Xing4.0 29B A4B
Réseau Neuronal
Xing4.0 29B A4B est un modèle de langage ouvert de TeleAI avec une architecture mixture-of-experts pour les tâches textuelles.
Caractéristiques
- Entrée
- texte, documents
- Sortie
- texte
- Taille du contexte
- 262 144 tokens
- Longueur maximale de la réponse
- 235 929 tokens
- Niveaux de raisonnement
- faible, moyen, élevé
- Fonctionnalités
- raisonnement, appel de fonctions
Comment ça marche Xing4.0 29B A4B?
Xing4.0 29B A4B est un modèle de langage à poids ouverts de l'équipe TeleAI, la division IA de China Telecom, et une suite de la gamme TeleChat. Il repose sur une architecture mixture-of-experts : sur 29 milliards de paramètres, environ 4 milliards sont actifs par jeton, ce qui rend le modèle plus efficace que les réseaux denses de taille comparable tout en conservant les connaissances d'un grand réseau. Via BotHub, il est accessible sans VPN ni carte étrangère : vous payez en roubles avec une carte russe, uniquement à l'usage, pour les jetons consommés qui n'expirent pas. Plus de 250 modèles sont disponibles dans une seule fenêtre, facilitant la comparaison, et les données sont transmises avec un chiffrement AES-GCM sans être conservées. Les développeurs bénéficient d'une API compatible OpenAI : changez de modèle en remplaçant l'identifiant sans réécrire l'intégration. Pour les entreprises, nous proposons contrats, factures, EDI et panneau d'administration avec limites. Utilisez Xing4.0 29B A4B pour les brouillons d'e-mails, les résumés de documents longs, les réponses types du support, ou comme couche économique dans un système multimodal.Questions fréquentes sur Xing4.0 29B A4B
Vous pouvez utiliser les résultats générés à des fins commerciales. Tous les droits sur le contenu créé vous appartiennent. Seule restriction : vérifiez que la requête ne contient pas de contenus protégés par le droit d'auteur appartenant à des tiers. Le respect des droits sur les données d'entrée relève de votre responsabilité.
Il s'agit d'un modèle textuel doté de capacités de raisonnement et de prise en charge d'outils. Il est adapté aux textes longs, à l'analyse et au traitement de documents, au travail sur le code et au débogage, à l'analyse de données et aux tâches complexes en plusieurs étapes. Un contexte allant jusqu'à 262 144 jetons permet de conserver des documents volumineux dans leur intégralité au cours de la conversation.
Selon nos données, la limite de sortie est de 235 929 jetons par réponse. Cela suffit pour un rapport volumineux, une documentation détaillée, un grand bloc de code ou une analyse approfondie, sans avoir à assembler de multiples fragments courts.
Oui, le mode de raisonnement est confirmé par nos données. Le modèle élabore d'abord le processus de résolution, puis fournit une réponse — cela aide en mathématiques, en logique, dans les tâches STEM et l'analyse de code, où la séquence des étapes est plus importante qu'une supposition rapide.
Oui, le modèle prend en charge l'appel de fonctions (function calling) et la sortie structurée en JSON. Vous pouvez le connecter à vos outils, bases de données et services externes via l'API BotHub compatible avec OpenAI, et obtenir des réponses prévisibles directement exploitables par votre code.
Selon nos données, le modèle accepte en entrée du texte et des documents — vous pouvez les envoyer pour analyse, résumé et comparaison. Si vous avez besoin de travailler avec des images, du son ou de la vidéo, des modèles multimodaux sont disponibles à proximité dans BotHub : le basculement ne prend que quelques secondes.
Nous ne disposons pas de données sur la qualité du travail avec des langues spécifiques, il est donc plus fiable de tester par vous-même sur vos propres tâches. Dans BotHub, c'est simple : paiement à l'utilisation par jeton, sans abonnement, sans VPN et sans carte bancaire étrangère — comparez le résultat avec d'autres modèles dans une seule fenêtre.