Xingchen-agimessages

XingChen: Xing4.0 29B A4B (free) API

Xing4.0 29B A4B je lehký agentní jazykový model s architekturou Mixture-of-Experts od China Telecom AI, nativním kontextem 256K a možností lokálního nasazení na jednom GPU.

Xing4.0 29B A4B je první plně domácí lehký agentní velký model od China Telecom Artificial Intelligence Technology Co., Ltd., vydaný 17. září 2026. Vychází z architektury Mixture-of-Experts s celkem 29B parametry, z nichž se při každé inferenci aktivují 4B. Model je trénován výhradně na domácím výpočetním prostředí Ascend a frameworku MindSpore. Nativní kontextové okno činí 256K tokenů a lze jej rozšířit až na 512K. Podporuje textový vstup i výstup a zvládá agentní úlohy zahrnující plánování, volání nástrojů a autonomní provádění. Odvozená varianta Xing4.0-29B-Intent je trénována na specializovaných korpusech pro strukturovaný výstup v porozumění záměru.

Otevřít Playground ↗Vytvořit API klíč ↗První kroky →

Aktualizováno: 28. 10. 2026

MODEL ID

xing4.0-29b-a4b:free

Kontext: 262.144K
Max. výstup: 235.929K
Doporučené API: messages
Vstup: text
Výstup: text

Hlavní body

29B celkem, 4B aktivních parametrů
Nativní kontext 256K, rozšířitelný na 512K
Agentní plánování a volání nástrojů
Lokální běh na jednom spotřebitelském GPU
Open source pod licencí Apache-2.0
Odvozený model pro porozumění záměru

Poskytovatelé

1 poskytovatelů

Porovnejte ceny API u různých poskytovatelů. Vyberte poskytovatele a zobrazte všechny poplatky a podmínky.

Poskytovatel · Podrobnosti k cenám

	$0	$0

Benchmarky

SWE-bench Verified
Skóre modelu Xing4.0 29B A4B.
75.0
Terminal-Bench 2.1
Skóre modelu Xing4.0 29B A4B.
57.5
SuperCLUE Agent
Umístil se na třetím místě.
93.52
Terminal-Bench 2.1
Srovnání s modelem Gemma4-26B.
30.00
Terminal-Bench 2.1
Srovnání s modelem Qwen3.6-35B.
51.50

Skóre podle zveřejnění poskytovatele modelu.

Uvažování

Ve výchozím nastavení zapnuto: Ano
Vždy zapnuto: Ne

Rychlý start

Kód připravený ke vložení pro volání tohoto modelu pomocí kompatibilních API Felo API Platform. Pokud chcete prompty vyzkoušet před psaním kódu, začněte v Playground.

Otevřít Playground Vytvořit API klíč

Získejte API klíč

Vytvořte klíč ve svém účtu Felo API Platform a nastavte jej jako proměnnou prostředí.

export FELO_API_KEY="YOUR_API_KEY"

Odešlete první požadavek

Použijte toto ID modelu s endpointem Felo API Platform. Volitelné hlavičky požadavku, jako X-Request-Id, mohou pomoci při řešení potíží.

xing4.0-29b-a4b:free

Tento model podporuje uvažování. Pokud zvolený protokol a trasa modelu nabízejí ovládací prvky uvažování, zachovejte vrácená metadata uvažování při pokračování konverzace.

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());

Použití SDK třetích stran

Používejte kompatibilní SDK nastavením baseURL na https://openapi.felo.ai/api/v1. Pro klienty ve stylu Claude použijte base URL kompatibilní s Anthropic. https://openapi.felo.ai/api.

Zapněte streamování

Přidejte stream: true, abyste dostávali odpovědi jako 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 nabízí kompatibilní rozhraní pro volání modelů. Vyberte to, které vaše aplikace nebo klientský agent již podporuje.

RozhraníMetodaURL

Messages

Zprávy kompatibilní s Anthropic pro klienty ve stylu Claude.

POST

https://openapi.felo.ai/api/v1/messages

Parametry

NázevTypVýchozíPopis

modelstringxing4.0-29b-a4b:freeVeřejné ID modelu pro volání.

max_tokensinteger—Maximální počet generovaných tokenů.

messagesarray—Zprávy konverzace pro Chat Completions.

seed———

stop———

min_p———

toolsarray—Definice volání nástrojů podle kompatibilního schématu.

top_k———

top_p———

reasoning———

temperaturenumber—Řídí různorodost odpovědí, pokud je podporováno.

tool_choicestring or object—Řídí, zda má být nástroj zavolán.

response_formatobject—Vyžádá strukturovaný výstup, pokud je podporován.

presence_penalty———

frequency_penalty———

include_reasoning———

repetition_penalty———

structured_outputs———

Časté dotazy

Co je XingChen: Xing4.0 29B A4B (free)?

Jak se využití účtuje?

Faktura závisí na zvoleném poskytovateli, jeho cenách a vašem využití. Delší vstupy nebo jiné podmínky mohou mít jiné ceny.

Jaké vstupy a výstupy model podporuje?

Model přijímá textový vstup a generuje textový výstup. Nejedná se o multimodální model.

Jak dlouhé kontextové okno má Xing4.0 29B A4B?

Nativní kontextové okno je 256K tokenů a lze jej rozšířit až na 512K tokenů.

Pro jaké úlohy se model hodí?

Hodí se pro vývoj kódu, analýzu dat, automatizaci kanceláře, životní služby a agentní aplikace vyžadující plánování složitých úloh, volání nástrojů a autonomní provádění.

Jaké má model požadavky na lokální nasazení?

Po 4bitové kvantizaci vyžaduje přibližně 15 GB VRAM. K dispozici je také GGUF kvantizovaná verze, která běží v nástrojích pro lokální inferenci, jako je LM Studio, s alespoň 32 GB paměti.

Čím se liší od modelu Xing4.0-29B-Intent?

Xing4.0-29B-Intent je odvozený model trénovaný na specializovaných korpusech pro strukturovaný výstup v porozumění záměru, zatímco Xing4.0 29B A4B je obecný agentní model.

S jakými frameworky pro fine-tuning a inferenci je kompatibilní?

Pro fine-tuning je kompatibilní s LLaMA-Factory a Mindformers. Pro inferenci je adaptován na SGLang, vLLM a KTransformers.