Qwen3-1.7B kết hợp trả lời trực tiếp và suy luận trong mô hình ngôn ngữ dense nhỏ. Nhà sản xuất mô tả làm theo chỉ dẫn, viết sáng tạo, hội thoại theo vai trò, toán học, bài toán logic và mã, với hơn 100 ngôn ngữ và phương ngữ được hỗ trợ. Mô hình nhận và tạo văn bản. Nhiệm vụ khởi đầu hữu ích là phép biến đổi được chỉ định chặt chẽ: chuyển tin nhắn khách hàng ngắn thành lời đáp lịch sự, giải thích thuật ngữ cho người đọc cụ thể hoặc chuyển ghi chú cuộc họp thành danh sách hành động.
Bản phát hành chính xác có 1.7 tỷ tham số, gồm 1.4 tỷ ngoài embedding, và 28 lớp. Grouped-query attention sử dụng 16 đầu query và tám đầu key/value. Thẻ mô hình riêng liệt kê độ dài ngữ cảnh 32,768 token. Đó là cửa sổ được ghi nhận của phiên bản; số liệu ngữ cảnh lớn hơn của các kích thước Qwen3 khác cần gắn với thẻ riêng của chúng. Giữ nguồn văn bản, chỉ dẫn, lịch sử hội thoại và câu trả lời yêu cầu trong ngân sách chuỗi liên quan. Với trợ lý trả lời, cung cấp tin nhắn nhận được, dữ kiện nền đã xác minh, đối tượng đọc và độ dài mong muốn thay vì toàn bộ kho thư không liên quan.
Hướng dẫn bắt đầu nhanh của nhà sản xuất định dạng hội thoại bằng mẫu chat của mô hình. Chuẩn bị nhiệm vụ nhỏ, đầy đủ, có thể đối chiếu với nguồn. Với ví dụ danh sách hành động, cung cấp ghi chú có tên, ngày và quyết định, yêu cầu mỗi hành động một mục và giá trị chưa biết rõ ràng ở nơi chưa nêu người phụ trách. Với ví dụ lập trình, cung cấp một hàm và đầu vào đại diện, rồi yêu cầu giải thích nhánh quyết định kết quả. Lời giải thích trả về cần tham chiếu biến và điều kiện thực tế thay vì đưa ra hành vi giả định. Tích hợp công bố cần runtime nhận biết Qwen3; thẻ cảnh báo các phiên bản Transformers dưới 4.51.0 không nhận ra kiến trúc cần thiết.
Suy nghĩ được bật mặc định trong mẫu cung cấp. Công tắc cứng chọn đầu ra không suy nghĩ, không có phần suy luận. Khi suy nghĩ vẫn bật, /think và /no_think là chỉ dẫn theo lượt, với chỉ dẫn gần nhất quyết định lựa chọn; chúng không thể ghi đè chế độ bị tắt cứng. Dùng thiết lập trực tiếp cho sửa câu ngắn và thiết lập suy luận khi câu trả lời cần dung hòa nhiều điều kiện. Tách suy luận trung gian khỏi phản hồi cuối và giữ phản hồi cuối trong lịch sử đối thoại sau đó. Khi suy nghĩ bật, ngay cả yêu cầu không suy nghĩ bằng công tắc mềm vẫn giữ khối suy luận; nội dung khối có thể rỗng. Tắt cứng sẽ loại bỏ khối đó.
Sử dụng tác tử thuộc tập khả năng công bố. Nhà sản xuất khuyến nghị Qwen-Agent để định dạng và phân tích cú pháp công cụ, còn ứng dụng cung cấp và thực thi công cụ. Trợ lý phạm vi hẹp có thể yêu cầu tra từ điển cho thuật ngữ sản phẩm, nhận định nghĩa đã xác nhận rồi viết lại câu của người dùng. Xác định đối số được phép và các trường trả về; kiểm tra cả hai trước khi dùng kết quả. Văn bản cuối cần phân biệt dữ kiện được cung cấp, thông tin trả về và câu hỏi chưa được giải đáp. Hướng dẫn Qwen3 còn mô tả lời gọi công cụ song song và nhiều bước, với đối số biểu diễn dưới dạng đối tượng và kết quả được đưa trở lại hội thoại.
