MiMo v2 Flash
MiMo-V2-Flash er Xiaomis tekstmodel til ræsonnement, kodning og værktøjsunderstøttet agentarbejde. Dens kontekst på 256K, hybride opmærksomhed og særskilte eftertrænede udgave passer til opgaver, der forbinder omfattende tekstmateriale med et bestemt svar, en kodeændring eller en næste handling.
- Ailoot Ultra · OpenAI Chat
POST /v1/chat/completionsxiaomimimo/mimo-v2-flash - Ailoot Ultra · Anthropic Messages
POST /v1/messagesxiaomimimo/mimo-v2-flash
Om modellen
Denne beskrivelse dækker modellens funktioner. Tilgængelige input, output og indstillinger i Ailoot står nedenfor for den valgte metode.
Modelprofil og udgaver
MiMo-V2-Flash er Xiaomis sprogmodel til ræsonnement og agentforløb. Dens mixture-of-experts-arkitektur har 309 milliarder parametre i alt og 15 milliarder aktive parametre. Den frigivne model angiver en kontekstlængde på 256K tokens; producentens inferenseksempel konfigurerer 262.144 tokens. Den modtager tekst og producerer tekst, herunder forklaringer, kode og den information, der kræves til værktøjsinteraktioner. Flash-Base og den eftertrænede Flash-udgave er særskilt navngivne udgaver med forskellige roller.
Hybrid opmærksomhed og forudsigelse
Arkitekturen kombinerer opmærksomhed i et glidende vindue og global opmærksomhed i forholdet 5:1. Det lokale opmærksomhedsvindue er på 128 tokens, mens global opmærksomhed fastholder forbindelser på tværs af det længere materiale. Fortræningen bruger en indbygget sekvenslængde på 32K, og den frigivne model understøtter den længere kontekst på 256K. Et let modul til forudsigelse af flere tokens er integreret i træning og inferens. Dette er egenskaber ved modeldesignet; de angiver ikke, hvor hurtigt en bestemt applikation returnerer et svar.
Eftertræning til ræsonnement og agenter
MiMo-V2-Flash bruger Multi-Teacher On-Policy Distillation, hvor domænespecifikke lærermodeller vejleder dens egne genererede svar, efterfulgt af agentbaseret forstærkningslæring i stor skala. Træningen dækker kodeagentmiljøer og omfatter også matematik og generelle agentopgaver. Under webudviklingstræningen bruges en visionsbaseret verifikator til at vurdere de udførte resultater. Denne verifikator er en del af træningsprocessen og gør ikke tekstmodellen til en model med billed- eller videoinput.
Kodning og dokumentforberedelse
Ved en kodeopgave skal du vedlægge de relevante filer som tekst, den observerede fejl, et input, der demonstrerer den, og den adfærd, der skal bevares. En illustrativ anmodning kan bede om en lille rettelse, en forklaring af berørte afhængigheder og kontroller af det forventede resultat. Ved langt tekstmateriale skal du identificere de vigtige afsnit og bede om en sammenligning knyttet til deres passager. Hold outputtet konkret: rettet kode, en tabel over uoverensstemmelser, en beregning med antagelser eller en foreslået næste handling.
Tænkning, værktøjer og samtalehistorik
Det offentliggjorte tænkningseksempel aktiverer en ræsonnementstilstand, og producenten angiver en dedikeret parser til værktøjskald. Ved værktøjsbrug over flere ture kan svaret indeholde reasoning_content sammen med tool_calls. Næste forespørgsel skal bevare den tidligere reasoning_content i samtalehistorikken, så sekvensen med tænkning og værktøjer kan fortsætte korrekt. Applikationen stiller værktøjerne til rådighed og udfører dem; modellen vælger, hvordan deres resultater bruges. Det gør forberedelsen af historikken til et væsentligt integrationskrav frem for at behandle den sidste brugerbesked som hele opgaven.
Producentens anbefalinger og grænser
Brugsvejledningen anbefaler top_p på 0.95, temperature 0.8 til matematik, skrivning og webudvikling samt temperature 0.3 til agentbaserede opgaver. Den anbefaler også en systembesked, der identificerer MiMo som Xiaomis assistent, med den aktuelle dato og en vidensgrænse i december 2024. Vedlæg nyere fakta, når opgaven afhænger af senere begivenheder. Den offentliggjorte forespørgsels svarbudget på 4096 tokens er en eksempelindstilling og ikke en erklæret maksimal outputlængde. MiMo-V2-Flash bevarer sin egen identitet ved siden af Flash-Base, Pro og Omni; deres kontekst- eller modalitetsspecifikationer bør vælges efter den pågældende udgave.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions xiaomimimo/mimo-v2-flash
xiaomimimo/mimo-v2-flashStart
MiMo-V2-Flash er Xiaomis tekstmodel til ræsonnement, kodning og værktøjsunderstøttet agentarbejde. Dens kontekst på 256K, hybride opmærksomhed og særskilte eftertrænede udgave passer til opgaver, der forbinder omfattende tekstmateriale med et bestemt svar, en kodeændring eller en næste handling.
