Source: https://ailoot.ai/models/uz/reflection-beam-1-0-501b-a23b/ Canonical: https://ailoot.ai/models/uz/reflection-beam-1-0-501b-a23b/ Language: uz # Reflection: Beam 1.0 501B A23B [Markdown](https://ailoot.ai/models/uz/reflection-beam-1-0-501b-a23b/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/uz/reflection-beam-1-0-501b-a23b/facts.json) ## [Reflection: Beam 1.0 501B A23B](https://ailoot.ai/models/uz/reflection-beam-1-0-501b-a23b/) `reflection/beam-1.0-501b-a23b` ReflectionMatnKirish 0,0005 US$ / 1KChiqish 0,002 US$ / 1K Dasturiy injiniring, matematik mulohaza va vazifalarni izchil tahlil qilish uchun katta kontekstli Reflection matnli MoE modeli. ### Reflectionʼning Beam 1.0 modeli Beam 1.0 501B A23B — dasturlash, mulohaza va bir nechta bog‘liq bosqichga bo‘lingan vazifalar uchun Reflection matn modeli. Uning siyrak MoE arxitekturasida jami 501,3 mlrd parametr va har bir tokenda taxminan 23,4 mlrd faol parametr bor. Model asosan ingliz tili uchun ishlab chiqilgan; manba kodi, texnik materiallar va batafsil ko‘rsatmalar tilini tanlashda buni hisobga olish foydali. Arxitektura mahalliy va global diqqatni birlashtiradi, model tayyorgarligi esa manba kodi, texnik hujjatlar, ilmiy va o‘quv materiallarini qamraydi. Alohida o‘qitish bosqichi tuzilmali repozitoriylar, uzoq vazifalar va katta hujjatlarda uzun kontekstni rivojlantirgan. Mustahkamlash orqali o‘qitishda ishlab chiqaruvchi dasturlash, terminal bilan ishlash va STEM vazifalarini birlashtirgan. ### Model qaysi vazifalarga yo‘naltirilgan Reflection dasturiy injiniring, matematik va ilmiy mulohaza hamda izchil vazifa yechishni ajratadi. Bu yo‘nalishlardan mazmunli matnli muloqotda foydalanish mumkin: dastur qismlari orasidagi bog‘lanishni tushuntirish, mantiqiy xatoni tahlil qilish, algoritm o‘zgarishini taklif etish, farazni tekshirish rejasini tuzish yoki texnik material xulosasini olish. Beam mulohaza tokenlaridan tejamli foydalanishga alohida urg‘u beradi. O‘qitishda ortiqcha tokenlarni qisqartirib, muvaffaqiyatli yechimga erishish rag‘batlantirilgan. Bu ishlab chiqaruvchi yondashuvi tavsifi; muayyan javob uzunligini baribir so‘rovda aniq belgilash lozim: masalan, qisqa xulosa, batafsil isbot yoki izohli patch. ### Ailootʼdagi katta matnli kontekst Ulanish kontekst oynasi — 1 048 576 token. U berilgan materiallar, ko‘rsatmalar, tarix va yaratilayotgan javobni o‘z ichiga oladi. Model metamaʼlumotlarida javob hajmi 131 072 tokengacha deb ko‘rsatilgan. Bu hajm bir nechta bog‘liq matnni: spetsifikatsiya, yechim parchalari, tekshiruv natijalari va ularga savollarni yuborish imkonini beradi. Materiallarga nom bering va xulosa qaysi parchaga tayanishini belgilashni so‘rang: katta tahlillarni tekshirish qulayroq bo‘ladi. Masalan, kod vazifasida avval berilgan fayllar bo‘yicha bog‘liqliklar xaritasini so‘rash, keyin o‘zgartirish joyini ajratish va shundan so‘ng amalga oshirishni tayyorlash mumkin. Ilmiy vazifa uchun boshlang‘ich shartlar, belgilar va kerakli qatʼiylik darajasini bering. Bu foydali natijani asl materiallarga solishtirish mumkin bo‘lgan so‘rov tashkil etish usullaridir. Ulanish Messages, Responses, Chat Completions va matnli generateContent orqali matn qabul qilib, matn qaytaradi. Kod va tavsiyalar model javobi sifatida