Felo API PlatformFelo API Platform
Modellere dön
Xingchen-agimessages

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

China Telecom tarafından geliştirilen, 29B toplam ve 4B aktif parametreli Mixture-of-Experts yapısına sahip, ajan yetenekleri öne çıkan açık kaynaklı bir dil modeli.

Xing4.0 29B A4B, China Telecom Artificial Intelligence Technology Co., Ltd. tarafından 17 Eylül 2026 tarihinde yayımlanan ve Apache-2.0 lisansıyla açık kaynak olarak sunulan bir dil modelidir. TeleChat serisinin devamı niteliğindedir ve seri adı TeleChat'ten Xing'e dönüştürülmüştür. Model, 29B toplam parametre ve her çıkarımda 4B aktif parametre kullanan bir Mixture-of-Experts mimarisine dayanır. Metin girdisi alıp metin çıktısı üretir. Bağlam penceresi doğal olarak 256K token olup 512K'ya kadar genişletilebilir.

Modelin en dikkat çekici yönü, karmaşık görev planlama, araç çağırma ve otonom yürütmeyi kapsayan ajan yetenekleridir. Akıl yürütme varsayılan olarak etkindir ve istenirse kapatılabilir. 4-bit niceleme sonrası yaklaşık 15GB VRAM ile tek bir tüketici masaüstü GPU'sunda yerel olarak çalıştırılabilir. LLaMA-Factory ve Mindformers ince ayar çerçeveleriyle uyumludur; SGLang, vLLM ve KTransformers çıkarım çerçevelerine uyarlanmıştır. Özel dağıtımı destekler ve GGUF nicelenmiş sürümü en az 32GB belleğe sahip makinelerde LM Studio gibi yerel çıkarım araçlarında çalışabilir.

Bu model özellikle yazılım geliştirme, veri analizi, ofis otomasyonu ve yaşam hizmetleri gibi alanlarda karmaşık görev planlaması, araç çağırma ve otonom yürütme gerektiren ajan uygulamaları için uygundur. Tamamen Ascend hesaplama birimleri ve MindSpore çerçevesi üzerinde eğitilmiş olup aynı boyuttaki rakiplerine kıyasla SWE-bench Verified ve Terminal-Bench 2.1 ölçütlerinde daha iyi performans sergiler. Ayrıca Xing4.0-29B-Intent adlı, yapılandırılmış çıktı için özelleşmiş corpus ile eğitilmiş bir türevi de bulunmaktadır.

Güncellendi:

MODEL ID

xing4.0-29b-a4b:free
Bağlam
262.144K
Maks. çıktı
235.929K
Önerilen API
messages
Giriş
text
Çıkış
text

Öne çıkanlar

  • 29B toplam, 4B aktif parametreli MoE mimarisi
  • 256K doğal bağlam, 512K'ya genişletilebilir
  • Ajan yetenekleri: planlama, araç çağırma, otonom yürütme
  • Tek tüketici GPU'sunda 4-bit niceleme ile çalışır
  • Apache-2.0 lisansıyla açık kaynak
  • Ascend ve MindSpore ile tamamen yerli eğitim

Sağlayıcılar

1 sağlayıcı

Sağlayıcılar arasındaki API fiyatlarını karşılaştırın. Tüm ücretleri ve koşulları görmek için bir sağlayıcı seçin.

Sağlayıcı · Fiyat ayrıntıları
$0$0

Kıyaslamalar

  • SWE-bench Verified

    Aynı boyuttaki rakiplerinden daha iyi performans

    75.0
  • Terminal-Bench 2.1

    Aynı boyuttaki rakiplerinden daha iyi performans

    57.5
  • SuperCLUE Agent

    Üçüncü sırada

    93.52
  • Terminal-Bench 2.1

    Gemma4-26B karşılaştırması

    30.00
  • Terminal-Bench 2.1

    Qwen3.6-35B karşılaştırması

    51.50

Puanlar model sağlayıcısının yayımladığı şekildedir.

Akıl yürütme

Varsayılan olarak etkin
Evet
Her zaman etkin
Hayır

Hızlı başlangıç

Bu modeli Felo API Platform uyumlu API'lerle çağırmak için hazır kod. Kod yazmadan önce istemleri test etmek isterseniz Playground'da başlayın.

1

API anahtarınızı alın

Felo API Platform hesabınızdan bir anahtar oluşturun ve ortam değişkeni olarak ayarlayın.

export FELO_API_KEY="YOUR_API_KEY"
2

İlk isteğinizi yapın

Bu model kimliğini Felo API Platform endpoint'iyle kullanın. X-Request-Id gibi isteğe bağlı istek başlıkları sorun gidermeye yardımcı olabilir.

xing4.0-29b-a4b:free

Bu model akıl yürütme yeteneğine sahiptir. Seçtiğiniz protokol ve model rotası akıl yürütme kontrolleri sunuyorsa, konuşmaya devam ederken döndürülen akıl yürütme üst verilerini koruyun.

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());

Üçüncü taraf SDK'ları kullanma

baseURL'yi şu adrese ayarlayarak uyumlu SDK'ları kullanın: https://openapi.felo.ai/api/v1. Claude tarzı istemciler için Anthropic uyumlu temel URL'yi kullanın. https://openapi.felo.ai/api.

