模型

Qwen2 7B Instruct

Markdown · JSON

Qwen2 7B Instruct

Qwen2-7B-Instruct 是經過指令微調的文字模型,適用於多語言對話、程式設計、數學及推理。開發商記載,啟用長上下文設定時可支援最多 131,072 個 token 的上下文。

關於模型

此說明介紹模型的能力。Ailoot 可用的輸入、輸出與選項,依所選方法列於下方。

Qwen2-7B-Instruct 是 Qwen2 經過指令微調的 7B 尺寸版本,適用於對話及以自然語言表達的任務。它是文字輸入、文字輸出模型;回答可以是說明、翻譯、文件草稿或程式碼。開發商將語言理解、生成、多語言工作、程式設計、數學及推理列為主要用途。

模型細節

Qwen2 分別發布基礎及指令微調版本。本模型卡針對 Instruct 版本,而不是 Qwen2-7B 基礎模型或此系列的混合專家版本。開發商的模型資訊表記載,7B 尺寸模型有 70.7 億個參數。其解碼器 Transformer 採用 SwiGLU、注意力 QKV 偏置及分組查詢注意力,並搭配為自然語言及程式碼設計的分詞器。這些是架構及表示選擇,不是額外輸入模態。

版本公告描述,以英文及中文,加上另外 27 種語言進行訓練。包含俄文、捷克文及波蘭文;德文、法文及西班牙文;阿拉伯文、波斯文及土耳其文;日文及韓文;以及南亞與東南亞的更多語言。因此,多語言助理可以接收不同語言的指令與來源資料,但仍應指定最終成果的語言、術語及讀者。

訓練與 Instruct 的區別

預訓練後,開發商使用監督式微調及直接偏好最佳化。指令微調版本旨在對話中回應請求,而基礎版本作為語言模型基礎有不同角色。選擇模型或比較提示詞行為時,請明確保留版本名稱。訓練模型遵循指令,以及使用時提供精確指令,是這個流程中互補的部分。

準備對話輸入

模型卡的快速入門將系統指令與使用者問題分開,並在生成前套用相符的聊天範本。應用程式層級任務也適合相同的實務區分:將助理角色及回應規則與需要處理的來源段落或程式碼分別定義。文件內的文字標籤不能取代周邊介面中正確格式的對話角色。

技術說明任務可以提供函式及一個輸入例子,詢問每個分支的作用,以及哪些條件影響結果。程式設計任務可以指定可接受輸入、預期回傳值及變更現有行為的限制。要求模型提供實作,並接著給出一般案例與邊界案例的例子。這些是文件記載的語言及程式設計能力的應用;生成程式碼是文字結果,執行則屬於應用程式環境。

多語言編輯請提供原始段落、目標讀者及小型術語清單。要求修訂時保留原始名稱及條件,再簡短說明變更。這比要求改善文字更具體,因為它定義必須保留的意義,以及應回傳的可用輸出。

處理長文字

開發商記載上下文支援最多 131,072 個 token,但長上下文的操作說明很重要。超過 32,768 個 token 的輸入需要文件記載的 YaRN 擴充設定。公開範例使用縮放係數 4.0,原始位置設定為 32,768。開發商指出,靜態擴充設定可能影響較短文字的行為,並建議實際需要長上下文處理時才啟用。

長文件任務請準備聚焦問題、具名來源章節及明確輸出結構。例如,提供技術規格的多個部分,要求找出與特定變更相關的要求,並在每項發現旁保留來源章節。大型輸入視窗適合一起保留這些部分;回答仍可使用精簡表格,而不是重述整份文件。

重要界線

131,072 個 token 表示擴充上下文支援,不是可以忽略長上下文設定的許可。快速入門範例的 512 個生成 token 是示範設定,不是公開的最大輸出容量。此 Instruct 版本是文字模型,不應繼承 Qwen-VL 的圖片或影片能力,也不應繼承 Qwen2.5-Math 專門的工具整合數學訓練。請選擇具名版本,並為所需的說明、程式碼或文件準備文字。

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions qwen2-7b-instruct

qwen2-7b-instruct

Alibaba /qwen2-7b-instruct

入門

Qwen2-7B-Instruct 是經過指令微調的文字模型,適用於多語言對話、程式設計、數學及推理。開發商記載,啟用長上下文設定時可支援最多 131,072 個 token 的上下文。

接受的輸入
文字
結果
文字

Ailoot 可用 · 輸入與方法

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
輸入
text
輸出
text
輸出格式
json 或 SSE
欄位類型要求值與限制預設值
欄位model類型string要求必填值與限制
qwen2-7b-instruct
預設值—
欄位messages類型message[]要求必填值與限制
項目數下限: 1
預設值—
欄位messages[].role類型string要求必填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位messages[].content類型string要求選填值與限制
適用條件: 文字對話
預設值—
欄位stream類型boolean要求選填值與限制預設值false
輸入素材組合

文字 · UTF8 文字

messages[].content

方法參數與生命週期
參數規格
參數content_type規格application/json
參數required規格model, messages
參數material_types規格text
參數messages規格具有 role/content 結構的訊息陣列
參數file_material規格實際 UTF-8 文件以原文文字插入;不推定檔案 ID
參數optional_controls規格stream
參數control_scope規格文字對話;stream 是布林值,預設為 false。
參數output_modalities規格text
參數hosted_operations規格false
參數multimodal_input_binding規格null

