mô hình

Recursive: Flint (free)

Markdown · JSON

Recursive: Flint (free)

recursive/flint-v1.0:free
RecursiveVăn bảnĐầu vào 0,00 US$ / 1KĐầu ra 0,00 US$ / 1K

Mô hình văn bản MoE của Recursive để tìm hiểu kho mã, sửa lỗi và chuẩn bị tính năng cùng kiểm thử.

Mô hình làm việc với mã

Flint là mô hình văn bản Recursive dành cho tác tử lập trình: tìm hiểu kho mã, sửa lỗi, triển khai tính năng và viết kiểm thử. Đây là mô hình MoE công bố trọng số: trong 39,8 tỷ tham số, khoảng 2,5 tỷ được kích hoạt khi xử lý một token. Chia thành chuyên gia là đặc điểm kiến trúc, không có nghĩa nhiều trợ lý riêng trong cuộc trò chuyện.

Eureka Machine, hệ thống nghiên cứu của Recursive, đã tham gia phát triển Flint, hỗ trợ tìm giải pháp kiến trúc, chọn dữ liệu và phương pháp huấn luyện cũng như tối ưu tính toán. Flint trải qua tiền huấn luyện, huấn luyện trung gian, huấn luyện theo ví dụ chỉ dẫn và học tăng cường. Các tác vụ huấn luyện gồm văn bản, mã, tuân thủ chỉ dẫn và làm việc theo quy trình tác tử.

Phân tích dự án và chuẩn bị thay đổi

Nên bắt đầu từ một phần cụ thể: gửi các tệp cần thiết bằng văn bản, mô tả mục đích hàm và kết quả mong đợi. Khi tìm lỗi, thêm hành vi quan sát được và đoạn nhật ký. Sau đó yêu cầu giải thích nguyên nhân, sửa tối thiểu và kiểm thử phân biệt hành vi đúng với lỗi. Trình tự này giúp kiểm tra kết quả trong môi trường riêng.

Với tính năng mới, nêu dữ liệu đầu vào, ràng buộc và ví dụ kết quả. Với tái cấu trúc, liệt kê thuộc tính phải giữ và yêu cầu mô tả riêng thay đổi giao diện. Nhà phát triển khuyến nghị chia việc khó thành tác vụ con nhỏ và chỉ dẫn rõ ràng. Vì vậy hội thoại tuần tự có kết quả trung gian phù hợp cách dùng Flint hơn yêu cầu mơ hồ làm lại toàn dự án.

Ngữ cảnh và định dạng kết nối

Trong Ailoot API, Flint nhận và trả văn bản. Cửa sổ ngữ cảnh là 262 144 token; tài liệu gốc, lịch sử hội thoại và câu trả lời cùng dùng không gian này. Giới hạn đầu ra được nêu là 235 929 token. Các giá trị mô tả ranh giới kết nối; nên đặt độ dài thực tế theo tác vụ: giải thích nguyên nhân lỗi, bản vá, bộ kiểm thử hoặc kế hoạch.

Có các định dạng Messages, Responses và Chat Completions để dùng cấu trúc ứng dụng khách quen thuộc. Ứng dụng tự tổ chức đọc tệp cục bộ và áp dụng thay đổi: trong yêu cầu văn bản, mô hình nhận mã đã gửi và trả đề xuất, giải thích hoặc mã mới.

Flint phù hợp hội thoại kỹ thuật lặp, trong đó mỗi bước tiếp theo dựa trên nội dung dự án và kết quả kiểm tra thay đổi trước. Chuyên môn của mô hình giúp đặt tác vụ; kết quả làm việc là văn bản cụ thể: giải thích, phần triển khai hoặc kiểm thử có thể xác minh.

