Hy-MT2-1.8B là mô hình dịch gọn của Tencent Hy cho văn bản và chỉ dẫn đa ngôn ngữ. Đây là bản dense 1.8B trong họ còn có các mô hình 7B và 30B-A3B. Nhà sản xuất thiết kế Hy-MT2 cho tác vụ dịch thực tế với yêu cầu rõ về thuật ngữ, phong cách, cá nhân hóa và cấu trúc văn bản dịch. Bảng ngôn ngữ của nhà sản xuất gồm tiếng Trung, tiếng Trung phồn thể, tiếng Anh, Nhật, Hàn, Nga, Ả Rập, Pháp và Tây Ban Nha, cùng tiếng Quảng Đông, Tây Tạng, Kazakh, Mông Cổ và Uyghur.
Cấu hình công bố có 32 lớp, 16 đầu attention truy vấn và bốn đầu khóa/giá trị, với tối đa 262,144 vị trí. Đây là đặc tả ngữ cảnh của cấu hình mô hình. Yêu cầu suy luận mẫu của nhà sản xuất cấp 4096 token sinh, là ngân sách minh họa chứ không phải giới hạn đầu ra nội tại riêng.
Khi dịch đơn giản, ghi đầy đủ tên ngôn ngữ đích và nêu kết quả có chỉ chứa bản dịch không. Nhà sản xuất khuyến nghị tên ngôn ngữ đầy đủ theo ngôn ngữ của prompt. Tách văn bản nguồn khỏi chỉ dẫn để tài liệu cần dịch không biến thành chỉ dẫn về vai trò mô hình.
Có thể nêu trực tiếp thuật ngữ và phong cách. Cung cấp từ và bản dịch ưu tiên, rồi xác định đối tượng đọc và giọng văn. Khi dịch cá nhân hóa, liệt kê ràng buộc trước tài liệu nguồn. Nếu thông tin nền thay đổi cách hiểu từ hoặc câu, đưa vào bối cảnh và giải thích rằng nó cần định hướng bản dịch.
Văn bản có cấu trúc cần quy tắc giữ nguyên chính xác. Ví dụ của nhà sản xuất giữ cấu trúc lồng, phân cấp và thụt lề, chỉ dịch giá trị hiển thị cho người dùng. Khóa, thẻ mã, thuộc tính và ký hiệu giữ chỗ của biến không đổi. Với tài liệu dùng dấu phân cách, nêu rằng số lượng và vị trí dấu phải được giữ, không chuyển thành ký tự escape hoặc dịch.
Nhà sản xuất khuyến nghị temperature 0.7, top-p 0.6, top-k 20 và repetition penalty 1.05 cho bản 1.8B và 7B, đồng thời quy định không có system prompt mặc định. Bản gọn còn có các tài nguyên nén công bố riêng để dùng cục bộ. Biến thể 1.25-bit của nhà sản xuất chiếm 440 MB lưu trữ; con số này thuộc tài nguyên nén được đặt tên, không phải lựa chọn mô hình 1.8B nguyên bản.
Chuẩn bị đầu ra dưới dạng đoạn dịch hoặc dữ liệu có cấu trúc theo tác vụ, rồi đối chiếu thuật ngữ, ý nghĩa và ký hiệu giữ lại với nguồn. Tác vụ bản địa hóa phần mềm nhỏ có thể đối chiếu các khóa và ký hiệu giữ chỗ trong bản gốc và bản dịch, bên cạnh văn bản hiển thị. Nhờ vậy, cả bản dịch lẫn ràng buộc cấu trúc đều có thể kiểm tra.
