Z.ai: GLM 4.6

Снижает вероятность токенов пропорционально тому, как часто они уже встречались в тексте. Чем выше штраф, тем сильнее модель избегает дословных повторов слов и фраз. Положительные значения делают текст разнообразнее по лексике, отрицательные, наоборот, поощряют повторения. Полезен против «зацикливания» на одних и тех же выражениях в длинных ответах.

Указывает, возвращать ли вместе с ответом цепочку рассуждений модели. При включении в ответе появляется поле с ходом размышлений, что полезно для отладки, аудита и объяснимости. При отключении пользователь видит только финальный результат, а рассуждения остаются скрытыми. Доступно для моделей, поддерживающих режим рассуждений.

Позволяет вручную повышать или понижать вероятность конкретных токенов через сдвиг их логитов. Сильное положительное смещение делает появление токена почти неизбежным, сильное отрицательное — фактически запрещает его. Применяется для мягкого управления лексикой: подавления нежелательных слов или поощрения нужных. Требует знания идентификаторов токенов используемого токенизатора.

Ограничивает максимальное число токенов, которое модель сгенерирует в ответе. Это потолок длины именно ответа, не считая токенов запроса; сумма запроса и ответа не может превышать размер контекстного окна. Если лимит мал, ответ может оборваться на середине. Параметр также влияет на стоимость, так как выходные токены тарифицируются отдельно.

Задаёт минимальную вероятность токена относительно самого вероятного кандидата на данном шаге. Токены, чья вероятность ниже этого порога (доли от максимальной), исключаются из выборки. Параметр динамически адаптируется к уверенности модели: при «остром» распределении отсекает почти всё лишнее, при «размытом» оставляет больше вариантов. Помогает убирать заведомо неподходящие токены, не зажимая разнообразие слишком сильно.

Снижает вероятность токенов уже за сам факт того, что они появились в тексте, независимо от числа повторений. Это подталкивает модель вводить новые темы и слова, а не топтаться на уже упомянутом. Положительные значения повышают разнообразие и «широту» ответа, отрицательные удерживают модель в рамках затронутого. В отличие от штрафа за частоту, здесь важно само присутствие токена, а не его счётчик.

Включает режим внутренних пошаговых рассуждений модели перед выдачей финального ответа. Позволяет управлять «обдумыванием»: глубиной размышлений или бюджетом токенов на них. Как правило, повышает качество на сложных задачах — логике, математике, многошаговом планировании — ценой большего времени и стоимости. Сами рассуждения могут не показываться пользователю, если не запрошены отдельно.

Наказывает повторное использование уже сгенерированных токенов, домножая их вероятность на понижающий коэффициент. Значения чуть больше 1 (например, 1.1–1.3) заметно уменьшают дословные повторы и зацикливание. Значение 1 отключает штраф, значения меньше 1 — наоборот, поощряют повторения. Действует похоже на штрафы за частоту и присутствие, но через мультипликативную, а не аддитивную поправку.

Задаёт требуемый формат вывода модели. В режиме JSON-объекта модель обязана вернуть синтаксически корректный JSON, что удобно для программной обработки. Можно также потребовать соответствие конкретной JSON-схеме. Использование этого параметра снижает необходимость «вычищать» свободный текст и парсить его эвристиками.

Фиксирует источник случайности генерации, чтобы при одинаковых запросе и параметрах получать максимально воспроизводимый результат. Полезно для отладки, тестов и сравнения настроек, когда нужна повторяемость. Полная детерминированность не гарантируется и зависит от инфраструктуры провайдера. Изменение seed при прочих равных даёт другой, но столь же стабильный вариант ответа.

Список строк, при появлении которых генерация немедленно останавливается. Сами стоп-строки в ответ не включаются, что удобно для обрезания вывода по разделителю или маркеру конца. Часто используется в структурированных промптах и при ролевой разметке диалога. Можно задать несколько последовательностей одновременно.

Гарантирует, что ответ модели строго соответствует заданной JSON-схеме. В отличие от обычной просьбы «верни JSON», провайдер на уровне декодирования не позволяет нарушить структуру и типы полей. Это критично для надёжных интеграций, где ответ сразу передаётся в код без дополнительной валидации. Поддерживается не всеми моделями и обычно используется вместе с описанием схемы.

Управляет случайностью выбора следующего токена. Значение около 0 делает ответы почти детерминированными и предсказуемыми — модель каждый раз выбирает наиболее вероятное продолжение. Более высокие значения (0.7–1.0 и выше) повышают разнообразие и «креативность», но и риск ошибок и бессвязности. Для фактических задач и кода обычно берут низкую температуру, для генерации идей и текстов — выше.

Управляет тем, будет ли модель вызывать инструменты и какой именно. Режим auto оставляет решение модели, none запрещает вызовы, required заставляет вызвать хотя бы один инструмент. Можно жёстко указать конкретную функцию, которую нужно вызвать. Полезно, когда логика приложения требует предсказуемого поведения вместо свободного выбора модели.

Описание набора функций (инструментов), которые модель может вызвать в ходе ответа. Для каждого инструмента передаётся имя, назначение и JSON-схема параметров. Модель сама решает, когда уместно вызвать инструмент, и возвращает имя функции с аргументами, а выполнение остаётся на стороне приложения. Это основа агентных сценариев и интеграций с внешними сервисами и данными.

Оставляет на каждом шаге только K наиболее вероятных токенов-кандидатов, а остальные отбрасывает. Малые значения (например, 10–40) делают текст более сфокусированным и предсказуемым, большие — более разнообразным. В отличие от top-p, отбор идёт по фиксированному количеству вариантов, а не по их суммарной вероятности. Значение 0 обычно означает, что ограничение отключено.

Ограничивает выбор токенов наименьшим набором, суммарная вероятность которого не превышает значения p (nucleus sampling). Например, при 0.9 модель рассматривает только самые вероятные варианты, на которые приходится 90% вероятностной массы, отсекая «хвост» маловероятных. Это альтернативный температуре способ управлять разнообразием ответа. Обычно меняют либо температуру, либо top-p, а не оба параметра одновременно.