Základ pro práci agentů
MiMo-V2-Pro je vlajkový základní model Xiaomi pro složité agentní úlohy a softwarové inženýrství. Jeho rolí je uvažovat o úloze, uspořádat potřebné kroky a využít informace vrácené nástroji k pokračování směrem k definovanému výsledku. Zaměření modelu přesahuje sestavení jediné odpovědi: je navržen pro propojenou práci, v níž dřívější rozhodnutí a pozorování ovlivňují další dění.
Rozsah a efektivní architektura
Výrobce popisuje více než 1 bilion parametrů celkem se 42 miliardami aktivních parametrů. Pro rozšiřuje hybridní přístup k pozornosti z MiMo-V2-Flash a používá poměr 7:1 mezi pozorností v posuvném okně a globální pozorností. Lehká vrstva pro předpovídání více tokenů podporuje generování a uváděný kontext dosahuje 1 milionu tokenů. Jde o architektonické a kontextové vlastnosti Pro; neurčují rychlost vykonávání, přidělení paměti ani limity požadavků konkrétní integrace.
Vývojová řada vydání
Xiaomi označuje Hunter Alpha za rané interní testovací sestavení předcházející MiMo-V2-Pro. Vydaný model Pro má vlastní název a vylepšení práce s dlouhým kontextem a stability agentních scénářů. Toto rozlišení je důležité při porovnávání popisů nebo zachování identity modelu: dřívější testovací sestavení, MiMo-V2-Flash a MiMo-V2-Omni mají každý samostatnou roli a specifikaci.
Vytvořen pro agenty
Model je dotrénován učením s učitelem a posilovaným učením napříč různými agentními frameworky se zaměřením na volání nástrojů a vícekrokové uvažování. Připravte úlohu s pozorovatelnou podmínkou dokončení a popisy dostupných nástrojů. Projektový asistent může například obdržet požadavek na změnu, prozkoumat dodané moduly, navrhnout dotčené složky a pokračovat poté, co nástroj vrátí chybu sestavení. Užitečným výstupem je sled rozhodnutí propojených se skutečnými pozorováními a poté požadovaný kód, vysvětlení nebo shrnutí práce. Akce provádí připojené prostředí.
Softwarové inženýrství a frontendové úlohy
Xiaomi zdůrazňuje návrh systémů, plánování úloh a řešení problémů zaměřených na kód. Jeho ukázky zahrnují interaktivní webové stránky a hru v prohlížeči vytvořené v agentním prostředí. Ilustrační vývojové zadání může určit chování stránky, navigaci, datové stavy a responzivní rozvržení a poté žádat implementaci a kontroly vůči těmto požadavkům. U existujícího projektu dodejte aktuální soubory, selhávající případ a rozhraní, která musí zůstat nezměněná. Požadujte cílenou změnu a vysvětlení závislostí, kterých se dotýká, místo nesouvisející náhradní aplikace.
Dlouhý kontext a kontrolovatelný výsledek
Kontext až 1 milion tokenů je užitečný, když ke stejné úloze patří několik souborů, dokumentů, pokynů a dřívějších pozorování. Uspořádejte tento materiál podle role: závazné požadavky, aktuální kód, referenční příklady a výsledky nástrojů. Než agenta požádáte o pokračování, určete konečný artefakt a podmínky jeho přijetí. Dokumentační úloha může potřebovat srovnání s nevyřešenými otázkami; inženýrská úloha může potřebovat patch a záznam provedených kontrol.
Praktická omezení a rozsah edice
Dlouhý kontext poskytuje prostor pro materiály, ale nezaručuje správnost vygenerovaného projektu ani splnění každého požadavku. Pro další krok vraťte skutečné chyby a pozorování a ověřte výsledek v cílovém prostředí. Výrobce výslovně představuje odolnost v komplexních reálných úlohách jako něco, co je třeba posuzovat a zlepšovat. Tento popis pokrývá specializaci MiMo-V2-Pro na textové agenty a nástroje; modální funkce Omni a specifikace pozdějších generací MiMo patří jejich příslušným modelům. Nástroje, dostupné parametry a zpracování výstupu zůstávají vlastnostmi připojené aplikace.
