Qwen3-14B là mô hình ngôn ngữ dense trong bản phát hành Qwen3 ban đầu, kết hợp hành vi suy nghĩ và không suy nghĩ trong một mô hình. Qwen định vị họ mô hình cho suy luận logic, toán học, lập trình, viết sáng tạo, hội thoại theo vai trò và làm theo chỉ dẫn. Mô hình nhận văn bản và trả về văn bản, với khả năng làm theo chỉ dẫn đa ngôn ngữ và dịch trong 119 ngôn ngữ, phương ngữ của họ. Yêu cầu hội thoại hữu ích chỉ định ngôn ngữ, mức kiến thức người đọc và kết quả chính xác: giải thích, viết lại, bài toán có lời giải hoặc thay đổi mã đề xuất.
Mô hình được huấn luyện theo chỉ dẫn chứa tổng cộng 14,8 tỷ tham số trong 40 lớp. Đây là phiên bản dense 14B, thay vì mô hình mixture-of-experts hay mô hình về sau có tên họ tương tự. Ngữ cảnh gốc là 32.768 token. Với tác vụ tài liệu, cung cấp đoạn liên quan và tiêu đề, rồi yêu cầu phép so sánh hoặc giải thích cụ thể cần có. Ví dụ, yêu cầu có thể cung cấp hai phiên bản quy trình và đề nghị bảng điều kiện thay đổi, rồi quy trình sửa đổi giữ những ngoại lệ đã nêu. Yêu cầu quy trình sửa giữ tiêu đề nguồn và xác định điều kiện đã thay đổi.
Suy nghĩ được bật mặc định trong mẫu chat của nhà phát triển. Thiết lập cứng enable_thinking=False tắt hoàn toàn phần suy luận. Nếu suy nghĩ vẫn bật, /think hoặc /no_think trong lời nhắc hay chỉ dẫn hệ thống có thể thay đổi chế độ yêu cầu giữa các lượt; chỉ dẫn mới nhất áp dụng. Mẫu đang bật vẫn có thể trả về khối <think> rỗng cho yêu cầu mềm không suy nghĩ. Thiết lập tắt cứng không thể đảo ngược bằng việc thêm /think vào văn bản. Chọn chế độ phù hợp với bài toán: viết lại trực tiếp có thể dùng phong cách phản hồi khác với giải thích toán học nhiều bước.
Ví dụ tạo văn bản chính thức tách nội dung suy nghĩ khỏi câu trả lời cuối. Để câu trả lời cuối hữu ích, cung cấp tiền đề hoặc tài liệu nguồn và xác định cấu trúc trước khi tạo. Qwen khuyến nghị kết quả cuối được đóng khung cho toán học và trường đáp án rõ ràng cho câu hỏi trắc nghiệm. Trong yêu cầu giảng dạy, cũng có thể hỏi kết quả, giải thích thiết yếu và một ví dụ có lời giải. Với hội thoại nhiều lượt, nhà phát triển khuyến nghị giữ câu trả lời cuối trong lịch sử và bỏ nội dung suy nghĩ trước đó để câu hỏi tiếp theo dựa trên kết quả đã đưa ra.
Qwen mô tả khả năng agent và gọi công cụ trong cả chế độ suy nghĩ lẫn không suy nghĩ. Tích hợp Qwen-Agent được khuyến nghị cung cấp mẫu và bộ phân tích cho công cụ được xác định, gồm truy xuất thông tin và trình thông dịch mã trong ví dụ. Ứng dụng có thể cung cấp công cụ có tên, các đối số được chấp nhận và điều kiện dừng. Với điều tra mã, chuẩn bị đoạn nguồn và chi tiết lỗi, yêu cầu xác định phép kiểm tra cần thiết rồi trả lại kết quả công cụ thực tế để diễn giải. Phản hồi cuối có thể là chẩn đoán, thay đổi đề xuất và câu hỏi còn lại gắn với bằng chứng được cung cấp.
Nhà phát triển kiểm chứng việc mở rộng ngữ cảnh lên 131.072 token bằng YaRN, tách khỏi cửa sổ gốc. Nhà phát triển lưu ý co giãn tĩnh có thể ảnh hưởng hành vi với đầu vào ngắn và khuyến nghị cấu hình khi cần ngữ cảnh dài hơn. Thẻ cũng giải thích phân bổ mặc định 40.960 vị trí cho độ dài lời nhắc và đầu ra thông thường. Tổ chức đầu vào dài thành các phần có tên và chừa chỗ cho suy luận cùng sản phẩm cuối thay vì lấp mọi vị trí bằng thông tin nền. Thiết lập mở rộng phụ thuộc cấu hình được chỉ định.
