Xing4.0 29B A4B
Red Neuronal
Xing4.0 29B A4B es un modelo de lenguaje abierto de TeleAI con arquitectura mixture-of-experts para tareas de texto.
Características
- Entrada
- texto, documentos
- Salida
- texto
- Tamaño del contexto
- 262 144 tokens
- Longitud máxima de respuesta
- 235 929 tokens
- Niveles de razonamiento
- bajo, medio, alto
- Funciones
- razonamiento, llamada a funciones
Cómo funciona Xing4.0 29B A4B?
Xing4.0 29B A4B es un modelo de lenguaje de pesos abiertos del equipo TeleAI, la división de IA de China Telecom, y una continuación de la línea TeleChat. Se basa en la arquitectura mixture-of-experts: de 29 mil millones de parámetros, unos 4 mil millones están activos por token, por lo que el modelo funciona de manera más eficiente que las redes densas de tamaño comparable, manteniendo el volumen de conocimiento de una red grande. A través de BotHub, está disponible sin VPN ni tarjeta extranjera: pagas con tarjeta rusa en rublos y solo por los tokens consumidos, que no caducan. Hay más de 250 modelos disponibles en una sola ventana, por lo que es fácil comparar la respuesta con otra red neuronal, y los datos se transmiten con cifrado AES-GCM y no se guardan. Los desarrolladores tienen acceso a una API única compatible con OpenAI: puedes cambiar a otro modelo reemplazando el identificador sin reescribir la integración, y las empresas cuentan con contrato, factura, EDI y panel de administración con límites. Usa Xing4.0 29B A4B para borradores de correos y descripciones, resumen de documentos largos y correspondencia, preparación de respuestas de soporte estándar, y como capa económica en un sistema multimodelo, donde las consultas simples van a un modelo ligero y las complejas a uno pesado.Preguntas frecuentes sobre Xing4.0 29B A4B
Puede usar los resultados generados con fines comerciales. Todos los derechos sobre el contenido creado le pertenecen. La única restricción: asegúrese de que la solicitud no incluya material de terceros protegido por derechos de autor. El usuario es responsable de respetar los derechos sobre los datos de entrada.
Es un modelo de texto con razonamiento y soporte para herramientas. Es adecuado para textos largos, análisis y revisión de documentos, trabajo con código y depuración, analítica y tareas de varios pasos. El contexto de hasta 262 144 tokens permite mantener materiales voluminosos completos en el diálogo.
Según nuestros datos, el límite de salida es de 235 929 tokens por respuesta. Esto es suficiente para un informe extenso, documentación detallada, un gran bloque de código o un análisis detallado que no tendrá que ensamblarse a partir de muchos fragmentos cortos.
Sí, el modo de razonamiento está confirmado por nuestros datos. El modelo primero construye el proceso de solución y luego da una respuesta; esto ayuda en matemáticas, lógica, tareas STEM y análisis de código, donde la secuencia de pasos es importante, no una suposición rápida.
Sí, el modelo admite 'function calling' y salida JSON estructurada. Puede conectarlo a sus herramientas, bases de datos y servicios externos a través de la API de BotHub, compatible con OpenAI, y obtener respuestas predecibles que el código puede analizar inmediatamente.
Según nuestros datos, el modelo acepta texto y documentos como entrada; se pueden enviar para análisis, resumen y comparación. Si necesita trabajar con imágenes, audio o video, hay modelos multimodales disponibles en BotHub: el cambio toma un par de segundos.
No tenemos datos sobre la calidad del trabajo con idiomas específicos, por lo que es más fiable comprobarlo con sus propias tareas. En BotHub es sencillo: pago por uso de tokens, sin suscripción, sin VPN y sin tarjeta extranjera; compare el resultado con otros modelos en una sola ventana.