", "aboutText": "Základ pro práci agentů\n\nMiMo-V2-Pro je vlajkový základní model Xiaomi pro složité agentní úlohy a softwarové inženýrství. Jeho rolí je uvažovat o úloze, uspořádat potřebné kroky a využít informace vrácené nástroji k pokračování směrem k definovanému výsledku. Zaměření modelu přesahuje sestavení jediné odpovědi: je navržen pro propojenou práci, v níž dřívější rozhodnutí a pozorování ovlivňují další dění.\n\nRozsah a efektivní architektura\n\nVýrobce popisuje více než 1 bilion parametrů celkem se 42 miliardami aktivních parametrů. Pro rozšiřuje hybridní přístup k pozornosti z MiMo-V2-Flash a používá poměr 7:1 mezi pozorností v posuvném okně a globální pozorností. Lehká vrstva pro předpovídání více tokenů podporuje generování a uváděný kontext dosahuje 1 milionu tokenů. Jde o architektonické a kontextové vlastnosti Pro; neurčují rychlost vykonávání, přidělení paměti ani limity požadavků konkrétní integrace.\n\nVývojová řada vydání\n\nXiaomi označuje Hunter Alpha za rané interní testovací sestavení předcházející MiMo-V2-Pro. Vydaný model Pro má vlastní název a vylepšení práce s dlouhým kontextem a stability agentních scénářů. Toto rozlišení je důležité při porovnávání popisů nebo zachování identity modelu: dřívější testovací sestavení, MiMo-V2-Flash a MiMo-V2-Omni mají každý samostatnou roli a specifikaci.\n\nVytvořen pro agenty\n\nModel je dotrénován učením s učitelem a posilovaným učením napříč různými agentními frameworky se zaměřením na volání nástrojů a vícekrokové uvažování. Připravte úlohu s pozorovatelnou podmínkou dokončení a popisy dostupných nástrojů. Projektový asistent může například obdržet požadavek na změnu, prozkoumat dodané moduly, navrhnout dotčené složky a pokračovat poté, co nástroj vrátí chybu sestavení. Užitečným výstupem je sled rozhodnutí propojených se skutečnými pozorováními a poté požadovaný kód, vysvětlení nebo shrnutí práce. Akce provádí připojené prostředí.\n\nSoftwarové inženýrství a frontendové úlohy\n\nXiaomi zdůrazňuje návrh systémů, plánování úloh a řešení problémů zaměřených na kód. Jeho ukázky zahrnují interaktivní webové stránky a hru v prohlížeči vytvořené v agentním prostředí. Ilustrační vývojové zadání může určit chování stránky, navigaci, datové stavy a responzivní rozvržení a poté žádat implementaci a kontroly vůči těmto požadavkům. U existujícího projektu dodejte aktuální soubory, selhávající případ a rozhraní, která musí zůstat nezměněná. Požadujte cílenou změnu a vysvětlení závislostí, kterých se dotýká, místo nesouvisející náhradní aplikace.\n\nDlouhý kontext a kontrolovatelný výsledek\n\nKontext až 1 milion tokenů je užitečný, když ke stejné úloze patří několik souborů, dokumentů, pokynů a dřívějších pozorování. Uspořádejte tento materiál podle role: závazné požadavky, aktuální kód, referenční příklady a výsledky nástrojů. Než agenta požádáte o pokračování, určete konečný artefakt a podmínky jeho přijetí. Dokumentační úloha může potřebovat srovnání s nevyřešenými otázkami; inženýrská úloha může potřebovat patch a záznam provedených kontrol.\n\nPraktická omezení a rozsah edice\n\nDlouhý kontext poskytuje prostor pro materiály, ale nezaručuje správnost vygenerovaného projektu ani splnění každého požadavku. Pro další krok vraťte skutečné chyby a pozorování a ověřte výsledek v cílovém prostředí. Výrobce výslovně představuje odolnost v komplexních reálných úlohách jako něco, co je třeba posuzovat a zlepšovat. Tento popis pokrývá specializaci MiMo-V2-Pro na textové agenty a nástroje; modální funkce Omni a specifikace pozdějších generací MiMo patří jejich příslušným modelům. Nástroje, dostupné parametry a zpracování výstupu zůstávají vlastnostmi připojené aplikace.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Technický příklad v angličtině
Correct an error-state transition\n\nA text specification says a search box has idle, loading, results and error states. Existing logic sets loading=true before fetch and false only on success, so failures leave the spinner visible. Propose pseudocode that preserves results on success, shows an error on failure and always clears loading. Include the two distinguishing checks.Focused async pseudocode and success/failure checks covering final loading state and visible result or error.Check that loading is cleared in both branches without suppressing the error.mimo-v2-proMiMo-V2-Pro je textový model Xiaomi zaměřený na agenty pro softwarové inženýrství, vícekrokové plánování a práci řízenou nástroji. Jeho kontext až 1 milion tokenů pomáhá zachovat rozsáhlé projektové materiály, omezení úlohy a postupná pozorování v soudržném pracovním postupu.