Ngân sách đầu ra cần phù hợp toàn bộ nhiệm vụ. Thẻ mô hình cung cấp ví dụ tạo sinh và khuyến nghị độ dài đầu ra; chúng khác với mức tối đa phía dịch vụ đã được chứng minh. Đầu ra ngắn được yêu cầu dễ xác minh: chỉ định trường, thứ tự và ngôn ngữ, đồng thời giữ tin nhắn gốc để so sánh. Đánh giá kết quả trên đúng loại đầu vào thực tế trước khi dựa vào tạo sinh dài. Tài liệu Qwen3 bàn về độ dài thông điệp trợ lý 38,912 token ở chế độ suy nghĩ và 16,384 ở chế độ không suy nghĩ trong giải thích độ dài huấn luyện, đồng thời khuyến nghị đánh giá chất lượng tạo sinh dài hơn. Các số liệu này khác cửa sổ ngữ cảnh tổng thể và không phải mức trần cứng riêng cho endpoint.
Kích thước này có lưu ý riêng về lặp lại dai dẳng: thẻ đề xuất thiết lập lấy mẫu được khuyến nghị và presence_penalty 1.5 khi xuất hiện lặp lại đáng kể. Mức phạt cao hơn đôi khi có thể trộn ngôn ngữ hoặc giảm hiệu năng. Với suy nghĩ, temperature đề xuất là 0.6 cùng top-p 0.95, top-k 20 và min-p 0; với không suy nghĩ, temperature là 0.7 cùng top-p 0.8, top-k 20 và min-p 0. Tránh giải mã tham lam trong chế độ suy luận. Kiểm tra tên, ngày, nhãn và mệnh đề lặp lại, đồng thời xác thực mọi đầu ra có cấu trúc trước khi chuyển cho phần khác của ứng dụng.
", "aboutText": "Qwen3-1.7B kết hợp trả lời trực tiếp và suy luận trong mô hình ngôn ngữ dense nhỏ. Nhà sản xuất mô tả làm theo chỉ dẫn, viết sáng tạo, hội thoại theo vai trò, toán học, bài toán logic và mã, với hơn 100 ngôn ngữ và phương ngữ được hỗ trợ. Mô hình nhận và tạo văn bản. Nhiệm vụ khởi đầu hữu ích là phép biến đổi được chỉ định chặt chẽ: chuyển tin nhắn khách hàng ngắn thành lời đáp lịch sự, giải thích thuật ngữ cho người đọc cụ thể hoặc chuyển ghi chú cuộc họp thành danh sách hành động.\n\nBản phát hành chính xác có 1.7 tỷ tham số, gồm 1.4 tỷ ngoài embedding, và 28 lớp. Grouped-query attention sử dụng 16 đầu query và tám đầu key/value. Thẻ mô hình riêng liệt kê độ dài ngữ cảnh 32,768 token. Đó là cửa sổ được ghi nhận của phiên bản; số liệu ngữ cảnh lớn hơn của các kích thước Qwen3 khác cần gắn với thẻ riêng của chúng. Giữ nguồn văn bản, chỉ dẫn, lịch sử hội thoại và câu trả lời yêu cầu trong ngân sách chuỗi liên quan. Với trợ lý trả lời, cung cấp tin nhắn nhận được, dữ kiện nền đã xác minh, đối tượng đọc và độ dài mong muốn thay vì toàn bộ kho thư không liên quan.\n\nHướng dẫn bắt đầu nhanh của nhà sản xuất định dạng hội thoại bằng mẫu chat của mô hình. Chuẩn bị nhiệm vụ nhỏ, đầy đủ, có thể đối chiếu với nguồn. Với ví dụ danh sách hành động, cung cấp ghi chú có tên, ngày và quyết định, yêu cầu mỗi hành động một mục và giá trị chưa biết rõ ràng ở nơi chưa nêu người phụ trách. Với ví dụ lập trình, cung cấp một hàm và đầu vào đại diện, rồi yêu cầu giải thích nhánh quyết định kết quả. Lời giải thích trả về cần tham chiếu biến và điều kiện thực tế thay vì đưa ra hành vi giả định. Tích hợp công bố cần runtime nhận biết Qwen3; thẻ cảnh báo các phiên bản Transformers dưới 4.51.0 không nhận ra kiến trúc cần thiết.