QVQ 72B Preview là mô hình suy luận thị giác thử nghiệm do nhóm Qwen phát triển. Siêu dữ liệu mô hình và ví dụ của nhà phát triển kết hợp hình ảnh với câu hỏi bằng văn bản và tạo câu trả lời văn bản. Hồ sơ có tên riêng của phiên bản được cung cấp trên máy chủ trong thẻ này liệt kê độ dài ngữ cảnh 32.000 token.
Cung cấp hình ảnh và câu hỏi cần giải đáp trong một nhiệm vụ có trọng tâm. Xác định sơ đồ, giá trị hoặc vùng liên quan đến bài toán. Yêu cầu kết luận cùng các quan sát hoặc mối quan hệ nhìn thấy được cần để kiểm tra kết luận đó.
Câu hỏi về sơ đồ có thể nêu giá trị chưa biết và các nhãn ràng buộc nó. Câu hỏi về biểu đồ có thể yêu cầu xu hướng hoặc phép so sánh được dữ liệu hiển thị hỗ trợ. Giữ nhãn hình ảnh và phân biệt thông tin nhìn thấy được với các giả định được đưa vào prompt.
Nhà phát triển mô tả mô hình hỗ trợ đối thoại một lượt hỏi-đáp. Đưa bằng chứng liên quan và các điều kiện nhiệm vụ vào chính yêu cầu. Xác định thế nào là câu trả lời có tính kết luận để có thể đối chiếu kết quả với ảnh gốc.
Thẻ mô hình nêu việc pha trộn ngôn ngữ, vòng lặp suy luận đệ quy và mất trọng tâm vào nội dung hình ảnh khi suy luận lâu hơn. Nêu ngôn ngữ câu trả lời mong muốn và giữ yêu cầu rõ ràng về câu trả lời cuối. Đối chiếu kết luận và các chi tiết đã trích xuất với nguồn nhìn thấy được, thay vì dùng độ dài phản hồi làm bằng chứng hoàn thành.
Giữ hình ảnh, câu hỏi bằng văn bản và các giả định cần thiết trong ngữ cảnh được liệt kê của hồ sơ phiên bản này, dành chỗ cho kết quả. Chọn tài liệu nguồn liên quan đến bài toán trước mắt và giữ các mã định danh.
Ví dụ của nhà phát triển minh họa đầu vào hình ảnh-văn bản với đầu ra văn bản đã được giải mã. Độ dài tạo đầu ra và các thiết lập token thị giác trong ví dụ là những lựa chọn xử lý minh họa, không phải giới hạn phổ quát của phiên bản được cung cấp trên máy chủ. Giữ mã định danh phiên bản Preview cùng prompt và câu trả lời khi so sánh kết quả với những mô hình thị giác Qwen khác.
", "aboutText": "QVQ 72B Preview là mô hình suy luận thị giác thử nghiệm do nhóm Qwen phát triển. Siêu dữ liệu mô hình và ví dụ của nhà phát triển kết hợp hình ảnh với câu hỏi bằng văn bản và tạo câu trả lời văn bản. Hồ sơ có tên riêng của phiên bản được cung cấp trên máy chủ trong thẻ này liệt kê độ dài ngữ cảnh 32.000 token.\n\n### Chuẩn bị bài toán thị giác có đầy đủ dữ kiện\n\nCung cấp hình ảnh và câu hỏi cần giải đáp trong một nhiệm vụ có trọng tâm. Xác định sơ đồ, giá trị hoặc vùng liên quan đến bài toán. Yêu cầu kết luận cùng các quan sát hoặc mối quan hệ nhìn thấy được cần để kiểm tra kết luận đó.\n\nCâu hỏi về sơ đồ có thể nêu giá trị chưa biết và các nhãn ràng buộc nó. Câu hỏi về biểu đồ có thể yêu cầu xu hướng hoặc phép so sánh được dữ liệu hiển thị hỗ trợ. Giữ nhãn hình ảnh và phân biệt thông tin nhìn thấy được với các giả định được đưa vào prompt.\n\n### Giữ câu trả lời gắn với hình ảnh\n\nNhà phát triển mô tả mô hình hỗ trợ đối thoại một lượt hỏi-đáp. Đưa bằng chứng liên quan và các điều kiện nhiệm vụ vào chính yêu cầu. Xác định thế nào là câu trả lời có tính kết luận để có thể đối chiếu kết quả với ảnh gốc.