دليل Claude Code
أعدّ نماذج Claude من Flaq AI واستكشف مهارات Claude Code
جرّب Qwen 3.7 Max API مجانًا لاستدلال LLM متقدم، والكتابة، والمساعدة في البرمجة، والتحليل. وصول Alibaba مستقر لسير عمل إنتاجي متطلب. استخدم واجهات GPT وClaude وغيرها من LLM API المستقرة لبناء وكلاء AI وروبوتات محادثة وبحث وبرمجة وأتمتة وتطبيقات ذكية.
const response = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions', {
method: 'POST',
headers: {
Authorization: 'Bearer YOUR_API_KEY',
Accept: 'text/event-stream',
'Content-Type': 'application/json'
},
body: JSON.stringify({
model: 'qwen-3.7-max-text-to-text',
messages: [
{
role: 'user',
content: 'Explain the concept of attention mechanisms in neural networks.'
}
],
stream: true,
max_tokens: 2048,
top_p: 0.9,
top_k: 50
})
});
const reader = response.body.getReader();
const decoder = new TextDecoder();
let buffer = '';
let assistantText = '';
while (true) {
const { done, value } = await reader.read();
if (done) break;
buffer += decoder.decode(value, { stream: true });
const frames = buffer.split('\n\n');
buffer = frames.pop() || '';
for (const frame of frames) {
const lines = frame.split('\n').filter(Boolean);
let eventName = 'message';
const dataLines = [];
for (const line of lines) {
if (line.startsWith('event:')) {
eventName = line.slice(6).trim();
} else if (line.startsWith('data:')) {
dataLines.push(line.replace(/^data:\s*/, ''));
}
}
const raw = dataLines.join('\n').trim();
if (raw === '[DONE]') {
console.log('\nFinal text:', assistantText);
continue;
}
let payload;
try {
payload = JSON.parse(raw);
} catch {
continue;
}
if (eventName === 'error' || payload.error) {
const msg = payload.error?.message ?? payload.message ?? 'Chat request failed';
throw new Error(msg);
}
const delta = payload.choices?.[0]?.delta;
if (delta?.content) {
assistantText += delta.content;
console.log(assistantText);
}
}
}
import json
import requests
response = requests.post(
'https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions',
headers={
'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY',
'Accept': 'text/event-stream',
'Content-Type': 'application/json',
},
json={
'model': 'qwen-3.7-max-text-to-text',
'messages': [
{
'role': 'user',
'content': 'Explain the concept of attention mechanisms in neural networks.',
}
],
'stream': True,
'max_tokens': 2048,
'top_p': 0.9,
'top_k': 50,
},
stream=True,
)
response.raise_for_status()
event_name = 'message'
assistant_text = ''
for raw_line in response.iter_lines(decode_unicode=True):
if not raw_line:
event_name = 'message'
continue
if raw_line.startswith('event:'):
event_name = raw_line.replace('event:', '', 1).strip()
continue
if raw_line.startswith('data:'):
raw_data = raw_line.replace('data:', '', 1).strip()
if raw_data == '[DONE]':
print('\nFinal text:', assistant_text)
continue
payload = json.loads(raw_data)
if event_name == 'error' or payload.get('error'):
error = payload.get('error') or payload
raise RuntimeError(error.get('message', 'Chat request failed'))
choices = payload.get('choices') or []
if choices:
delta = choices[0].get('delta') or {}
content = delta.get('content')
if content:
assistant_text += content
print(content, end='', flush=True)
curl -N -X POST "https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Accept: text/event-stream" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "qwen-3.7-max-text-to-text",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain the concept of attention mechanisms in neural networks."
}
],
"stream": true,
"max_tokens": 2048,
"top_p": 0.9,
"top_k": 50
}'
| المعلمات | السعر | السعر الأصلي | الخصم |
|---|
توفّر Qwen 3.7 Max Text-to-Text API على Flaq AI وصولاً إلى نموذج Alibaba لمهام عمل اللغة المتطلبة التي تحتاج إلى استدلال دقيق، واتباع موثوق للتعليمات، ومخرجات جاهزة للإنتاج. يساعد تكامل Qwen API القوي هذا المطورين على بناء ميزات المحادثة والكتابة والبرمجة والتحليل والأتمتة مع سياق محادثة مرن وعناصر تحكم عملية في التوليد. وبما أنه بُني لأعباء العمل الاحترافية، فهو يمنح الفرق طريقة مستقرة لإضافة ذكاء نصي متقدم من دون إدارة بنية مزود الخدمة.
ملاحظة يُرجى التأكد من توافق المطالبات ومهام عمل التطبيق مع إرشادات السلامة والاستخدام لدى Alibaba. إذا حدث خطأ، فراجع الإدخال بحثاً عن محتوى مقيّد، وبسّط الطلب، ثم حاول مرة أخرى.
Qwen 3.7 Max مقابل Qwen 3.7 Plus
يعد Qwen 3.7 Plus جذاباً لأعباء الإنتاج الأكثر حساسية للتكلفة. ويركز Qwen 3.7 Max على قدرة استدلال أقوى وردود أعلى جودة لتطبيقات النص إلى النص المعقدة.
Qwen 3.7 Max مقابل Claude Opus
يُعرف Claude Opus بمهام عمل الكتابة والتحليل الدقيقة. يوفر Qwen 3.7 Max بديلاً عبر Alibaba API مع قدرة قوية متعددة اللغات، وعناصر تحكم عملية، وملاءمة جيدة لأتمتة الأعمال المنظمة.
Qwen 3.7 Max مقابل GPT Models
تقدم نماذج GPT ألفة واسعة في المنظومة. يمنح Qwen 3.7 Max الفرق مساراً مُداراً آخر للاستدلال المتقدم ومساعدة البرمجة وتوليد النص متعدد اللغات على Flaq AI.
Qwen 3.7 Max مقابل Gemini
تعد نماذج Gemini قوية لحالات الاستخدام متعددة الوسائط الأصلية من Google. يركز Qwen 3.7 Max على استدلال نصي موثوق واستخدام API مرن لمهام عمل المحادثة والأتمتة.
Qwen 3.7 Max مقابل Llama
تمنح نماذج Llama الفرق تحكماً في نشر النماذج المفتوحة. Qwen 3.7 Max أفضل للمطورين الذين يريدون وصول API مُداراً من دون استضافة نموذج أو أعمال بنية تحتية.
أعدّ نماذج Claude من Flaq AI واستكشف مهارات Claude Code

أعدّ نماذج GPT من Flaq AI واستكشف مهارات Codex
استخدم نماذج LLM من Flaq AI في Hermes Agent
استخدم GLM 5.2 وKimi K3 وDeepSeek v4 في ZCode
شغّل DeepSeek Harness باستخدام نماذج DeepSeek من Flaq AI
اربط وكلاء الذكاء الاصطناعي بأدوات Flaq لتوليد الصور والفيديو