MiMo-V2.6-Pro ist Xiaomis Spitzenmodell in der nativ omnimodalen V2.6-Reihe. Es bringt Text-, Bild-, Video- und Audioverständnis in anspruchsvolle Softwareentwicklung und umfangreiche Agentenaufgaben ein. Das veröffentlichte Pro-Profil des Herstellers beschreibt eine sparse Mixture-of-Experts-Architektur mit insgesamt 1,02 Billionen Parametern und 42 Milliarden aktivierten Parametern. Sein Kontext mit einer Million Token ist für umfangreiche Repositories, Werkzeugprotokolle und Aufgaben über viele Interaktionen ausgelegt.
Die Reihe entwickelt Xiaomis Reinforcement-Learning-Ansatz weiter, indem neben dem Trainingsrechenaufwand auch die Aufgabenvielfalt und die Qualität der Rückmeldungen wachsen. Programmierung, allgemeine Agentenaufgaben, visuelle Aufgaben und Cybersicherheit werden über unterschiedliche Umgebungen hinweg kombiniert. Mögliche Abläufe werden anhand aufgabenspezifischer Kriterien verglichen; Testergebnisse und abgestufte Qualitätsbewertungen tragen zum Trainingssignal bei. Die Pro-Architektur verbindet eine Grundarchitektur mit 70 Schichten hybrider Attention, eigene Bild- und Audioencoder und einen fünfschichtigen Decoder zur Vorhersage mehrerer Token.
Geben Sie für Softwarearbeit das erforderliche Programmverhalten an, stellen Sie die relevante Implementierung bereit und erklären Sie, wie der Abschluss geprüft wird. Bewahren Sie die Einschränkungen des Repositories und den exakten Fehler oder Änderungsauftrag. Das Modell kann eine Folge von Änderungen und Werkzeugergebnissen durchdenken; die Anwendung stellt die Werkzeuge bereit und zeichnet deren Operationen auf. Fordern Sie einen Abschlussbericht über geändertes Verhalten, betroffene Dateien und tatsächlich durchgeführte Prüfungen an, damit eine lange Abfolge in einem überprüfbaren Ergebnis endet.
Xiaomis Veröffentlichung erweitert den Aufgabenbereich anschließend von Programmierung auf interaktive Welten. Sie beschreibt den Bau von Spielen und 3D-Szenen anhand von Text-, Bild- oder Videoreferenzen, die Implementierung von Interaktionslogik und die Verfeinerung anhand gerenderter Rückmeldungen. Sie beschreibt auch Blender-basierte Objekte und Szenen sowie visuelle Rückmeldungen in verkörperter Simulation. Bereiten Sie einen Szenenauftrag mit Abmessungen, Objektbeziehungen, Bedienelementen und sichtbaren Abschlusskriterien vor. Der resultierende Code, die Szenenanweisungen oder die von Werkzeugen erzeugten Assets sollten in der vorgesehenen Render- oder Simulationsumgebung geprüft werden.
Für visuelle und gestalterische Arbeit zeigt der Hersteller Frontend-Oberflächen und Foliensätze mit Layout, Komponenten und Animation sowie Abläufe mit Bild- und Videowerkzeugen. Geben Sie Zielgruppe, erforderliche Inhalte, visuelle Referenzen und die Interaktionen an, die funktionieren müssen. Eine nützliche Anfrage kann eine Seitenimplementierung oder einen Präsentationsentwurf mit den Details für den nächsten Produktionsschritt ergeben. Das zugrunde liegende Modell gibt Text und Werkzeuganweisungen zurück; gerenderte Darstellungen und erzeugte Medien stammen aus den im Ablauf verwendeten Werkzeugen.
Die Veröffentlichung beschreibt auch Musik- und Rechercheanwendungen. Das Musikbeispiel verwendet Partituren und MIDI als bearbeitbare Kompositionsartefakte. Die Recherchebeispiele verbinden Literatur- und Patentrecherche, Entwurfshypothesen und Computersimulationen sowie mit Lean geprüfte mathematische Formalisierung. Unterscheiden Sie bei einer Rechercheaufgabe Quellenbeobachtungen, Annahmen, Berechnungen und vorgeschlagene Hypothesen. Bewahren Sie Werkzeugausgaben und Prüfergebnisse und kennzeichnen Sie einen computergestützt ermittelten Kandidaten als Kandidaten statt als im Labor validiertes Ergebnis.
