Source: https://ailoot.ai/models/uz/xingchen-agi-xing4-0-29b-a4b-free/ Canonical: https://ailoot.ai/models/uz/xingchen-agi-xing4-0-29b-a4b-free/ Language: uz # XingChen: Xing4.0 29B A4B (free) [Markdown](https://ailoot.ai/models/uz/xingchen-agi-xing4-0-29b-a4b-free/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/uz/xingchen-agi-xing4-0-29b-a4b-free/facts.json) ## [XingChen: Xing4.0 29B A4B (free)](https://ailoot.ai/models/uz/xingchen-agi-xing4-0-29b-a4b-free/) `xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free` Xingchen AGIMatnKirish 0,00 US$ / 1KChiqish 0,00 US$ / 1K Rejalash, kod tahlili va muhandislik vazifalarini izchil yechish uchun 29 mlrd parametrli China Telecom AI matnli MoE modeli. ### China Telecom AIʼning Xing4.0 modeli Xing4.0-29B-A4B — TeleChatʼning keyingi avlodi sifatida yaratilgan China Telecom Artificial Intelligence Technology matnli MoE modeli. Modelda 29 mlrd parametr bor, har bir tokenda ulardan taxminan 4 mlrd faollashadi. Ishlab chiqaruvchi uni murakkab muhandislik vazifalari va izchil agentli jarayonlarga yo‘naltirgan. Xing4.0ʼning xususiyati — MindSpore yordamida butunlay Ascend NPU tezlatkichlarida o‘qitilgani. Arxitektura mHC, MLA va MTPʼni birlashtiradi; model 40 qatlam, 64 yo‘naltiriladigan ekspert, har bir tokenga to‘rtta tanlangan ekspert va bitta umumiy ekspertga ega. Bu maʼlumotlar so‘rovingiz bajariladigan jihozlarni emas, asl model tuzilishi va tadqiqot asosini tavsiflaydi. ### Matnli muhandislik vazifalari Ishlab chiqaruvchi materiallarida bir nechta qadamni rejalash, kod bilan ishlash va vazifalarni izchil yechish ajratilgan. Matnli muloqotda bundan dasturni o‘zgartirish rejasini tayyorlash, bog‘liqliklarni tushuntirish yoki berilgan koddan xato tahlili uchun foydalanish mumkin. Maqsad, kirish maʼlumotlari va cheklovlardan boshlang; keyin harakatlar ketma-ketligi va har bir qadamning kutilgan natijasini so‘rang. Dasturlash vazifasi uchun tegishli yechim, maʼlumot formati va kutilgan xatti-harakat misolini yuboring. Qulay natija — izoh, mahalliy o‘zgarish va tekshiruv misollari. O‘z muhitingizda ishga tushirgach, kuzatuvlarni suhbatga qaytarib, yechimni aniqlashtirish mumkin. Bunday bayon javobni aniq vazifaga bog‘laydi va model loyihaga mustaqil kira oladi deb hisoblashni talab qilmaydi. ### Kontekst va so‘rov materiallari Ailootʼda Xing4.0 matn qabul qilib, matn qaytaradi. Kontekst oynasi — 262 144 token, eng katta chiqish — 235 929 token. Umumiy kontekstga ko‘rsatmalar, asl materiallar, tarix va javob kiradi. Bir nechta bog‘liq parcha: talablar, hujjatlar, kod va tekshiruv natijalarini qo‘shish mumkin. Ularga aniq nom bering va nima kerakligini belgilang: taqqoslash, algoritm tavsifi, yangilangan kod yoki yechim rejasi. Ishlab chiqaruvchi asl modelni 512K kontekstgacha kengaytirish imkonini ko‘rsatadi, ammo bu ulanish hajmi 262 144 token. Katta so‘rov tayyorlashda shunga tayanib, javob uchun joy qoldiring. ### Ilovaga ulash Messages, Responses va Chat Completions mavjud. Formatlar modelni odatiy mijozga qo‘shish va bir nechta ketma-ket xabarni tashkil qilishga yordam beradi. Ulanish natijasi — yaratilgan matn. Taklif qilingan kodni bajarish, fayllarni o‘qish va tashqi vositalar bilan ishlash uchun ilovada tegishli mantiq kerak. Asl model arxitekturasi o‘z-o‘zidan oddiy matnli so‘rov ichida bunday harakatlarni bermaydi. ### Ailoot API orqali mavjud Kirish `text` Chiqish `text` Kontekst 262 144 *token* Maks. javob 235 929 *token* Kirish 0,00 US$ */ 1K* Chiqish 0,00 US$ */ 1K* Kirish `text` Chiqish `text` Kontekst 262 144 *token* Maks. javob 235 929 *token* Kirish 0,00 US$ */ 1K* Chiqish 0,00 US$ */ 1K* Kirish `text` Chiqish `text` Kontekst 262 144 *token* Maks. javob 235 929 *token* Kirish 0,00 US$ */ 1K* Chiqish 0,00 US$ */ 1K* `xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free` · JSON ``` {"about":"### China Telecom AIʼning Xing4.0 modeli\n\nXing4.0-29B-A4B — TeleChatʼning keyingi avlodi sifatida yaratilgan China Telecom Artificial Intelligence Technology matnli MoE modeli. Modelda 29 mlrd parametr bor, har bir tokenda ulardan taxminan 4 mlrd faollashadi. Ishlab chiqaruvchi uni murakkab muhandislik vazifalari va izchil agentli jarayonlarga yo‘naltirgan.