keladi; buyruqlarni bajarish va tashqi maʼlumotlar bilan ishlash ilovangiz imkoniyatlariga bog‘liq. ### Ailoot API orqali mavjud Kirish `text` Chiqish `text` Kontekst Katalogda ko‘rsatilmagan Maks. javob Katalogda ko‘rsatilmagan Kirish 0,0005 US$ */ 1K* Chiqish 0,002 US$ */ 1K* Keshdan o‘qish 0,0001 US$ */ 1K* Kirish `text` Chiqish `text` Kontekst Katalogda ko‘rsatilmagan Maks. javob Katalogda ko‘rsatilmagan Kirish 0,0005 US$ */ 1K* Chiqish 0,002 US$ */ 1K* Keshdan o‘qish 0,0001 US$ */ 1K* Kirish `text` Chiqish `text` Kontekst Katalogda ko‘rsatilmagan Maks. javob Katalogda ko‘rsatilmagan Kirish 0,0005 US$ */ 1K* Chiqish 0,002 US$ */ 1K* Keshdan o‘qish 0,0001 US$ */ 1K* Kirish `text` Chiqish `text` Kontekst Katalogda ko‘rsatilmagan Maks. javob Katalogda ko‘rsatilmagan Kirish 0,0005 US$ */ 1K* Chiqish 0,002 US$ */ 1K* Keshdan o‘qish 0,0001 US$ */ 1K* `reflection/beam-1.0-501b-a23b` · JSON ``` {"about":"### Reflectionʼning Beam 1.0 modeli\n\nBeam 1.0 501B A23B — dasturlash, mulohaza va bir nechta bog‘liq bosqichga bo‘lingan vazifalar uchun Reflection matn modeli. Uning siyrak MoE arxitekturasida jami 501,3 mlrd parametr va har bir tokenda taxminan 23,4 mlrd faol parametr bor. Model asosan ingliz tili uchun ishlab chiqilgan; manba kodi, texnik materiallar va batafsil ko‘rsatmalar tilini tanlashda buni hisobga olish foydali.\n\nArxitektura mahalliy va global diqqatni birlashtiradi, model tayyorgarligi esa manba kodi, texnik hujjatlar, ilmiy va o‘quv materiallarini qamraydi. Alohida o‘qitish bosqichi tuzilmali repozitoriylar, uzoq vazifalar va katta hujjatlarda uzun kontekstni rivojlantirgan. Mustahkamlash orqali o‘qitishda ishlab chiqaruvchi dasturlash, terminal bilan ishlash va STEM vazifalarini birlashtirgan.\n\n### Model qaysi vazifalarga yo‘naltirilgan\n\nReflection dasturiy injiniring, matematik va ilmiy mulohaza hamda izchil vazifa yechishni ajratadi. Bu yo‘nalishlardan mazmunli matnli muloqotda foydalanish mumkin: dastur qismlari orasidagi bog‘lanishni tushuntirish, mantiqiy xatoni tahlil qilish, algoritm o‘zgarishini taklif etish, farazni tekshirish rejasini tuzish yoki texnik material xulosasini olish.\n\nBeam mulohaza tokenlaridan tejamli foydalanishga alohida urg‘u beradi. O‘qitishda ortiqcha tokenlarni qisqartirib, muvaffaqiyatli yechimga erishish rag‘batlantirilgan. Bu ishlab chiqaruvchi yondashuvi tavsifi; muayyan javob uzunligini baribir so‘rovda aniq belgilash lozim: masalan, qisqa xulosa, batafsil isbot yoki izohli patch.\n\n### Ailootʼdagi katta matnli kontekst\n\nUlanish kontekst oynasi — 1 048 576 token. U berilgan materiallar, ko‘rsatmalar, tarix va yaratilayotgan javobni o‘z ichiga oladi. Model metamaʼlumotlarida javob hajmi 131 072 tokengacha deb ko‘rsatilgan. Bu hajm bir nechta bog‘liq matnni: spetsifikatsiya, yechim parchalari, tekshiruv natijalari va ularga savollarni yuborish imkonini beradi. Materiallarga nom bering va xulosa qaysi parchaga tayanishini belgilashni so‘rang: katta tahlillarni tekshirish qulayroq bo‘ladi.\n\nMasalan, kod vazifasida avval berilgan fayllar bo‘yicha bog‘liqliklar xaritasini so‘rash, keyin o‘zgartirish joyini ajratish va shundan so‘ng amalga oshirishni tayyorlash mumkin. Ilmiy vazifa uchun boshlang‘ich shartlar, belgilar va kerakli qatʼiylik darajasini bering. Bu foydali natijani asl materiallarga solishtirish mumkin bo‘lgan so‘rov tashkil etish usullaridir.