Có sẵn qua Ailoot API

Ultra Anthropic MessagesPOST /v1/messages
Đầu vào
text
Đầu ra
text
Ngữ cảnh
262.144 token
Độ dài câu trả lời tối đa
235.929 token
Đầu vào
0,00 US$ / 1K
Đầu ra
0,00 US$ / 1K
Ultra OpenAI ResponsesPOST /v1/responses
Đầu vào
text
Đầu ra
text
Ngữ cảnh
262.144 token
Độ dài câu trả lời tối đa
235.929 token
Đầu vào
0,00 US$ / 1K
Đầu ra
0,00 US$ / 1K
Ultra OpenAI ChatPOST /v1/chat/completions
Đầu vào
text
Đầu ra
text
Ngữ cảnh
262.144 token
Độ dài câu trả lời tối đa
235.929 token
Đầu vào
0,00 US$ / 1K
Đầu ra
0,00 US$ / 1K
recursive/flint-v1.0:free · JSON
{"about":"### Mô hình làm việc với mã\n\nFlint là mô hình văn bản Recursive dành cho tác tử lập trình: tìm hiểu kho mã, sửa lỗi, triển khai tính năng và viết kiểm thử. Đây là mô hình MoE công bố trọng số: trong 39,8 tỷ tham số, khoảng 2,5 tỷ được kích hoạt khi xử lý một token. Chia thành chuyên gia là đặc điểm kiến trúc, không có nghĩa nhiều trợ lý riêng trong cuộc trò chuyện.\n\nEureka Machine, hệ thống nghiên cứu của Recursive, đã tham gia phát triển Flint, hỗ trợ tìm giải pháp kiến trúc, chọn dữ liệu và phương pháp huấn luyện cũng như tối ưu tính toán. Flint trải qua tiền huấn luyện, huấn luyện trung gian, huấn luyện theo ví dụ chỉ dẫn và học tăng cường. Các tác vụ huấn luyện gồm văn bản, mã, tuân thủ chỉ dẫn và làm việc theo quy trình tác tử.\n\n### Phân tích dự án và chuẩn bị thay đổi\n\nNên bắt đầu từ một phần cụ thể: gửi các tệp cần thiết bằng văn bản, mô tả mục đích hàm và kết quả mong đợi. Khi tìm lỗi, thêm hành vi quan sát được và đoạn nhật ký. Sau đó yêu cầu giải thích nguyên nhân, sửa tối thiểu và kiểm thử phân biệt hành vi đúng với lỗi. Trình tự này giúp kiểm tra kết quả trong môi trường riêng.\n\nVới tính năng mới, nêu dữ liệu đầu vào, ràng buộc và ví dụ kết quả. Với tái cấu trúc, liệt kê thuộc tính phải giữ và yêu cầu mô tả riêng thay đổi giao diện. Nhà phát triển khuyến nghị chia việc khó thành tác vụ con nhỏ và chỉ dẫn rõ ràng. Vì vậy hội thoại tuần tự có kết quả trung gian phù hợp cách dùng Flint hơn yêu cầu mơ hồ làm lại toàn dự án.\n\n### Ngữ cảnh và định dạng kết nối\n\nTrong Ailoot API, Flint nhận và trả văn bản. Cửa sổ ngữ cảnh là 262 144 token; tài liệu gốc, lịch sử hội thoại và câu trả lời cùng dùng không gian này. Giới hạn đầu ra được nêu là 235 929 token. Các giá trị mô tả ranh giới kết nối; nên đặt độ dài thực tế theo tác vụ: giải thích nguyên nhân lỗi, bản vá, bộ kiểm thử hoặc kế hoạch.\n\nCó các định dạng Messages, Responses và Chat Completions để dùng cấu trúc ứng dụng khách quen thuộc. Ứng dụng tự tổ chức đọc tệp cục bộ và áp dụng thay đổi: trong yêu cầu văn bản, mô hình nhận mã đã gửi và trả đề xuất, giải thích hoặc mã mới.\n\nFlint phù hợp hội thoại kỹ thuật lặp, trong đó mỗi bước tiếp theo dựa trên nội dung dự án và kết quả kiểm tra thay đổi trước. Chuyên môn của mô hình giúp đặt tác vụ; kết quả làm việc là văn bản cụ thể: giải thích, phần triển khai hoặc kiểm thử có thể xác minh.","alias_of":null,"aliases":[],"author":"Recursive","canonical_model":"recursive/flint-v1.0:free","ctx":262144,"formats":["chat","messages","responses"],"id":"recursive/flint-v1.0:free","input":["text"],"kind":"text","max_out":235929,"methods":[{"cache_read":null,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":262144,"family":"anthropic","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"messages","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0,"input":["text"],"label":"Anthropic Messages","max_out":235929,"max_tool_calls":null,"out":0,"output":["text"],"path":"/v1/messages","request_model_id":"recursive/flint-v1.0:free","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":null,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":262144,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"responses","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0,"input":["text"],"label":"OpenAI Responses","max_out":235929,"max_tool_calls":null,"out":0,"output":["text"],"path":"/v1/responses","request_model_id":"recursive/flint-v1.0:free","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":null,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":262144,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"chat","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0,"input":["text"],"label":"OpenAI Chat","max_out":235929,"max_tool_calls":null,"out":0,"output":["text"],"path":"/v1/chat/completions","request_model_id":"recursive/flint-v1.0:free","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]}],"model_aliases":[{"canonical_model_id":"recursive/flint-v1.0:free","request_model_id":"recursive/flint-v1.0:free","route_label":"Ultra"}],"name":"Recursive: Flint (free)","price":{"in":0,"in_label":null,"out":0,"out_label":null,"sort_in":0,"sort_out":0,"varies":false},"public_id":"recursive/flint-v1.0:free","short":"Mô hình văn bản MoE của Recursive để tìm hiểu kho mã, sửa lỗi và chuẩn bị tính năng cùng kiểm thử."}

