XingChen: Xing4.0 29B A4B (free) API
Xing4.0 29B A4B is een lichtgewicht agentisch groot taalmodel van China Telecom, met 29B totale en 4B actieve parameters, 256K context en sterke prestaties op code- en agenttaken.
Xing4.0 29B A4B is een agentisch groot taalmodel van China Telecom Artificial Intelligence Technology Co., Ltd. Het is de eerste volledig in eigen land ontwikkelde full-stack agentische large language model met een Mixture-of-Experts-architectuur: 29B totale parameters, maar slechts 4B actieve parameters per inferentie. Het model is getraind op binnenlandse Ascend-rekenkracht met het MindSpore-framework en verschijnt onder de Apache-2.0-licentie. Het volgt de TeleChat-serie op, waarbij de naamgeving is gewijzigd van TeleChat naar Xing.
Het model biedt standaard 256K context, uitbreidbaar tot 512K, en ondersteunt tekstinvoer en tekstuitvoer. Redeneren is standaard ingeschakeld en kan worden uitgeschakeld. Het is geschikt voor codeontwikkeling, data-analyse, kantoorautomatisering, dienstverlening en agenttoepassingen die complexe taakplanning, tool calling en autonome uitvoering vereisen. Dankzij de efficiënte architectuur draait het complexe autonome workflows op één consumenten-GPU. Na 4-bit kwantisering is lokale部署 mogelijk met ongeveer 15 GB VRAM; een GGUF-versie draait in lokale tools zoals LM Studio met minimaal 32 GB geheugen.
Xing4.0 29B A4B is aangepast aan de inferentieframeworks SGLang, vLLM en KTransformers, en compatibel met de fijnafstemmingsframeworks LLaMA-Factory en Mindformers. Het ondersteunt private部署 en is beschikbaar op GitHub, Hugging Face, Gitee en ModelScope. Het model is geadapteerd en gevalideerd op tien chipplatforms, waarvan acht met standaardadaptatie en twee (Apple M5 Pro en CiXin P1) met W4A8-on-device-kwantisering. Onder hoge gelijktijdigheid en lange invoer vermindert de eerste-tokenlatentie met 19,87% en verbetert de decodersnelheid met 26,32% ten opzichte van NVIDIA's native operatorimplementaties.
Bijgewerkt:
MODEL-ID
xing4.0-29b-a4b:free- Context
- 262.144K
- Max. uitvoer
- 235.929K
- Aanbevolen API
- messages
- Invoer
- text
- Uitvoer
- text
Hoogtepunten
- 29B totaal, 4B actief per inferentie
- 256K context, uitbreidbaar tot 512K
- Agentisch met tool calling en autonome uitvoering
- Draait op één consumenten-GPU
- Volledig op Ascend en MindSpore getraind
- Apache-2.0-licentie
Aanbieders
Vergelijk API-prijzen tussen aanbieders. Kies een aanbieder om alle kosten en voorwaarden te bekijken.
| $0 | $0 |
Benchmarks
- 75.0
SWE-bench Verified
- 57.5
Terminal-Bench 2.1
- 93.52
SuperCLUE Agent
derde plaats
- 30.00
Terminal-Bench 2.1
vergelijking met Gemma4-26B
- 51.50
Terminal-Bench 2.1
vergelijking met Qwen3.6-35B
Scores zoals gepubliceerd door de modelaanbieder.
Redeneervermogen
- Standaard ingeschakeld
- Ja
- Altijd ingeschakeld
- Nee
Snelstart
Kant-en-klare code om dit model aan te roepen met de compatibele API's van Felo API Platform. Begin in de Playground als je prompts wilt testen voordat je code schrijft.
API-sleutel instellen
Maak een sleutel in je Felo API Platform-account en stel deze in als omgevingsvariabele.
export FELO_API_KEY="YOUR_API_KEY"Je eerste aanvraag doen
Gebruik deze model-ID met het Felo API Platform-endpoint. Optionele requestheaders zoals X-Request-Id helpen bij het oplossen van problemen.
xing4.0-29b-a4b:freeDit model kan redeneren. Als het gekozen protocol en de modelroute reasoning-besturing bieden, bewaar dan de geretourneerde reasoning-metadata wanneer je het gesprek voortzet.
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());SDK's van derden gebruiken
Stel in compatibele SDK's baseURL in op https://openapi.felo.ai/api/v1. Gebruik voor clients in Claude-stijl de Anthropic-compatibele basis-URL. https://openapi.felo.ai/api.
Streaming inschakelen
Voeg stream: true toe om responses als server-sent events te ontvangen.