\n\nUlanish Messages, Responses, Chat Completions va matnli generateContent orqali matn qabul qilib, matn qaytaradi. Kod va tavsiyalar model javobi sifatida keladi; buyruqlarni bajarish va tashqi maʼlumotlar bilan ishlash ilovangiz imkoniyatlariga bog‘liq.","alias_of":null,"aliases":[],"author":"Reflection","canonical_model":"reflection/beam-1.0-501b-a23b","ctx":null,"formats":["chat","gemini","messages","responses"],"id":"reflection/beam-1.0-501b-a23b","input":["text"],"kind":"text","max_out":null,"methods":[{"cache_read":0.1,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"anthropic","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"messages","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0.5,"input":["text"],"label":"Anthropic Messages","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":2.0,"output":["text"],"path":"/v1/messages","request_model_id":"reflection/beam-1.0-501b-a23b","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.1,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"responses","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0.5,"input":["text"],"label":"OpenAI Responses","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":2.0,"output":["text"],"path":"/v1/responses","request_model_id":"reflection/beam-1.0-501b-a23b","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.1,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"chat","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0.5,"input":["text"],"label":"OpenAI Chat","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":2.0,"output":["text"],"path":"/v1/chat/completions","request_model_id":"reflection/beam-1.0-501b-a23b","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.1,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"gemini","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"gemini","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0.5,"input":["text"],"label":"Gemini generateContent","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":2.0,"output":["text"],"path":"/v1beta/models/reflection/beam-1.0-501b-a23b:generateContent","request_model_id":"reflection/beam-1.0-501b-a23b","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]}],"model_aliases":[{"canonical_model_id":"reflection/beam-1.0-501b-a23b","request_model_id":"reflection/beam-1.0-501b-a23b","route_label":"Ultra"}],"name":"Reflection: Beam 1.0 501B A23B","price":{"in":0.5,"in_label":null,"out":2.0,"out_label":null,"sort_in":0.5,"sort_out":2.0,"varies":false},"public_id":"reflection/beam-1.0-501b-a23b","short":"Dasturiy injiniring, matematik mulohaza va vazifalarni izchil tahlil qilish uchun katta kontekstli Reflection 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. ## Ailoot · Kompaniya va uning loyihalar portfeli Ailoot to‘plangan faoliyat tajribasi, keng mijozlar bazasi, barqaror xizmat va doimiy KPI nazoratiga tayanadi. Kompaniya va uning loyihalar portfeli: millionlab mijozlar; oylik sotuvlar hajmi milliardlarda. Ailoot bu faoliyat tajribasini mijozlar mahsulotlari, agentlar, ilovalar va avtomatlashtirishlarda AI imkoniyatlariga API orqali kirishni ta’minlashda qo‘llaydi.