Qwen khuyến nghị temperature 0,6 và top-p 0,95 cho suy nghĩ, 0,7 và 0,8 cho không suy nghĩ, với top-k 20 và min-p 0 trong cả hai trường hợp. Nhà phát triển cảnh báo tránh giải mã tham lam trong chế độ suy nghĩ vì nguy cơ giảm chất lượng và lặp. Dung lượng đầu ra khuyến nghị là 32.768 token cho phần lớn câu hỏi, với 38.912 được mô tả cho tác vụ toán học, lập trình đặc biệt phức tạp. Đây là hướng dẫn tạo văn bản; không xác định giới hạn phản hồi cố định riêng. Chỉ dẫn ngôn ngữ và định dạng rõ ràng đặc biệt hữu ích khi kết quả phải nhất quán trong hội thoại đa ngôn ngữ.
", "aboutText": "Qwen3-14B là mô hình ngôn ngữ dense trong bản phát hành Qwen3 ban đầu, kết hợp hành vi suy nghĩ và không suy nghĩ trong một mô hình. Qwen định vị họ mô hình cho suy luận logic, toán học, lập trình, viết sáng tạo, hội thoại theo vai trò và làm theo chỉ dẫn. Mô hình nhận văn bản và trả về văn bản, với khả năng làm theo chỉ dẫn đa ngôn ngữ và dịch trong 119 ngôn ngữ, phương ngữ của họ. Yêu cầu hội thoại hữu ích chỉ định ngôn ngữ, mức kiến thức người đọc và kết quả chính xác: giải thích, viết lại, bài toán có lời giải hoặc thay đổi mã đề xuất.\n\nMô hình được huấn luyện theo chỉ dẫn chứa tổng cộng 14,8 tỷ tham số trong 40 lớp. Đây là phiên bản dense 14B, thay vì mô hình mixture-of-experts hay mô hình về sau có tên họ tương tự. Ngữ cảnh gốc là 32.768 token. Với tác vụ tài liệu, cung cấp đoạn liên quan và tiêu đề, rồi yêu cầu phép so sánh hoặc giải thích cụ thể cần có. Ví dụ, yêu cầu có thể cung cấp hai phiên bản quy trình và đề nghị bảng điều kiện thay đổi, rồi quy trình sửa đổi giữ những ngoại lệ đã nêu. Yêu cầu quy trình sửa giữ tiêu đề nguồn và xác định điều kiện đã thay đổi.\n\nSuy nghĩ được bật mặc định trong mẫu chat của nhà phát triển. Thiết lập cứng enable_thinking=False tắt hoàn toàn phần suy luận. Nếu suy nghĩ vẫn bật, /think hoặc /no_think trong lời nhắc hay chỉ dẫn hệ thống có thể thay đổi chế độ yêu cầu giữa các lượt; chỉ dẫn mới nhất áp dụng. Mẫu đang bật vẫn có thể trả về khốiVí dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh
Explain a changed approval rule\n\nCompare procedure V1: 'All purchase requests need manager approval.' V2: 'Requests above 100 credits need manager approval; smaller requests go directly to purchasing.' Explain the change to a new coordinator, give examples for 80 and 120 credits and identify the unanswered rule for exactly 100 credits. Keep the two versions distinct.A brief explanation, two worked examples and one boundary clarification.The answer must not invent the exactly-100-credit rule absent from V2.qwen/qwen3-14bQwen3-14B là mô hình văn bản dense của Qwen dành cho hội thoại đa ngôn ngữ, viết, lập trình và suy luận từng bước. Thiết kế lai ban đầu chuyển giữa chế độ suy nghĩ và trả lời trực tiếp, với ngữ cảnh gốc 32.768 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.
Qwen3-14B là mô hình ngôn ngữ dense trong bản phát hành Qwen3 ban đầu, kết hợp hành vi suy nghĩ và không suy nghĩ trong một mô hình. Qwen định vị họ mô hình cho suy luận logic, toán học, lập trình, viết sáng tạo, hội thoại theo vai trò và làm theo chỉ dẫn. Mô hình nhận văn bản và trả về văn bản, với khả năng làm theo chỉ dẫn đa ngôn ngữ và dịch trong 119 ngôn ngữ, phương ngữ của họ. Yêu cầu hội thoại hữu ích chỉ định ngôn ngữ, mức kiến thức người đọc và kết quả chính xác: giải thích, viết lại, bài toán có lời giải hoặc thay đổi mã đề xuất.
