MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed adalah mode UltraSpeed Xiaomi untuk model MiMo-V2.6-Pro. Produsen memperkenalkannya untuk interaksi dan alur kerja yang peka terhadap waktu generasi, sambil menyatakan bahwa kualitas keluarannya setara dengan Pro. UltraSpeed menamai cara menjalankan model Pro, bukan model Flash yang lebih kecil. Pilih mode ini ketika memperoleh respons berikutnya dengan segera penting bagi tugas yang panjang, sambil mempertahankan persyaratan yang sama untuk artefak akhir.
Keluarga Pro yang mendasarinya secara native bersifat omnimodal, memahami teks, gambar, video, dan audio. Profil model Pro yang diterbitkan menjelaskan arsitektur sparse mixture-of-experts dengan 1.02 triliun parameter total, 42 miliar parameter yang diaktifkan, dan konteks satu juta token. Encoder penglihatan dan audio khusus menghubungkan masukan media dengan arsitektur inti bahasa. Hasil langsungnya berupa teks atau arahan alat; adegan yang dirender, berkas yang disunting, atau media yang dihasilkan bergantung pada alat yang digunakan aplikasi yang menaunginya.
Pelatihan V2.6 Xiaomi mencampurkan pemrograman, pekerjaan agen umum, tugas visual, dan keamanan siber di berbagai lingkungan. Proses umpan baliknya membandingkan rangkaian langkah tugas dan menggunakan hasil pengujian serta kriteria kualitas, dengan tujuan mengembangkan strategi yang berguna di sepanjang interaksi yang panjang. Siapkan ringkasan yang menyatakan tujuan, bukti yang tersedia, dan apa yang akan dianggap selesai. Generasi yang lebih cepat berguna ketika memajukan interaksi tersebut; ini tidak menggantikan pemeriksaan apakah setiap langkah menjawab pertanyaan atau mengubah artefak yang dituju.
Untuk asisten pemrograman, berikan berkas yang terdampak, perilaku yang diminta, dan kegagalan atau keluaran pemeriksaan yang melatarbelakangi pekerjaan. Mintalah perubahan terarah berikutnya, lalu kembalikan hasil sebenarnya dari alat eksekusi apa pun. Respons akhir yang berguna menjelaskan perilaku yang berubah, berkas yang terdampak, dan pemeriksaan yang benar-benar dilakukan. Bedakan operasi yang diusulkan dari yang selesai agar rangkaian respons cepat tetap dapat ditelusuri ke pekerjaan yang dapat diamati.
Contoh V2.6 dari pembuatnya memperluas pemrograman ke gim, objek 3D, dan adegan interaktif, dengan umpan balik visual untuk menyempurnakan implementasinya. Untuk tugas desain, gabungkan ringkasan teks dengan gambar referensi atau rekaman dan tentukan kontrol, tata letak, serta kriteria penyelesaian yang terlihat. Usulan adegan atau antarmuka kemudian dapat memandu alat produksi yang sesuai. Pertahankan hasil render dan temuan pemeriksaannya, alih-alih memperlakukan kode awal atau instruksi adegan sebagai artefak visual yang sudah selesai.
Untuk presentasi dan alur kerja video, tentukan audiens, konten yang diperlukan, urutan yang dituju, dan aset yang harus tetap konsisten. Xiaomi menjelaskan keluarga Pro bekerja dengan alat desain, gambar, video, dan narasi; itu adalah alur kerja pendukung, bukan keluaran media native tambahan dari model teks. Hasil akhir yang berguna dapat berupa struktur slide, urutan pengambilan gambar, atau kumpulan instruksi produksi dengan rincian yang cukup untuk melaksanakan dan memeriksa langkah berikutnya.
Untuk riset, berikan pertanyaan dan materi otoritatif, lalu mintalah model membedakan fakta, hipotesis, dan perhitungan. Contoh Pro Xiaomi mencakup tinjauan literatur dan paten, penyaringan material secara komputasional, partitur musik dan MIDI, serta formalisasi matematika yang diperiksa dengan Lean. Pertahankan keluaran alat riset atau verifikasi yang sebenarnya. Kandidat hasil simulasi atau usulan pembuktian harus tetap diberi label demikian sampai eksperimen fisik atau pemeriksaan formal yang sesuai selesai.