- Accepterede input
- Tekst
- Resultater
- Tekst
Tilgængelig i Ailoot · input og metoder
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
- Inputtyper
text- Outputtyper
text- Outputformat
- json eller SSE
| Felt | Type | Krav | Værdier og grænser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feltmodel | Typestring | KravPåkrævet | Værdier og grænser xiaomimimo/mimo-v2-flash | Standard— |
Feltmessages | Typemessage[] | KravPåkrævet | Værdier og grænser Minimumsantal elementer: 1 | Standard— |
Feltmessages[].role | Typestring | KravPåkrævet | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
Feltmessages[].content | Typestring | KravValgfrit | Værdier og grænser Gælder når: Tekstsamtale | Standard— |
Feltstream | Typeboolean | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standardfalse |
Kombinationer af inputmaterialer
Tekst · UTF8-tekst
messages[].content
Metodeparametre og livscyklus
| Parameter | Kontrakt |
|---|---|
Parametercontent_type | Kontraktapplication/json |
Parameterrequired | Kontraktmodel, messages |
Parametermaterial_types | Kontrakttext |
Parametermessages | Kontraktbeskedarray med strukturen role/content |
Parameterfile_material | Kontraktfaktisk UTF-8-dokument indsat som bogstavelig tekst; intet fil-ID udledes |
Parameteroptional_controls | Kontraktstream |
Parametercontrol_scope | KontraktTekstsamtale; stream er en boolesk værdi og er som standard false. |
Parameteroutput_modalities | Kontrakttext |
Parameterhosted_operations | Kontraktfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Kontraktnull |
Metodealiaser: /chat/completions
Livscyklus: synchronous_or_streamed
Send det præcise model-ID med messages.
Kontekstlængde er ikke et outputloft.
En tekstfil kan levere bogstavelig tekst; billed-, lyd- og filobjektinput kræver en præcis binding.
Priser
Tarifoplysninger tilføjer ikke anmodningsmuligheder. Understøttede parametre står ved den valgte metode.
- Hurtig tilstand
- Ikke angivet Når hurtig tilstand er valgt
- flex-tilstand
- Ikke angivet Når flex-tilstanden er valgt
- Maksimal ræsonneringsindsats
- Ikke angivet Når default-justeringen anvendes ved maksimal ræsonneringsindsats
Ailoot-takster
Priser efter konfiguration
| Konfiguration | Takstplan | Beløb |
|---|---|---|
| KonfigurationGrundtakster for tokens | TakstplanGrundtakst | Beløb Input · Inputtokens $0.0002 / 1K tokens Output · Outputtokens $0.0006 / 1K tokens Input · Cachelæsning $0 / 1K tokens Input · Cacheskrivning $0 / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time — / 1K tokens |
Ailoot reserverer et estimeret beløb før en anmodning. Efter resultatet afregnes det endelige beløb ud fra det målte forbrug. Ved streaming bruges den endelige forbrugsregistrering til afregningen. Sådan fungerer reservation og afregning →
Eksempelanmodninger
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model":"xiaomimimo/mimo-v2-flash","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model="xiaomimimo/mimo-v2-flash", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
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
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
save_result(result.to_dict(mode="json"))
Hent og gem resultater
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
json eller SSE
Behold alle færdige resultater
Gem hvert fuldstændigt returneret svar, hver fil og hver indholdsdel.
Bevar hvert valg og dets indhold, værktøjskald og ræsonnement. Saml i SSE deltaer efter valg-/værktøjsindeks, og bevar den endelige afslutningsårsag og forbrugsoplysningerne.
Hvis det oprindelige svar skal kontrolleres
Bevar anmodnings-/svar-ID’er og headere. Der leveres ingen generel URL til at hente tekstjob.
Svarfelter
| Felt | Type |
|---|---|
Feltchoices[].index | Typeinteger |
Feltchoices[].message.content | Typestring|null |
Feltchoices[].message.tool_calls | Typetool_call[] |
Feltchoices[].message.reasoning_content | Typestring |
Feltchoices[].message.reasoning_details | Typeobject|array |
Feltchoices[].finish_reason | Typestring|null |
Feltusage | Typeobject |
Fejl og næste trin
| Svar | Betingelse | Næste trin |
|---|---|---|
Svar400 · invalid_request_error | BetingelseUgyldige obligatoriske felter, materialerepræsentation eller parameterværdi | Næste trinRet de angivne felter før en ny oprettelsesanmodning. |
Aliaser
Modelaliaser
Ailoot Ultra xiaomimimo/mimo-v2-flash
Aliaser for metodestier
/chat/completions
Relaterede kalder-ID’er
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages xiaomimimo/mimo-v2-flash
xiaomimimo/mimo-v2-flashStart
MiMo-V2-Flash er Xiaomis tekstmodel til ræsonnement, kodning og værktøjsunderstøttet agentarbejde. Dens kontekst på 256K, hybride opmærksomhed og særskilte eftertrænede udgave passer til opgaver, der forbinder omfattende tekstmateriale med et bestemt svar, en kodeændring eller en næste handling.
