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MiMo v2 Flash

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MiMo v2 Flash

MiMo-V2-Flash est le modèle textuel de Xiaomi pour le raisonnement, la programmation et le travail d’agents assisté par des outils. Son contexte de 256K, son attention hybride et sa version distincte issue du postentraînement conviennent aux tâches reliant des textes substantiels à une réponse précise, une modification de code ou une prochaine action.

À propos du modèle

Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.

Profil du modèle et éditions

MiMo-V2-Flash est le modèle linguistique de Xiaomi pour le raisonnement et les workflows d’agents. Son architecture à mélange d’experts compte 309 milliards de paramètres au total et 15 milliards de paramètres actifs. Le modèle publié annonce une longueur de contexte de 256K tokens ; l’exemple d’inférence du fabricant configure 262 144 tokens. Il reçoit du texte et produit du texte, notamment des explications, du code et les informations nécessaires aux interactions avec des outils. Flash-Base et la version Flash issue du postentraînement sont des éditions nommées séparément, avec des rôles différents.

Attention hybride et prédiction

L’architecture associe une attention à fenêtre glissante et une attention globale selon un rapport de 5:1. La fenêtre d’attention locale couvre 128 tokens, tandis que l’attention globale maintient les liens dans les contenus plus longs. Le préentraînement utilise une longueur de séquence native de 32K, et le modèle publié prend en charge le contexte plus long de 256K. Un module léger de prédiction de plusieurs tokens est intégré à l’entraînement et à l’inférence. Ce sont des propriétés de conception du modèle ; elles ne déterminent pas la rapidité avec laquelle une application donnée renverra une réponse.

Postentraînement pour le raisonnement et les agents

MiMo-V2-Flash utilise la méthode Multi-Teacher On-Policy Distillation, dans laquelle des modèles enseignants propres à chaque domaine guident ses réponses générées, suivie d’un apprentissage par renforcement à grande échelle pour les agents. L’entraînement couvre des environnements d’agents de programmation et s’étend aux mathématiques et aux tâches générales d’agents. Un vérificateur fondé sur la vision est utilisé pendant l’entraînement au développement web pour évaluer les résultats exécutés. Ce vérificateur fait partie du processus d’entraînement et ne transforme pas ce modèle textuel en modèle acceptant des images ou des vidéos en entrée.

Programmation et préparation documentaire

Pour une tâche de programmation, fournissez les fichiers concernés sous forme de texte, l’échec observé, une entrée qui le démontre et le comportement à préserver. Une demande illustrative peut solliciter un petit correctif, une explication des dépendances affectées et des vérifications du résultat attendu. Pour de longs contenus textuels, identifiez les sections importantes et demandez une comparaison reliée à leurs passages. Gardez une sortie concrète : du code corrigé, un tableau d’écarts, un calcul avec ses hypothèses ou une proposition d’action suivante.

Réflexion, outils et historique de conversation

L’exemple publié de réflexion active un mode de raisonnement, et le fabricant spécifie un analyseur dédié aux appels d’outils. Dans une utilisation d’outils sur plusieurs échanges, la réponse peut inclure reasoning_content aux côtés de tool_calls. La requête suivante doit conserver le reasoning_content antérieur dans l’historique de conversation pour que la séquence de réflexion et d’outils se poursuive correctement. L’application fournit et exécute les outils ; le modèle choisit comment exploiter leurs résultats. La préparation de l’historique constitue donc une exigence d’intégration importante, plutôt que de traiter le dernier message de l’utilisateur comme la tâche complète.

Recommandations du fabricant et limites

Le guide d’utilisation recommande top_p à 0.95, temperature à 0.8 pour les mathématiques, la rédaction et le développement web, et temperature à 0.3 pour les tâches d’agents. Il recommande aussi un message système identifiant MiMo comme l’assistant de Xiaomi, avec la date actuelle et une limite de connaissances en décembre 2024. Fournissez des faits récents lorsque la tâche dépend d’événements plus nouveaux. Le budget de réponse de 4 096 tokens de la requête publiée est un exemple de réglage, et non une longueur de sortie maximale déclarée. MiMo-V2-Flash conserve son identité propre aux côtés de Flash-Base, Pro et Omni ; les spécifications de contexte ou de modalités de chacun doivent être sélectionnées avec l’édition correspondante.