", "aboutText": "Hy-MT2-1.8B là mô hình dịch gọn của Tencent Hy cho văn bản và chỉ dẫn đa ngôn ngữ. Đây là bản dense 1.8B trong họ còn có các mô hình 7B và 30B-A3B. Nhà sản xuất thiết kế Hy-MT2 cho tác vụ dịch thực tế với yêu cầu rõ về thuật ngữ, phong cách, cá nhân hóa và cấu trúc văn bản dịch. Bảng ngôn ngữ của nhà sản xuất gồm tiếng Trung, tiếng Trung phồn thể, tiếng Anh, Nhật, Hàn, Nga, Ả Rập, Pháp và Tây Ban Nha, cùng tiếng Quảng Đông, Tây Tạng, Kazakh, Mông Cổ và Uyghur.\n\nCấu hình công bố có 32 lớp, 16 đầu attention truy vấn và bốn đầu khóa/giá trị, với tối đa 262,144 vị trí. Đây là đặc tả ngữ cảnh của cấu hình mô hình. Yêu cầu suy luận mẫu của nhà sản xuất cấp 4096 token sinh, là ngân sách minh họa chứ không phải giới hạn đầu ra nội tại riêng.\n\nKhi dịch đơn giản, ghi đầy đủ tên ngôn ngữ đích và nêu kết quả có chỉ chứa bản dịch không. Nhà sản xuất khuyến nghị tên ngôn ngữ đầy đủ theo ngôn ngữ của prompt. Tách văn bản nguồn khỏi chỉ dẫn để tài liệu cần dịch không biến thành chỉ dẫn về vai trò mô hình.\n\nCó thể nêu trực tiếp thuật ngữ và phong cách. Cung cấp từ và bản dịch ưu tiên, rồi xác định đối tượng đọc và giọng văn. Khi dịch cá nhân hóa, liệt kê ràng buộc trước tài liệu nguồn. Nếu thông tin nền thay đổi cách hiểu từ hoặc câu, đưa vào bối cảnh và giải thích rằng nó cần định hướng bản dịch.\n\nVăn bản có cấu trúc cần quy tắc giữ nguyên chính xác. Ví dụ của nhà sản xuất giữ cấu trúc lồng, phân cấp và thụt lề, chỉ dịch giá trị hiển thị cho người dùng. Khóa, thẻ mã, thuộc tính và ký hiệu giữ chỗ của biến không đổi. Với tài liệu dùng dấu phân cách, nêu rằng số lượng và vị trí dấu phải được giữ, không chuyển thành ký tự escape hoặc dịch.\n\nNhà sản xuất khuyến nghị temperature 0.7, top-p 0.6, top-k 20 và repetition penalty 1.05 cho bản 1.8B và 7B, đồng thời quy định không có system prompt mặc định. Bản gọn còn có các tài nguyên nén công bố riêng để dùng cục bộ. Biến thể 1.25-bit của nhà sản xuất chiếm 440 MB lưu trữ; con số này thuộc tài nguyên nén được đặt tên, không phải lựa chọn mô hình 1.8B nguyên bản.\n\nChuẩn bị đầu ra dưới dạng đoạn dịch hoặc dữ liệu có cấu trúc theo tác vụ, rồi đối chiếu thuật ngữ, ý nghĩa và ký hiệu giữ lại với nguồn. Tác vụ bản địa hóa phần mềm nhỏ có thể đối chiếu các khóa và ký hiệu giữ chỗ trong bản gốc và bản dịch, bên cạnh văn bản hiển thị. Nhờ vậy, cả bản dịch lẫn ràng buộc cấu trúc đều có thể kiểm tra.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh
Translate structured interface strings\n\nTranslate the visible values into Spanish for a neutral product interface. Keep keys, nesting and the placeholder {count} unchanged. Use 'espacio de trabajo' for 'workspace'. Source: {"workspace":{"title":"Open workspace","notice":"You have {count} unsaved changes"}}. Return only the translated structure, preserving every key and placeholder exactly.The same nested structure with Spanish user-facing values, unchanged keys and the exact {count} placeholder.Compare original and translated key paths and placeholder counts before reviewing the terminology.tencent/hy-mt2-1.8bHy-MT2-1.8B của Tencent là bản dense gọn trong họ dịch thuật suy nghĩ nhanh. Mô hình làm theo chỉ dẫn dịch về thuật ngữ, phong cách và văn bản có cấu trúc, với cấu hình công bố 262,144 vị trí và các biến thể nén riêng.
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.