\n\nThẻ mô hình nêu việc pha trộn ngôn ngữ, vòng lặp suy luận đệ quy và mất trọng tâm vào nội dung hình ảnh khi suy luận lâu hơn. Nêu ngôn ngữ câu trả lời mong muốn và giữ yêu cầu rõ ràng về câu trả lời cuối. Đối chiếu kết luận và các chi tiết đã trích xuất với nguồn nhìn thấy được, thay vì dùng độ dài phản hồi làm bằng chứng hoàn thành.\n\n### Lập kế hoạch ngữ cảnh thị giác và văn bản\n\nGiữ hình ảnh, câu hỏi bằng văn bản và các giả định cần thiết trong ngữ cảnh được liệt kê của hồ sơ phiên bản này, dành chỗ cho kết quả. Chọn tài liệu nguồn liên quan đến bài toán trước mắt và giữ các mã định danh.\n\nVí dụ của nhà phát triển minh họa đầu vào hình ảnh-văn bản với đầu ra văn bản đã được giải mã. Độ dài tạo đầu ra và các thiết lập token thị giác trong ví dụ là những lựa chọn xử lý minh họa, không phải giới hạn phổ quát của phiên bản được cung cấp trên máy chủ. Giữ mã định danh phiên bản Preview cùng prompt và câu trả lời khi so sánh kết quả với những mô hình thị giác Qwen khác.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh
Solve a transcribed balance diagram\n\nUse this complete text transcription of a balance diagram: the left pan has two identical blocks and a 3-kilogram weight; the right pan has one identical block and an 8-kilogram weight; the scale is level. Find one block’s mass and verify it using both pan totals. Answer in English with a separate final result.An equation derived from the transcription, its solution and a balance check.Check that identical blocks use the same variable and that both pan totals match after substitution.Qwen/QVQ-72B-PreviewQVQ 72B Preview là mô hình suy luận thị giác thử nghiệm của nhóm Qwen. Cung cấp ảnh và câu hỏi có đầy đủ ngữ cảnh về bằng chứng nhìn thấy được, với điều kiện rõ ràng cho câu trả lời cuối; hồ sơ có tên riêng của phiên bản được cung cấp trên máy chủ này liệt kê ngữ cảnh 32.000 token.
Mô tả này trình bày khả năng của mô hình. Đầu vào, đầu ra và tùy chọn có trên Ailoot được liệt kê bên dưới cho phương thức đã chọn.
QVQ 72B Preview là mô hình suy luận thị giác thử nghiệm do nhóm Qwen phát triển. Siêu dữ liệu mô hình và ví dụ của nhà phát triển kết hợp hình ảnh với câu hỏi bằng văn bản và tạo câu trả lời văn bản. Hồ sơ có tên riêng của phiên bản được cung cấp trên máy chủ trong thẻ này liệt kê độ dài ngữ cảnh 32.000 token.
Cung cấp hình ảnh và câu hỏi cần giải đáp trong một nhiệm vụ có trọng tâm. Xác định sơ đồ, giá trị hoặc vùng liên quan đến bài toán. Yêu cầu kết luận cùng các quan sát hoặc mối quan hệ nhìn thấy được cần để kiểm tra kết luận đó.
Câu hỏi về sơ đồ có thể nêu giá trị chưa biết và các nhãn ràng buộc nó. Câu hỏi về biểu đồ có thể yêu cầu xu hướng hoặc phép so sánh được dữ liệu hiển thị hỗ trợ. Giữ nhãn hình ảnh và phân biệt thông tin nhìn thấy được với các giả định được đưa vào prompt.
Nhà phát triển mô tả mô hình hỗ trợ đối thoại một lượt hỏi-đáp. Đưa bằng chứng liên quan và các điều kiện nhiệm vụ vào chính yêu cầu. Xác định thế nào là câu trả lời có tính kết luận để có thể đối chiếu kết quả với ảnh gốc.
Thẻ mô hình nêu việc pha trộn ngôn ngữ, vòng lặp suy luận đệ quy và mất trọng tâm vào nội dung hình ảnh khi suy luận lâu hơn. Nêu ngôn ngữ câu trả lời mong muốn và giữ yêu cầu rõ ràng về câu trả lời cuối. Đối chiếu kết luận và các chi tiết đã trích xuất với nguồn nhìn thấy được, thay vì dùng độ dài phản hồi làm bằng chứng hoàn thành.