Arbeit mit langem Kontext erfordert eine bewusste Organisation der Eingaben. Halten Sie Dokumentgrenzen, Dateikennungen und frühere Entscheidungen stabil und reservieren Sie Platz für Antwort und weiteren Werkzeugverlauf. Xiaomis lokale Anleitung empfiehlt temperature 1.0 und top_p 0.95. Der Hersteller dokumentiert außerdem wiederholte Werkzeugaufrufe in der V2.6-Trainingslinie und eigene MOPD-Checkpoints, die dieses Problem angehen sollen. Prüfen Sie, ob jede Aktion die Aufgabe voranbringt, und behalten Sie die exakte Ausgabe beim Ergebnis; wiederholte Aufrufe ohne neue Belege sind ein Grund, den nächsten Schritt neu zu beurteilen.
Das fertige Ergebnis sollte dem Abschlusskriterium der Aufgabe entsprechen: eine geprüfte Codeänderung, eine begutachtete interaktive Szene, ein bearbeitbares Designartefakt oder eine beleggestützte Rechercheanalyse. Pro, Flash und Pro-UltraSpeed erfüllen unterschiedliche Rollen in der V2.6-Familie. Bewahren Sie diesen Unterschied bei Ergebnisvergleichen und halten Sie Material, Werkzeugbeobachtungen und Prüfprotokoll zur Begutachtung bereit.
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Implement bounded grid movement\n\nWrite a JavaScript function move(player, direction, walls) for a 5-by-5 tile grid indexed 0–4. Directions are up, down, left and right. Return a new position; keep the current position when a move hits a wall or boundary. Walls are coordinate pairs. Provide tests for a free move, a wall and each outer boundary. No rendering is required.A pure movement function and test cases covering free movement, wall collision, boundaries and unchanged input state.Check every returned coordinate stays within 0–4 and neither the player object nor wall list is mutated.xiaomi/mimo-v2.6-proMiMo-V2.6-Pro ist Xiaomis omnimodales Spitzenmodell für anspruchsvolle Programmierung, Recherche und umfangreiche Agentenaufgaben. Es versteht Text, Bilder, Video und Audio; das veröffentlichte Pro-Profil dokumentiert ein MoE mit 1,02 Billionen Parametern, 42 Milliarden aktiven Parametern und einem Kontext von einer Million Token.
Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.
MiMo-V2.6-Pro ist Xiaomis Spitzenmodell in der nativ omnimodalen V2.6-Reihe. Es bringt Text-, Bild-, Video- und Audioverständnis in anspruchsvolle Softwareentwicklung und umfangreiche Agentenaufgaben ein. Das veröffentlichte Pro-Profil des Herstellers beschreibt eine sparse Mixture-of-Experts-Architektur mit insgesamt 1,02 Billionen Parametern und 42 Milliarden aktivierten Parametern. Sein Kontext mit einer Million Token ist für umfangreiche Repositories, Werkzeugprotokolle und Aufgaben über viele Interaktionen ausgelegt.
Die Reihe entwickelt Xiaomis Reinforcement-Learning-Ansatz weiter, indem neben dem Trainingsrechenaufwand auch die Aufgabenvielfalt und die Qualität der Rückmeldungen wachsen. Programmierung, allgemeine Agentenaufgaben, visuelle Aufgaben und Cybersicherheit werden über unterschiedliche Umgebungen hinweg kombiniert. Mögliche Abläufe werden anhand aufgabenspezifischer Kriterien verglichen; Testergebnisse und abgestufte Qualitätsbewertungen tragen zum Trainingssignal bei. Die Pro-Architektur verbindet eine Grundarchitektur mit 70 Schichten hybrider Attention, eigene Bild- und Audioencoder und einen fünfschichtigen Decoder zur Vorhersage mehrerer Token.
Geben Sie für Softwarearbeit das erforderliche Programmverhalten an, stellen Sie die relevante Implementierung bereit und erklären Sie, wie der Abschluss geprüft wird. Bewahren Sie die Einschränkungen des Repositories und den exakten Fehler oder Änderungsauftrag. Das Modell kann eine Folge von Änderungen und Werkzeugergebnissen durchdenken; die Anwendung stellt die Werkzeuge bereit und zeichnet deren Operationen auf. Fordern Sie einen Abschlussbericht über geändertes Verhalten, betroffene Dateien und tatsächlich durchgeführte Prüfungen an, damit eine lange Abfolge in einem überprüfbaren Ergebnis endet.