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 biedt compatibele oppervlakken voor modelaanroepen. Kies het oppervlak dat je app of agent-client al ondersteunt.
Messages
Anthropic-compatibele berichten voor clients in Claude-stijl.
POST
https://openapi.felo.ai/api/v1/messagesParameters
modelstringxing4.0-29b-a4b:freeOpenbare model-ID om aan te roepen.max_tokensinteger—Maximaal aantal gegenereerde tokens.messagesarray—Gespreksberichten voor Chat Completions.seed———stop———min_p———toolsarray—Definities voor tool calling volgens het compatibele schema.top_k———top_p———reasoning———temperaturenumber—Bepaalt de variatie in antwoorden wanneer ondersteund.tool_choicestring or object—Bepaalt of een tool moet worden aangeroepen.response_formatobject—Vraagt gestructureerde uitvoer aan wanneer ondersteund.presence_penalty———frequency_penalty———include_reasoning———repetition_penalty———structured_outputs———Veelgestelde vragen
Wat is XingChen: Xing4.0 29B A4B (free)?
Xing4.0 29B A4B is een agentisch groot taalmodel van China Telecom Artificial Intelligence Technology Co., Ltd. Het is de eerste volledig in eigen land ontwikkelde full-stack agentische large language model met een Mixture-of-Experts-architectuur: 29B totale parameters, maar slechts 4B actieve parameters per inferentie. Het model is getraind op binnenlandse Ascend-rekenkracht met het MindSpore-framework en verschijnt onder de Apache-2.0-licentie. Het volgt de TeleChat-serie op, waarbij de naamgeving is gewijzigd van TeleChat naar Xing. Het model biedt standaard 256K context, uitbreidbaar tot 512K, en ondersteunt tekstinvoer en tekstuitvoer. Redeneren is standaard ingeschakeld en kan worden uitgeschakeld. Het is geschikt voor codeontwikkeling, data-analyse, kantoorautomatisering, dienstverlening en agenttoepassingen die complexe taakplanning, tool calling en autonome uitvoering vereisen. Dankzij de efficiënte architectuur draait het complexe autonome workflows op één consumenten-GPU. Na 4-bit kwantisering is lokale部署 mogelijk met ongeveer 15 GB VRAM; een GGUF-versie draait in lokale tools zoals LM Studio met minimaal 32 GB geheugen. Xing4.0 29B A4B is aangepast aan de inferentieframeworks SGLang, vLLM en KTransformers, en compatibel met de fijnafstemmingsframeworks LLaMA-Factory en Mindformers. Het ondersteunt private部署 en is beschikbaar op GitHub, Hugging Face, Gitee en ModelScope. Het model is geadapteerd en gevalideerd op tien chipplatforms, waarvan acht met standaardadaptatie en twee (Apple M5 Pro en CiXin P1) met W4A8-on-device-kwantisering. Onder hoge gelijktijdigheid en lange invoer vermindert de eerste-tokenlatentie met 19,87% en verbetert de decodersnelheid met 26,32% ten opzichte van NVIDIA's native operatorimplementaties.
Hoe wordt het gebruik gefactureerd?
Je factuur hangt af van de aanbieder die je gebruikt, de prijzen en je verbruik. Langere invoer of andere voorwaarden kunnen andere prijzen hebben.
Welke invoer en uitvoer ondersteunt Xing4.0 29B A4B?
Het model ondersteunt tekstinvoer en tekstuitvoer.
Hoe lang is de context en wat is de uitvoerlimiet?
De context is standaard 256K en uitbreidbaar tot 512K. Over de maximale uitvoerlengte geeft de informatie geen uitsluitsel.
Voor welke taken is Xing4.0 29B A4B geschikt?
Het model is gericht op codeontwikkeling, data-analyse, kantoorautomatisering, dienstverlening en agenttoepassingen die complexe taakplanning, tool calling en autonome uitvoering vereisen.
Wat is het verschil met Xing4.0-29B-Intent?
Xing4.0-29B-Intent is een afgeleide die is getraind op gespecialiseerde corpora voor gestructureerde uitvoer bij intentiebegrip, terwijl Xing4.0 29B A4B een breed agentisch model is.
Kan het model lokaal draaien?
Ja. Na 4-bit kwantisering is lokale部署 mogelijk met ongeveer 15 GB VRAM, en een GGUF-versie draait in lokale inferentietools zoals LM Studio met minimaal 32 GB geheugen.
Onder welke licentie is het model vrijgegeven?
Het model is open-source onder de Apache-2.0-licentie.