Mô hình được huấn luyện theo chỉ dẫn chứa tổng cộng 14,8 tỷ tham số trong 40 lớp. Đây là phiên bản dense 14B, thay vì mô hình mixture-of-experts hay mô hình về sau có tên họ tương tự. Ngữ cảnh gốc là 32.768 token. Với tác vụ tài liệu, cung cấp đoạn liên quan và tiêu đề, rồi yêu cầu phép so sánh hoặc giải thích cụ thể cần có. Ví dụ, yêu cầu có thể cung cấp hai phiên bản quy trình và đề nghị bảng điều kiện thay đổi, rồi quy trình sửa đổi giữ những ngoại lệ đã nêu. Yêu cầu quy trình sửa giữ tiêu đề nguồn và xác định điều kiện đã thay đổi.
Suy nghĩ được bật mặc định trong mẫu chat của nhà phát triển. Thiết lập cứng enable_thinking=False tắt hoàn toàn phần suy luận. Nếu suy nghĩ vẫn bật, /think hoặc /no_think trong lời nhắc hay chỉ dẫn hệ thống có thể thay đổi chế độ yêu cầu giữa các lượt; chỉ dẫn mới nhất áp dụng. Mẫu đang bật vẫn có thể trả về khối <think> rỗng cho yêu cầu mềm không suy nghĩ. Thiết lập tắt cứng không thể đảo ngược bằng việc thêm /think vào văn bản. Chọn chế độ phù hợp với bài toán: viết lại trực tiếp có thể dùng phong cách phản hồi khác với giải thích toán học nhiều bước.
Ví dụ tạo văn bản chính thức tách nội dung suy nghĩ khỏi câu trả lời cuối. Để câu trả lời cuối hữu ích, cung cấp tiền đề hoặc tài liệu nguồn và xác định cấu trúc trước khi tạo. Qwen khuyến nghị kết quả cuối được đóng khung cho toán học và trường đáp án rõ ràng cho câu hỏi trắc nghiệm. Trong yêu cầu giảng dạy, cũng có thể hỏi kết quả, giải thích thiết yếu và một ví dụ có lời giải. Với hội thoại nhiều lượt, nhà phát triển khuyến nghị giữ câu trả lời cuối trong lịch sử và bỏ nội dung suy nghĩ trước đó để câu hỏi tiếp theo dựa trên kết quả đã đưa ra.
Qwen mô tả khả năng agent và gọi công cụ trong cả chế độ suy nghĩ lẫn không suy nghĩ. Tích hợp Qwen-Agent được khuyến nghị cung cấp mẫu và bộ phân tích cho công cụ được xác định, gồm truy xuất thông tin và trình thông dịch mã trong ví dụ. Ứng dụng có thể cung cấp công cụ có tên, các đối số được chấp nhận và điều kiện dừng. Với điều tra mã, chuẩn bị đoạn nguồn và chi tiết lỗi, yêu cầu xác định phép kiểm tra cần thiết rồi trả lại kết quả công cụ thực tế để diễn giải. Phản hồi cuối có thể là chẩn đoán, thay đổi đề xuất và câu hỏi còn lại gắn với bằng chứng được cung cấp.
Nhà phát triển kiểm chứng việc mở rộng ngữ cảnh lên 131.072 token bằng YaRN, tách khỏi cửa sổ gốc. Nhà phát triển lưu ý co giãn tĩnh có thể ảnh hưởng hành vi với đầu vào ngắn và khuyến nghị cấu hình khi cần ngữ cảnh dài hơn. Thẻ cũng giải thích phân bổ mặc định 40.960 vị trí cho độ dài lời nhắc và đầu ra thông thường. Tổ chức đầu vào dài thành các phần có tên và chừa chỗ cho suy luận cùng sản phẩm cuối thay vì lấp mọi vị trí bằng thông tin nền. Thiết lập mở rộng phụ thuộc cấu hình được chỉ định.
