XingChen: Xing4.0 29B A4B (free) API
中国電信製の軽量エージェント特化型MoEモデル。29B総パラメータ・4Bアクティブで、コンシューマー向け単一GPU上での複雑な自律ワークフロー実行を可能にします。
Xing4.0 29B A4Bは、中国電信人工知能科技有限公司が開発した軽量エージェント型大規模言語モデルです。29Bの総パラメータを持ちながら、推論ごとに4Bのパラメータのみをアクティブ化するMixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャを採用しています。コンテキスト長はネイティブで256K、最大512Kまで拡張可能です。入力・出力はいずれもテキストのみに対応します。
最大の特徴はエージェント能力にあります。複雑なタスクの理解、タスク計画、ツール呼び出し、自律実行までをカバーし、推論はデフォルトで有効化されつつオフにすることもできます。4ビット量子化後は約15GBのVRAMでローカル展開が可能で、GGUF版は32GB以上のメモリを備えた環境でLM Studioなどのローカル推論ツール上で動作します。LLaMA-FactoryやMindformersでのファインチューニング、SGLang・vLLM・KTransformersでの推論に対応し、プライベート展開も可能です。
コード開発、データ分析、オフィス自動化、生活サービス、そして複雑なタスク計画やツール呼び出しを要するエージェントアプリケーションに適しています。本モデルはTeleChatシリーズの後継にあたり、シリーズ名がTeleChatからXingへ変更されました。Apache-2.0ライセンスでオープンソース化されており、重みと設定ファイルはHugging Face Transformers形式で提供されています。
更新日時:
モデル ID
xing4.0-29b-a4b:free- コンテキスト
- 262.144K
- 最大出力
- 235.929K
- 推奨 API
- messages
- 入力
- text
- 出力
- text
ハイライト
- 29B総・4BアクティブのMoEアーキテクチャ
- ネイティブ256K・最大512Kのコンテキスト
- 単一コンシューマーGPUで自律ワークフローを実行
- 推論デフォルト有効・オフ切り替え可能
- 4ビット量子化で約15GBのVRAM
- Apache-2.0でオープンソース提供
プロバイダー
プロバイダーごとの API 料金を比較できます。プロバイダーを選択すると、すべての料金と適用条件を確認できます。
| $0 | $0 |
ベンチマーク
- 75.0
SWE-bench Verified
同サイズの競合モデルを上回るスコア
- 57.5
Terminal-Bench 2.1
同サイズの競合モデルを上回るスコア
- 93.52
SuperCLUE Agent
第3位にランクイン
- 30.00
Terminal-Bench 2.1
Gemma4-26Bとの比較
- 51.50
Terminal-Bench 2.1
Qwen3.6-35Bとの比較
スコアはモデル提供元が公表した値です。
推論
- 既定で有効
- はい
- 常に有効
- いいえ
Quick Start
このモデルを Felo API Platform 互換 API で呼び出すためのコードです。コードを書く前に Playground で prompt を試せます。
API key を設定
Felo API Platform アカウントで key を作成し、環境変数として設定します。
export FELO_API_KEY="YOUR_API_KEY"最初のリクエスト
このモデル ID を Felo API Platform endpoint で使用します。X-Request-Id などの任意ヘッダーはトラブルシュートに役立ちます。
xing4.0-29b-a4b:freeこのモデルは reasoning に対応しています。選択した protocol とモデルルートが reasoning controls を提供する場合、会話継続時に返却された reasoning metadata を保持してください。
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());サードパーティ SDK の利用
互換 SDK では baseURL を次に設定します https://openapi.felo.ai/api/v1. Claude-style clients では Anthropic-compatible base URL を使用します。 https://openapi.felo.ai/api.
Streaming を有効化
stream: true を追加すると server-sent events で応答を受け取れます。
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 は互換性のあるモデル呼び出し surface を提供します。アプリや Agent client が既に対応している surface を選んでください。
Messages
Anthropic-compatible messages for Claude-style clients.
POST
https://openapi.felo.ai/api/v1/messagesParameters
modelstringxing4.0-29b-a4b:free呼び出す公開モデル ID。max_tokensinteger—生成する最大 tokens。messagesarray—Chat Completions の会話メッセージ。seed———stop———min_p———toolsarray—互換 schema に従う tool calling definitions。top_k———top_p———reasoning———temperaturenumber—対応している場合、回答の多様性を制御します。tool_choicestring or object—tool を呼び出すかどうかを制御します。response_formatobject—対応時に structured output を要求します。presence_penalty———frequency_penalty———include_reasoning———repetition_penalty———structured_outputs———よくある質問
モデルについて： XingChen: Xing4.0 29B A4B (free)?
Xing4.0 29B A4Bは、中国電信人工知能科技有限公司が開発した軽量エージェント型大規模言語モデルです。29Bの総パラメータを持ちながら、推論ごとに4Bのパラメータのみをアクティブ化するMixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャを採用しています。コンテキスト長はネイティブで256K、最大512Kまで拡張可能です。入力・出力はいずれもテキストのみに対応します。 最大の特徴はエージェント能力にあります。複雑なタスクの理解、タスク計画、ツール呼び出し、自律実行までをカバーし、推論はデフォルトで有効化されつつオフにすることもできます。4ビット量子化後は約15GBのVRAMでローカル展開が可能で、GGUF版は32GB以上のメモリを備えた環境でLM Studioなどのローカル推論ツール上で動作します。LLaMA-FactoryやMindformersでのファインチューニング、SGLang・vLLM・KTransformersでの推論に対応し、プライベート展開も可能です。 コード開発、データ分析、オフィス自動化、生活サービス、そして複雑なタスク計画やツール呼び出しを要するエージェントアプリケーションに適しています。本モデルはTeleChatシリーズの後継にあたり、シリーズ名がTeleChatからXingへ変更されました。Apache-2.0ライセンスでオープンソース化されており、重みと設定ファイルはHugging Face Transformers形式で提供されています。
利用料金はどのように計算されますか？
料金は利用するプロバイダーと実際の使用量により決まります。長い入力などは料金が異なる場合があります。内訳をご確認ください。
どのような入力モダリティに対応していますか？
テキスト入力とテキスト出力のみに対応しています。画像や音声などのマルチモーダル入力には対応していません。
コンテキスト長と出力長はどのくらいですか？
コンテキスト長はネイティブで256K、最大512Kまで拡張可能です。出力長の上限については資料に記載がありません。
どのようなタスクに適していますか？
コード開発、データ分析、オフィス自動化、生活サービスに加え、複雑なタスク計画・ツール呼び出し・自律実行を必要とするエージェントアプリケーションに適しています。
同シリーズの他のモデルとの違いは何ですか？
本モデルはTeleChatシリーズの後継で、シリーズ名がXingに変更されました。派生モデルとして、意図理解の構造化出力に特化したコーパスで学習されたXing4.0-29B-Intentがあります。
ローカル環境で実行できますか？
4ビット量子化後は約15GBのVRAMでローカル展開が可能です。GGUF版は32GB以上のメモリを備えた環境でLM Studioなどのローカル推論ツール上で動作します。
ファインチューニングや推論に対応しているフレームワークは？
ファインチューニングではLLaMA-FactoryとMindformersに、推論ではSGLang・vLLM・KTransformersに対応しています。