- Accepterede input
- Tekst
- Resultater
- json · sse
Tilgængelig i Ailoot · input og metoder
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
- Inputtyper
text- Outputtyper
json,sse- Outputformat
- JSON eller SSE
| Felt | Type | Krav | Værdier og grænser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feltmodel | Typestring | KravPåkrævet | Værdier og grænser xiaomimimo/mimo-v2-flash | Standard— |
Feltmessages | Typemessage[] | KravPåkrævet | Værdier og grænser | Standard— |
Feltmessages[].role | Typestring | KravPåkrævet | Værdier og grænser user, assistant | Standard— |
Feltmessages[].content | Typestring | KravPåkrævet | Værdier og grænser | Standard— |
Feltmax_tokens | Typeinteger | KravPåkrævet | Værdier og grænser | Standard— |
Feltstream | Typeboolean | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standardfalse |
Kombinationer af inputmaterialer
Tekst · UTF-8-tekst
messages[].content som streng
Metodeparametre og livscyklus
| Parameter | Kontrakt |
|---|---|
Parametercontent_type | Kontraktapplication/json |
Parameterrequired | Kontraktmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Kontraktstream |
Parametermaterial_types | Kontrakttext |
Parametertext_file_material | KontraktLæs det faktiske UTF-8-dokument, og indsæt teksten i det angivne input eller beskedens indholdsstreng. |
Livscyklus: synchronous_or_streamed
Priser
Tarifoplysninger tilføjer ikke anmodningsmuligheder. Understøttede parametre står ved den valgte metode.
- Hurtig tilstand
- Ikke angivet Når hurtig tilstand er valgt
- flex-tilstand
- Ikke angivet Når flex-tilstanden er valgt
- Maksimal ræsonneringsindsats
- Ikke angivet Når default-justeringen anvendes ved maksimal ræsonneringsindsats
Ailoot-takster
Priser efter konfiguration
| Konfiguration | Takstplan | Beløb |
|---|---|---|
| KonfigurationGrundtakster for tokens | TakstplanGrundtakst | Beløb Input · Inputtokens $0.0002 / 1K tokens Output · Outputtokens $0.0006 / 1K tokens Input · Cachelæsning $0 / 1K tokens Input · Cacheskrivning $0 / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time — / 1K tokens |
Ailoot reserverer et estimeret beløb før en anmodning. Efter resultatet afregnes det endelige beløb ud fra det målte forbrug. Ved streaming bruges den endelige forbrugsregistrering til afregningen. Sådan fungerer reservation og afregning →
Eksempelanmodninger
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
{
"model": "xiaomimimo/mimo-v2-flash",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path
source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'xiaomimimo/mimo-v2-flash', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
-H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path
source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'xiaomimimo/mimo-v2-flash', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError
api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
with urlopen(request, timeout=120) as response:
raw = response.read()
Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
Path('result.json').write_bytes(error.read())
Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path
result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
Hent og gem resultater
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
JSON eller SSE
Behold alle færdige resultater
Gem hvert fuldstændigt returneret svar, hver fil og hver indholdsdel.
Bevar alle indholdsblokke, ræsonnementssignaturer og faktiske værktøjsbrugs-ID’er. Saml alle SSE-blokdeltaer; den første tekstblok er ikke hele outputtet.
Hvis det oprindelige svar skal kontrolleres
Bevar anmodnings-/svar-ID’er og headere. Der leveres ingen generel URL til at hente tekstjob.
Svarfelter
| Felt | Type |
|---|---|
Feltid | Typestring |
Feltmodel | Typestring |
Feltcontent[] | Typetext|thinking|tool_use|other content block |
Feltstop_reason | Typestring|null |
Feltusage | Typeobject |
Fejl og næste trin
| Svar | Betingelse | Næste trin |
|---|---|---|
Svar400 · invalid_request_error | BetingelseUgyldige obligatoriske felter, materialerepræsentation eller parameterværdi | Næste trinRet de angivne felter før en ny oprettelsesanmodning. |
Aliaser
Modelaliaser
Ailoot Ultra xiaomimimo/mimo-v2-flash
Aliaser for metodestier
/chat/completions
Relaterede kalder-ID’er
FAQ · xiaomimimo/mimo-v2-flash
- Hvilke input og resultater er tilgængelige?
POST /v1/chat/completions·xiaomimimo/mimo-v2-flash:text→textPOST /v1/messages·xiaomimimo/mimo-v2-flash:text→json,sse- Hvilke felter bruger anmodningen?
POST /v1/chat/completions·xiaomimimo/mimo-v2-flash:model,messages,streamPOST /v1/messages·xiaomimimo/mimo-v2-flash:model,messages,max_tokens,stream- Hvilke grænser gælder?
POST /v1/chat/completions·xiaomimimo/mimo-v2-flash:messages.min_items:1