Loyihani tahlil qilish va o‘zgarish tayyorlash

Ishchi vazifani loyihaning aniq qismidan boshlash qulay: kerakli fayllarni matn ko‘rinishida bering, funksiyalar maqsadi va kutilgan natijani yozing. Xato izlash uchun kuzatilgan xatti-harakat va jurnal parchasini qo‘shing. Keyin sabab izohi, minimal tuzatish va to‘g‘ri xatti-harakatni xatodan ajratadigan testni so‘rash mumkin. Bu tartib natijani o‘z muhitingizda tekshirishga qulay qiladi.

Yangi funksiya uchun kirish maʼlumotlari, cheklovlar va natija misollarini ko‘rsating. Refaktoringda saqlanishi kerak xususiyatlarni sanab, interfeys o‘zgarishlarini alohida yozishni so‘rang. Ishlab chiqaruvchi murakkab ishni kichik vazifalarga bo‘lish va aniq ko‘rsatma berishni tavsiya qiladi. Shu sabab oraliq natijali izchil muloqot Flintʼning ko‘zlangan qo‘llanishiga butun loyihani qayta qilish haqidagi noaniq topshiriqdan ko‘ra mosroq.

Kontekst va ulanish formati

Ailootʼda Flint kirishda ham, chiqishda ham matn bilan ishlaydi. Kontekst oynasi — 262 144 token; asl materiallar, suhbat tarixi va javob shu umumiy makondan foydalanadi. Chiqish chegarasi — 235 929 token. Bu qiymatlar ulanish chegaralarini bildiradi, haqiqiy uzunlikni esa vazifaga qarab belgilash foydali: xato sababi izohi, patch, testlar to‘plami yoki ish rejasi.

Messages, Responses va Chat Completions formatlari mavjud. Ular mijoz ilovasining odatiy tuzilmasidan foydalanish imkonini beradi. Mahalliy fayllarni o‘qish va o‘zgarishlarni qo‘llashni ilovaning o‘zi tashkil qiladi: matnli so‘rovda model berilgan kodni oladi va taklif, izoh yoki yangi kod qaytaradi.

Flint har bir keyingi qadam loyiha mazmuni va oldingi o‘zgarish tekshiruviga tayanadigan takroriy texnik muloqotga mos. Uning ixtisosligi vazifani shakllantirishga yordam beradi, ishchi natija esa aniq matn: izoh, amalga oshirish yoki tekshiriladigan test bo‘ladi.