Giữ hình ảnh, câu hỏi bằng văn bản và các giả định cần thiết trong ngữ cảnh được liệt kê của hồ sơ phiên bản này, dành chỗ cho kết quả. Chọn tài liệu nguồn liên quan đến bài toán trước mắt và giữ các mã định danh.
Ví dụ của nhà phát triển minh họa đầu vào hình ảnh-văn bản với đầu ra văn bản đã được giải mã. Độ dài tạo đầu ra và các thiết lập token thị giác trong ví dụ là những lựa chọn xử lý minh họa, không phải giới hạn phổ quát của phiên bản được cung cấp trên máy chủ. Giữ mã định danh phiên bản Preview cùng prompt và câu trả lời khi so sánh kết quả với những mô hình thị giác Qwen khác.
POST /v1/chat/completionstexttext| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Qwen/QVQ-72B-Preview | Mặc định— |
Trườngmessages | Loạimessage[] | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Số mục tối thiểu: 1 | Mặc định— |
Trườngmessages[].role | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Ví dụ: system, user, assistant, tool, function Điều kiện: Các vai trò này được biểu diễn rõ trong các kiểu tương thích của mã nguồn; tập vai trò chính xác vẫn tùy từng mô hình. Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngmessages[].content | Loạistring|content_part[]|null | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmessages[].tool_calls | Loạitool_call[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmessages[].tool_call_id | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Áp dụng khi: role=tool; dùng ID thực tế được trả về | Mặc định— |
Trườngmessages[].name | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmessages[].reasoning_content | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Áp dụng khi: Gửi lại dữ liệu suy luận thực tế đã được trả về khi mô hình này sử dụng dữ liệu đó | Mặc định— |
Trườngmessages[].reasoning_details | Loạiobject|array | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngmax_tokens | Loạiinteger | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tối thiểu: 1 Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngmax_completion_tokens | Loạiinteger | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tối thiểu: 1 Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngstream | Loạiboolean | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc địnhfalse |
Trườngstream_options.include_usage | Loạiboolean | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngtemperature | Loạinumber | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngtop_p | Loạinumber | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngstop | Loạistring|string[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngtools | Loạifunction_tool[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngtools[].type | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn function Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngtools[].function.name | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Áp dụng khi: Có cung cấp công cụ hàm | Mặc định— |
Trườngtools[].function.description | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngtools[].function.parameters | LoạiJSON_schema | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngtool_choice | Loạistring|object | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngparallel_tool_calls | Loạiboolean | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngresponse_format | Loạiobject | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngreasoning_effort | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngreasoning | Loạiobject | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngservice_tier | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườnginstructions | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Trường tương thích | Mặc định— |
Trườngfunctions | Loạifunction[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngfunction_call | Loạistring|object | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngprompt_cache_options | Loạiobject | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngmodalities | Loạistring[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn text | Mặc định— |
Trườngprovider | Loạiobject | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Điều kiện: provider.options bị từ chối trên tuyến văn bản Ultra này | Mặc định— |
Trườngcache_control.ttl | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Điều kiện: 1h bị từ chối tại các vị trí lưu đệm prompt thực tế | Mặc định— |
Văn bản · Văn bản UTF8
messages[].content
| Tham số | Hợp đồng |
|---|---|
Tham sốcontent_type | Hợp đồngapplication/json |
Tham sốrequired | Hợp đồngmodel, messages |
Tham sốmaterial_types | Hợp đồngtext |
Tham sốmessages | Hợp đồngMảng thông điệp có cấu trúc role/content |
Tham sốfile_material | Hợp đồngTài liệu UTF-8 thực tế được chèn nguyên dạng văn bản; không suy ra ID tệp |
Tham sốoptional_controls | Hợp đồngstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Tham sốcontrol_scope | Hợp đồngTùy từng mô hình; công cụ hàm của người dùng khác với công cụ do dịch vụ cung cấp |
Tham sốoutput_modalities | Hợp đồngtext |
Tham sốhosted_operations | Hợp đồngfalse |
Tham sốmultimodal_input_binding | Hợp đồngnull |
Vòng đời: synchronous_or_streamed
Gửi ID mô hình chính xác cùng messages.