Xiaomis Veröffentlichung erweitert den Aufgabenbereich anschließend von Programmierung auf interaktive Welten. Sie beschreibt den Bau von Spielen und 3D-Szenen anhand von Text-, Bild- oder Videoreferenzen, die Implementierung von Interaktionslogik und die Verfeinerung anhand gerenderter Rückmeldungen. Sie beschreibt auch Blender-basierte Objekte und Szenen sowie visuelle Rückmeldungen in verkörperter Simulation. Bereiten Sie einen Szenenauftrag mit Abmessungen, Objektbeziehungen, Bedienelementen und sichtbaren Abschlusskriterien vor. Der resultierende Code, die Szenenanweisungen oder die von Werkzeugen erzeugten Assets sollten in der vorgesehenen Render- oder Simulationsumgebung geprüft werden.
Für visuelle und gestalterische Arbeit zeigt der Hersteller Frontend-Oberflächen und Foliensätze mit Layout, Komponenten und Animation sowie Abläufe mit Bild- und Videowerkzeugen. Geben Sie Zielgruppe, erforderliche Inhalte, visuelle Referenzen und die Interaktionen an, die funktionieren müssen. Eine nützliche Anfrage kann eine Seitenimplementierung oder einen Präsentationsentwurf mit den Details für den nächsten Produktionsschritt ergeben. Das zugrunde liegende Modell gibt Text und Werkzeuganweisungen zurück; gerenderte Darstellungen und erzeugte Medien stammen aus den im Ablauf verwendeten Werkzeugen.
Die Veröffentlichung beschreibt auch Musik- und Rechercheanwendungen. Das Musikbeispiel verwendet Partituren und MIDI als bearbeitbare Kompositionsartefakte. Die Recherchebeispiele verbinden Literatur- und Patentrecherche, Entwurfshypothesen und Computersimulationen sowie mit Lean geprüfte mathematische Formalisierung. Unterscheiden Sie bei einer Rechercheaufgabe Quellenbeobachtungen, Annahmen, Berechnungen und vorgeschlagene Hypothesen. Bewahren Sie Werkzeugausgaben und Prüfergebnisse und kennzeichnen Sie einen computergestützt ermittelten Kandidaten als Kandidaten statt als im Labor validiertes Ergebnis.
Arbeit mit langem Kontext erfordert eine bewusste Organisation der Eingaben. Halten Sie Dokumentgrenzen, Dateikennungen und frühere Entscheidungen stabil und reservieren Sie Platz für Antwort und weiteren Werkzeugverlauf. Xiaomis lokale Anleitung empfiehlt temperature 1.0 und top_p 0.95. Der Hersteller dokumentiert außerdem wiederholte Werkzeugaufrufe in der V2.6-Trainingslinie und eigene MOPD-Checkpoints, die dieses Problem angehen sollen. Prüfen Sie, ob jede Aktion die Aufgabe voranbringt, und behalten Sie die exakte Ausgabe beim Ergebnis; wiederholte Aufrufe ohne neue Belege sind ein Grund, den nächsten Schritt neu zu beurteilen.
Das fertige Ergebnis sollte dem Abschlusskriterium der Aufgabe entsprechen: eine geprüfte Codeänderung, eine begutachtete interaktive Szene, ein bearbeitbares Designartefakt oder eine beleggestützte Rechercheanalyse. Pro, Flash und Pro-UltraSpeed erfüllen unterschiedliche Rollen in der V2.6-Familie. Bewahren Sie diesen Unterschied bei Ergebnisvergleichen und halten Sie Material, Werkzeugbeobachtungen und Prüfprotokoll zur Begutachtung bereit.