Câu hỏi

Làm sao chọn mô hình cho tác vụ của tôi?

Trước tiên xác định đầu vào và đầu ra cần thiết: văn bản, hình ảnh, âm thanh hay video. Sau đó so sánh phương thức API tương thích, ID mô hình chính xác hoặc mô hình đích hiện tại của bí danh, giá và đơn vị tính phí. GET /v1/models miễn phí và liệt kê các mô hình mà khóa của bạn có thể truy cập.

Mỗi mô hình có hỗ trợ mọi phương thức API và loại nội dung không?

Dùng các phương thức API và loại đầu vào, đầu ra được liệt kê trên thẻ mô hình. Việc hỗ trợ văn bản, hình ảnh, âm thanh hay video phụ thuộc vào mô hình và phương thức đã chọn; xem ví dụ yêu cầu trước khi gửi dữ liệu.

ID mô hình khác bí danh như thế nào?

ID chính xác chỉ một mô hình cụ thể. Bí danh trỏ đến một mô hình và mô hình đích có thể thay đổi. Kiểm tra mô hình đích hiện tại của bí danh trong danh mục; dùng ID chính xác khi tích hợp cần một mô hình cụ thể.

Làm sao so sánh giá trước khi gửi yêu cầu?

Xem giá và đơn vị tính phí của phương thức API đã chọn trên thẻ mô hình. So sánh cùng đơn vị và loại đầu vào, đầu ra; lịch sử yêu cầu hiển thị mức sử dụng thực tế và số tiền đã trừ.

Thuê bao mang lại gì?

Giảm giá mua token cho nhu cầu thường xuyên. Chọn gói theo khối lượng yêu cầu; điều khoản và giá thuê bao hiển thị khi đăng ký.

Làm sao áp dụng mã giảm đến 50%?

Nhập mã khuyến mãi khi mua token. Tổng tiền được tính lại theo điều kiện chương trình; mức giảm hiển thị trước khi thanh toán.