Độ dài ngữ cảnh không phải giới hạn đầu ra.
Tệp văn bản có thể cung cấp nguyên văn nội dung; đầu vào hình ảnh, âm thanh hoặc đối tượng tệp cần có liên kết chính xác.
Thông tin biểu giá không bổ sung tùy chọn yêu cầu. Các tham số được hỗ trợ nằm trong phương thức đã chọn.
| Cấu hình | Biểu mức phí | Phí |
|---|---|---|
| Cấu hìnhGiá cơ sở cho token | Biểu mức phíMức phí cơ bản | Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.00284 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.00284 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "Qwen/QVQ-72B-Preview", "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='Qwen/QVQ-72B-Preview',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='Qwen/QVQ-72B-Preview',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 hoặc SSE
Lưu mọi phản hồi hoàn chỉnh, tệp và phần nội dung được trả về.
Giữ mọi phương án trả lời cùng nội dung, lệnh gọi công cụ và dữ liệu suy luận của phương án đó. Với SSE, ghép các phần thay đổi theo chỉ số phương án và công cụ, giữ lý do kết thúc cuối cùng cùng dữ liệu sử dụng.
Giữ ID và header của yêu cầu, phản hồi. Không cung cấp URL chung để truy xuất tác vụ văn bản.
| Trường | Loại |
|---|---|
Trườngchoices[].index | Loạiinteger |
Trườngchoices[].message.content | Loạistring|null |
Trườngchoices[].message.tool_calls | Loạitool_call[] |
Trườngchoices[].message.reasoning_content | Loạistring |
Trườngchoices[].message.reasoning_details | Loạiobject|array |
Trườngchoices[].finish_reason | Loạistring|null |
Trườngusage | Loạiobject |
| Phản hồi | Điều kiện | Bước tiếp theo |
|---|---|---|
Phản hồi400 · invalid_request_error | Điều kiệnTrường bắt buộc, cách biểu diễn tài liệu hoặc giá trị tham số không hợp lệ | Bước tiếp theoSửa các trường được chỉ ra trước khi gửi yêu cầu tạo mới. |
Ailoot Ultra Qwen/QVQ-72B-Preview
Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.
Qwen/QVQ-72B-PreviewQVQ 72B Preview là mô hình suy luận thị giác thử nghiệm của nhóm Qwen. Cung cấp ảnh và câu hỏi có đầy đủ ngữ cảnh về bằng chứng nhìn thấy được, với điều kiện rõ ràng cho câu trả lời cuối; hồ sơ có tên riêng của phiên bản được cung cấp trên máy chủ này liệt kê ngữ cảnh 32.000 token.
Mô tả này trình bày khả năng của mô hình. Đầu vào, đầu ra và tùy chọn có trên Ailoot được liệt kê bên dưới cho phương thức đã chọn.
QVQ 72B Preview là mô hình suy luận thị giác thử nghiệm do nhóm Qwen phát triển. Siêu dữ liệu mô hình và ví dụ của nhà phát triển kết hợp hình ảnh với câu hỏi bằng văn bản và tạo câu trả lời văn bản. Hồ sơ có tên riêng của phiên bản được cung cấp trên máy chủ trong thẻ này liệt kê độ dài ngữ cảnh 32.000 token.
Cung cấp hình ảnh và câu hỏi cần giải đáp trong một nhiệm vụ có trọng tâm. Xác định sơ đồ, giá trị hoặc vùng liên quan đến bài toán. Yêu cầu kết luận cùng các quan sát hoặc mối quan hệ nhìn thấy được cần để kiểm tra kết luận đó.
Câu hỏi về sơ đồ có thể nêu giá trị chưa biết và các nhãn ràng buộc nó. Câu hỏi về biểu đồ có thể yêu cầu xu hướng hoặc phép so sánh được dữ liệu hiển thị hỗ trợ. Giữ nhãn hình ảnh và phân biệt thông tin nhìn thấy được với các giả định được đưa vào prompt.
Nhà phát triển mô tả mô hình hỗ trợ đối thoại một lượt hỏi-đáp. Đưa bằng chứng liên quan và các điều kiện nhiệm vụ vào chính yêu cầu. Xác định thế nào là câu trả lời có tính kết luận để có thể đối chiếu kết quả với ảnh gốc.
