配置阿里雲百鍊

阿里雲百鍊是阿里雲推出的企業級大模型服務平臺，提供通義千問 Qwen 系列模型。支援多語言、多模態、超長上下文等功能，適用於智慧客服、內容創作、程式碼輔助等場景。

1. 獲取阿里雲百鍊 API Key

1.1 訪問阿里雲百鍊平臺

訪問阿里雲百鍊（通義千問）平臺並登入：https://dashscope.aliyun.com/

1.2 進入 API-KEY 管理頁面

登入後，點選右上角的使用者頭像，選擇 API-KEY 管理。

1.3 建立新的 API Key

點選 建立新的 API-KEY 按鈕。

1.4 設定 API Key 資訊

在彈出的對話方塊中：

1. 輸入 API Key 的名稱（例如：CueMate）
2. 點選 Create Key 按鈕

1.5 複製 API Key

建立成功後，系統會顯示 API Key。

重要：請立即複製並妥善儲存，API Key 以 sk- 開頭，長度為 32 位字元。

點選複製按鈕，API Key 已複製到剪貼簿。

2. 在 CueMate 中配置阿里雲百鍊模型

2.1 進入模型設定頁面

登入 CueMate 系統後，點選右上角下拉選單的 模型設定。

2.2 新增新模型

點選右上角的 新增模型 按鈕。

2.3 選擇阿里雲百鍊服務商

在彈出的對話方塊中：

1. 服務商型別：選擇 阿里雲百鍊
2. 點選後 自動進入下一步

2.4 填寫配置資訊

在配置頁面填寫以下資訊：

基礎配置

1. 模型名稱：為這個模型配置起個名字（例如：通義千問 3-Max）
2. API URL：保持預設 https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1（OpenAI 相容格式）
3. API Key：貼上剛才複製的阿里雲百鍊 API Key
4. 模型版本：選擇或輸入要使用的模型 ID，常用模型包括：
   • qwen3-max：最新最強模型，最大輸出 65K
   • qwen-plus：高價效比版本，最大輸出 32K
   • qwen-flash：快速響應版本，最大輸出 16K
   • qwen-max：經典旗艦版本，最大輸出 8K
   • qwen-turbo：快速版本，最大輸出 8K
   • qwen3-235b-a22b：超大引數版本，最大輸出 8K
   • 其他 Qwen3 系列模型（0.6b/1.7b/4b/8b/14b/32b/30b-a3b）

高階配置（可選）

展開 高階配置 面板，可以調整以下引數：

CueMate 介面可調引數：

1. 溫度（temperature）：控制輸出隨機性

   • 範圍：0-2
   • 推薦值：0.7
   • 作用：值越高輸出越隨機創新，值越低輸出越穩定保守
   • 使用建議：
     • 創意寫作/頭腦風暴：1.0-1.5
     • 常規對話/問答：0.7-0.9
     • 程式碼生成/精確任務：0.3-0.5

2. 輸出最大 tokens（max_tokens）：限制單次輸出長度

   • 範圍：256 - 65536（根據模型而定）
   • 推薦值：8192
   • 作用：控制模型單次響應的最大字數
   • 模型限制：
     • qwen3-max：最大 65K tokens
     • qwen-plus：最大 32K tokens
     • qwen-flash：最大 16K tokens
     • qwen-max/qwen-turbo/qwen3 系列：最大 8K tokens
   • 使用建議：
     • 簡短問答：1024-2048
     • 常規對話：4096-8192
     • 長文生成：16384-32768
     • 超長文件：65536（僅 qwen3-max）

阿里雲百鍊 API 支援的其他高階引數：

雖然 CueMate 介面只提供 temperature 和 max_tokens 調整，但如果你透過 API 直接呼叫阿里雲百鍊，還可以使用以下高階引數（阿里雲百鍊採用 OpenAI 相容的 API 格式）：

3. top_p（nucleus sampling）

   • 範圍：0-1
   • 預設值：1
   • 作用：從機率累積達到 p 的最小候選集中取樣
   • 與 temperature 的關係：通常只調整其中一個
   • 使用建議：
     • 保持多樣性但避免離譜：0.9-0.95
     • 更保守的輸出：0.7-0.8

4. frequency_penalty（頻率懲罰）

   • 範圍：-2.0 到 2.0
   • 預設值：0
   • 作用：降低重複相同詞彙的機率（基於詞頻）
   • 使用建議：
     • 減少重複：0.3-0.8
     • 允許重複：0（預設）

5. presence_penalty（存在懲罰）

   • 範圍：-2.0 到 2.0
   • 預設值：0
   • 作用：降低已出現過的詞彙再次出現的機率（基於是否出現）
   • 使用建議：
     • 鼓勵新話題：0.3-0.8
     • 允許重複話題：0（預設）

