AionLabs: Aion-3.0-Mini

AionLabs: Aion-3.0-Mini هو نموذج نصي من AionLabs، أصدره المزود في 7 يوليو 2026. ينتمي إلى فئة النصوص، ويصفه صانعه بأنه نظام متعدد النماذج لأداء الأدوار ورواية القصص مبني على عائلة نماذج DeepSeek. وبدلاً من الاعتماد على مولّد واحد، يستخدم عملية توليد تعاونية تساهم فيها عدة نماذج متخصصة في المخرجات. معرّف النموذج على api14 هو aion-labs/aion-3.0-mini.

يقبل النموذج النص كمدخل ويعيد النص كمخرج، لذا فهو يعمل في التوليد القائم على التوجيهات بدلاً من مهام الصور أو الصوت أو المهام متعددة الوسائط. تبلغ نافذة السياق 131,072 رمزاً، وهي كافية لاستيعاب محادثات طويلة أو مقاطع سردية ممتدة أو مواد مرجعية كبيرة الحجم إلى جانب التعليمات. الحد الأقصى للمخرجات هو 32,768 رمزاً، لذا يمكن أن تمتد الردود إلى طول كبير في استدعاء واحد. تشمل معاملات الطلب المدعومة max_tokens وtemperature وtop_p وresponse_format وtools وtool_choice وreasoning وinclude_reasoning.

تشير هذه القدرات إلى مجموعة محددة نوعاً ما من الاستخدامات العملية. أداء الأدوار ورواية القصص هما التركيز المقصود، لذا فإن الخيال التفاعلي والدردشة القائمة على الشخصيات ومسودات السرد المتشعبة وكتابة المشاهد الطويلة كلها تتبع التصميم بشكل طبيعي. تساعد نافذة السياق الكبيرة عندما تحتاج الجلسة إلى تذكر نقاط حبكة سابقة أو تفاصيل شخصية أو قواعد عالم عبر جولات عديدة. كما تسمح معاملتا tools وtool_choice باستدعاء الدوال، وهو أمر مفيد لاسترجاع بيانات خارجية أو تفعيل إجراءات داخل تدفق سردي أو مساعد، بينما يتيح لك response_format طلب مخرجات منظمة عند الحاجة.

تستدعي النموذج عبر واجهة API المتوافقة مع OpenAI من api14 باستخدام معرّف النموذج aion-labs/aion-3.0-mini، بالطريقة نفسها التي تستدعي بها أي نقطة نهاية أخرى لإكمال الدردشة. اضبط حقل model على ذلك المعرّف ومرّر رسائلك كالمعتاد. يدعم جسم الطلب max_tokens وtemperature وtop_p وresponse_format وtools وtool_choice وreasoning وinclude_reasoning، لذا يمكنك ضبط أخذ العينات وتحديد طول المخرجات وطلب ردود منظمة وكشف استدعاءات الأدوات أو التحكم في سلوك الاستدلال دون تغيير كود العميل لديك.

ولأن النموذج مبني حول أداء الأدوار التعاوني ورواية القصص، فقد يكون أقل ملاءمة عندما تحتاج إلى مساعد عام مضبوط لأنواع مهام أخرى، أو عندما لا يكون عبء العمل لديك نصياً، لأن المدخلات والمخرجات النصية فقط هي المدعومة. إذا كنت تحتاج إلى توازن مختلف في السلوك أو نموذج خارج عائلة DeepSeek، فقد يكون مدخل آخر في الكتالوج أكثر ملاءمة.