Felo API PlatformFelo API Platform
返回模型列表
Xingchen-agimessages

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

中國電信推出全棧國產輕量級代理式大模型,以29B總參數、4B激活參數的MoE架構,在單張消費級GPU上執行複雜自主工作流。

Xing4.0-29B-A4B 是中國電信人工智慧科技有限公司推出的開源輕量級代理式大模型,為 TeleChat 系列後繼版本,系列命名由 TeleChat 改為 Xing。它採用混合專家(MoE)架構,總參數 29B、每次推理激活 4B,原生上下文 256K、可擴展至 512K,支援文字輸入與文字輸出。模型完全基於國產 Ascend 算力與 MindSpore 框架訓練,是首個全棧國產輕量級代理式大模型。

此模型預設啟用推理能力,也可關閉推理;代理能力涵蓋複雜任務理解、任務規劃、工具呼叫與自主執行。經 4-bit 量化後約需 15GB 顯存即可在本機部署,並提供 GGUF 量化版本,可在 LM Studio 等本機推理工具中執行(至少 32GB 記憶體)。它適配 SGLang、vLLM 與 KTransformers 推理框架,也相容 LLaMA-Factory 與 Mindformers 微調框架,並支援私有化部署。

在基準測試中,SWE-bench Verified 得分 75.0,Terminal-Bench 2.1 得分 57.5,SuperCLUE Agent 得分 93.52(排名第三),在同尺寸競品中表現突出。它適合程式開發、資料分析、辦公自動化、生活服務,以及需要複雜任務規劃、工具呼叫與自主執行的代理應用,讓複雜自主工作流能在單張消費級桌面 GPU 上運行,降低代理應用的部署門檻。

更新時間:

模型 ID

xing4.0-29b-a4b:free
上下文
262.144K
最大輸出
235.929K
建議 API
messages
輸入
text
輸出
text

核心要點

  • 全棧國產輕量級代理式大模型
  • 29B總參數、4B激活參數的MoE架構
  • 原生256K上下文,可擴展至512K
  • 4-bit量化後約15GB顯存即可本機部署
  • 適配SGLang、vLLM與KTransformers
  • Apache-2.0開源授權

供應商

1 個供應商

比較不同供應商的呼叫價格,點擊供應商可查看完整費用和適用條件。

供應商 · 計費明細
$0$0

基準測試

  • SWE-bench Verified

    得分75.0

    75.0
  • Terminal-Bench 2.1

    得分57.5

    57.5
  • SuperCLUE Agent

    排名第三

    93.52
  • Terminal-Bench 2.1

    對比Gemma4-26B

    30.00
  • Terminal-Bench 2.1

    對比Qwen3.6-35B

    51.50

分數來自模型廠商公布的資料,未經獨立驗證。

推理能力

預設啟用
是
始終啟用
否

快速开始

直接复制代码,通过 Felo API Platform 兼容 API 调用该模型。写代码前可先在 Playground 测试提示词。

1

填入 API key

從 Felo API Platform 帳戶建立 key,並設定為環境變數。

export FELO_API_KEY="YOUR_API_KEY"
2

發出第一次請求

使用該模型 ID 呼叫 Felo API Platform endpoint。可選請求標頭如 X-Request-Id 能協助排查問題。

xing4.0-29b-a4b:free

該模型支援推理。如果所選協議與模型路由提供推理控制,請在繼續對話時保留回傳的推理中繼資料。

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());

使用第三方 SDK

兼容 SDK 只需把 baseURL 设置为 https://openapi.felo.ai/api/v1. Claude 风格客户端使用 Anthropic-compatible base URL。 https://openapi.felo.ai/api.

3

啟用串流輸出

加入 stream: true,即可以 server-sent events 接收回應。

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 提供兼容的模型调用入口。选择你的应用或 Agent 客户端已经支持的接口即可。

SurfaceMethodURL

Messages

Anthropic-compatible messages for Claude-style clients.

POST

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

参数

名称类型默认值说明
modelstringxing4.0-29b-a4b:freePublic model ID to call.
max_tokensinteger—Maximum generated tokens.
messagesarray—Conversation messages for Chat Completions.
seed———
stop———
min_p———
toolsarray—Tool calling definitions following compatible schema.
top_k———
top_p———
reasoning———
temperaturenumber—Controls response variety when supported.
tool_choicestring or object—Controls whether a tool should be called.
response_formatobject—Request structured output when supported.
presence_penalty———
frequency_penalty———
include_reasoning———
repetition_penalty———
structured_outputs———

常見問題

什麼是 XingChen: Xing4.0 29B A4B (free)?

Xing4.0-29B-A4B 是中國電信人工智慧科技有限公司推出的開源輕量級代理式大模型,為 TeleChat 系列後繼版本,系列命名由 TeleChat 改為 Xing。它採用混合專家(MoE)架構,總參數 29B、每次推理激活 4B,原生上下文 256K、可擴展至 512K,支援文字輸入與文字輸出。模型完全基於國產 Ascend 算力與 MindSpore 框架訓練,是首個全棧國產輕量級代理式大模型。 此模型預設啟用推理能力,也可關閉推理;代理能力涵蓋複雜任務理解、任務規劃、工具呼叫與自主執行。經 4-bit 量化後約需 15GB 顯存即可在本機部署,並提供 GGUF 量化版本,可在 LM Studio 等本機推理工具中執行(至少 32GB 記憶體)。它適配 SGLang、vLLM 與 KTransformers 推理框架,也相容 LLaMA-Factory 與 Mindformers 微調框架,並支援私有化部署。 在基準測試中,SWE-bench Verified 得分 75.0,Terminal-Bench 2.1 得分 57.5,SuperCLUE Agent 得分 93.52(排名第三),在同尺寸競品中表現突出。它適合程式開發、資料分析、辦公自動化、生活服務,以及需要複雜任務規劃、工具呼叫與自主執行的代理應用,讓複雜自主工作流能在單張消費級桌面 GPU 上運行,降低代理應用的部署門檻。

如何計算呼叫費用?

費用取決於你使用的供應商、對應價格和實際用量。長文字輸入等情況可能適用不同價格,詳見計費明細。

這個模型支援哪些輸入與輸出?

支援文字輸入與文字輸出。原生上下文為 256K,可擴展至 512K。

它適合哪些任務?

適合程式開發、資料分析、辦公自動化、生活服務,以及需要複雜任務規劃、工具呼叫與自主執行的代理應用。

可以在本機部署嗎?

可以。經 4-bit 量化後約需 15GB 顯存即可在本機部署,也提供 GGUF 量化版本,可在 LM Studio 等工具中執行(至少 32GB 記憶體)。

它與 Xing4.0-29B-Intent 有什麼差別?

Xing4.0-29B-Intent 是基於特定語料訓練的衍生版本,專注於意圖理解中的結構化輸出;Xing4.0-29B-A4B 則是通用代理式模型。

推理能力可以關閉嗎?

可以。推理預設啟用,也能關閉。