XingChen: Xing4.0 29B A4B (free) API
Xing4.0 29B A4B es un modelo de lenguaje agéntico de mezcla de expertos con 29B parámetros totales y 4B activos, contexto nativo de 256K y licencia Apache-2.0.
Xing4.0 29B A4B, desarrollado por China Telecom Artificial Intelligence Technology Co., Ltd., es un modelo de lenguaje de gran escala agéntico que combina una arquitectura de mezcla de expertos con 29B parámetros totales y 4B parámetros activos por inferencia. Ofrece un contexto nativo de 256K tokens, ampliable hasta 512K, y está diseñado para ejecutar flujos de trabajo autónomos complejos en una sola GPU de escritorio de consumo. El razonamiento está habilitado por defecto y puede desactivarse según las necesidades de la tarea.
El modelo destaca en tareas que requieren planificación compleja, llamada de herramientas y ejecución autónoma, como el desarrollo de código, el análisis de datos, la automatización de oficinas y los servicios de vida. Está adaptado para despliegue local tras cuantización de 4 bits con aproximadamente 15 GB de VRAM, y también ofrece una versión cuantizada GGUF que funciona en herramientas de inferencia locales como LM Studio con al menos 32 GB de memoria. Es compatible con los marcos de ajuste fino LLaMA-Factory y Mindformers, y con los motores de inferencia SGLang, vLLM y KTransformers.
Entrenado íntegramente en cómputo Ascend nacional y con el marco MindSpore, Xing4.0 29B A4B es el primer modelo grande agéntico de pila completa de desarrollo nacional. Ha sido adaptado, alineado en precisión y validado para despliegue en diez plataformas de chips, con adaptación estándar en ocho de ellas y cuantización en dispositivo W4A8 en Apple M5 Pro y CiXin P1. Asimismo, se han reemplazado y abierto doce operadores de inferencia en los repositorios principales de FlagGems y vLLM. En pruebas de alta concurrencia y entradas largas, la latencia del primer token se reduce un 19.87% y la velocidad de decodificación mejora un 26.32% en comparación con las implementaciones nativas de operadores de NVIDIA. Los pesos y archivos de configuración están disponibles en formato Hugging Face Transformers en GitHub, Hugging Face, Gitee y ModelScope. Es sucesor de la serie TeleChat, cuyo nombre cambió a Xing, y cuenta con un derivado, Xing4.0-29B-Intent, entrenado con corpus especializados para salida estructurada en comprensión de intenciones.
Actualizado:
ID DEL MODELO
xing4.0-29b-a4b:free- Contexto
- 262.144K
- Salida máx.
- 235.929K
- API recomendada
- messages
- Entrada
- text
- Salida
- text
Aspectos destacados
- Mezcla de expertos con 29B parámetros totales y 4B activos
- Contexto nativo de 256K, ampliable a 512K
- Razonamiento habilitado por defecto y desactivable
- Despliegue local en una sola GPU de consumo
- Licencia Apache-2.0 y formato Hugging Face Transformers
- Entrenado en cómputo Ascend y marco MindSpore
Proveedores
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| $0 | $0 |
Benchmarks
- 75.0
SWE-bench Verified
Puntuación del modelo en esta evaluación.
- 57.5
Terminal-Bench 2.1
Puntuación del modelo en esta evaluación.
- 93.52
SuperCLUE Agent
Ocupó el tercer puesto.
- 30.00
Terminal-Bench 2.1
Comparación con Gemma4-26B.
- 51.50
Terminal-Bench 2.1
Comparación con Qwen3.6-35B.
Puntuaciones según lo publicado por el proveedor del modelo.
Razonamiento
- Activado por defecto
- Sí
- Siempre activado
- No
Inicio rápido
Código listo para llamar a este modelo con las APIs compatibles de Felo API Platform. Empieza en el Playground si quieres probar prompts antes de escribir código.
Configura tu clave de API
Crea una clave en tu cuenta de Felo API Platform y configúrala como variable de entorno.
export FELO_API_KEY="YOUR_API_KEY"Haz tu primera solicitud
Usa este ID de modelo con el endpoint de Felo API Platform. Las cabeceras opcionales como X-Request-Id ayudan a diagnosticar problemas.
xing4.0-29b-a4b:freeEste modelo puede razonar. Si el protocolo seleccionado y la ruta del modelo exponen controles de razonamiento, conserva los metadatos de razonamiento devueltos al continuar la conversación.
const response = await fetch("https://openapi.felo.ai/api/v1/messages", {
method: 'POST',
headers: {
Authorization: `Bearer ${process.env.FELO_API_KEY}`,
'Content-Type': 'application/json',
},
body: JSON.stringify({
"model": "xing4.0-29b-a4b:free",
"max_tokens": 1024,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Hello"
}
]
}),
});
if (!response.ok) throw new Error(await response.text());
console.log(await response.json());Usar SDK de terceros
En los SDK compatibles, define baseURL como https://openapi.felo.ai/api/v1. Para clientes de estilo Claude, usa la URL base compatible con Anthropic. https://openapi.felo.ai/api.