Ailoot Ultra · Chat OpenAI POST /v1/chat/completions xiaomimimo/mimo-v2-flash

xiaomimimo/mimo-v2-flash

Autre /xiaomimimo/mimo-v2-flash

Premiers pas

MiMo-V2-Flash est le modèle textuel de Xiaomi pour le raisonnement, la programmation et le travail d’agents assisté par des outils. Son contexte de 256K, son attention hybride et sa version distincte issue du postentraînement conviennent aux tâches reliant des textes substantiels à une réponse précise, une modification de code ou une prochaine action.

Entrées acceptées
Texte
Résultats
Texte

Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

Ailoot Ultra · Chat OpenAI POST /v1/chat/completions
Types d’entrée
text
Types de sortie
text
Format de sortie
json ou SSE
ChampTypeExigenceValeurs et limitesPar défaut
ChampmodelTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
xiaomimimo/mimo-v2-flash
Par défaut—
ChampmessagesTypemessage[]ExigenceObligatoireValeurs et limites
Nombre minimal d’éléments: 1
Par défaut—
Champmessages[].roleTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champmessages[].contentTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
S’applique lorsque: Conversation textuelle
Par défaut—
ChampstreamTypebooleanExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défautfalse
Combinaisons d’éléments d’entrée

Texte · Texte UTF8

messages[].content

Paramètres et cycle de vie de la méthode
ParamètreContrat
Paramètrecontent_typeContratapplication/json
ParamètrerequiredContratmodel, messages
Paramètrematerial_typesContrattext
ParamètremessagesContrattableau de messages avec une structure role/content
Paramètrefile_materialContratdocument UTF-8 réel inséré sous forme de texte littéral ; aucun identifiant de fichier déduit
Paramètreoptional_controlsContratstream
Paramètrecontrol_scopeContratConversation textuelle ; stream est un booléen dont la valeur par défaut est false.
Paramètreoutput_modalitiesContrattext
Paramètrehosted_operationsContratfalse
Paramètremultimodal_input_bindingContratnull

Alias de méthode : /chat/completions

Cycle de vie : synchronous_or_streamed

Envoyez l’identifiant exact du modèle avec messages.

La longueur du contexte n’est pas un plafond de sortie.

Un fichier texte peut fournir du texte littéral ; les entrées image/audio/objets fichier nécessitent une liaison exacte.

Tarifs

Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.

Mode rapide
Non précisé Lorsque le mode rapide est sélectionné
Mode Flex
Non précisé Lorsque le mode flex est sélectionné
Effort de raisonnement maximal
Non précisé Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default)

Tarifs Ailoot

Prix par configuration

ConfigurationBarème tarifaireCoût
ConfigurationTarifs de base des tokensBarème tarifaireTarif de baseCoût
Entrée · Tokens en entrée $0.0002 / 1K tokens
Sortie · Tokens en sortie $0.0006 / 1K tokens
Entrée · Lecture du cache $0 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache $0 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens

Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →

Exemples de requêtes

Ailoot Ultra · Chat OpenAI

curlPython SDK
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"))

Recevoir et enregistrer les résultats

Ailoot Ultra · Chat OpenAI

json ou SSE

Conserver tous les résultats terminés

Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.

Conservez chaque choix avec son contenu, ses appels d’outils et son raisonnement. En SSE, assemblez les deltas par index de choix et d’outil, puis conservez le motif final de terminaison et les données d’utilisation.

Si la réponse d’origine doit être vérifiée

Conservez les identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. Aucune URL générique de récupération des tâches textuelles n’est fournie.

Champs de la réponse
ChampType
Champchoices[].indexTypeinteger
Champchoices[].message.contentTypestring|null
Champchoices[].message.tool_callsTypetool_call[]
Champchoices[].message.reasoning_contentTypestring
Champchoices[].message.reasoning_detailsTypeobject|array
Champchoices[].finish_reasonTypestring|null
ChampusageTypeobject
Erreurs et étapes suivantes
RéponseConditionÉtape suivante
Réponse400 · invalid_request_errorConditionChamps obligatoires, représentation des contenus ou valeur de paramètre non validesÉtape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création.

