Felo API PlatformFelo API Platform
Wróć do modeli
Xingchen-agimessages

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

Xing4.0 29B A4B to lekki model agentowy typu MoE od China Telecom, z natywnym kontekstem 256K, przeznaczony do wdrażania lokalnego i prywatnego.

Xing4.0 29B A4B to pierwszy w pełni krajowy lekki model agentowy dużej skali, wytrenowany na chipach Ascend i frameworku MindSpore. Wykorzystuje architekturę mieszaniny ekspertów (MoE) z 29 mld parametrów całkowitych i 4 mld parametrów aktywnych na jedno wnioskowanie. Model jest udostępniony na licencji Apache-2.0, a wagi i pliki konfiguracyjne są dostępne w formacie Hugging Face Transformers.

Model obsługuje natywny kontekst 256K, rozszerzalny do 512K, i domyślnie włącza rozumowanie, które można wyłączyć. Zapewnia możliwości agentowe obejmujące rozumienie złożonych zadań, planowanie, wywoływanie narzędzi i autonomiczne wykonanie. Po kwantyzacji 4-bitowej wymaga około 15 GB pamięci VRAM, co pozwala na uruchomienie na pojedynczej karcie graficznej konsumenckiej. Dostępna jest również wersja kwantyzowana GGUF do lokalnych narzędzi wnioskowania, takich jak LM Studio, przy co najmniej 32 GB pamięci.

Model sprawdza się w tworzeniu oprogramowania, analizie danych, automatyzacji biurowej, usługach codziennych oraz w aplikacjach agentowych wymagających planowania i samodzielnego wykonywania zadań. Obsługuje wdrożenia prywatne i jest zgodny z frameworkami do dostrajania LLaMA-Factory i Mindformers oraz frameworkami wnioskowania SGLang, vLLM i KTransformers. Jest następcą serii TeleChat, a nazwa serii została zmieniona na Xing.

Otwórz Playground ↗Utwórz klucz API ↗Pierwsze kroki →

Zaktualizowano:

MODEL ID

xing4.0-29b-a4b:free
Kontekst
262.144K
Maks. wyjście
235.929K
Polecane API
messages
Wejście
text
Wyjście
text

Najważniejsze informacje

  • Pierwszy w pełni krajowy lekki model agentowy
  • Trenowany na Ascend i MindSpore
  • MoE: 29B całkowitych, 4B aktywnych parametrów
  • Kontekst 256K, rozszerzalny do 512K
  • Działa na jednej karcie konsumenckiej
  • Licencja Apache-2.0

Dostawcy

1 dostawców

Porównaj ceny API u różnych dostawców. Wybierz dostawcę, aby zobaczyć wszystkie opłaty i warunki.

Dostawca · Szczegóły cen
$0$0

Benchmarki

  • SWE-bench Verified

    75.0

  • Terminal-Bench 2.1

    57.5

  • SuperCLUE Agent

    trzecie miejsce

    93.52

  • Terminal-Bench 2.1

    porównanie z Gemma4-26B

    30.00

  • Terminal-Bench 2.1

    porównanie z Qwen3.6-35B

    51.50

Wyniki zgodnie z publikacją dostawcy modelu.

Rozumowanie

Włączone domyślnie
Tak
Zawsze włączone
Nie

Szybki start

Gotowy kod do wywołania tego modelu przez zgodne API Felo API Platform. Zacznij w Playground, gdy chcesz przetestować prompty przed pisaniem kodu.

Otwórz PlaygroundUtwórz klucz API
1

Pobierz klucz API

Utwórz klucz w swoim koncie Felo API Platform i ustaw go jako zmienną środowiskową.

export FELO_API_KEY="YOUR_API_KEY"
2

Wyślij pierwsze żądanie

Użyj tego identyfikatora modelu z endpointem Felo API Platform. Opcjonalne nagłówki żądania, takie jak X-Request-Id, mogą pomóc w diagnostyce.

xing4.0-29b-a4b:free

Ten model obsługuje rozumowanie. Jeśli wybrany protokół i trasa modelu udostępniają elementy sterujące rozumowaniem, zachowaj zwrócone metadane rozumowania podczas kontynuowania rozmowy.

