XingChen: Xing4.0 29B A4B (free) API
Xing4.0 29B A4B — открытая агентная языковая модель от China Telecom с архитектурой MoE, 29 млрд параметров, 4 млрд активных и контекстом 256K, работающая на одном потребительском GPU.
Xing4.0 29B A4B — первая полностью отечественная агентная большая языковая модель, обученная на вычислительных мощностях Ascend и фреймворке MindSpore. Она использует архитектуру смеси экспертов (MoE) с 29 млрд параметров, из которых 4 млрд активны при каждом выводе, и нативно поддерживает контекст 256K с возможностью расширения до 512K. Модель является преемником серии TeleChat, сменившей название на Xing, и распространяется под лицензией Apache-2.0.
Модель предназначена для сложных агентных сценариев: понимания задач, планирования, вызова инструментов и автономного выполнения. Она подходит для разработки кода, анализа данных, офисной автоматизации, повседневных сервисов и агентных приложений. Рассуждения включены по умолчанию, но их можно отключить. Благодаря 4-битной квантованности модель требует около 15 ГБ видеопамяти и может развёртываться локально на одном потребительском GPU, а также доступна в квантованном формате GGUF для запуска в LM Studio при наличии не менее 32 ГБ памяти.
Xing4.0 29B A4B совместима с фреймворками дообучения LLaMA-Factory и Mindformers, а также с системами вывода SGLang, vLLM и KTransformers. Она прошла адаптацию и валидацию на десяти чиповых платформах, включая Apple M5 Pro и CiXin P1 с квантованием W4A8. По сравнению с нативными операторами NVIDIA модель снижает задержку первого токена на 19,87% и увеличивает скорость декодирования на 26,32% при высокой конкурентности и длинных входах. Веса и конфигурации доступны на GitHub, Hugging Face, Gitee и ModelScope.
Обновлено:
MODEL ID
xing4.0-29b-a4b:free- Контекст
- 262.144K
- Макс. вывод
- 235.929K
- Рекомендуемый API
- messages
- Вход
- text
- Выход
- text
Ключевые возможности
- Открытый исходный код под лицензией Apache-2.0
- Архитектура MoE: 29 млрд параметров, 4 млрд активных
- Контекст 256K с расширением до 512K
- Запуск на одном потребительском GPU
- Агентные возможности: планирование и вызов инструментов
- Совместимость с LLaMA-Factory, vLLM и SGLang
Поставщики
Сравните цены API у разных поставщиков. Выберите поставщика, чтобы посмотреть все тарифы и условия.
| $0 | $0 |
Бенчмарки
- 75.0
SWE-bench Verified
Превосходит конкурирующие модели того же размера
- 57.5
Terminal-Bench 2.1
Превосходит конкурирующие модели того же размера
- 93.52
SuperCLUE Agent
Заняла третье место
- 30.00
Terminal-Bench 2.1
Для сравнения: Gemma4-26B
- 51.50
Terminal-Bench 2.1
Для сравнения: Qwen3.6-35B
Результаты опубликованы производителем модели.
Рассуждения
- Включено по умолчанию
- Да
- Всегда включены
- Нет
Quick Start
Готовый код для вызова этой модели через compatible APIs Felo API Platform. Используйте Playground, чтобы проверить prompts до написания кода.
Добавьте API key
Создайте key в аккаунте Felo API Platform и задайте его как environment variable.
export FELO_API_KEY="YOUR_API_KEY"Первый запрос
Используйте этот model ID с endpoint Felo API Platform. Дополнительные request headers, например X-Request-Id, помогают troubleshooting.
xing4.0-29b-a4b:freeЭта модель поддерживает reasoning. Если выбранный protocol и model route дают reasoning controls, сохраняйте returned reasoning metadata при продолжении conversation.
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());Сторонние SDK
В compatible SDK установите baseURL на https://openapi.felo.ai/api/v1. Для Claude-style clients используйте Anthropic-compatible base URL. https://openapi.felo.ai/api.
Включить streaming
Добавьте stream: true, чтобы получать responses как 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 предоставляет compatible model-calling surfaces. Выберите surface, который уже поддерживает ваше app или agent client.
Messages
Anthropic-compatible messages for Claude-style clients.
POST
https://openapi.felo.ai/api/v1/messagesParameters
modelstringxing4.0-29b-a4b:freeПубличный model ID для вызова.max_tokensinteger—Максимальное число generated tokens.messagesarray—Сообщения conversation для Chat Completions.seed———stop———min_p———toolsarray—Tool calling definitions по compatible schema.top_k———top_p———reasoning———temperaturenumber—Управляет вариативностью ответа, если поддерживается.tool_choicestring or object—Управляет тем, нужно ли вызвать tool.response_formatobject—Запрашивает structured output, если поддерживается.presence_penalty———frequency_penalty———include_reasoning———repetition_penalty———structured_outputs———Частые вопросы
О модели XingChen: Xing4.0 29B A4B (free)?
Xing4.0 29B A4B — первая полностью отечественная агентная большая языковая модель, обученная на вычислительных мощностях Ascend и фреймворке MindSpore. Она использует архитектуру смеси экспертов (MoE) с 29 млрд параметров, из которых 4 млрд активны при каждом выводе, и нативно поддерживает контекст 256K с возможностью расширения до 512K. Модель является преемником серии TeleChat, сменившей название на Xing, и распространяется под лицензией Apache-2.0. Модель предназначена для сложных агентных сценариев: понимания задач, планирования, вызова инструментов и автономного выполнения. Она подходит для разработки кода, анализа данных, офисной автоматизации, повседневных сервисов и агентных приложений. Рассуждения включены по умолчанию, но их можно отключить. Благодаря 4-битной квантованности модель требует около 15 ГБ видеопамяти и может развёртываться локально на одном потребительском GPU, а также доступна в квантованном формате GGUF для запуска в LM Studio при наличии не менее 32 ГБ памяти. Xing4.0 29B A4B совместима с фреймворками дообучения LLaMA-Factory и Mindformers, а также с системами вывода SGLang, vLLM и KTransformers. Она прошла адаптацию и валидацию на десяти чиповых платформах, включая Apple M5 Pro и CiXin P1 с квантованием W4A8. По сравнению с нативными операторами NVIDIA модель снижает задержку первого токена на 19,87% и увеличивает скорость декодирования на 26,32% при высокой конкурентности и длинных входах. Веса и конфигурации доступны на GitHub, Hugging Face, Gitee и ModelScope.
Как рассчитывается стоимость?
Стоимость зависит от выбранного поставщика, его цен и вашего использования. Для длинных запросов могут действовать другие цены — смотрите подробности.
Какие модальности поддерживает модель?
Модель работает с текстовым вводом и выдаёт текстовый вывод.
Какой объём контекста у Xing4.0 29B A4B?
Нативный контекст составляет 256K токенов и может быть расширен до 512K.
Для каких задач подходит эта модель?
Она ориентирована на разработку кода, анализ данных, офисную автоматизацию, повседневные сервисы и агентные приложения, требующие планирования, вызова инструментов и автономного выполнения.
Можно ли запустить модель локально?
Да, после 4-битной квантованности модель требует около 15 ГБ видеопамяти и может работать на одном потребительском GPU. Также доступна GGUF-версия для LM Studio при наличии не менее 32 ГБ памяти.
Чем Xing4.0 29B A4B отличается от Xing4.0-29B-Intent?
Xing4.0-29B-Intent — производная модель, дообученная на специализированных корпусах для структурированного вывода в задачах понимания намерений.