\n\nSuy nghĩ được bật mặc định trong mẫu cung cấp. Công tắc cứng chọn đầu ra không suy nghĩ, không có phần suy luận. Khi suy nghĩ vẫn bật, /think và /no_think là chỉ dẫn theo lượt, với chỉ dẫn gần nhất quyết định lựa chọn; chúng không thể ghi đè chế độ bị tắt cứng. Dùng thiết lập trực tiếp cho sửa câu ngắn và thiết lập suy luận khi câu trả lời cần dung hòa nhiều điều kiện. Tách suy luận trung gian khỏi phản hồi cuối và giữ phản hồi cuối trong lịch sử đối thoại sau đó. Khi suy nghĩ bật, ngay cả yêu cầu không suy nghĩ bằng công tắc mềm vẫn giữ khối suy luận; nội dung khối có thể rỗng. Tắt cứng sẽ loại bỏ khối đó.\n\nSử dụng tác tử thuộc tập khả năng công bố. Nhà sản xuất khuyến nghị Qwen-Agent để định dạng và phân tích cú pháp công cụ, còn ứng dụng cung cấp và thực thi công cụ. Trợ lý phạm vi hẹp có thể yêu cầu tra từ điển cho thuật ngữ sản phẩm, nhận định nghĩa đã xác nhận rồi viết lại câu của người dùng. Xác định đối số được phép và các trường trả về; kiểm tra cả hai trước khi dùng kết quả. Văn bản cuối cần phân biệt dữ kiện được cung cấp, thông tin trả về và câu hỏi chưa được giải đáp. Hướng dẫn Qwen3 còn mô tả lời gọi công cụ song song và nhiều bước, với đối số biểu diễn dưới dạng đối tượng và kết quả được đưa trở lại hội thoại.\n\nNgân sách đầu ra cần phù hợp toàn bộ nhiệm vụ. Thẻ mô hình cung cấp ví dụ tạo sinh và khuyến nghị độ dài đầu ra; chúng khác với mức tối đa phía dịch vụ đã được chứng minh. Đầu ra ngắn được yêu cầu dễ xác minh: chỉ định trường, thứ tự và ngôn ngữ, đồng thời giữ tin nhắn gốc để so sánh. Đánh giá kết quả trên đúng loại đầu vào thực tế trước khi dựa vào tạo sinh dài. Tài liệu Qwen3 bàn về độ dài thông điệp trợ lý 38,912 token ở chế độ suy nghĩ và 16,384 ở chế độ không suy nghĩ trong giải thích độ dài huấn luyện, đồng thời khuyến nghị đánh giá chất lượng tạo sinh dài hơn. Các số liệu này khác cửa sổ ngữ cảnh tổng thể và không phải mức trần cứng riêng cho endpoint.\n\nKích thước này có lưu ý riêng về lặp lại dai dẳng: thẻ đề xuất thiết lập lấy mẫu được khuyến nghị và presence_penalty 1.5 khi xuất hiện lặp lại đáng kể. Mức phạt cao hơn đôi khi có thể trộn ngôn ngữ hoặc giảm hiệu năng. Với suy nghĩ, temperature đề xuất là 0.6 cùng top-p 0.95, top-k 20 và min-p 0; với không suy nghĩ, temperature là 0.7 cùng top-p 0.8, top-k 20 và min-p 0. Tránh giải mã tham lam trong chế độ suy luận. Kiểm tra tên, ngày, nhãn và mệnh đề lặp lại, đồng thời xác thực mọi đầu ra có cấu trúc trước khi chuyển cho phần khác của ứng dụng.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh
Convert a short note into actions\n\nTurn this note into an action list: 'Mina will order six folders by Thursday. Leo will check the cupboard today. Someone must print the welcome sheets before Friday, but we have not assigned that task.' Return one row per action with owner, task and deadline; use 'unassigned' where needed.Three action rows retaining names, deadlines and the unassigned printing owner.Do not assign the printing task to Mina or Leo without evidence in the note.qwen3-1.7bQwen3-1.7B là mô hình văn bản dense nhỏ gọn có cả chế độ trả lời trực tiếp và suy nghĩ. Mô hình hỗ trợ hội thoại đa ngôn ngữ, viết, mã và chỉ dẫn hướng công cụ, với ngữ cảnh 32,768 token được ghi nhận cho đúng bản phát hành này.
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.