Tento popis zahrnuje schopnosti modelu. Vstupy, výstupy a možnosti dostupné v Ailoot jsou uvedeny níže pro vybranou metodu.
Základ pro práci agentů
MiMo-V2-Pro je vlajkový základní model Xiaomi pro složité agentní úlohy a softwarové inženýrství. Jeho rolí je uvažovat o úloze, uspořádat potřebné kroky a využít informace vrácené nástroji k pokračování směrem k definovanému výsledku. Zaměření modelu přesahuje sestavení jediné odpovědi: je navržen pro propojenou práci, v níž dřívější rozhodnutí a pozorování ovlivňují další dění.
Rozsah a efektivní architektura
Výrobce popisuje více než 1 bilion parametrů celkem se 42 miliardami aktivních parametrů. Pro rozšiřuje hybridní přístup k pozornosti z MiMo-V2-Flash a používá poměr 7:1 mezi pozorností v posuvném okně a globální pozorností. Lehká vrstva pro předpovídání více tokenů podporuje generování a uváděný kontext dosahuje 1 milionu tokenů. Jde o architektonické a kontextové vlastnosti Pro; neurčují rychlost vykonávání, přidělení paměti ani limity požadavků konkrétní integrace.
Vývojová řada vydání
Xiaomi označuje Hunter Alpha za rané interní testovací sestavení předcházející MiMo-V2-Pro. Vydaný model Pro má vlastní název a vylepšení práce s dlouhým kontextem a stability agentních scénářů. Toto rozlišení je důležité při porovnávání popisů nebo zachování identity modelu: dřívější testovací sestavení, MiMo-V2-Flash a MiMo-V2-Omni mají každý samostatnou roli a specifikaci.
Vytvořen pro agenty
Model je dotrénován učením s učitelem a posilovaným učením napříč různými agentními frameworky se zaměřením na volání nástrojů a vícekrokové uvažování. Připravte úlohu s pozorovatelnou podmínkou dokončení a popisy dostupných nástrojů. Projektový asistent může například obdržet požadavek na změnu, prozkoumat dodané moduly, navrhnout dotčené složky a pokračovat poté, co nástroj vrátí chybu sestavení. Užitečným výstupem je sled rozhodnutí propojených se skutečnými pozorováními a poté požadovaný kód, vysvětlení nebo shrnutí práce. Akce provádí připojené prostředí.
Softwarové inženýrství a frontendové úlohy
Xiaomi zdůrazňuje návrh systémů, plánování úloh a řešení problémů zaměřených na kód. Jeho ukázky zahrnují interaktivní webové stránky a hru v prohlížeči vytvořené v agentním prostředí. Ilustrační vývojové zadání může určit chování stránky, navigaci, datové stavy a responzivní rozvržení a poté žádat implementaci a kontroly vůči těmto požadavkům. U existujícího projektu dodejte aktuální soubory, selhávající případ a rozhraní, která musí zůstat nezměněná. Požadujte cílenou změnu a vysvětlení závislostí, kterých se dotýká, místo nesouvisející náhradní aplikace.
Dlouhý kontext a kontrolovatelný výsledek
Kontext až 1 milion tokenů je užitečný, když ke stejné úloze patří několik souborů, dokumentů, pokynů a dřívějších pozorování. Uspořádejte tento materiál podle role: závazné požadavky, aktuální kód, referenční příklady a výsledky nástrojů. Než agenta požádáte o pokračování, určete konečný artefakt a podmínky jeho přijetí. Dokumentační úloha může potřebovat srovnání s nevyřešenými otázkami; inženýrská úloha může potřebovat patch a záznam provedených kontrol.