Thẻ mô hình nêu việc pha trộn ngôn ngữ, vòng lặp suy luận đệ quy và mất trọng tâm vào nội dung hình ảnh khi suy luận lâu hơn. Nêu ngôn ngữ câu trả lời mong muốn và giữ yêu cầu rõ ràng về câu trả lời cuối. Đối chiếu kết luận và các chi tiết đã trích xuất với nguồn nhìn thấy được, thay vì dùng độ dài phản hồi làm bằng chứng hoàn thành.
Giữ hình ảnh, câu hỏi bằng văn bản và các giả định cần thiết trong ngữ cảnh được liệt kê của hồ sơ phiên bản này, dành chỗ cho kết quả. Chọn tài liệu nguồn liên quan đến bài toán trước mắt và giữ các mã định danh.
Ví dụ của nhà phát triển minh họa đầu vào hình ảnh-văn bản với đầu ra văn bản đã được giải mã. Độ dài tạo đầu ra và các thiết lập token thị giác trong ví dụ là những lựa chọn xử lý minh họa, không phải giới hạn phổ quát của phiên bản được cung cấp trên máy chủ. Giữ mã định danh phiên bản Preview cùng prompt và câu trả lời khi so sánh kết quả với những mô hình thị giác Qwen khác.
POST /v1/messagestextjson, sse| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Qwen/QVQ-72B-Preview | Mặc định— |
Trườngmessages | Loạimessage[] | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmessages[].role | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn user, assistant | Mặc định— |
Trườngmessages[].content | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmax_tokens | Loạiinteger | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngstream | Loạiboolean | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc địnhfalse |
Văn bản · Văn bản UTF-8
Chuỗi messages[].content
| Tham số | Hợp đồng |
|---|---|
Tham sốcontent_type | Hợp đồngapplication/json |
Tham sốrequired | Hợp đồngmodel, messages, max_tokens |
Tham sốoptional_controls | Hợp đồngstream |
Tham sốmaterial_types | Hợp đồngtext |
Tham sốtext_file_material | Hợp đồngĐọc tài liệu UTF-8 thực tế và đặt nội dung văn bản vào chuỗi đầu vào hoặc nội dung thông điệp được chỉ định. |
Vòng đời: synchronous_or_streamed
Thông tin biểu giá không bổ sung tùy chọn yêu cầu. Các tham số được hỗ trợ nằm trong phương thức đã chọn.
| Cấu hình | Biểu mức phí | Phí |
|---|---|---|
| Cấu hìnhGiá cơ sở cho token | Biểu mức phíMức phí cơ bản | Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.00284 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.00284 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
{\n "model": "Qwen/QVQ-72B-Preview",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'Qwen/QVQ-72B-Preview', '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': 'Qwen/QVQ-72B-Preview', '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 hoặc SSE
Lưu mọi phản hồi hoàn chỉnh, tệp và phần nội dung được trả về.
Giữ mọi khối nội dung, chữ ký suy nghĩ và ID sử dụng công cụ thực tế. Ghép tất cả các phần thay đổi của khối SSE; khối văn bản đầu tiên không phải toàn bộ đầu ra.
Giữ ID và header của yêu cầu, phản hồi. Không cung cấp URL chung để truy xuất tác vụ văn bản.
| Trường | Loại |
|---|---|
Trườngid | Loạistring |
Trườngmodel | Loạistring |
Trườngcontent[] | Loạitext|thinking|tool_use|other content block |
Trườngstop_reason | Loạistring|null |
Trườngusage | Loạiobject |
| Phản hồi | Điều kiện | Bước tiếp theo |
|---|---|---|
Phản hồi400 · invalid_request_error | Điều kiệnTrường bắt buộc, cách biểu diễn tài liệu hoặc giá trị tham số không hợp lệ | Bước tiếp theoSửa các trường được chỉ ra trước khi gửi yêu cầu tạo mới. |
Ailoot Ultra Qwen/QVQ-72B-Preview
Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.
Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh
Solve a transcribed balance diagram\n\nUse this complete text transcription of a balance diagram: the left pan has two identical blocks and a 3-kilogram weight; the right pan has one identical block and an 8-kilogram weight; the scale is level. Find one block’s mass and verify it using both pan totals. Answer in English with a separate final result.An equation derived from the transcription, its solution and a balance check.Check that identical blocks use the same variable and that both pan totals match after substitution.