Qwen khuyến nghị temperature 0,6 và top-p 0,95 cho suy nghĩ, 0,7 và 0,8 cho không suy nghĩ, với top-k 20 và min-p 0 trong cả hai trường hợp. Nhà phát triển cảnh báo tránh giải mã tham lam trong chế độ suy nghĩ vì nguy cơ giảm chất lượng và lặp. Dung lượng đầu ra khuyến nghị là 32.768 token cho phần lớn câu hỏi, với 38.912 được mô tả cho tác vụ toán học, lập trình đặc biệt phức tạp. Đây là hướng dẫn tạo văn bản; không xác định giới hạn phản hồi cố định riêng. Chỉ dẫn ngôn ngữ và định dạng rõ ràng đặc biệt hữu ích khi kết quả phải nhất quán trong hội thoại đa ngôn ngữ.
POST /v1/chat/completionstexttext| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn qwen/qwen3-14b | 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.
Đối chiếu từng khoản phí với điều kiện hiển thị. Dùng một mức phí cho mỗi nhóm cấu hình thay thế.
| Cấu hình | Biểu mức phí | Token ngữ cảnh, lớn hơn | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồm | Phí |
|---|---|---|---|---|
| Cấu hìnhGiá cơ sở cho token | Biểu mức phíMức phí cơ bản | Token ngữ cảnh, lớn hơn— | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên | Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.0002 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.00058 / 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 |
| Cấu hìnhBậc 1 theo độ dài yêu cầu | Biểu mức phí— | Token ngữ cảnh, lớn hơn0 | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên | Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.0002 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.00058 / 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/qwen3-14b", "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/qwen3-14b',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/qwen3-14b',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/qwen3-14b
Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.
qwen/qwen3-14bQwen3-14B là mô hình văn bản dense của Qwen dành cho hội thoại đa ngôn ngữ, viết, lập trình và suy luận từng bước. Thiết kế lai ban đầu chuyển giữa chế độ suy nghĩ và trả lời trực tiếp, với ngữ cảnh gốc 32.768 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.
Qwen3-14B là mô hình ngôn ngữ dense trong bản phát hành Qwen3 ban đầu, kết hợp hành vi suy nghĩ và không suy nghĩ trong một mô hình. Qwen định vị họ mô hình cho suy luận logic, toán học, lập trình, viết sáng tạo, hội thoại theo vai trò và làm theo chỉ dẫn. Mô hình nhận văn bản và trả về văn bản, với khả năng làm theo chỉ dẫn đa ngôn ngữ và dịch trong 119 ngôn ngữ, phương ngữ của họ. Yêu cầu hội thoại hữu ích chỉ định ngôn ngữ, mức kiến thức người đọc và kết quả chính xác: giải thích, viết lại, bài toán có lời giải hoặc thay đổi mã đề xuất.
Mô hình được huấn luyện theo chỉ dẫn chứa tổng cộng 14,8 tỷ tham số trong 40 lớp. Đây là phiên bản dense 14B, thay vì mô hình mixture-of-experts hay mô hình về sau có tên họ tương tự. Ngữ cảnh gốc là 32.768 token. Với tác vụ tài liệu, cung cấp đoạn liên quan và tiêu đề, rồi yêu cầu phép so sánh hoặc giải thích cụ thể cần có. Ví dụ, yêu cầu có thể cung cấp hai phiên bản quy trình và đề nghị bảng điều kiện thay đổi, rồi quy trình sửa đổi giữ những ngoại lệ đã nêu. Yêu cầu quy trình sửa giữ tiêu đề nguồn và xác định điều kiện đã thay đổi.
Suy nghĩ được bật mặc định trong mẫu chat của nhà phát triển. Thiết lập cứng enable_thinking=False tắt hoàn toàn phần suy luận. Nếu suy nghĩ vẫn bật, /think hoặc /no_think trong lời nhắc hay chỉ dẫn hệ thống có thể thay đổi chế độ yêu cầu giữa các lượt; chỉ dẫn mới nhất áp dụng. Mẫu đang bật vẫn có thể trả về khối <think> rỗng cho yêu cầu mềm không suy nghĩ. Thiết lập tắt cứng không thể đảo ngược bằng việc thêm /think vào văn bản. Chọn chế độ phù hợp với bài toán: viết lại trực tiếp có thể dùng phong cách phản hồi khác với giải thích toán học nhiều bước.
