mô hình

Reflection: Beam 1.0 501B A23B

Markdown · JSON

Reflection: Beam 1.0 501B A23B

reflection/beam-1.0-501b-a23b
ReflectionVăn bảnĐầu vào 0,0005 US$ / 1KĐầu ra 0,002 US$ / 1K

Mô hình văn bản MoE Reflection với ngữ cảnh lớn cho kỹ thuật phần mềm, suy luận toán học và phân tích tác vụ tuần tự.

Beam 1.0 của Reflection

Beam 1.0 501B A23B là mô hình văn bản Reflection cho lập trình, suy luận và tác vụ chia thành nhiều bước liên quan. Kiến trúc MoE thưa có tổng 501,3 tỷ tham số, khoảng 23,4 tỷ hoạt động trên mỗi token. Mô hình chủ yếu được phát triển cho tiếng Anh; nên tính đến điều này khi chọn ngôn ngữ mã nguồn, tài liệu kỹ thuật và chỉ dẫn chi tiết.

Kiến trúc kết hợp chú ý cục bộ và toàn cục; quá trình huấn luyện gồm mã nguồn, tài liệu kỹ thuật, khoa học và giáo dục. Một giai đoạn riêng phát triển ngữ cảnh dài trên kho mã có cấu trúc, tác vụ kéo dài và tài liệu lớn. Trong học tăng cường, nhà phát triển kết hợp lập trình, công việc terminal và STEM.

Các tác vụ mô hình hướng đến

Reflection nhấn mạnh kỹ thuật phần mềm, suy luận toán học và khoa học, cùng giải quyết tác vụ tuần tự. Có thể dùng các hướng này trong hội thoại văn bản chuyên sâu: giải thích quan hệ giữa thành phần chương trình, phân tích lỗi logic, đề xuất đổi thuật toán, lập kế hoạch kiểm tra giả thuyết hoặc tóm lược tài liệu kỹ thuật.

Beam chú trọng dùng tiết kiệm token suy luận. Quá trình huấn luyện thưởng cho giải quyết thành công đồng thời giảm token thừa. Đây là cách tiếp cận của nhà phát triển; vẫn nên đặt rõ độ dài câu trả lời, chẳng hạn kết luận ngắn, chứng minh chi tiết hoặc bản vá có giải thích.

Ngữ cảnh văn bản lớn trong Ailoot API

Cửa sổ ngữ cảnh kết nối là 1 048 576 token, gồm tài liệu gửi vào, chỉ dẫn, lịch sử và câu trả lời đang tạo. Siêu dữ liệu của mô hình nêu dung lượng câu trả lời tối đa 131 072 token. Dung lượng này cho phép gửi nhiều văn bản liên quan: đặc tả, đoạn triển khai, kết quả kiểm tra và câu hỏi. Đặt tên tài liệu và yêu cầu nêu đoạn làm căn cứ cho kết luận để dễ kiểm tra phân tích lớn.

Ví dụ, với mã, có thể yêu cầu bản đồ phụ thuộc từ các tệp đã gửi trước, xác định chỗ thay đổi sau, rồi chuẩn bị phần triển khai. Với tác vụ khoa học, đặt điều kiện ban đầu, ký hiệu và mức chặt chẽ cần có. Đây là cách tổ chức yêu cầu để đối chiếu kết quả hữu ích với tài liệu gốc.

Kết nối nhận và trả văn bản qua Messages, Responses, Chat Completions và generateContent văn bản. Mã và khuyến nghị được gửi như câu trả lời mô hình; thực thi lệnh và làm việc với dữ liệu ngoài phụ thuộc khả năng ứng dụng.

