通义千问( 二 ) 输入输出参数

3.参数说明

3.1.输入参数

数据类型列中各字段的含义如下所示：

• string表示字符串类型；
• array在Python中表示列表，在Java中表示ArrayList；
• integer表示整数型；
• float表示浮点型；
• boolean表示布尔型；
• object表示哈希表。

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参数	数据类型	默认值	说明
model（必选）	string	无	指定用于对话的通义千问模型名。如 : qwen-max, qwen-plus, qwen-turbo
messages	array	无	messages：用户与模型的对话历史。
prompt	string	无（与messages不可同时为空）
seed（可选）	integer		生成时使用的随机数种子，用于控制模型生成内容的随机性。seed支持无符号64位整数。
max_tokens（可选）	integer	1500或2000	Java SDK中为 maxTokens。 指定模型可生成的最大token个数。qwen-turbo最大值和默认值为1500 tokens。qwen-max、qwen-max-1201、qwen-max-longcontext和qwen-plus模型，最大值和默认值均为2000 tokens。
top_p（可选）	float		Java SDK中为topP 生成过程中的核采样方法概率阈值，例如，取值为0.8时，仅保留概率加起来大于等于0.8的最可能token的最小集合作为候选集。取值范围为（0,1.0)，取值越大，生成的随机性越高；取值越低，生成的确定性越高。
top_k（可选）	integer		Java SDK中为 topK 生成时，采样候选集的大小。例如，取值为50时，仅将单次生成中得分最高的50个token组成随机采样的候选集。取值越大，生成的随机性越高；取值越小，生成的确定性越高。取值为None或当top_k大于100时，表示不启用top_k策略，此时，仅有top_p策略生效。
repetition_penalty（可选）	float		Java SDK中为repetitionPenalty 用于控制模型生成时连续序列中的重复度。提高repetition_penalty时可以降低模型生成的重复度，1.0表示不做惩罚。没有严格的取值范围。
presence_penalty（可选）	float		Java SDK中暂不支持该参数 用户控制模型生成时整个序列中的重复度。提高presence_penalty时可以降低模型生成的重复度，取值范围[-2.0, 2.0]。