Qwen3-1.7B kết hợp trả lời trực tiếp và suy luận trong mô hình ngôn ngữ dense nhỏ. Nhà sản xuất mô tả làm theo chỉ dẫn, viết sáng tạo, hội thoại theo vai trò, toán học, bài toán logic và mã, với hơn 100 ngôn ngữ và phương ngữ được hỗ trợ. Mô hình nhận và tạo văn bản. Nhiệm vụ khởi đầu hữu ích là phép biến đổi được chỉ định chặt chẽ: chuyển tin nhắn khách hàng ngắn thành lời đáp lịch sự, giải thích thuật ngữ cho người đọc cụ thể hoặc chuyển ghi chú cuộc họp thành danh sách hành động.
Bản phát hành chính xác có 1.7 tỷ tham số, gồm 1.4 tỷ ngoài embedding, và 28 lớp. Grouped-query attention sử dụng 16 đầu query và tám đầu key/value. Thẻ mô hình riêng liệt kê độ dài ngữ cảnh 32,768 token. Đó là cửa sổ được ghi nhận của phiên bản; số liệu ngữ cảnh lớn hơn của các kích thước Qwen3 khác cần gắn với thẻ riêng của chúng. Giữ nguồn văn bản, chỉ dẫn, lịch sử hội thoại và câu trả lời yêu cầu trong ngân sách chuỗi liên quan. Với trợ lý trả lời, cung cấp tin nhắn nhận được, dữ kiện nền đã xác minh, đối tượng đọc và độ dài mong muốn thay vì toàn bộ kho thư không liên quan.
Hướng dẫn bắt đầu nhanh của nhà sản xuất định dạng hội thoại bằng mẫu chat của mô hình. Chuẩn bị nhiệm vụ nhỏ, đầy đủ, có thể đối chiếu với nguồn. Với ví dụ danh sách hành động, cung cấp ghi chú có tên, ngày và quyết định, yêu cầu mỗi hành động một mục và giá trị chưa biết rõ ràng ở nơi chưa nêu người phụ trách. Với ví dụ lập trình, cung cấp một hàm và đầu vào đại diện, rồi yêu cầu giải thích nhánh quyết định kết quả. Lời giải thích trả về cần tham chiếu biến và điều kiện thực tế thay vì đưa ra hành vi giả định. Tích hợp công bố cần runtime nhận biết Qwen3; thẻ cảnh báo các phiên bản Transformers dưới 4.51.0 không nhận ra kiến trúc cần thiết.
Suy nghĩ được bật mặc định trong mẫu cung cấp. Công tắc cứng chọn đầu ra không suy nghĩ, không có phần suy luận. Khi suy nghĩ vẫn bật, /think và /no_think là chỉ dẫn theo lượt, với chỉ dẫn gần nhất quyết định lựa chọn; chúng không thể ghi đè chế độ bị tắt cứng. Dùng thiết lập trực tiếp cho sửa câu ngắn và thiết lập suy luận khi câu trả lời cần dung hòa nhiều điều kiện. Tách suy luận trung gian khỏi phản hồi cuối và giữ phản hồi cuối trong lịch sử đối thoại sau đó. Khi suy nghĩ bật, ngay cả yêu cầu không suy nghĩ bằng công tắc mềm vẫn giữ khối suy luận; nội dung khối có thể rỗng. Tắt cứng sẽ loại bỏ khối đó.
Sử dụng tác tử thuộc tập khả năng công bố. Nhà sản xuất khuyến nghị Qwen-Agent để định dạng và phân tích cú pháp công cụ, còn ứng dụng cung cấp và thực thi công cụ. Trợ lý phạm vi hẹp có thể yêu cầu tra từ điển cho thuật ngữ sản phẩm, nhận định nghĩa đã xác nhận rồi viết lại câu của người dùng. Xác định đối số được phép và các trường trả về; kiểm tra cả hai trước khi dùng kết quả. Văn bản cuối cần phân biệt dữ kiện được cung cấp, thông tin trả về và câu hỏi chưa được giải đáp. Hướng dẫn Qwen3 còn mô tả lời gọi công cụ song song và nhiều bước, với đối số biểu diễn dưới dạng đối tượng và kết quả được đưa trở lại hội thoại.