Hy-MT2-1.8B là mô hình dịch gọn của Tencent Hy cho văn bản và chỉ dẫn đa ngôn ngữ. Đây là bản dense 1.8B trong họ còn có các mô hình 7B và 30B-A3B. Nhà sản xuất thiết kế Hy-MT2 cho tác vụ dịch thực tế với yêu cầu rõ về thuật ngữ, phong cách, cá nhân hóa và cấu trúc văn bản dịch. Bảng ngôn ngữ của nhà sản xuất gồm tiếng Trung, tiếng Trung phồn thể, tiếng Anh, Nhật, Hàn, Nga, Ả Rập, Pháp và Tây Ban Nha, cùng tiếng Quảng Đông, Tây Tạng, Kazakh, Mông Cổ và Uyghur.
Cấu hình công bố có 32 lớp, 16 đầu attention truy vấn và bốn đầu khóa/giá trị, với tối đa 262,144 vị trí. Đây là đặc tả ngữ cảnh của cấu hình mô hình. Yêu cầu suy luận mẫu của nhà sản xuất cấp 4096 token sinh, là ngân sách minh họa chứ không phải giới hạn đầu ra nội tại riêng.
Khi dịch đơn giản, ghi đầy đủ tên ngôn ngữ đích và nêu kết quả có chỉ chứa bản dịch không. Nhà sản xuất khuyến nghị tên ngôn ngữ đầy đủ theo ngôn ngữ của prompt. Tách văn bản nguồn khỏi chỉ dẫn để tài liệu cần dịch không biến thành chỉ dẫn về vai trò mô hình.
Có thể nêu trực tiếp thuật ngữ và phong cách. Cung cấp từ và bản dịch ưu tiên, rồi xác định đối tượng đọc và giọng văn. Khi dịch cá nhân hóa, liệt kê ràng buộc trước tài liệu nguồn. Nếu thông tin nền thay đổi cách hiểu từ hoặc câu, đưa vào bối cảnh và giải thích rằng nó cần định hướng bản dịch.
Văn bản có cấu trúc cần quy tắc giữ nguyên chính xác. Ví dụ của nhà sản xuất giữ cấu trúc lồng, phân cấp và thụt lề, chỉ dịch giá trị hiển thị cho người dùng. Khóa, thẻ mã, thuộc tính và ký hiệu giữ chỗ của biến không đổi. Với tài liệu dùng dấu phân cách, nêu rằng số lượng và vị trí dấu phải được giữ, không chuyển thành ký tự escape hoặc dịch.
Nhà sản xuất khuyến nghị temperature 0.7, top-p 0.6, top-k 20 và repetition penalty 1.05 cho bản 1.8B và 7B, đồng thời quy định không có system prompt mặc định. Bản gọn còn có các tài nguyên nén công bố riêng để dùng cục bộ. Biến thể 1.25-bit của nhà sản xuất chiếm 440 MB lưu trữ; con số này thuộc tài nguyên nén được đặt tên, không phải lựa chọn mô hình 1.8B nguyên bản.
Chuẩn bị đầu ra dưới dạng đoạn dịch hoặc dữ liệu có cấu trúc theo tác vụ, rồi đối chiếu thuật ngữ, ý nghĩa và ký hiệu giữ lại với nguồn. Tác vụ bản địa hóa phần mềm nhỏ có thể đối chiếu các khóa và ký hiệu giữ chỗ trong bản gốc và bản dịch, bên cạnh văn bản hiển thị. Nhờ vậy, cả bản dịch lẫn ràng buộc cấu trúc đều có thể kiểm tra.
POST /v1/chat/completionstexttext| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn tencent/hy-mt2-1.8b | 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 $0.000088 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.000354 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 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 $0.000088 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.000354 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "tencent/hy-mt2-1.8b", "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='tencent/hy-mt2-1.8b',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='tencent/hy-mt2-1.8b',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 tencent/hy-mt2-1.8b
Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.
tencent/hy-mt2-1.8bHy-MT2-1.8B của Tencent là bản dense gọn trong họ dịch thuật suy nghĩ nhanh. Mô hình làm theo chỉ dẫn dịch về thuật ngữ, phong cách và văn bản có cấu trúc, với cấu hình công bố 262,144 vị trí và các biến thể nén riêng.
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.