3

Akışı etkinleştirin

Yanıtları server-sent events olarak almak için stream: true ekleyin.

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 uyumlu model çağırma yüzeyleri sunar. Uygulamanızın veya ajan istemcinizin zaten desteklediği yüzeyi seçin.

YüzeyYöntemURL

Messages

Claude tarzı istemciler için Anthropic uyumlu mesajlar.

POST

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

Parametreler

AdTürVarsayılanAçıklama
modelstringxing4.0-29b-a4b:freeÇağrılacak herkese açık model kimliği.
max_tokensinteger—Oluşturulacak maksimum token sayısı.
messagesarray—Chat Completions için konuşma mesajları.
seed———
stop———
min_p———
toolsarray—Uyumlu şemayı izleyen araç çağırma tanımları.
top_k———
top_p———
reasoning———
temperaturenumber—Desteklendiğinde yanıt çeşitliliğini kontrol eder.
tool_choicestring or object—Bir aracın çağrılıp çağrılmayacağını kontrol eder.
response_formatobject—Desteklendiğinde yapılandırılmış çıktı ister.
presence_penalty———
frequency_penalty———
include_reasoning———
repetition_penalty———
structured_outputs———

Sık sorulan sorular

Model tanıtımı: XingChen: Xing4.0 29B A4B (free)?

Xing4.0 29B A4B, China Telecom Artificial Intelligence Technology Co., Ltd. tarafından 17 Eylül 2026 tarihinde yayımlanan ve Apache-2.0 lisansıyla açık kaynak olarak sunulan bir dil modelidir. TeleChat serisinin devamı niteliğindedir ve seri adı TeleChat'ten Xing'e dönüştürülmüştür. Model, 29B toplam parametre ve her çıkarımda 4B aktif parametre kullanan bir Mixture-of-Experts mimarisine dayanır. Metin girdisi alıp metin çıktısı üretir. Bağlam penceresi doğal olarak 256K token olup 512K'ya kadar genişletilebilir. Modelin en dikkat çekici yönü, karmaşık görev planlama, araç çağırma ve otonom yürütmeyi kapsayan ajan yetenekleridir. Akıl yürütme varsayılan olarak etkindir ve istenirse kapatılabilir. 4-bit niceleme sonrası yaklaşık 15GB VRAM ile tek bir tüketici masaüstü GPU'sunda yerel olarak çalıştırılabilir. LLaMA-Factory ve Mindformers ince ayar çerçeveleriyle uyumludur; SGLang, vLLM ve KTransformers çıkarım çerçevelerine uyarlanmıştır. Özel dağıtımı destekler ve GGUF nicelenmiş sürümü en az 32GB belleğe sahip makinelerde LM Studio gibi yerel çıkarım araçlarında çalışabilir. Bu model özellikle yazılım geliştirme, veri analizi, ofis otomasyonu ve yaşam hizmetleri gibi alanlarda karmaşık görev planlaması, araç çağırma ve otonom yürütme gerektiren ajan uygulamaları için uygundur. Tamamen Ascend hesaplama birimleri ve MindSpore çerçevesi üzerinde eğitilmiş olup aynı boyuttaki rakiplerine kıyasla SWE-bench Verified ve Terminal-Bench 2.1 ölçütlerinde daha iyi performans sergiler. Ayrıca Xing4.0-29B-Intent adlı, yapılandırılmış çıktı için özelleşmiş corpus ile eğitilmiş bir türevi de bulunmaktadır.

Kullanım nasıl faturalandırılır?

Faturanız kullandığınız sağlayıcıya, fiyatlarına ve kullanımınıza bağlıdır. Daha uzun girişler veya başka koşullar farklı fiyatlara tabi olabilir.

Xing4.0 29B A4B hangi girdi ve çıktı türlerini destekler?

Model yalnızca metin girdisi alır ve metin çıktısı üretir.

Bağlam penceresi ne kadardır?

Bağlam penceresi doğal olarak 256K token olup 512K'ya kadar genişletilebilir.

Akıl yürütme özelliği varsayılan olarak açık mıdır?

Evet, akıl yürütme varsayılan olarak etkindir ve istenirse kapatılabilir.

Hangi görevler için uygundur?

Kod geliştirme, veri analizi, ofis otomasyonu, yaşam hizmetleri ve karmaşık görev planlama, araç çağırma ve otonom yürütme gerektiren ajan uygulamaları için uygundur.

Yerel olarak nasıl çalıştırılabilir?

4-bit niceleme sonrası yaklaşık 15GB VRAM ile tek bir tüketici masaüstü GPU'sunda çalıştırılabilir. Ayrıca GGUF nicelenmiş sürümü en az 32GB belleğe sahip makinelerde LM Studio gibi yerel çıkarım araçlarında çalışabilir.

Xing4.0-29B-Intent ile arasındaki fark nedir?

Xing4.0-29B-Intent, niyet anlama alanında yapılandırılmış çıktı için özelleşmiş corpus ile eğitilmiş bir türevdir.