Ngân sách đầu ra cần phù hợp toàn bộ nhiệm vụ. Thẻ mô hình cung cấp ví dụ tạo sinh và khuyến nghị độ dài đầu ra; chúng khác với mức tối đa phía dịch vụ đã được chứng minh. Đầu ra ngắn được yêu cầu dễ xác minh: chỉ định trường, thứ tự và ngôn ngữ, đồng thời giữ tin nhắn gốc để so sánh. Đánh giá kết quả trên đúng loại đầu vào thực tế trước khi dựa vào tạo sinh dài. Tài liệu Qwen3 bàn về độ dài thông điệp trợ lý 38,912 token ở chế độ suy nghĩ và 16,384 ở chế độ không suy nghĩ trong giải thích độ dài huấn luyện, đồng thời khuyến nghị đánh giá chất lượng tạo sinh dài hơn. Các số liệu này khác cửa sổ ngữ cảnh tổng thể và không phải mức trần cứng riêng cho endpoint.
Kích thước này có lưu ý riêng về lặp lại dai dẳng: thẻ đề xuất thiết lập lấy mẫu được khuyến nghị và presence_penalty 1.5 khi xuất hiện lặp lại đáng kể. Mức phạt cao hơn đôi khi có thể trộn ngôn ngữ hoặc giảm hiệu năng. Với suy nghĩ, temperature đề xuất là 0.6 cùng top-p 0.95, top-k 20 và min-p 0; với không suy nghĩ, temperature là 0.7 cùng top-p 0.8, top-k 20 và min-p 0. Tránh giải mã tham lam trong chế độ suy luận. Kiểm tra tên, ngày, nhãn và mệnh đề lặp lại, đồng thời xác thực mọi đầu ra có cấu trúc trước khi chuyển cho phần khác của ứng dụng.
POST /v1/chat/completionstexttext| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn qwen3-1.7b | 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 $0.0001 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.001 / 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": "qwen3-1.7b", "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='qwen3-1.7b',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='qwen3-1.7b',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 qwen3-1.7b
Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.
qwen3-1.7bQwen3-1.7B là mô hình văn bản dense nhỏ gọn có cả chế độ trả lời trực tiếp và suy nghĩ. Mô hình hỗ trợ hội thoại đa ngôn ngữ, viết, mã và chỉ dẫn hướng công cụ, với ngữ cảnh 32,768 token được ghi nhận cho đúng bản phát hành này.
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.
Qwen3-1.7B kết hợp trả lời trực tiếp và suy luận trong mô hình ngôn ngữ dense nhỏ. Nhà sản xuất mô tả làm theo chỉ dẫn, viết sáng tạo, hội thoại theo vai trò, toán học, bài toán logic và mã, với hơn 100 ngôn ngữ và phương ngữ được hỗ trợ. Mô hình nhận và tạo văn bản. Nhiệm vụ khởi đầu hữu ích là phép biến đổi được chỉ định chặt chẽ: chuyển tin nhắn khách hàng ngắn thành lời đáp lịch sự, giải thích thuật ngữ cho người đọc cụ thể hoặc chuyển ghi chú cuộc họp thành danh sách hành động.
Bản phát hành chính xác có 1.7 tỷ tham số, gồm 1.4 tỷ ngoài embedding, và 28 lớp. Grouped-query attention sử dụng 16 đầu query và tám đầu key/value. Thẻ mô hình riêng liệt kê độ dài ngữ cảnh 32,768 token. Đó là cửa sổ được ghi nhận của phiên bản; số liệu ngữ cảnh lớn hơn của các kích thước Qwen3 khác cần gắn với thẻ riêng của chúng. Giữ nguồn văn bản, chỉ dẫn, lịch sử hội thoại và câu trả lời yêu cầu trong ngân sách chuỗi liên quan. Với trợ lý trả lời, cung cấp tin nhắn nhận được, dữ kiện nền đã xác minh, đối tượng đọc và độ dài mong muốn thay vì toàn bộ kho thư không liên quan.
Hướng dẫn bắt đầu nhanh của nhà sản xuất định dạng hội thoại bằng mẫu chat của mô hình. Chuẩn bị nhiệm vụ nhỏ, đầy đủ, có thể đối chiếu với nguồn. Với ví dụ danh sách hành động, cung cấp ghi chú có tên, ngày và quyết định, yêu cầu mỗi hành động một mục và giá trị chưa biết rõ ràng ở nơi chưa nêu người phụ trách. Với ví dụ lập trình, cung cấp một hàm và đầu vào đại diện, rồi yêu cầu giải thích nhánh quyết định kết quả. Lời giải thích trả về cần tham chiếu biến và điều kiện thực tế thay vì đưa ra hành vi giả định. Tích hợp công bố cần runtime nhận biết Qwen3; thẻ cảnh báo các phiên bản Transformers dưới 4.51.0 không nhận ra kiến trúc cần thiết.