Ailoot API orqali mavjud

Ultra Anthropic MessagesPOST /v1/messages
Kirish
text
Chiqish
text
Kontekst
262 144 token
Maks. javob
235 929 token
Kirish
0,00 US$ / 1K
Chiqish
0,00 US$ / 1K
Ultra OpenAI ResponsesPOST /v1/responses
Kirish
text
Chiqish
text
Kontekst
262 144 token
Maks. javob
235 929 token
Kirish
0,00 US$ / 1K
Chiqish
0,00 US$ / 1K
Ultra OpenAI ChatPOST /v1/chat/completions
Kirish
text
Chiqish
text
Kontekst
262 144 token
Maks. javob
235 929 token
Kirish
0,00 US$ / 1K
Chiqish
0,00 US$ / 1K
recursive/flint-v1.0:free · JSON
{"about":"### Kod bilan ishlash modeli\n\nFlint — kod bazasini o‘rganish, xatolarni tuzatish, funksiyalarni amalga oshirish va test yozish uchun dasturiy agentlarga mo‘ljallangan Recursive matn modeli. Bu vaznlari ochiq MoE modeli: 39,8 mlrd parametrdan bitta tokenni qayta ishlashda taxminan 2,5 mlrd faollashadi. Ekspertlarga bo‘linish arxitektura qismi, chatda bir nechta alohida yordamchi borligining belgisi emas.\n\nFlintʼni yaratishda Recursiveʼning Eureka Machine tadqiqot tizimi qatnashgan. U arxitektura yechimlarini izlash, maʼlumot va o‘qitish usullarini tanlash hamda hisoblashni optimallashtirishga yordam bergan. Flintʼning o‘zi dastlabki, oraliq, ko‘rsatma misollari bo‘yicha va mustahkamlash orqali o‘qitishdan o‘tgan. O‘quv vazifalari orasida matn, kod, ko‘rsatmaga rioya qilish va agentli jarayonlar bo‘lgan.\n\n### Loyihani tahlil qilish va o‘zgarish tayyorlash\n\nIshchi vazifani loyihaning aniq qismidan boshlash qulay: kerakli fayllarni matn ko‘rinishida bering, funksiyalar maqsadi va kutilgan natijani yozing. Xato izlash uchun kuzatilgan xatti-harakat va jurnal parchasini qo‘shing. Keyin sabab izohi, minimal tuzatish va to‘g‘ri xatti-harakatni xatodan ajratadigan testni so‘rash mumkin. Bu tartib natijani o‘z muhitingizda tekshirishga qulay qiladi.\n\nYangi funksiya uchun kirish maʼlumotlari, cheklovlar va natija misollarini ko‘rsating. Refaktoringda saqlanishi kerak xususiyatlarni sanab, interfeys o‘zgarishlarini alohida yozishni so‘rang. Ishlab chiqaruvchi murakkab ishni kichik vazifalarga bo‘lish va aniq ko‘rsatma berishni tavsiya qiladi. Shu sabab oraliq natijali izchil muloqot Flintʼning ko‘zlangan qo‘llanishiga butun loyihani qayta qilish haqidagi noaniq topshiriqdan ko‘ra mosroq.\n\n### Kontekst va ulanish formati\n\nAilootʼda Flint kirishda ham, chiqishda ham matn bilan ishlaydi. Kontekst oynasi — 262 144 token; asl materiallar, suhbat tarixi va javob shu umumiy makondan foydalanadi. Chiqish chegarasi — 235 929 token. Bu qiymatlar ulanish chegaralarini bildiradi, haqiqiy uzunlikni esa vazifaga qarab belgilash foydali: xato sababi izohi, patch, testlar to‘plami yoki ish rejasi.\n\nMessages, Responses va Chat Completions formatlari mavjud. Ular mijoz ilovasining odatiy tuzilmasidan foydalanish imkonini beradi. Mahalliy fayllarni o‘qish va o‘zgarishlarni qo‘llashni ilovaning o‘zi tashkil qiladi: matnli so‘rovda model berilgan kodni oladi va taklif, izoh yoki yangi kod qaytaradi.\n\nFlint har bir keyingi qadam loyiha mazmuni va oldingi o‘zgarish tekshiruviga tayanadigan takroriy texnik muloqotga mos. Uning ixtisosligi vazifani shakllantirishga yordam beradi, ishchi natija esa aniq matn: izoh, amalga oshirish yoki tekshiriladigan test bo‘ladi.","alias_of":null,"aliases":[],"author":"Recursive","canonical_model":"recursive/flint-v1.0:free","ctx":262144,"formats":["chat","messages","responses"],"id":"recursive/flint-v1.0:free","input":["text"],"kind":"text","max_out":235929,"methods":[{"cache_read":null,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":262144,"family":"anthropic","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"messages","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0,"input":["text"],"label":"Anthropic Messages","max_out":235929,"max_tool_calls":null,"out":0,"output":["text"],"path":"/v1/messages","request_model_id":"recursive/flint-v1.0:free","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":null,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":262144,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"responses","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0,"input":["text"],"label":"OpenAI Responses","max_out":235929,"max_tool_calls":null,"out":0,"output":["text"],"path":"/v1/responses","request_model_id":"recursive/flint-v1.0:free","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":null,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":262144,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"chat","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0,"input":["text"],"label":"OpenAI Chat","max_out":235929,"max_tool_calls":null,"out":0,"output":["text"],"path":"/v1/chat/completions","request_model_id":"recursive/flint-v1.0:free","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]}],"model_aliases":[{"canonical_model_id":"recursive/flint-v1.0:free","request_model_id":"recursive/flint-v1.0:free","route_label":"Ultra"}],"name":"Recursive: Flint (free)","price":{"in":0,"in_label":null,"out":0,"out_label":null,"sort_in":0,"sort_out":0,"varies":false},"public_id":"recursive/flint-v1.0:free","short":"Kod bazasini o‘rganish, xatolarni tuzatish va funksiya hamda testlar tayyorlash uchun Recursiveʼning matnli MoE modeli."}

Savollar

Vazifam uchun modelni qanday tanlayman?

Avval kerakli kirish va chiqishni aniqlang: matn, rasm, audio yoki video. Keyin mos API usullari, modelning aniq ID qiymati yoki alias hozir yo‘naltiradigan model, narx va hisoblash birligini solishtiring. Bepul GET /v1/models kalitingizga ochiq modellarni ko‘rsatadi.

Har bir model barcha API usullari va media turlarini qo‘llaydimi?

Model kartasida ko‘rsatilgan API usullari hamda kirish va chiqish turlaridan foydalaning. Matn, rasm, audio yoki video qo‘llanishi tanlangan model va usulga bog‘liq; ma’lumot yuborishdan oldin ularning so‘rov misolini tekshiring.

Model ID qiymati bilan alias o‘rtasidagi farq nima?

Aniq ID muayyan modelni bildiradi. Alias modelga yo‘naltiradi va uning maqsad modeli o‘zgarishi mumkin. Katalogda alias hozir qaysi modelga yo‘naltirishini tekshiring; integratsiyaga muayyan model kerak bo‘lsa, aniq ID dan foydalaning.

So‘rov yuborishdan oldin narxlarni qanday solishtiraman?

Model kartasida tanlangan API usulining narxi va hisoblash birligini tekshiring. Bir xil birlik hamda kirish va chiqish turlarini solishtiring; so‘rovlar tarixi haqiqiy foydalanish va yechilgan summani ko‘rsatadi.

Obuna nima beradi?

Muntazam ishga token xaridi chegirmasini. So‘rov hajmingizga mos tarif tanlang; obuna sharti va narxi rasmiylashtirishda ko‘rsatiladi.

50% gacha promokod chegirmasini qanday qo‘llayman?

Token xaridida promokod kiriting. Yakuniy summa aksiya shartlari bo‘yicha qayta hisoblanadi; chegirma to‘lovdan oldin ko‘rinadi.