Praktická omezení a rozsah edice
Dlouhý kontext poskytuje prostor pro materiály, ale nezaručuje správnost vygenerovaného projektu ani splnění každého požadavku. Pro další krok vraťte skutečné chyby a pozorování a ověřte výsledek v cílovém prostředí. Výrobce výslovně představuje odolnost v komplexních reálných úlohách jako něco, co je třeba posuzovat a zlepšovat. Tento popis pokrývá specializaci MiMo-V2-Pro na textové agenty a nástroje; modální funkce Omni a specifikace pozdějších generací MiMo patří jejich příslušným modelům. Nástroje, dostupné parametry a zpracování výstupu zůstávají vlastnostmi připojené aplikace.
POST /v1/chat/completionstexttext| Pole | Typ | Požadavek | Hodnoty a limity | Výchozí |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity mimo-v2-pro | Výchozí— |
Polemessages | Typmessage[] | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity Minimální počet položek: 1 | Výchozí— |
Polemessages[].role | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity Příklady: system, user, assistant, tool, function Podmínky: Tyto role jsou výslovně zastoupeny typy kompatibility zdrojového kódu; přesná sada rolí zůstává specifická pro daný model. Závisí na modelu | Výchozí— |
Polemessages[].content | Typstring|content_part[]|null | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polemessages[].tool_calls | Typtool_call[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polemessages[].tool_call_id | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Platí, když: role=tool; použijte skutečně vrácené ID | Výchozí— |
Polemessages[].name | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polemessages[].reasoning_content | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Platí, když: Předávejte zpět skutečně vrácené uvažování tam, kde je tento model používá | Výchozí— |
Polemessages[].reasoning_details | Typobject|array | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polemax_tokens | Typinteger | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Závisí na modelu | Výchozí— |
Polemax_completion_tokens | Typinteger | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Závisí na modelu | Výchozí— |
Polestream | Typboolean | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozífalse |
Polestream_options.include_usage | Typboolean | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletemperature | Typnumber | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletop_p | Typnumber | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polestop | Typstring|string[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletools | Typfunction_tool[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletools[].type | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity function Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletools[].function.name | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity Platí, když: nástroj typu funkce je dodán | Výchozí— |
Poletools[].function.description | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Poletools[].function.parameters | TypJSON_schema | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Poletool_choice | Typstring|object | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleparallel_tool_calls | Typboolean | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleresponse_format | Typobject | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polereasoning_effort | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polereasoning | Typobject | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleservice_tier | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleinstructions | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Pole kompatibility | Výchozí— |
Polefunctions | Typfunction[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polefunction_call | Typstring|object | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleprompt_cache_options | Typobject | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polemodalities | Typstring[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity text | Výchozí— |
Poleprovider | Typobject | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Podmínky: provider.options je na této textové trase Ultra odmítáno | Výchozí— |
Polecache_control.ttl | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Podmínky: Hodnota 1h je ve skutečných umístěních mezipaměti promptů odmítána | Výchozí— |
Text · text UTF8
messages[].content
| Parametr | Kontrakt |
|---|---|
Parametrcontent_type | Kontraktapplication/json |
Parametrrequired | Kontraktmodel, messages |
Parametrmaterial_types | Kontrakttext |
Parametrmessages | Kontraktpole zpráv se strukturou role/content |
Parametrfile_material | Kontraktskutečný dokument UTF-8 vložený jako doslovný text; ID souboru se neodvozuje |
Parametroptional_controls | Kontraktstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametrcontrol_scope | Kontraktspecifické pro model; nástroje uživatelských funkcí se liší od hostovaných nástrojů |
Parametroutput_modalities | Kontrakttext |
Parametrhosted_operations | Kontraktfalse |
Parametrmultimodal_input_binding | Kontraktnull |
Životní cyklus: synchronous_or_streamed
Odešlete přesné ID modelu spolu s messages.
Délka kontextu není limitem výstupu.
Textový soubor může dodat doslovný text; obrazové/zvukové vstupy a vstupy v podobě souborových objektů vyžadují přesnou vazbu.
Údaje o tarifech nepřidávají možnosti požadavku. Podporované parametry jsou uvedeny u vybrané metody.
| Konfigurace | Tabulka sazeb | Poplatek |
|---|---|---|
| KonfiguraceZákladní sazby za tokeny | Tabulka sazebZákladní sazba | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.0022 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.0066 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti $0 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů |
Ailoot před požadavkem rezervuje odhadovanou částku. Po výsledku vyúčtuje konečný poplatek podle naměřeného využití. Při streamování se účtování řídí konečným záznamem využití. Jak funguje rezervace a vyúčtování →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "mimo-v2-pro", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='mimo-v2-pro',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='mimo-v2-pro',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson nebo SSE
Uchovejte každou úplnou vrácenou odpověď, soubor i část obsahu.