Hy-MT2-1.8B là mô hình dịch gọn của Tencent Hy cho văn bản và chỉ dẫn đa ngôn ngữ. Đây là bản dense 1.8B trong họ còn có các mô hình 7B và 30B-A3B. Nhà sản xuất thiết kế Hy-MT2 cho tác vụ dịch thực tế với yêu cầu rõ về thuật ngữ, phong cách, cá nhân hóa và cấu trúc văn bản dịch. Bảng ngôn ngữ của nhà sản xuất gồm tiếng Trung, tiếng Trung phồn thể, tiếng Anh, Nhật, Hàn, Nga, Ả Rập, Pháp và Tây Ban Nha, cùng tiếng Quảng Đông, Tây Tạng, Kazakh, Mông Cổ và Uyghur.
Cấu hình công bố có 32 lớp, 16 đầu attention truy vấn và bốn đầu khóa/giá trị, với tối đa 262,144 vị trí. Đây là đặc tả ngữ cảnh của cấu hình mô hình. Yêu cầu suy luận mẫu của nhà sản xuất cấp 4096 token sinh, là ngân sách minh họa chứ không phải giới hạn đầu ra nội tại riêng.
Khi dịch đơn giản, ghi đầy đủ tên ngôn ngữ đích và nêu kết quả có chỉ chứa bản dịch không. Nhà sản xuất khuyến nghị tên ngôn ngữ đầy đủ theo ngôn ngữ của prompt. Tách văn bản nguồn khỏi chỉ dẫn để tài liệu cần dịch không biến thành chỉ dẫn về vai trò mô hình.
Có thể nêu trực tiếp thuật ngữ và phong cách. Cung cấp từ và bản dịch ưu tiên, rồi xác định đối tượng đọc và giọng văn. Khi dịch cá nhân hóa, liệt kê ràng buộc trước tài liệu nguồn. Nếu thông tin nền thay đổi cách hiểu từ hoặc câu, đưa vào bối cảnh và giải thích rằng nó cần định hướng bản dịch.
Văn bản có cấu trúc cần quy tắc giữ nguyên chính xác. Ví dụ của nhà sản xuất giữ cấu trúc lồng, phân cấp và thụt lề, chỉ dịch giá trị hiển thị cho người dùng. Khóa, thẻ mã, thuộc tính và ký hiệu giữ chỗ của biến không đổi. Với tài liệu dùng dấu phân cách, nêu rằng số lượng và vị trí dấu phải được giữ, không chuyển thành ký tự escape hoặc dịch.
Nhà sản xuất khuyến nghị temperature 0.7, top-p 0.6, top-k 20 và repetition penalty 1.05 cho bản 1.8B và 7B, đồng thời quy định không có system prompt mặc định. Bản gọn còn có các tài nguyên nén công bố riêng để dùng cục bộ. Biến thể 1.25-bit của nhà sản xuất chiếm 440 MB lưu trữ; con số này thuộc tài nguyên nén được đặt tên, không phải lựa chọn mô hình 1.8B nguyên bản.
Chuẩn bị đầu ra dưới dạng đoạn dịch hoặc dữ liệu có cấu trúc theo tác vụ, rồi đối chiếu thuật ngữ, ý nghĩa và ký hiệu giữ lại với nguồn. Tác vụ bản địa hóa phần mềm nhỏ có thể đối chiếu các khóa và ký hiệu giữ chỗ trong bản gốc và bản dịch, bên cạnh văn bản hiển thị. Nhờ vậy, cả bản dịch lẫn ràng buộc cấu trúc đều có thể kiểm tra.
POST /v1/messagestextjson, sse| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn tencent/hy-mt2-1.8b | 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 $0.000088 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.000354 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 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 $0.000088 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.000354 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
{\n "model": "tencent/hy-mt2-1.8b",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'tencent/hy-mt2-1.8b', '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': 'tencent/hy-mt2-1.8b', '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 tencent/hy-mt2-1.8b
Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.
Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh
Translate structured interface strings\n\nTranslate the visible values into Spanish for a neutral product interface. Keep keys, nesting and the placeholder {count} unchanged. Use 'espacio de trabajo' for 'workspace'. Source: {"workspace":{"title":"Open workspace","notice":"You have {count} unsaved changes"}}. Return only the translated structure, preserving every key and placeholder exactly.The same nested structure with Spanish user-facing values, unchanged keys and the exact {count} placeholder.Compare original and translated key paths and placeholder counts before reviewing the terminology.