XingChen: Xing4.0 29B A4B (free)
xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:freeMô hình văn bản MoE China Telecom AI với 29 tỷ tham số cho lập kế hoạch, phân tích mã và giải tác vụ kỹ thuật tuần tự.
Xing4.0 của China Telecom AI
Xing4.0-29B-A4B là mô hình văn bản MoE của China Telecom Artificial Intelligence Technology, được phát triển như thế hệ tiếp theo của TeleChat. Mô hình có 29 tỷ tham số, khoảng 4 tỷ được kích hoạt trên mỗi token. Nhà phát triển hướng mô hình đến tác vụ kỹ thuật phức tạp và quy trình tác tử tuần tự.
Điểm đặc trưng của Xing4.0 là huấn luyện hoàn toàn trên bộ tăng tốc Ascend NPU bằng MindSpore. Kiến trúc kết hợp mHC, MLA và MTP; có 40 lớp, 64 chuyên gia định tuyến, bốn chuyên gia được chọn cho mỗi token và một chuyên gia chung. Các thông tin này mô tả cấu trúc mô hình gốc và cơ sở nghiên cứu, không phải phần cứng xử lý yêu cầu của bạn.
Tác vụ kỹ thuật dạng văn bản
Tài liệu nhà phát triển nhấn mạnh lập kế hoạch nhiều bước, mã nguồn và giải quyết tác vụ tuần tự. Trong hội thoại văn bản, có thể dùng để lập kế hoạch thay đổi chương trình, giải thích phụ thuộc hoặc phân tích lỗi từ mã cung cấp. Bắt đầu bằng mục tiêu, dữ liệu đầu vào và ràng buộc, rồi yêu cầu chuỗi hành động cùng kết quả mong đợi của mỗi bước.
Với lập trình, gửi phần triển khai liên quan, định dạng dữ liệu và ví dụ hành vi mong đợi. Kết quả thuận tiện là giải thích, thay đổi cục bộ và ví dụ kiểm tra. Sau khi chạy trong môi trường riêng, có thể gửi quan sát lại vào hội thoại để làm rõ giải pháp. Cách này giữ câu trả lời gắn với tác vụ cụ thể mà không gán khả năng tự truy cập dự án cho mô hình.
Ngữ cảnh và tài liệu yêu cầu
Trong Ailoot API, Xing4.0 nhận và trả văn bản. Cửa sổ ngữ cảnh là 262 144 token, đầu ra tối đa là 235 929 token. Ngữ cảnh chung gồm chỉ dẫn, tài liệu nguồn, lịch sử và câu trả lời. Có thể đưa nhiều đoạn liên quan: yêu cầu, tài liệu, mã và kết quả kiểm tra. Đặt tên rõ ràng và nêu chính xác kết quả cần có: so sánh, mô tả thuật toán, mã cập nhật hoặc kế hoạch giải quyết.
Nhà phát triển nêu khả năng mở rộng mô hình gốc lên ngữ cảnh 512K, nhưng kích thước kết nối này là 262 144 token. Khi chuẩn bị yêu cầu lớn, hãy dựa vào mức này và chừa chỗ cho câu trả lời.
Kết nối ứng dụng
Có Messages, Responses và Chat Completions. Các định dạng giúp tích hợp mô hình vào ứng dụng khách quen thuộc và tổ chức nhiều tin nhắn tuần tự. Kết quả kết nối là văn bản được tạo. Để chạy mã đề xuất, đọc tệp và làm việc với công cụ ngoài cần logic ứng dụng tương ứng. Bản thân kiến trúc mô hình gốc không cung cấp các hành động đó trong yêu cầu văn bản thông thường.