POST /v1/chat/completionstexttext| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits xiaomi/mimo-v2.6-pro | Standard— |
Feldmessages | Typmessage[] | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Mindestanzahl Elemente: 1 | Standard— |
Feldmessages[].role | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Beispiele: system, user, assistant, tool, function Bedingungen: Diese Rollen sind in den Kompatibilitätstypen des Quellcodes ausdrücklich dargestellt; der genaue Rollenumfang bleibt modellspezifisch. Modellabhängig | Standard— |
Feldmessages[].content | Typstring|content_part[]|null | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldmessages[].tool_calls | Typtool_call[] | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldmessages[].tool_call_id | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: role=tool; die tatsächlich zurückgegebene ID verwenden | Standard— |
Feldmessages[].name | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldmessages[].reasoning_content | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: Tatsächlich zurückgegebene Reasoning-Daten erneut übermitteln, sofern dieses Modell sie verwendet | Standard— |
Feldmessages[].reasoning_details | Typobject|array | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldmax_tokens | Typinteger | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Modellabhängig | Standard— |
Feldmax_completion_tokens | Typinteger | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Modellabhängig | Standard— |
Feldstream | Typboolean | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse |
Feldstream_options.include_usage | Typboolean | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldtemperature | Typnumber | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldtop_p | Typnumber | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldstop | Typstring|string[] | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldtools | Typfunction_tool[] | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldtools[].type | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits function Modellabhängig | Standard— |
Feldtools[].function.name | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Gilt, wenn: Funktionswerkzeug bereitgestellt | Standard— |
Feldtools[].function.description | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldtools[].function.parameters | TypJSON_schema | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldtool_choice | Typstring|object | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldparallel_tool_calls | Typboolean | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldresponse_format | Typobject | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldreasoning_effort | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldreasoning | Typobject | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldservice_tier | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldinstructions | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Kompatibilitätsfeld | Standard— |
Feldfunctions | Typfunction[] | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldfunction_call | Typstring|object | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldprompt_cache_options | Typobject | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldmodalities | Typstring[] | AnforderungOptional | Werte und Limits text | Standard— |
Feldprovider | Typobject | AnforderungOptional | Werte und Limits Bedingungen: provider.options wird auf dieser Ultra-Textroute abgelehnt | Standard— |
Feldcache_control.ttl | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Bedingungen: 1h wird in den tatsächlichen Prompt-Cache-Feldern abgelehnt | Standard— |
Text · UTF8-Text
messages[].content
| Parameter | Vertrag |
|---|---|
Parametercontent_type | Vertragapplication/json |
Parameterrequired | Vertragmodel, messages |
Parametermaterial_types | Vertragtext |
Parametermessages | VertragNachrichtenarray mit role/content-Struktur |
Parameterfile_material | VertragTatsächliches UTF-8-Dokument als wörtlicher Text eingefügt; keine Datei-ID abgeleitet |
Parameteroptional_controls | Vertragstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | VertragModellspezifisch; benutzerseitige Funktionswerkzeuge unterscheiden sich von gehosteten Werkzeugen |
Parameteroutput_modalities | Vertragtext |
Parameterhosted_operations | Vertragfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Vertragnull |
Lebenszyklus: synchronous_or_streamed
Die genaue Modell-ID zusammen mit messages senden.
Die Kontextlänge ist keine Ausgabeobergrenze.
Eine Textdatei kann wörtlichen Text liefern; Bild-, Audio- und Dateiobjekteingaben benötigen eine exakte Zuordnung.
Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.
Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.
| Konfiguration | Tarifstaffel | Kontexttoken, mehr als | Kontexttoken, bis einschließlich | Gebühr |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Kontexttoken, mehr als— | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.00087 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0.00174 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen $0.0000072 / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben — / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens |
| KonfigurationAnfragelängenstufe 1 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.00087 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0.00174 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen $0.0000072 / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben — / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "xiaomi/mimo-v2.6-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='xiaomi/mimo-v2.6-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='xiaomi/mimo-v2.6-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 oder SSE
Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf.
Alle Antwortvarianten mit ihren Inhalten, Werkzeugaufrufen und Reasoning-Daten beibehalten. In SSE die Deltas nach Varianten- und Werkzeugindex zusammensetzen; endgültigen Beendigungsgrund und Verbrauchsdaten beibehalten.
Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben.
| Feld | Typ |
|---|---|
Feldchoices[].index | Typinteger |
Feldchoices[].message.content | Typstring|null |
Feldchoices[].message.tool_calls | Typtool_call[] |
Feldchoices[].message.reasoning_content | Typstring |
Feldchoices[].message.reasoning_details | Typobject|array |
Feldchoices[].finish_reason | Typstring|null |
Feldusage | Typobject |
| Antwort | Bedingung | Nächster Schritt |
|---|---|---|
Antwort400 · invalid_request_error | BedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren. |
Ailoot Ultra xiaomi/mimo-v2.6-pro
Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.
xiaomi/mimo-v2.6-proMiMo-V2.6-Pro ist Xiaomis omnimodales Spitzenmodell für anspruchsvolle Programmierung, Recherche und umfangreiche Agentenaufgaben. Es versteht Text, Bilder, Video und Audio; das veröffentlichte Pro-Profil dokumentiert ein MoE mit 1,02 Billionen Parametern, 42 Milliarden aktiven Parametern und einem Kontext von einer Million Token.
Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.
MiMo-V2.6-Pro ist Xiaomis Spitzenmodell in der nativ omnimodalen V2.6-Reihe. Es bringt Text-, Bild-, Video- und Audioverständnis in anspruchsvolle Softwareentwicklung und umfangreiche Agentenaufgaben ein. Das veröffentlichte Pro-Profil des Herstellers beschreibt eine sparse Mixture-of-Experts-Architektur mit insgesamt 1,02 Billionen Parametern und 42 Milliarden aktivierten Parametern. Sein Kontext mit einer Million Token ist für umfangreiche Repositories, Werkzeugprotokolle und Aufgaben über viele Interaktionen ausgelegt.
Die Reihe entwickelt Xiaomis Reinforcement-Learning-Ansatz weiter, indem neben dem Trainingsrechenaufwand auch die Aufgabenvielfalt und die Qualität der Rückmeldungen wachsen. Programmierung, allgemeine Agentenaufgaben, visuelle Aufgaben und Cybersicherheit werden über unterschiedliche Umgebungen hinweg kombiniert. Mögliche Abläufe werden anhand aufgabenspezifischer Kriterien verglichen; Testergebnisse und abgestufte Qualitätsbewertungen tragen zum Trainingssignal bei. Die Pro-Architektur verbindet eine Grundarchitektur mit 70 Schichten hybrider Attention, eigene Bild- und Audioencoder und einen fünfschichtigen Decoder zur Vorhersage mehrerer Token.
Geben Sie für Softwarearbeit das erforderliche Programmverhalten an, stellen Sie die relevante Implementierung bereit und erklären Sie, wie der Abschluss geprüft wird. Bewahren Sie die Einschränkungen des Repositories und den exakten Fehler oder Änderungsauftrag. Das Modell kann eine Folge von Änderungen und Werkzeugergebnissen durchdenken; die Anwendung stellt die Werkzeuge bereit und zeichnet deren Operationen auf. Fordern Sie einen Abschlussbericht über geändertes Verhalten, betroffene Dateien und tatsächlich durchgeführte Prüfungen an, damit eine lange Abfolge in einem überprüfbaren Ergebnis endet.
Xiaomis Veröffentlichung erweitert den Aufgabenbereich anschließend von Programmierung auf interaktive Welten. Sie beschreibt den Bau von Spielen und 3D-Szenen anhand von Text-, Bild- oder Videoreferenzen, die Implementierung von Interaktionslogik und die Verfeinerung anhand gerenderter Rückmeldungen. Sie beschreibt auch Blender-basierte Objekte und Szenen sowie visuelle Rückmeldungen in verkörperter Simulation. Bereiten Sie einen Szenenauftrag mit Abmessungen, Objektbeziehungen, Bedienelementen und sichtbaren Abschlusskriterien vor. Der resultierende Code, die Szenenanweisungen oder die von Werkzeugen erzeugten Assets sollten in der vorgesehenen Render- oder Simulationsumgebung geprüft werden.
Für visuelle und gestalterische Arbeit zeigt der Hersteller Frontend-Oberflächen und Foliensätze mit Layout, Komponenten und Animation sowie Abläufe mit Bild- und Videowerkzeugen. Geben Sie Zielgruppe, erforderliche Inhalte, visuelle Referenzen und die Interaktionen an, die funktionieren müssen. Eine nützliche Anfrage kann eine Seitenimplementierung oder einen Präsentationsentwurf mit den Details für den nächsten Produktionsschritt ergeben. Das zugrunde liegende Modell gibt Text und Werkzeuganweisungen zurück; gerenderte Darstellungen und erzeugte Medien stammen aus den im Ablauf verwendeten Werkzeugen.