Zachovejte každou volbu a její obsah/volání nástrojů/uvažování. V SSE sestavujte přírůstky podle indexu volby/nástroje a zachovejte konečný důvod ukončení i údaje o využití.
Zachovejte ID požadavků/odpovědí a hlavičky. Není dodána obecná URL pro načtení textové úlohy.
| Pole | Typ |
|---|---|
Polechoices[].index | Typinteger |
Polechoices[].message.content | Typstring|null |
Polechoices[].message.tool_calls | Typtool_call[] |
Polechoices[].message.reasoning_content | Typstring |
Polechoices[].message.reasoning_details | Typobject|array |
Polechoices[].finish_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
| Odpověď | Podmínka | Další krok |
|---|---|---|
Odpověď400 · invalid_request_error | PodmínkaNeplatná povinná pole, reprezentace podkladů nebo hodnota parametru | Další krokPřed novým požadavkem na vytvoření opravte uvedená pole. |
Ailoot Ultra mimo-v2-pro
Použijte cesty metod uvedené výše.
mimo-v2-proMiMo-V2-Pro je textový model Xiaomi zaměřený na agenty pro softwarové inženýrství, vícekrokové plánování a práci řízenou nástroji. Jeho kontext až 1 milion tokenů pomáhá zachovat rozsáhlé projektové materiály, omezení úlohy a postupná pozorování v soudržném pracovním postupu.
Tento popis zahrnuje schopnosti modelu. Vstupy, výstupy a možnosti dostupné v Ailoot jsou uvedeny níže pro vybranou metodu.
Základ pro práci agentů
MiMo-V2-Pro je vlajkový základní model Xiaomi pro složité agentní úlohy a softwarové inženýrství. Jeho rolí je uvažovat o úloze, uspořádat potřebné kroky a využít informace vrácené nástroji k pokračování směrem k definovanému výsledku. Zaměření modelu přesahuje sestavení jediné odpovědi: je navržen pro propojenou práci, v níž dřívější rozhodnutí a pozorování ovlivňují další dění.
Rozsah a efektivní architektura
Výrobce popisuje více než 1 bilion parametrů celkem se 42 miliardami aktivních parametrů. Pro rozšiřuje hybridní přístup k pozornosti z MiMo-V2-Flash a používá poměr 7:1 mezi pozorností v posuvném okně a globální pozorností. Lehká vrstva pro předpovídání více tokenů podporuje generování a uváděný kontext dosahuje 1 milionu tokenů. Jde o architektonické a kontextové vlastnosti Pro; neurčují rychlost vykonávání, přidělení paměti ani limity požadavků konkrétní integrace.
Vývojová řada vydání
Xiaomi označuje Hunter Alpha za rané interní testovací sestavení předcházející MiMo-V2-Pro. Vydaný model Pro má vlastní název a vylepšení práce s dlouhým kontextem a stability agentních scénářů. Toto rozlišení je důležité při porovnávání popisů nebo zachování identity modelu: dřívější testovací sestavení, MiMo-V2-Flash a MiMo-V2-Omni mají každý samostatnou roli a specifikaci.
Vytvořen pro agenty
Model je dotrénován učením s učitelem a posilovaným učením napříč různými agentními frameworky se zaměřením na volání nástrojů a vícekrokové uvažování. Připravte úlohu s pozorovatelnou podmínkou dokončení a popisy dostupných nástrojů. Projektový asistent může například obdržet požadavek na změnu, prozkoumat dodané moduly, navrhnout dotčené složky a pokračovat poté, co nástroj vrátí chybu sestavení. Užitečným výstupem je sled rozhodnutí propojených se skutečnými pozorováními a poté požadovaný kód, vysvětlení nebo shrnutí práce. Akce provádí připojené prostředí.
Softwarové inženýrství a frontendové úlohy
Xiaomi zdůrazňuje návrh systémů, plánování úloh a řešení problémů zaměřených na kód. Jeho ukázky zahrnují interaktivní webové stránky a hru v prohlížeči vytvořené v agentním prostředí. Ilustrační vývojové zadání může určit chování stránky, navigaci, datové stavy a responzivní rozvržení a poté žádat implementaci a kontroly vůči těmto požadavkům. U existujícího projektu dodejte aktuální soubory, selhávající případ a rozhraní, která musí zůstat nezměněná. Požadujte cílenou změnu a vysvětlení závislostí, kterých se dotýká, místo nesouvisející náhradní aplikace.
