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सेटिंग्स
टेन्सेंट: Hy4, टेन्सेंट का एक टेक्स्ट जनरेशन मॉडल है, जिसे Hy4 Preview के बाद आधिकारिक संस्करण के रूप में जारी किया गया है। यह सामान्य टेक्स्ट कार्यों के लिए बनाया गया है और टेन्सेंट के अनुसार, यह प्रीव्यू रिलीज़ की तुलना में व्यापक सुधार प्रदान करता है, विशेष रूप से एजेंटिक क्षमताओं और दीर्घकालिक, वास्तविक दुनिया के उत्पादकता कार्यों में प्रदर्शन में मजबूत लाभ के साथ। यदि आप ऐसे वर्कलोड के लिए मॉडल चुन रहे हैं जिनमें एकल-शॉट प्रॉम्प्ट के बजाय निरंतर बहु-चरणीय कार्य शामिल हैं, तो Hy4 ठीक उसी प्रकार के उपयोग के लिए तैनात किया गया है।
मॉडल इनपुट के रूप में टेक्स्ट और छवियों को स्वीकार करता है और टेक्स्ट लौटाता है। इसकी कॉन्टेक्स्ट विंडो 1,048,576 टोकन है, जो पूरे कोडबेस, लंबे दस्तावेज़ सेट या विस्तारित बातचीत इतिहास को एक ही अनुरोध में रखने के लिए पर्याप्त बड़ी है, और यह एक प्रतिक्रिया में अधिकतम 65,536 टोकन उत्पन्न कर सकता है। रीज़निंग व्यवहार अनुरोध पैरामीटर के माध्यम से उजागर किया जाता है, इसलिए आप तय कर सकते हैं कि उत्तर देने से पहले मॉडल कितना आंतरिक विचार लागू करता है। यह संरचित आउटपुट और टूल कॉलिंग का भी समर्थन करता है, जिसका अर्थ है कि प्रतिक्रियाओं को एक स्कीमा तक सीमित किया जा सकता है और मॉडल आपके द्वारा परिभाषित फ़ंक्शन को लागू कर सकता है।
ये क्षमताएं कुछ व्यावहारिक पैटर्न की ओर इशारा करती हैं। लंबी-कॉन्टेक्स्ट विश्लेषण स्पष्ट है: अनुबंध, शोध पत्र, लॉग या रिपॉजिटरी फीड करना और चंकिंग के बिना पूरे सेट में प्रश्न पूछना। चूंकि छवि इनपुट समर्थित है, आप एक ही अनुरोध में स्क्रीनशॉट, आरेख या स्कैन किए गए पृष्ठों को टेक्स्ट निर्देशों के साथ मिला सकते हैं, जो दस्तावेज़ समझ और मिश्रित सामग्री पर दृश्य प्रश्न उत्तर के लिए उपयुक्त है। टूल कॉलिंग और संरचित आउटपुट इसे एजेंट और पाइपलाइन के लिए उचित बनाते हैं जहां मॉडल को API कॉल करने, डेटा स्रोतों को क्वेरी करने या मशीन-पठनीय परिणाम लौटाने की आवश्यकता होती है जिन्हें डाउनस्ट्रीम कोड पार्स कर सकता है। रीज़निंग नियंत्रण उन कार्यों में मदद करते हैं जहां सटीकता विलंबता से अधिक मायने रखती है, जैसे बहु-चरणीय योजना या डिबगिंग।
आप Hy4 को api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी "tencent/hy4" का उपयोग करके कॉल करते हैं। चूंकि इंटरफ़ेस OpenAI प्रारूप का अनुसरण करता है, मौजूदा SDK और क्लाइंट लाइब्रेरी बेस URL परिवर्तन के साथ काम करते हैं। समर्थित अनुरोध पैरामीटर include_reasoning, max_completion_tokens, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice और tools हैं। व्यवहार में यह सैंपलिंग नियंत्रण, आउटपुट लंबाई, स्टॉप अनुक्रम, JSON या स्कीमा-सीमित प्रतिक्रियाएं, और फ़ंक्शन कॉलिंग, साथ ही रीज़निंग-संबंधित विकल्पों को कवर करता है।
एक बात ध्यान में रखें कि आउटपुट केवल टेक्स्ट है, इसलिए छवियों या ऑडियो को उत्पन्न करने की आवश्यकता वाले कार्य इसके दायरे से बाहर हैं। 65,536 टोकन का अधिकतम आउटपुट का अर्थ है कि बहुत लंबी जनरेशन को चरणों में योजना बनाने की आवश्यकता होती है। सीधे, छोटे टेक्स्ट कार्यों के लिए जहां लंबी-कॉन्टेक्स्ट, विज़न या टूल-कॉलिंग सुविधाओं में से किसी की आवश्यकता नहीं है, एक छोटा और तेज़ मॉडल अधिक किफायती विकल्प हो सकता है।
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import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://api14.com/api/v1",
apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});
const result = await client.chat.completions.create({
"model": "tencent/hy4",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningreasoning_effortresponse_formatstopstructured_outputstemperaturetool_choicetools