Alias

Alias du modèle

Ailoot Ultra xiaomimimo/mimo-v2-flash

Alias des chemins de méthode

/chat/completions

ID d’appel associés

xiaomimimo/mimo-v2-flash

Ailoot Ultra · Messages Anthropic POST /v1/messages xiaomimimo/mimo-v2-flash

xiaomimimo/mimo-v2-flash

Autre /xiaomimimo/mimo-v2-flash

Premiers pas

MiMo-V2-Flash est le modèle textuel de Xiaomi pour le raisonnement, la programmation et le travail d’agents assisté par des outils. Son contexte de 256K, son attention hybride et sa version distincte issue du postentraînement conviennent aux tâches reliant des textes substantiels à une réponse précise, une modification de code ou une prochaine action.

Entrées acceptées
Texte
Résultats
json · sse

Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

Ailoot Ultra · Messages Anthropic POST /v1/messages
Types d’entrée
text
Types de sortie
json, sse
Format de sortie
JSON ou SSE
ChampTypeExigenceValeurs et limitesPar défaut
ChampmodelTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
xiaomimimo/mimo-v2-flash
Par défaut—
ChampmessagesTypemessage[]ExigenceObligatoireValeurs et limitesPar défaut—
Champmessages[].roleTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
user, assistant
Par défaut—
Champmessages[].contentTypestringExigenceObligatoireValeurs et limitesPar défaut—
Champmax_tokensTypeintegerExigenceObligatoireValeurs et limitesPar défaut—
ChampstreamTypebooleanExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défautfalse
Combinaisons d’éléments d’entrée

Texte · Texte UTF-8

chaîne messages[].content

Paramètres et cycle de vie de la méthode
ParamètreContrat
Paramètrecontent_typeContratapplication/json
ParamètrerequiredContratmodel, messages, max_tokens
Paramètreoptional_controlsContratstream
Paramètrematerial_typesContrattext
Paramètretext_file_materialContratLisez le document UTF-8 réel et placez son texte dans l’entrée indiquée ou dans la chaîne de contenu du message.

Cycle de vie : synchronous_or_streamed

Tarifs

Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.

Mode rapide
Non précisé Lorsque le mode rapide est sélectionné
Mode Flex
Non précisé Lorsque le mode flex est sélectionné
Effort de raisonnement maximal
Non précisé Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default)

Tarifs Ailoot

Prix par configuration

ConfigurationBarème tarifaireCoût
ConfigurationTarifs de base des tokensBarème tarifaireTarif de baseCoût
Entrée · Tokens en entrée $0.0002 / 1K tokens
Sortie · Tokens en sortie $0.0006 / 1K tokens
Entrée · Lecture du cache $0 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache $0 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens

Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →

Exemples de requêtes

Ailoot Ultra · Messages Anthropic

Corps JSON minimal completcurl · utilisez votre document UTF-8Python · enregistrez le résultat complet
{
  "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))

Recevoir et enregistrer les résultats

Ailoot Ultra · Messages Anthropic

JSON ou SSE

Conserver tous les résultats terminés

Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.

Conservez tous les blocs de contenu, les signatures de raisonnement et les identifiants réels d’utilisation d’outils. Assemblez tous les deltas de blocs SSE ; un premier bloc de texte ne constitue pas la sortie complète.

Si la réponse d’origine doit être vérifiée

Conservez les identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. Aucune URL générique de récupération des tâches textuelles n’est fournie.

Champs de la réponse
ChampType
ChampidTypestring
ChampmodelTypestring
Champcontent[]Typetext|thinking|tool_use|other content block
Champstop_reasonTypestring|null
ChampusageTypeobject
Erreurs et étapes suivantes
RéponseConditionÉtape suivante
Réponse400 · invalid_request_errorConditionChamps obligatoires, représentation des contenus ou valeur de paramètre non validesÉtape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création.

Alias

Alias du modèle

Ailoot Ultra xiaomimimo/mimo-v2-flash

Alias des chemins de méthode

/chat/completions

ID d’appel associés

xiaomimimo/mimo-v2-flash

FAQ · xiaomimimo/mimo-v2-flash
Quelles entrées et quels résultats sont disponibles ?

POST /v1/chat/completions · xiaomimimo/mimo-v2-flash: text → text

POST /v1/messages · xiaomimimo/mimo-v2-flash: text → json, sse

Quels champs la requête utilise-t-elle ?

POST /v1/chat/completions · xiaomimimo/mimo-v2-flash: model, messages, stream

POST /v1/messages · xiaomimimo/mimo-v2-flash: model, messages, max_tokens, stream

Quelles limites s’appliquent ?

POST /v1/chat/completions · xiaomimimo/mimo-v2-flash: messages.min_items: 1

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