AionLabs: Aion-2.0

Aion-2.0 to model tekstowy od AionLabs, wydany 23 lutego 2026. Jest to wariant DeepSeek V3.2 zoptymalizowany pod immersyjne odgrywanie ról i opowiadanie historii. AionLabs pozycjonuje go jako szczególnie mocnego w wprowadzaniu napięcia, kryzysów i konfliktów do opowieści, co jest cechą, która sprawia, że jego narracje wydają się bardziej angażujące. Jeśli tworzysz interaktywną fikcję, czat oparty na postaciach lub dowolny produkt, w którym liczy się dynamika narracji, to właśnie na tym skupia się ten model.

Model pracuje wyłącznie z tekstem, zarówno na wejściu, jak i na wyjściu, więc nie przyjmuje obrazów ani dźwięku i ich nie generuje. Oferuje okno kontekstu o rozmiarze 131 072 tokenów, co wystarcza na długie historie rozmów, rozbudowane opisy scen lub wielorozdziałowe szkice w jednym żądaniu. Maksymalne wyjście to 32 768 tokenów, więc pojedyncza odpowiedź może być pokaźnym fragmentem prozy, a nie krótką repliką. Te dwie liczby razem stanowią główne praktyczne ograniczenie, które trzeba uwzględnić przy projektowaniu promptów i zarządzaniu stanem rozmowy.

Ze względu na to połączenie naturalnymi zastosowaniami są długie sesje odgrywania ról, w których model musi pamiętać wcześniejsze sceny, generowanie opowieści wymagające eskalacji fabuły zamiast jej dryfowania oraz interaktywne postacie, które powinny stawiać opór, tworzyć komplikacje lub podnosić stawkę zamiast zgadzać się z użytkownikiem. Te same cechy pasują do aplikacji w stylu mistrza gry, narzędzi do narracji rozgałęzionej i asystentów pisarskich, które pomagają autorom szkicować sceny pełne konfliktów. Każde zadanie polegające wyłącznie na ekstrakcji faktów, klasyfikacji lub krótkich deterministycznych odpowiedziach również może być obsłużone przez ten model, ale jego wyróżniające zachowanie dotyczy narracji i dialogu.

Wywołujesz go przez zgodne z OpenAI API api14, używając identyfikatora modelu "aion-labs/aion-2.0". Obsługiwane parametry żądania to include_reasoning, max_tokens, reasoning, response_format, temperature, tool_choice, tools i top_p. Oznacza to, że możesz kontrolować próbkowanie za pomocą temperature i top_p, ograniczać długość odpowiedzi przez max_tokens, żądać ustrukturyzowanego wyjścia przez response_format oraz przekazywać modelowi funkcje wywoływalne za pomocą tools i tool_choice. Parametry reasoning i include_reasoning pozwalają pracować z zachowaniem rozumowania modelu tam, gdzie Twoja aplikacja tego potrzebuje.

Pamiętaj o limicie wyjścia wynoszącym 32 768 tokenów, gdy prosisz o bardzo długie kontynuacje, ponieważ odpowiedź nie może go przekroczyć, nawet jeśli okno kontekstu jest większe. Model obsługuje wyłącznie tekst, więc jeśli Twoja aplikacja zależy od wejścia obrazowego lub dźwiękowego, będziesz potrzebować innego modelu dla tej części potoku. W pracy z tekstem rozsądnym powodem wyboru czegoś innego jest sytuacja, gdy Twoje zadanie nie korzysta z napięcia narracyjnego ani długiego kontekstu, a mniejszy lub szybszy model posłużyłby Ci lepiej.