Die Veröffentlichung beschreibt auch Musik- und Rechercheanwendungen. Das Musikbeispiel verwendet Partituren und MIDI als bearbeitbare Kompositionsartefakte. Die Recherchebeispiele verbinden Literatur- und Patentrecherche, Entwurfshypothesen und Computersimulationen sowie mit Lean geprüfte mathematische Formalisierung. Unterscheiden Sie bei einer Rechercheaufgabe Quellenbeobachtungen, Annahmen, Berechnungen und vorgeschlagene Hypothesen. Bewahren Sie Werkzeugausgaben und Prüfergebnisse und kennzeichnen Sie einen computergestützt ermittelten Kandidaten als Kandidaten statt als im Labor validiertes Ergebnis.
Arbeit mit langem Kontext erfordert eine bewusste Organisation der Eingaben. Halten Sie Dokumentgrenzen, Dateikennungen und frühere Entscheidungen stabil und reservieren Sie Platz für Antwort und weiteren Werkzeugverlauf. Xiaomis lokale Anleitung empfiehlt temperature 1.0 und top_p 0.95. Der Hersteller dokumentiert außerdem wiederholte Werkzeugaufrufe in der V2.6-Trainingslinie und eigene MOPD-Checkpoints, die dieses Problem angehen sollen. Prüfen Sie, ob jede Aktion die Aufgabe voranbringt, und behalten Sie die exakte Ausgabe beim Ergebnis; wiederholte Aufrufe ohne neue Belege sind ein Grund, den nächsten Schritt neu zu beurteilen.
Das fertige Ergebnis sollte dem Abschlusskriterium der Aufgabe entsprechen: eine geprüfte Codeänderung, eine begutachtete interaktive Szene, ein bearbeitbares Designartefakt oder eine beleggestützte Rechercheanalyse. Pro, Flash und Pro-UltraSpeed erfüllen unterschiedliche Rollen in der V2.6-Familie. Bewahren Sie diesen Unterschied bei Ergebnisvergleichen und halten Sie Material, Werkzeugbeobachtungen und Prüfprotokoll zur Begutachtung bereit.
POST /v1/messagestextjson, sse| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits xiaomi/mimo-v2.6-pro | Standard— |
Feldmessages | Typmessage[] | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
Feldmessages[].role | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits user, assistant | Standard— |
Feldmessages[].content | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
Feldmax_tokens | Typinteger | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
Feldstream | Typboolean | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse |
Text · UTF-8-Text
Zeichenfolge messages[].content
| Parameter | Vertrag |
|---|---|
Parametercontent_type | Vertragapplication/json |
Parameterrequired | Vertragmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Vertragstream |
Parametermaterial_types | Vertragtext |
Parametertext_file_material | VertragDas tatsächliche UTF-8-Dokument lesen und seinen Text in die angegebene Zeichenfolge für Eingabe oder Nachrichteninhalt einfügen. |
Lebenszyklus: synchronous_or_streamed
Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.
Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.
| Konfiguration | Tarifstaffel | Kontexttoken, mehr als | Kontexttoken, bis einschließlich | Gebühr |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Kontexttoken, mehr als— | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.00087 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0.00174 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen $0.0000072 / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben — / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens |
| KonfigurationAnfragelängenstufe 1 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.00087 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0.00174 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen $0.0000072 / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben — / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →
{\n "model": "xiaomi/mimo-v2.6-pro",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'xiaomi/mimo-v2.6-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': 'xiaomi/mimo-v2.6-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 oder SSE
Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf.
Alle Inhaltsblöcke, Thinking-Signaturen und tatsächlichen Werkzeugaufruf-IDs beibehalten. Alle SSE-Blockdeltas zusammensetzen; der erste Textblock ist nicht die vollständige Ausgabe.
Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben.
| Feld | Typ |
|---|---|
Feldid | Typstring |
Feldmodel | Typstring |
Feldcontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Feldstop_reason | Typstring|null |
Feldusage | Typobject |
| Antwort | Bedingung | Nächster Schritt |
|---|---|---|
Antwort400 · invalid_request_error | BedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren. |
Ailoot Ultra xiaomi/mimo-v2.6-pro
Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.
Technisches Beispiel auf Englisch
Implement bounded grid movement\n\nWrite a JavaScript function move(player, direction, walls) for a 5-by-5 tile grid indexed 0–4. Directions are up, down, left and right. Return a new position; keep the current position when a move hits a wall or boundary. Walls are coordinate pairs. Provide tests for a free move, a wall and each outer boundary. No rendering is required.A pure movement function and test cases covering free movement, wall collision, boundaries and unchanged input state.Check every returned coordinate stays within 0–4 and neither the player object nor wall list is mutated.