Dlouhý kontext a kontrolovatelný výsledek
Kontext až 1 milion tokenů je užitečný, když ke stejné úloze patří několik souborů, dokumentů, pokynů a dřívějších pozorování. Uspořádejte tento materiál podle role: závazné požadavky, aktuální kód, referenční příklady a výsledky nástrojů. Než agenta požádáte o pokračování, určete konečný artefakt a podmínky jeho přijetí. Dokumentační úloha může potřebovat srovnání s nevyřešenými otázkami; inženýrská úloha může potřebovat patch a záznam provedených kontrol.
Praktická omezení a rozsah edice
Dlouhý kontext poskytuje prostor pro materiály, ale nezaručuje správnost vygenerovaného projektu ani splnění každého požadavku. Pro další krok vraťte skutečné chyby a pozorování a ověřte výsledek v cílovém prostředí. Výrobce výslovně představuje odolnost v komplexních reálných úlohách jako něco, co je třeba posuzovat a zlepšovat. Tento popis pokrývá specializaci MiMo-V2-Pro na textové agenty a nástroje; modální funkce Omni a specifikace pozdějších generací MiMo patří jejich příslušným modelům. Nástroje, dostupné parametry a zpracování výstupu zůstávají vlastnostmi připojené aplikace.
POST /v1/messagestextjson, sse| Pole | Typ | Požadavek | Hodnoty a limity | Výchozí |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity mimo-v2-pro | Výchozí— |
Polemessages | Typmessage[] | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polemessages[].role | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity user, assistant | Výchozí— |
Polemessages[].content | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polemax_tokens | Typinteger | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polestream | Typboolean | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozífalse |
Text · text UTF-8
řetězec messages[].content
| Parametr | Kontrakt |
|---|---|
Parametrcontent_type | Kontraktapplication/json |
Parametrrequired | Kontraktmodel, messages, max_tokens |
Parametroptional_controls | Kontraktstream |
Parametrmaterial_types | Kontrakttext |
Parametrtext_file_material | KontraktPřečtěte skutečný dokument UTF-8 a vložte jeho text do uvedeného pole input nebo do řetězce obsahu zprávy. |
Životní cyklus: synchronous_or_streamed
Údaje o tarifech nepřidávají možnosti požadavku. Podporované parametry jsou uvedeny u vybrané metody.
| Konfigurace | Tabulka sazeb | Poplatek |
|---|---|---|
| KonfiguraceZákladní sazby za tokeny | Tabulka sazebZákladní sazba | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.0022 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.0066 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti $0 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů |
Ailoot před požadavkem rezervuje odhadovanou částku. Po výsledku vyúčtuje konečný poplatek podle naměřeného využití. Při streamování se účtování řídí konečným záznamem využití. Jak funguje rezervace a vyúčtování →
{\n "model": "mimo-v2-pro",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'mimo-v2-pro', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'mimo-v2-pro', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON nebo SSE
Uchovejte každou úplnou vrácenou odpověď, soubor i část obsahu.
Zachovejte všechny bloky obsahu, podpisy uvažování a skutečná ID použití nástrojů. Sestavte všechny přírůstky bloků SSE; první textový blok není úplný výstup.
Zachovejte ID požadavků/odpovědí a hlavičky. Není dodána obecná URL pro načtení textové úlohy.
| Pole | Typ |
|---|---|
Poleid | Typstring |
Polemodel | Typstring |
Polecontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Polestop_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
| Odpověď | Podmínka | Další krok |
|---|---|---|
Odpověď400 · invalid_request_error | PodmínkaNeplatná povinná pole, reprezentace podkladů nebo hodnota parametru | Další krokPřed novým požadavkem na vytvoření opravte uvedená pole. |
Ailoot Ultra mimo-v2-pro
Použijte cesty metod uvedené výše.
Technický příklad v angličtině
Correct an error-state transition\n\nA text specification says a search box has idle, loading, results and error states. Existing logic sets loading=true before fetch and false only on success, so failures leave the spinner visible. Propose pseudocode that preserves results on success, shows an error on failure and always clears loading. Include the two distinguishing checks.Focused async pseudocode and success/failure checks covering final loading state and visible result or error.Check that loading is cleared in both branches without suppressing the error.