Ví dụ tạo văn bản chính thức tách nội dung suy nghĩ khỏi câu trả lời cuối. Để câu trả lời cuối hữu ích, cung cấp tiền đề hoặc tài liệu nguồn và xác định cấu trúc trước khi tạo. Qwen khuyến nghị kết quả cuối được đóng khung cho toán học và trường đáp án rõ ràng cho câu hỏi trắc nghiệm. Trong yêu cầu giảng dạy, cũng có thể hỏi kết quả, giải thích thiết yếu và một ví dụ có lời giải. Với hội thoại nhiều lượt, nhà phát triển khuyến nghị giữ câu trả lời cuối trong lịch sử và bỏ nội dung suy nghĩ trước đó để câu hỏi tiếp theo dựa trên kết quả đã đưa ra.
Qwen mô tả khả năng agent và gọi công cụ trong cả chế độ suy nghĩ lẫn không suy nghĩ. Tích hợp Qwen-Agent được khuyến nghị cung cấp mẫu và bộ phân tích cho công cụ được xác định, gồm truy xuất thông tin và trình thông dịch mã trong ví dụ. Ứng dụng có thể cung cấp công cụ có tên, các đối số được chấp nhận và điều kiện dừng. Với điều tra mã, chuẩn bị đoạn nguồn và chi tiết lỗi, yêu cầu xác định phép kiểm tra cần thiết rồi trả lại kết quả công cụ thực tế để diễn giải. Phản hồi cuối có thể là chẩn đoán, thay đổi đề xuất và câu hỏi còn lại gắn với bằng chứng được cung cấp.
Nhà phát triển kiểm chứng việc mở rộng ngữ cảnh lên 131.072 token bằng YaRN, tách khỏi cửa sổ gốc. Nhà phát triển lưu ý co giãn tĩnh có thể ảnh hưởng hành vi với đầu vào ngắn và khuyến nghị cấu hình khi cần ngữ cảnh dài hơn. Thẻ cũng giải thích phân bổ mặc định 40.960 vị trí cho độ dài lời nhắc và đầu ra thông thường. Tổ chức đầu vào dài thành các phần có tên và chừa chỗ cho suy luận cùng sản phẩm cuối thay vì lấp mọi vị trí bằng thông tin nền. Thiết lập mở rộng phụ thuộc cấu hình được chỉ định.
Qwen khuyến nghị temperature 0,6 và top-p 0,95 cho suy nghĩ, 0,7 và 0,8 cho không suy nghĩ, với top-k 20 và min-p 0 trong cả hai trường hợp. Nhà phát triển cảnh báo tránh giải mã tham lam trong chế độ suy nghĩ vì nguy cơ giảm chất lượng và lặp. Dung lượng đầu ra khuyến nghị là 32.768 token cho phần lớn câu hỏi, với 38.912 được mô tả cho tác vụ toán học, lập trình đặc biệt phức tạp. Đây là hướng dẫn tạo văn bản; không xác định giới hạn phản hồi cố định riêng. Chỉ dẫn ngôn ngữ và định dạng rõ ràng đặc biệt hữu ích khi kết quả phải nhất quán trong hội thoại đa ngôn ngữ.
POST /v1/messagestextjson, sse| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn qwen/qwen3-14b | 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.
Đối chiếu từng khoản phí với điều kiện hiển thị. Dùng một mức phí cho mỗi nhóm cấu hình thay thế.
| Cấu hình | Biểu mức phí | Token ngữ cảnh, lớn hơn | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồm | Phí |
|---|---|---|---|---|
| Cấu hìnhGiá cơ sở cho token | Biểu mức phíMức phí cơ bản | Token ngữ cảnh, lớn hơn— | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên | Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.0002 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.00058 / 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 |
| Cấu hìnhBậc 1 theo độ dài yêu cầu | Biểu mức phí— | Token ngữ cảnh, lớn hơn0 | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên | Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.0002 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.00058 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
{\n "model": "qwen/qwen3-14b",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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/qwen3-14b', '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/qwen3-14b', '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/qwen3-14b
Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.
Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh
Explain a changed approval rule\n\nCompare procedure V1: 'All purchase requests need manager approval.' V2: 'Requests above 100 credits need manager approval; smaller requests go directly to purchasing.' Explain the change to a new coordinator, give examples for 80 and 120 credits and identify the unanswered rule for exactly 100 credits. Keep the two versions distinct.A brief explanation, two worked examples and one boundary clarification.The answer must not invent the exactly-100-credit rule absent from V2.