\n\nXing4.0ʼning xususiyati — MindSpore yordamida butunlay Ascend NPU tezlatkichlarida o‘qitilgani. Arxitektura mHC, MLA va MTPʼni birlashtiradi; model 40 qatlam, 64 yo‘naltiriladigan ekspert, har bir tokenga to‘rtta tanlangan ekspert va bitta umumiy ekspertga ega. Bu maʼlumotlar so‘rovingiz bajariladigan jihozlarni emas, asl model tuzilishi va tadqiqot asosini tavsiflaydi.\n\n### Matnli muhandislik vazifalari\n\nIshlab chiqaruvchi materiallarida bir nechta qadamni rejalash, kod bilan ishlash va vazifalarni izchil yechish ajratilgan. Matnli muloqotda bundan dasturni o‘zgartirish rejasini tayyorlash, bog‘liqliklarni tushuntirish yoki berilgan koddan xato tahlili uchun foydalanish mumkin. Maqsad, kirish maʼlumotlari va cheklovlardan boshlang; keyin harakatlar ketma-ketligi va har bir qadamning kutilgan natijasini so‘rang.\n\nDasturlash vazifasi uchun tegishli yechim, maʼlumot formati va kutilgan xatti-harakat misolini yuboring. Qulay natija — izoh, mahalliy o‘zgarish va tekshiruv misollari. O‘z muhitingizda ishga tushirgach, kuzatuvlarni suhbatga qaytarib, yechimni aniqlashtirish mumkin. Bunday bayon javobni aniq vazifaga bog‘laydi va model loyihaga mustaqil kira oladi deb hisoblashni talab qilmaydi.\n\n### Kontekst va so‘rov materiallari\n\nAilootʼda Xing4.0 matn qabul qilib, matn qaytaradi. Kontekst oynasi — 262 144 token, eng katta chiqish — 235 929 token. Umumiy kontekstga ko‘rsatmalar, asl materiallar, tarix va javob kiradi. Bir nechta bog‘liq parcha: talablar, hujjatlar, kod va tekshiruv natijalarini qo‘shish mumkin. Ularga aniq nom bering va nima kerakligini belgilang: taqqoslash, algoritm tavsifi, yangilangan kod yoki yechim rejasi.\n\nIshlab chiqaruvchi asl modelni 512K kontekstgacha kengaytirish imkonini ko‘rsatadi, ammo bu ulanish hajmi 262 144 token. Katta so‘rov tayyorlashda shunga tayanib, javob uchun joy qoldiring.\n\n### Ilovaga ulash\n\nMessages, Responses va Chat Completions mavjud. Formatlar modelni odatiy mijozga qo‘shish va bir nechta ketma-ket xabarni tashkil qilishga yordam beradi. Ulanish natijasi — yaratilgan matn. Taklif qilingan kodni bajarish, fayllarni o‘qish va tashqi vositalar bilan ishlash uchun ilovada tegishli mantiq kerak. Asl model arxitekturasi o‘z-o‘zidan oddiy matnli so‘rov ichida bunday harakatlarni bermaydi.","alias_of":null,"aliases":[],"author":"Xingchen AGI","canonical_model":"xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free","ctx":262144,"formats":["chat","messages","responses"],"id":"xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b: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":"xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b: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":"xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b: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":"xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]}],"model_aliases":[{"canonical_model_id":"xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free","request_model_id":"xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free","route_label":"Ultra"}],"name":"XingChen: Xing4.0 29B A4B (free)","price":{"in":0,"in_label":null,"out":0,"out_label":null,"sort_in":0,"sort_out":0,"varies":false},"public_id":"xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free","short":"Rejalash, kod tahlili va muhandislik vazifalarini izchil yechish uchun 29 mlrd parametrli China Telecom AI 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.