Activa el streaming
Añade stream: true para recibir respuestas como server-sent events.
curl -N https://openapi.felo.ai/api/v1/messages \
-H "Authorization: Bearer $FELO_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "xing4.0-29b-a4b:free",
"max_tokens": 1024,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Hello"
}
],
"stream": true
}'Endpoint
Felo API Platform expone superficies compatibles para llamar a modelos. Elige la superficie que tu app o cliente de agente ya admite.
Messages
Mensajes compatibles con Anthropic para clientes de estilo Claude.
POST
https://openapi.felo.ai/api/v1/messagesParámetros
modelstringxing4.0-29b-a4b:freeID público del modelo que se va a llamar.max_tokensinteger—Número máximo de tokens generados.messagesarray—Mensajes de la conversación para Chat Completions.seed———stop———min_p———toolsarray—Definiciones de tool calling según el esquema compatible.top_k———top_p———reasoning———temperaturenumber—Controla la variedad de las respuestas cuando es compatible.tool_choicestring or object—Controla si se debe llamar a una herramienta.response_formatobject—Solicita salida estructurada cuando es compatible.presence_penalty———frequency_penalty———include_reasoning———repetition_penalty———structured_outputs———Preguntas frecuentes
¿Qué es XingChen: Xing4.0 29B A4B (free)?
Xing4.0 29B A4B, desarrollado por China Telecom Artificial Intelligence Technology Co., Ltd., es un modelo de lenguaje de gran escala agéntico que combina una arquitectura de mezcla de expertos con 29B parámetros totales y 4B parámetros activos por inferencia. Ofrece un contexto nativo de 256K tokens, ampliable hasta 512K, y está diseñado para ejecutar flujos de trabajo autónomos complejos en una sola GPU de escritorio de consumo. El razonamiento está habilitado por defecto y puede desactivarse según las necesidades de la tarea. El modelo destaca en tareas que requieren planificación compleja, llamada de herramientas y ejecución autónoma, como el desarrollo de código, el análisis de datos, la automatización de oficinas y los servicios de vida. Está adaptado para despliegue local tras cuantización de 4 bits con aproximadamente 15 GB de VRAM, y también ofrece una versión cuantizada GGUF que funciona en herramientas de inferencia locales como LM Studio con al menos 32 GB de memoria. Es compatible con los marcos de ajuste fino LLaMA-Factory y Mindformers, y con los motores de inferencia SGLang, vLLM y KTransformers. Entrenado íntegramente en cómputo Ascend nacional y con el marco MindSpore, Xing4.0 29B A4B es el primer modelo grande agéntico de pila completa de desarrollo nacional. Ha sido adaptado, alineado en precisión y validado para despliegue en diez plataformas de chips, con adaptación estándar en ocho de ellas y cuantización en dispositivo W4A8 en Apple M5 Pro y CiXin P1. Asimismo, se han reemplazado y abierto doce operadores de inferencia en los repositorios principales de FlagGems y vLLM. En pruebas de alta concurrencia y entradas largas, la latencia del primer token se reduce un 19.87% y la velocidad de decodificación mejora un 26.32% en comparación con las implementaciones nativas de operadores de NVIDIA. Los pesos y archivos de configuración están disponibles en formato Hugging Face Transformers en GitHub, Hugging Face, Gitee y ModelScope. Es sucesor de la serie TeleChat, cuyo nombre cambió a Xing, y cuenta con un derivado, Xing4.0-29B-Intent, entrenado con corpus especializados para salida estructurada en comprensión de intenciones.
¿Cómo se cobra el uso?
Tu factura depende del proveedor que uses, de sus precios y de tu uso. Las entradas más largas u otras condiciones pueden tener precios distintos.
¿Qué modalidades de entrada y salida admite Xing4.0 29B A4B?
Admite únicamente entrada y salida de texto.
¿Cuál es la longitud de contexto y el límite de salida del modelo?
Tiene un contexto nativo de 256K tokens, ampliable hasta 512K. El límite de salida no está especificado en la información disponible.
¿Para qué tipos de tareas está diseñado Xing4.0 29B A4B?
Está orientado a tareas agénticas que requieren comprensión de tareas complejas, planificación, llamada de herramientas y ejecución autónoma, como desarrollo de código, análisis de datos, automatización de oficinas y servicios de vida.
¿Cómo se diferencia de Xing4.0-29B-Intent?
Xing4.0-29B-Intent es un derivado entrenado con corpus especializados para salida estructurada en comprensión de intenciones, mientras que Xing4.0 29B A4B es el modelo base agéntico de la serie.
¿Qué requisitos de hardware necesita para ejecutarse localmente?
Tras cuantización de 4 bits, puede ejecutarse con aproximadamente 15 GB de VRAM en una sola GPU de escritorio de consumo. La versión GGUF requiere al menos 32 GB de memoria en herramientas como LM Studio.
¿Con qué frameworks y motores de inferencia es compatible?
Es compatible con los frameworks de ajuste fino LLaMA-Factory y Mindformers, y con los motores de inferencia SGLang, vLLM y KTransformers.