方法別名: /chat/completions

生命週期: synchronous_or_streamed

將確切模型 ID 與 messages 一併送出。

上下文長度不是輸出上限。

文字檔案可提供原文文字;圖片/音訊/檔案物件輸入需要精確綁定。

方案

費率資訊不會增加請求選項。支援的參數列於所選方法中。

快速模式
未指定 選取快速模式時
flex 模式
未指定 選取 flex 模式時
最高推理強度
未指定 最高推理強度採用 default 調整值時

Ailoot 費率

各設定的價格

設定費率表費用
設定詞元基本費率費率表基本費率費用
輸入 · 輸入 Token $0.000286 / 1K Token
輸出 · 輸出 Token $0.00058 / 1K Token
輸入 · 讀取快取 $0 / 1K Token
輸入 · 寫入快取 $0 / 1K Token
輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token

Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後,依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。預留金額與結算的運作方式 →

請求範例

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDK
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model":"qwen2-7b-instruct","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model="qwen2-7b-instruct", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        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
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))

接收並儲存結果

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json 或 SSE

保留所有已完成的結果

請保留所有完整傳回的回應、檔案與內容區塊。

保留每個候選項及其內容/工具呼叫/推理。SSE 中依候選項/工具索引組合增量,保留最終完成原因與用量。

需要檢查原始回應時

保留請求/回應 ID 與標頭。未提供通用的文字工作擷取 URL。

回應欄位
欄位類型
欄位choices[].index類型integer
欄位choices[].message.content類型string|null
欄位choices[].message.tool_calls類型tool_call[]
欄位choices[].message.reasoning_content類型string
欄位choices[].message.reasoning_details類型object|array
欄位choices[].finish_reason類型string|null
欄位usage類型object
錯誤與後續步驟
回應條件下一步
回應400 · invalid_request_error條件必要欄位、素材表示方式或參數值無效下一步提出新的建立請求前,先修正指定欄位。

別名

模型別名

Ailoot Ultra qwen2-7b-instruct

方法路徑別名

/chat/completions

相關呼叫用 ID

qwen2-7b-instruct

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages qwen2-7b-instruct

qwen2-7b-instruct

Alibaba /qwen2-7b-instruct

入門

Qwen2-7B-Instruct 是經過指令微調的文字模型,適用於多語言對話、程式設計、數學及推理。開發商記載,啟用長上下文設定時可支援最多 131,072 個 token 的上下文。

接受的輸入
文字
結果
json · sse

Ailoot 可用 · 輸入與方法

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
輸入
text
輸出
json, sse
輸出格式
JSON 或 SSE
欄位類型要求值與限制預設值
欄位model類型string要求必填值與限制
qwen2-7b-instruct
預設值—
欄位messages類型message[]要求必填值與限制預設值—
欄位messages[].role類型string要求必填值與限制
user, assistant
預設值—
欄位messages[].content類型string要求必填值與限制預設值—
欄位max_tokens類型integer要求必填值與限制預設值—
欄位stream類型boolean要求選填值與限制預設值false
輸入素材組合

文字 · UTF-8 文字

messages[].content 字串

方法參數與生命週期
參數規格
參數content_type規格application/json
參數required規格model, messages, max_tokens
參數optional_controls規格stream
參數material_types規格text
參數text_file_material規格讀取實際 UTF-8 文件,將文字放入指定的 input 或訊息內容字串。

生命週期: synchronous_or_streamed

方案

費率資訊不會增加請求選項。支援的參數列於所選方法中。

快速模式
未指定 選取快速模式時
flex 模式
未指定 選取 flex 模式時
最高推理強度
未指定 最高推理強度採用 default 調整值時

Ailoot 費率

各設定的價格

設定費率表費用
設定詞元基本費率費率表基本費率費用
輸入 · 輸入 Token $0.000286 / 1K Token
輸出 · 輸出 Token $0.00058 / 1K Token
輸入 · 讀取快取 $0 / 1K Token
輸入 · 寫入快取 $0 / 1K Token
輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token

Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後,依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。預留金額與結算的運作方式 →

請求範例

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

完整的最小 JSON 請求主體curl · 使用您的 UTF-8 文件Python · 儲存完整結果
{
  "model": "qwen2-7b-instruct",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'qwen2-7b-instruct', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'qwen2-7b-instruct', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

接收並儲存結果

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON 或 SSE

保留所有已完成的結果

請保留所有完整傳回的回應、檔案與內容區塊。

保留所有內容區塊、思考簽章與實際工具使用 ID。組合所有 SSE 區塊增量;第一個文字區塊不是完整輸出。

需要檢查原始回應時

保留請求/回應 ID 與標頭。未提供通用的文字工作擷取 URL。

回應欄位
欄位類型
欄位id類型string
欄位model類型string
欄位content[]類型text|thinking|tool_use|other content block
欄位stop_reason類型string|null
欄位usage類型object
錯誤與後續步驟
回應條件下一步
回應400 · invalid_request_error條件必要欄位、素材表示方式或參數值無效下一步提出新的建立請求前,先修正指定欄位。

別名

模型別名

Ailoot Ultra qwen2-7b-instruct

方法路徑別名

/chat/completions

相關呼叫用 ID

qwen2-7b-instruct

FAQ · Pro/Qwen/Qwen2-7B-Instruct
可以使用哪些輸入與結果?

POST /v1/chat/completions · qwen2-7b-instruct: text → text

POST /v1/messages · qwen2-7b-instruct: text → json, sse

請求使用哪些欄位?

POST /v1/chat/completions · qwen2-7b-instruct: model, messages, stream

POST /v1/messages · qwen2-7b-instruct: model, messages, max_tokens, stream

適用哪些限制?

POST /v1/chat/completions · qwen2-7b-instruct: messages.min_items: 1

更多詳情

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