Suy nghĩ được bật mặc định trong mẫu cung cấp. Công tắc cứng chọn đầu ra không suy nghĩ, không có phần suy luận. Khi suy nghĩ vẫn bật, /think và /no_think là chỉ dẫn theo lượt, với chỉ dẫn gần nhất quyết định lựa chọn; chúng không thể ghi đè chế độ bị tắt cứng. Dùng thiết lập trực tiếp cho sửa câu ngắn và thiết lập suy luận khi câu trả lời cần dung hòa nhiều điều kiện. Tách suy luận trung gian khỏi phản hồi cuối và giữ phản hồi cuối trong lịch sử đối thoại sau đó. Khi suy nghĩ bật, ngay cả yêu cầu không suy nghĩ bằng công tắc mềm vẫn giữ khối suy luận; nội dung khối có thể rỗng. Tắt cứng sẽ loại bỏ khối đó.
Sử dụng tác tử thuộc tập khả năng công bố. Nhà sản xuất khuyến nghị Qwen-Agent để định dạng và phân tích cú pháp công cụ, còn ứng dụng cung cấp và thực thi công cụ. Trợ lý phạm vi hẹp có thể yêu cầu tra từ điển cho thuật ngữ sản phẩm, nhận định nghĩa đã xác nhận rồi viết lại câu của người dùng. Xác định đối số được phép và các trường trả về; kiểm tra cả hai trước khi dùng kết quả. Văn bản cuối cần phân biệt dữ kiện được cung cấp, thông tin trả về và câu hỏi chưa được giải đáp. Hướng dẫn Qwen3 còn mô tả lời gọi công cụ song song và nhiều bước, với đối số biểu diễn dưới dạng đối tượng và kết quả được đưa trở lại hội thoại.
Ngân sách đầu ra cần phù hợp toàn bộ nhiệm vụ. Thẻ mô hình cung cấp ví dụ tạo sinh và khuyến nghị độ dài đầu ra; chúng khác với mức tối đa phía dịch vụ đã được chứng minh. Đầu ra ngắn được yêu cầu dễ xác minh: chỉ định trường, thứ tự và ngôn ngữ, đồng thời giữ tin nhắn gốc để so sánh. Đánh giá kết quả trên đúng loại đầu vào thực tế trước khi dựa vào tạo sinh dài. Tài liệu Qwen3 bàn về độ dài thông điệp trợ lý 38,912 token ở chế độ suy nghĩ và 16,384 ở chế độ không suy nghĩ trong giải thích độ dài huấn luyện, đồng thời khuyến nghị đánh giá chất lượng tạo sinh dài hơn. Các số liệu này khác cửa sổ ngữ cảnh tổng thể và không phải mức trần cứng riêng cho endpoint.
Kích thước này có lưu ý riêng về lặp lại dai dẳng: thẻ đề xuất thiết lập lấy mẫu được khuyến nghị và presence_penalty 1.5 khi xuất hiện lặp lại đáng kể. Mức phạt cao hơn đôi khi có thể trộn ngôn ngữ hoặc giảm hiệu năng. Với suy nghĩ, temperature đề xuất là 0.6 cùng top-p 0.95, top-k 20 và min-p 0; với không suy nghĩ, temperature là 0.7 cùng top-p 0.8, top-k 20 và min-p 0. Tránh giải mã tham lam trong chế độ suy luận. Kiểm tra tên, ngày, nhãn và mệnh đề lặp lại, đồng thời xác thực mọi đầu ra có cấu trúc trước khi chuyển cho phần khác của ứng dụng.
POST /v1/messagestextjson, sse| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn qwen3-1.7b | 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 $0.0001 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.001 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
{\n "model": "qwen3-1.7b",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'qwen3-1.7b', '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': 'qwen3-1.7b', '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 qwen3-1.7b
Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.
Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh
Convert a short note into actions\n\nTurn this note into an action list: 'Mina will order six folders by Thursday. Leo will check the cupboard today. Someone must print the welcome sheets before Friday, but we have not assigned that task.' Return one row per action with owner, task and deadline; use 'unassigned' where needed.Three action rows retaining names, deadlines and the unassigned printing owner.Do not assign the printing task to Mina or Leo without evidence in the note.