Pareto 26.9
unbiased/pareto-26.9Unbiased 複合文字模型的前一版本,上下文為 262,144 個 token,供明確固定版本的工作流程使用。
Pareto 家族的前一版本
Pareto 26.9 是 Unbiased 複合模型的獨立版本。在 Pareto 家族中,一次請求由數個先進模型與開放模型參與處理,再將結果整合成共同答案。使用者操作的是一個 Pareto 模型,不需手動挑選每個元件。開發商指出,基礎模型的組合可能改變。
穩定版 26.10 推出後,26.9 仍被保留。其精確識別碼 unbiased/pareto-26.9 可在應用程式中明確選擇前一版本。對既有工作流程及比較工作而言,若重點是指明使用版本,而非自動切換至下一版,這便有意義。固定名稱本身不代表內部組合也會保持不變。
處理提供的資料
在 Ailoot,此版本接受文字並生成文字答案。其上下文視窗為 262,144 個 token,包含指示、歷史、原始資料及答案;模型中繼資料標示的答案容量最多為 131,072 個 token。26.10 的上下文更大,因此選擇 26.9 時,宜預先挑出真正與任務相關的文件及片段。
工作情境可圍繞數份文字的比對建立。提供需求、解決方案與選擇標準,再要求依每個標準附上理由的比較表。長文件請指定分析目的:找出矛盾、撰寫有內容的摘要、整理給作者的問題,或準備更新結構。為原始片段命名,有助於將結論連回請求內的資料。
技術對話
分析程式問題時,加入相關程式碼及已在自身環境取得的執行結果。要求解釋觀察、提出修改,並列出可用於驗證結果的指標。下一則訊息再提供驗證結果。這樣能將文字對話連結至真實任務,同時不假設模型自行存取檔案或執行環境。
準備新文字時,適合指定讀者、綱要及所需詳細程度。答案可為文件草稿、輸入資料摘要、差異清單或後續行動順序;具體格式由請求決定。
Pareto 26.9 提供 Messages、Responses、Chat Completions 及文字 generateContent 格式。這些是整合客戶端的方式。此連線以文字傳入資料;選擇請求格式不會額外加入影像、程式碼執行或外部系統存取。
可透過 Ailoot API 使用
POST /v1/messages- 輸入
text- 輸出
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POST /v1/responses- 輸入
text- 輸出
text- 上下文
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POST /v1/chat/completions- 輸入
text- 輸出
text- 上下文
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POST /v1beta/models/unbiased/pareto-26.9:generateContent- 輸入
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unbiased/pareto-26.9 · JSON
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