Có sẵn qua Ailoot API
POST /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
POST /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
POST /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
xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free · JSON
{"about":"### Xing4.0 của China Telecom AI\n\nXing4.0-29B-A4B là mô hình văn bản MoE của China Telecom Artificial Intelligence Technology, được phát triển như thế hệ tiếp theo của TeleChat. Mô hình có 29 tỷ tham số, khoảng 4 tỷ được kích hoạt trên mỗi token. Nhà phát triển hướng mô hình đến tác vụ kỹ thuật phức tạp và quy trình tác tử tuần tự.\n\nĐiểm đặc trưng của Xing4.0 là huấn luyện hoàn toàn trên bộ tăng tốc Ascend NPU bằng MindSpore. Kiến trúc kết hợp mHC, MLA và MTP; có 40 lớp, 64 chuyên gia định tuyến, bốn chuyên gia được chọn cho mỗi token và một chuyên gia chung. Các thông tin này mô tả cấu trúc mô hình gốc và cơ sở nghiên cứu, không phải phần cứng xử lý yêu cầu của bạn.\n\n### Tác vụ kỹ thuật dạng văn bản\n\nTài liệu nhà phát triển nhấn mạnh lập kế hoạch nhiều bước, mã nguồn và giải quyết tác vụ tuần tự. Trong hội thoại văn bản, có thể dùng để lập kế hoạch thay đổi chương trình, giải thích phụ thuộc hoặc phân tích lỗi từ mã cung cấp. Bắt đầu bằng mục tiêu, dữ liệu đầu vào và ràng buộc, rồi yêu cầu chuỗi hành động cùng kết quả mong đợi của mỗi bước.\n\nVới lập trình, gửi phần triển khai liên quan, định dạng dữ liệu và ví dụ hành vi mong đợi. Kết quả thuận tiện là giải thích, thay đổi cục bộ và ví dụ kiểm tra. Sau khi chạy trong môi trường riêng, có thể gửi quan sát lại vào hội thoại để làm rõ giải pháp. Cách này giữ câu trả lời gắn với tác vụ cụ thể mà không gán khả năng tự truy cập dự án cho mô hình.\n\n### Ngữ cảnh và tài liệu yêu cầu\n\nTrong Ailoot API, Xing4.0 nhận và trả văn bản. Cửa sổ ngữ cảnh là 262 144 token, đầu ra tối đa là 235 929 token. Ngữ cảnh chung gồm chỉ dẫn, tài liệu nguồn, lịch sử và câu trả lời. Có thể đưa nhiều đoạn liên quan: yêu cầu, tài liệu, mã và kết quả kiểm tra. Đặt tên rõ ràng và nêu chính xác kết quả cần có: so sánh, mô tả thuật toán, mã cập nhật hoặc kế hoạch giải quyết.\n\nNhà phát triển nêu khả năng mở rộng mô hình gốc lên ngữ cảnh 512K, nhưng kích thước kết nối này là 262 144 token. Khi chuẩn bị yêu cầu lớn, hãy dựa vào mức này và chừa chỗ cho câu trả lời.\n\n### Kết nối ứng dụng\n\nCó Messages, Responses và Chat Completions. Các định dạng giúp tích hợp mô hình vào ứng dụng khách quen thuộc và tổ chức nhiều tin nhắn tuần tự. Kết quả kết nối là văn bản được tạo. Để chạy mã đề xuất, đọc tệp và làm việc với công cụ ngoài cần logic ứng dụng tương ứng. Bản thân kiến trúc mô hình gốc không cung cấp các hành động đó trong yêu cầu văn bản thông thường.","alias_of":null,"aliases":[],"author":"Xingchen AGI","canonical_model":"xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free","ctx":262144,"formats":["chat","messages","responses"],"id":"xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b: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":"xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b: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":"xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b: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":"xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]}],"model_aliases":[{"canonical_model_id":"xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free","request_model_id":"xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free","route_label":"Ultra"}],"name":"XingChen: Xing4.0 29B A4B (free)","price":{"in":0,"in_label":null,"out":0,"out_label":null,"sort_in":0,"sort_out":0,"varies":false},"public_id":"xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free","short":"Mô hình văn bản MoE China Telecom AI với 29 tỷ tham số cho lập kế hoạch, phân tích mã và giải tác vụ kỹ thuật tuần tự."}