6. stop（停止序列）

   • 型別：字串或陣列
   • 預設值：null
   • 作用：當生成內容包含指定字串時停止
   • 示例：["###", "使用者:", "\n\n"]
   • 使用場景：
     • 結構化輸出：使用分隔符控制格式
     • 對話系統：防止模型代替使用者說話

7. stream（流式輸出）

   • 型別：布林值
   • 預設值：false
   • 作用：啟用 SSE 流式返回，邊生成邊返回
   • CueMate 中：自動處理，無需手動設定

8. tools（工具呼叫）

   • 型別：物件陣列
   • 作用：定義模型可以呼叫的工具/函式
   • 使用場景：Function Calling、Agent 應用
   • 示例：

     {
       "tools": [
         {
           "type": "function",
           "function": {
             "name": "get_weather",
             "description": "獲取指定城市的天氣資訊",
             "parameters": {
               "type": "object",
               "properties": {
                 "city": {"type": "string", "description": "城市名稱"}
               }
             }
           }
         }
       ]
     }

阿里雲百鍊特色引數：

9. enable_search（聯網搜尋）
   • 型別：布林值
   • 預設值：false
   • 作用：啟用實時聯網搜尋功能，增強答案時效性
   • 使用場景：需要最新資訊的問答任務
   • 注意：僅部分模型支援（如 qwen-max、qwen-plus）

引數組合建議：

序號	場景	temperature	max_tokens	top_p	frequency_penalty	presence_penalty	enable_search
1	創意寫作	1.0-1.2	4096-8192	0.95	0.5	0.5	false
2	程式碼生成	0.2-0.5	2048-4096	0.9	0.0	0.0	false
3	問答系統	0.7	1024-2048	0.9	0.0	0.0	false
4	摘要總結	0.3-0.5	512-1024	0.9	0.0	0.0	false
5	實時資訊	0.7	2048-4096	0.9	0.0	0.0	true

2.5 測試連線

填寫完配置後，點選 測試連線 按鈕，驗證配置是否正確。

如果配置正確，會顯示測試成功的提示，並返回模型的響應示例。

如果配置錯誤，會顯示測試錯誤的日誌，並且可以透過日誌管理，檢視具體報錯資訊。

2.6 儲存配置

測試成功後，點選 儲存 按鈕，完成模型配置。

3. 使用模型

透過右上角下拉選單，進入系統設定介面，在大模型服務商欄目選擇想要使用的模型配置。

配置完成後，可以在面試訓練、問題生成等功能中選擇使用此模型， 當然也可以在面試的選項中單此選擇此次面試的模型配置。

4. 支援的模型列表

4.1 Qwen3 系列（最新）

序號	模型名稱	模型 ID	最大輸出	適用場景
1	Qwen3-Max	qwen3-max	65K tokens	最新最強模型、複雜推理
2	Qwen3-235B-A22B	qwen3-235b-a22b	8K tokens	超大規模任務
3	Qwen3-32B	qwen3-32b	8K tokens	大規模任務
4	Qwen3-30B-A3B	qwen3-30b-a3b	8K tokens	專業領域
5	Qwen3-14B	qwen3-14b	8K tokens	中等規模任務
6	Qwen3-8B	qwen3-8b	8K tokens	中等規模任務
7	Qwen3-4B	qwen3-4b	8K tokens	小規模任務
8	Qwen3-1.7B	qwen3-1.7b	8K tokens	輕量級應用
9	Qwen3-0.6B	qwen3-0.6b	8K tokens	輕量級應用

4.2 通義千問系列

序號	模型名稱	模型 ID	最大輸出	適用場景
1	通義千問-Plus	qwen-plus	32K tokens	通用場景、高價效比
2	通義千問-Flash	qwen-flash	16K tokens	快速響應、實時對話
3	通義千問-Max	qwen-max	8K tokens	技術面試、複雜推理
4	通義千問-Turbo	qwen-turbo	8K tokens	快速響應、簡單對話

5. 常見問題

5.1 API Key 無效

現象：測試連線時提示 API Key 錯誤

解決方案：

1. 檢查 API Key 是否以 sk- 開頭
2. 確認 API Key 長度為 32 位字元
3. 檢查是否有多餘的空格
4. 確認 API Key 未過期或被禁用

5.2 請求超時

現象：測試連線或使用時長時間無響應

解決方案：

1. 檢查網路連線是否正常
2. 確認 API URL 地址正確
3. 檢查防火牆設定

5.3 配額不足

現象：提示配額已用完或餘額不足

解決方案：

1. 登入阿里雲百鍊平臺檢視賬戶餘額
2. 充值或申請更多配額
3. 檢查 API 呼叫頻率限制

相關連結

• 阿里雲百鍊官網
• 通義千問平臺
• API 文件
• 定價說明