qwen/qwen3.5-35b-a3b

LLM

Qwen3.5 represents a significant leap forward, integrating breakthroughs in multimodal learning, architectural efficiency, reinforcement learning scale, and global accessibility to empower developers and enterprises with unprecedented capability and efficiency.

Parametry

Przykład kodu
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.getenv("ATLASCLOUD_API_KEY"),
    base_url="https://api.atlascloud.ai/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="qwen/qwen3.5-35b-a3b",
    messages=[
    {
        "role": "user",
        "content": "hello"
    }
],
    max_tokens=1024,
    temperature=0.7
)

print(response.choices[0].message.content)

Instalacja

Zainstaluj wymagany pakiet dla swojego języka programowania.

bash

pip install requests

Uwierzytelnianie

Wszystkie żądania API wymagają uwierzytelnienia za pomocą klucza API. Klucz API możesz uzyskać z panelu Atlas Cloud.

bash

export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"

Nagłówki HTTP

python

import os

API_KEY = os.environ.get("ATLASCLOUD_API_KEY")
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}

Chroń swój klucz API

Nigdy nie ujawniaj swojego klucza API w kodzie po stronie klienta ani w publicznych repozytoriach. Zamiast tego użyj zmiennych środowiskowych lub proxy backendowego.

Wyślij żądanie

import requests

url = "https://api.atlascloud.ai/v1/chat/completions"
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}
data = {
    "model": "your-model",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
    "max_tokens": 1024
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.json())

Schema wejściowy

Następujące parametry są akceptowane w treści żądania.

Łącznie: 9Wymagane: 2Opcjonalne: 7

modelstringrequired

The model ID to use for the completion.

Example: "qwen/qwen3.5-35b-a3b"

messagesarray[object]required

A list of messages comprising the conversation so far.

rolestringrequired

The role of the message author. One of "system", "user", or "assistant".

systemuserassistant

contentstringrequired

The content of the message.

max_tokensinteger

The maximum number of tokens to generate in the completion.

Default: 1024Min: 1

temperaturenumber

Sampling temperature between 0 and 2. Higher values make output more random, lower values more focused and deterministic.

Default: 0.7Min: 0Max: 2

top_pnumber

Nucleus sampling parameter. The model considers the tokens with top_p probability mass.

Default: 1Min: 0Max: 1

streamboolean

If set to true, partial message deltas will be sent as server-sent events.

Default: false

stoparray[string]

Up to 4 sequences where the API will stop generating further tokens.

frequency_penaltynumber

Penalizes new tokens based on their existing frequency in the text so far. Between -2.0 and 2.0.

Default: 0Min: -2Max: 2

presence_penaltynumber

Penalizes new tokens based on whether they appear in the text so far. Between -2.0 and 2.0.

Default: 0Min: -2Max: 2

Przykładowa treść żądania

json

{
  "model": "qwen/qwen3.5-35b-a3b",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Hello"
    }
  ],
  "max_tokens": 1024,
  "temperature": 0.7,
  "stream": false
}

Schema wyjściowy

API zwraca odpowiedź kompatybilną z ChatCompletion.

idstringrequired

Unique identifier for the completion.

objectstringrequired

Object type, always "chat.completion".

Default: "chat.completion"

createdintegerrequired

Unix timestamp of when the completion was created.

modelstringrequired

The model used for the completion.

choicesarray[object]required

List of completion choices.

indexintegerrequired

Index of the choice.

messageobjectrequired

The generated message.

finish_reasonstringrequired

The reason generation stopped.

stoplengthcontent_filter

usageobjectrequired

Token usage statistics.

prompt_tokensintegerrequired

Number of tokens in the prompt.

completion_tokensintegerrequired

Number of tokens in the completion.

total_tokensintegerrequired

Total tokens used.

Przykładowa odpowiedź

json

{
  "id": "chatcmpl-abc123",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1700000000,
  "model": "model-name",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "Hello! How can I assist you today?"
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 10,
    "completion_tokens": 20,
    "total_tokens": 30
  }
}

Atlas Cloud Skills

Atlas Cloud Skills integruje ponad 300 modeli AI bezpośrednio z Twoim asystentem kodowania AI. Jedno polecenie do instalacji, a następnie używaj języka naturalnego do generowania obrazów, filmów i rozmów z LLM.

Obsługiwani klienci

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cursor

Windsurf

VS Code

Trae

GitHub Copilot

Cline

Roo Code

Amp

Goose

Replit

40+ obsługiwani klienci

Instalacja

bash

npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

Skonfiguruj klucz API

Uzyskaj klucz API z panelu Atlas Cloud i ustaw go jako zmienną środowiskową.

bash

export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"

Możliwości

Po zainstalowaniu możesz używać języka naturalnego w swoim asystencie AI, aby uzyskać dostęp do wszystkich modeli Atlas Cloud.

Generowanie obrazówGeneruj obrazy za pomocą modeli takich jak Nano Banana 2, Z-Image i inne.

Tworzenie wideoTwórz filmy z tekstu lub obrazów za pomocą Kling, Vidu, Veo itp.

Chat LLMRozmawiaj z Qwen, DeepSeek i innymi dużymi modelami językowymi.

Przesyłanie mediówPrześlij lokalne pliki do edycji obrazów i przepływów pracy obraz-do-wideo.

Dowiedz się więcej

github.com/AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

Serwer MCP

Serwer MCP Atlas Cloud łączy Twoje IDE z ponad 300 modelami AI za pośrednictwem Model Context Protocol. Działa z każdym klientem kompatybilnym z MCP.

Obsługiwani klienci

Cursor

VS Code

Windsurf

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cline

Roo Code

100+ obsługiwani klienci

Instalacja

bash

npx -y atlascloud-mcp

Konfiguracja

Dodaj następującą konfigurację do pliku ustawień MCP w swoim IDE.

json

{
  "mcpServers": {
    "atlascloud": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "atlascloud-mcp"
      ],
      "env": {
        "ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

Dostępne narzędzia

atlas_generate_imageGeneruj obrazy z promptów tekstowych.

atlas_generate_videoTwórz filmy z tekstu lub obrazów.

atlas_chatRozmawiaj z dużymi modelami językowymi.

atlas_list_modelsPrzeglądaj ponad 300 dostępnych modeli AI.

atlas_quick_generateTworzenie treści w jednym kroku z automatycznym wyborem modelu.

atlas_upload_mediaPrześlij lokalne pliki do przepływów pracy API.

Dowiedz się więcej

github.com/AtlasCloudAI/mcp-server

Qwen3 Coder represents a significant leap forward, integrating breakthroughs in multimodal learning, architectural efficiency, reinforcement learning scale, and global accessibility to empower developers and enterprises with unprecedented capability and efficiency.

LLM