Có sẵn qua Ailoot API

Ultra Anthropic MessagesPOST /v1/messages
Đầu vào
text
Đầu ra
text
Ngữ cảnh
Không nêu trong danh mục
Độ dài câu trả lời tối đa
Không nêu trong danh mục
Đầu vào
0,0005 US$ / 1K
Đầu ra
0,002 US$ / 1K
Đọc bộ nhớ đệm
0,0001 US$ / 1K
Ultra OpenAI ResponsesPOST /v1/responses
Đầu vào
text
Đầu ra
text
Ngữ cảnh
Không nêu trong danh mục
Độ dài câu trả lời tối đa
Không nêu trong danh mục
Đầu vào
0,0005 US$ / 1K
Đầu ra
0,002 US$ / 1K
Đọc bộ nhớ đệm
0,0001 US$ / 1K
Ultra OpenAI ChatPOST /v1/chat/completions
Đầu vào
text
Đầu ra
text
Ngữ cảnh
Không nêu trong danh mục
Độ dài câu trả lời tối đa
Không nêu trong danh mục
Đầu vào
0,0005 US$ / 1K
Đầu ra
0,002 US$ / 1K
Đọc bộ nhớ đệm
0,0001 US$ / 1K
Ultra Gemini generateContentPOST /v1beta/models/reflection/beam-1.0-501b-a23b:generateContent
Đầu vào
text
Đầu ra
text
Ngữ cảnh
Không nêu trong danh mục
Độ dài câu trả lời tối đa
Không nêu trong danh mục
Đầu vào
0,0005 US$ / 1K
Đầu ra
0,002 US$ / 1K
Đọc bộ nhớ đệm
0,0001 US$ / 1K
reflection/beam-1.0-501b-a23b · JSON
{"about":"### Beam 1.0 của Reflection\n\nBeam 1.0 501B A23B là mô hình văn bản Reflection cho lập trình, suy luận và tác vụ chia thành nhiều bước liên quan. Kiến trúc MoE thưa có tổng 501,3 tỷ tham số, khoảng 23,4 tỷ hoạt động trên mỗi token. Mô hình chủ yếu được phát triển cho tiếng Anh; nên tính đến điều này khi chọn ngôn ngữ mã nguồn, tài liệu kỹ thuật và chỉ dẫn chi tiết.\n\nKiến trúc kết hợp chú ý cục bộ và toàn cục; quá trình huấn luyện gồm mã nguồn, tài liệu kỹ thuật, khoa học và giáo dục. Một giai đoạn riêng phát triển ngữ cảnh dài trên kho mã có cấu trúc, tác vụ kéo dài và tài liệu lớn. Trong học tăng cường, nhà phát triển kết hợp lập trình, công việc terminal và STEM.\n\n### Các tác vụ mô hình hướng đến\n\nReflection nhấn mạnh kỹ thuật phần mềm, suy luận toán học và khoa học, cùng giải quyết tác vụ tuần tự. Có thể dùng các hướng này trong hội thoại văn bản chuyên sâu: giải thích quan hệ giữa thành phần chương trình, phân tích lỗi logic, đề xuất đổi thuật toán, lập kế hoạch kiểm tra giả thuyết hoặc tóm lược tài liệu kỹ thuật.\n\nBeam chú trọng dùng tiết kiệm token suy luận. Quá trình huấn luyện thưởng cho giải quyết thành công đồng thời giảm token thừa. Đây là cách tiếp cận của nhà phát triển; vẫn nên đặt rõ độ dài câu trả lời, chẳng hạn kết luận ngắn, chứng minh chi tiết hoặc bản vá có giải thích.\n\n### Ngữ cảnh văn bản lớn trong Ailoot API\n\nCửa sổ ngữ cảnh kết nối là 1 048 576 token, gồm tài liệu gửi vào, chỉ dẫn, lịch sử và câu trả lời đang tạo. Siêu dữ liệu của mô hình nêu dung lượng câu trả lời tối đa 131 072 token. Dung lượng này cho phép gửi nhiều văn bản liên quan: đặc tả, đoạn triển khai, kết quả kiểm tra và câu hỏi. Đặt tên tài liệu và yêu cầu nêu đoạn làm căn cứ cho kết luận để dễ kiểm tra phân tích lớn.\n\nVí dụ, với mã, có thể yêu cầu bản đồ phụ thuộc từ các tệp đã gửi trước, xác định chỗ thay đổi sau, rồi chuẩn bị phần triển khai. Với tác vụ khoa học, đặt điều kiện ban đầu, ký hiệu và mức chặt chẽ cần có. Đây là cách tổ chức yêu cầu để đối chiếu kết quả hữu ích với tài liệu gốc.\n\nKết nối nhận và trả văn bản qua Messages, Responses, Chat Completions và generateContent văn bản. Mã và khuyến nghị được gửi như câu trả lời mô hình; thực thi lệnh và làm việc với dữ liệu ngoài phụ thuộc khả năng ứng dụng.","alias_of":null,"aliases":[],"author":"Reflection","canonical_model":"reflection/beam-1.0-501b-a23b","ctx":null,"formats":["chat","gemini","messages","responses"],"id":"reflection/beam-1.0-501b-a23b","input":["text"],"kind":"text","max_out":null,"methods":[{"cache_read":0.1,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"anthropic","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"messages","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0.5,"input":["text"],"label":"Anthropic Messages","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":2.0,"output":["text"],"path":"/v1/messages","request_model_id":"reflection/beam-1.0-501b-a23b","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.1,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"responses","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0.5,"input":["text"],"label":"OpenAI Responses","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":2.0,"output":["text"],"path":"/v1/responses","request_model_id":"reflection/beam-1.0-501b-a23b","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.1,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"chat","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0.5,"input":["text"],"label":"OpenAI Chat","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":2.0,"output":["text"],"path":"/v1/chat/completions","request_model_id":"reflection/beam-1.0-501b-a23b","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.1,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"gemini","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"gemini","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0.5,"input":["text"],"label":"Gemini generateContent","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":2.0,"output":["text"],"path":"/v1beta/models/reflection/beam-1.0-501b-a23b:generateContent","request_model_id":"reflection/beam-1.0-501b-a23b","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]}],"model_aliases":[{"canonical_model_id":"reflection/beam-1.0-501b-a23b","request_model_id":"reflection/beam-1.0-501b-a23b","route_label":"Ultra"}],"name":"Reflection: Beam 1.0 501B A23B","price":{"in":0.5,"in_label":null,"out":2.0,"out_label":null,"sort_in":0.5,"sort_out":2.0,"varies":false},"public_id":"reflection/beam-1.0-501b-a23b","short":"Mô hình văn bản MoE Reflection với ngữ cảnh lớn cho kỹ thuật phần mềm, suy luận toán học và phân tích tác vụ tuần tự."}

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.