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());

Korzystanie z zewnętrznych SDK

Używaj zgodnych SDK, ustawiając baseURL na https://openapi.felo.ai/api/v1. Użyj bazowego adresu URL zgodnego z Anthropic dla klientów w stylu Claude. https://openapi.felo.ai/api.

3

Włącz strumieniowanie

Dodaj stream: true, aby otrzymywać odpowiedzi 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 udostępnia zgodne interfejsy wywoływania modeli. Wybierz ten, który Twoja aplikacja lub klient agenta już obsługuje.

InterfejsMetodaURL

Messages

Komunikaty zgodne z Anthropic dla klientów w stylu Claude.

POST

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

Parametry

NazwaTypDomyślnieOpis
modelstringxing4.0-29b-a4b:freePubliczny identyfikator modelu do wywołania.
max_tokensinteger—Maksymalna liczba generowanych tokenów.
messagesarray—Komunikaty rozmowy dla Chat Completions.
seed———
stop———
min_p———
toolsarray—Definicje wywoływania narzędzi zgodne z obsługiwanym schematem.
top_k———
top_p———
reasoning———
temperaturenumber—Steruje różnorodnością odpowiedzi, gdy jest obsługiwane.
tool_choicestring or object—Steruje tym, czy narzędzie powinno zostać wywołane.
response_formatobject—Żąda ustrukturyzowanego wyniku, gdy jest obsługiwany.
presence_penalty———
frequency_penalty———
include_reasoning———
repetition_penalty———
structured_outputs———

Często zadawane pytania

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

Xing4.0 29B A4B to pierwszy w pełni krajowy lekki model agentowy dużej skali, wytrenowany na chipach Ascend i frameworku MindSpore. Wykorzystuje architekturę mieszaniny ekspertów (MoE) z 29 mld parametrów całkowitych i 4 mld parametrów aktywnych na jedno wnioskowanie. Model jest udostępniony na licencji Apache-2.0, a wagi i pliki konfiguracyjne są dostępne w formacie Hugging Face Transformers. Model obsługuje natywny kontekst 256K, rozszerzalny do 512K, i domyślnie włącza rozumowanie, które można wyłączyć. Zapewnia możliwości agentowe obejmujące rozumienie złożonych zadań, planowanie, wywoływanie narzędzi i autonomiczne wykonanie. Po kwantyzacji 4-bitowej wymaga około 15 GB pamięci VRAM, co pozwala na uruchomienie na pojedynczej karcie graficznej konsumenckiej. Dostępna jest również wersja kwantyzowana GGUF do lokalnych narzędzi wnioskowania, takich jak LM Studio, przy co najmniej 32 GB pamięci. Model sprawdza się w tworzeniu oprogramowania, analizie danych, automatyzacji biurowej, usługach codziennych oraz w aplikacjach agentowych wymagających planowania i samodzielnego wykonywania zadań. Obsługuje wdrożenia prywatne i jest zgodny z frameworkami do dostrajania LLaMA-Factory i Mindformers oraz frameworkami wnioskowania SGLang, vLLM i KTransformers. Jest następcą serii TeleChat, a nazwa serii została zmieniona na Xing.

Jak rozliczane jest użycie?

Rachunek zależy od wybranego dostawcy, jego cen i faktycznego zużycia. Dłuższe dane wejściowe lub inne warunki mogą mieć inne ceny.

Jakie dane wejściowe i wyjściowe obsługuje model?

Model przyjmuje tekst na wejściu i generuje tekst na wyjściu.

Jaki jest rozmiar kontekstu?

Model ma natywny kontekst 256K, który można rozszerzyć do 512K.

Czy model można wdrożyć lokalnie?

Tak. Po kwantyzacji 4-bitowej wymaga około 15 GB pamięci VRAM, a wersja GGUF działa w LM Studio przy co najmniej 32 GB pamięci.

Do jakich zadań model jest przeznaczony?

Sprawdza się w tworzeniu oprogramowania, analizie danych, automatyzacji biurowej, usługach codziennych oraz aplikacjach agentowych wymagających planowania i autonomicznego wykonania.

Czym różni się od modelu Xing4.0-29B-Intent?

Xing4.0-29B-Intent to model pochodny wytrenowany na specjalistycznych korpusach do strukturalnego wyjścia w rozumieniu intencji.