Sertakan identitas Pro-UltraSpeed bersama hasil saat membandingkannya dengan Pro biasa atau Flash. Susun riwayat panjang berdasarkan tujuan dan keputusan yang harus tetap stabil, serta sisakan ruang untuk respons dan umpan balik alat berikutnya. Tinjau kode, pengamatan, perhitungan, dan klaim penting terhadap bukti sumbernya. Tujuan pembeda mode ini adalah generasi Pro yang lebih cepat; artefak yang selesai tetap harus memenuhi kriteria khusus tugas yang sama.
", "aboutText": "MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed adalah mode UltraSpeed Xiaomi untuk model MiMo-V2.6-Pro. Produsen memperkenalkannya untuk interaksi dan alur kerja yang peka terhadap waktu generasi, sambil menyatakan bahwa kualitas keluarannya setara dengan Pro. UltraSpeed menamai cara menjalankan model Pro, bukan model Flash yang lebih kecil. Pilih mode ini ketika memperoleh respons berikutnya dengan segera penting bagi tugas yang panjang, sambil mempertahankan persyaratan yang sama untuk artefak akhir.\n\nKeluarga Pro yang mendasarinya secara native bersifat omnimodal, memahami teks, gambar, video, dan audio. Profil model Pro yang diterbitkan menjelaskan arsitektur sparse mixture-of-experts dengan 1.02 triliun parameter total, 42 miliar parameter yang diaktifkan, dan konteks satu juta token. Encoder penglihatan dan audio khusus menghubungkan masukan media dengan arsitektur inti bahasa. Hasil langsungnya berupa teks atau arahan alat; adegan yang dirender, berkas yang disunting, atau media yang dihasilkan bergantung pada alat yang digunakan aplikasi yang menaunginya.\n\nPelatihan V2.6 Xiaomi mencampurkan pemrograman, pekerjaan agen umum, tugas visual, dan keamanan siber di berbagai lingkungan. Proses umpan baliknya membandingkan rangkaian langkah tugas dan menggunakan hasil pengujian serta kriteria kualitas, dengan tujuan mengembangkan strategi yang berguna di sepanjang interaksi yang panjang. Siapkan ringkasan yang menyatakan tujuan, bukti yang tersedia, dan apa yang akan dianggap selesai. Generasi yang lebih cepat berguna ketika memajukan interaksi tersebut; ini tidak menggantikan pemeriksaan apakah setiap langkah menjawab pertanyaan atau mengubah artefak yang dituju.\n\nUntuk asisten pemrograman, berikan berkas yang terdampak, perilaku yang diminta, dan kegagalan atau keluaran pemeriksaan yang melatarbelakangi pekerjaan. Mintalah perubahan terarah berikutnya, lalu kembalikan hasil sebenarnya dari alat eksekusi apa pun. Respons akhir yang berguna menjelaskan perilaku yang berubah, berkas yang terdampak, dan pemeriksaan yang benar-benar dilakukan. Bedakan operasi yang diusulkan dari yang selesai agar rangkaian respons cepat tetap dapat ditelusuri ke pekerjaan yang dapat diamati.\n\nContoh V2.6 dari pembuatnya memperluas pemrograman ke gim, objek 3D, dan adegan interaktif, dengan umpan balik visual untuk menyempurnakan implementasinya. Untuk tugas desain, gabungkan ringkasan teks dengan gambar referensi atau rekaman dan tentukan kontrol, tata letak, serta kriteria penyelesaian yang terlihat. Usulan adegan atau antarmuka kemudian dapat memandu alat produksi yang sesuai. Pertahankan hasil render dan temuan pemeriksaannya, alih-alih memperlakukan kode awal atau instruksi adegan sebagai artefak visual yang sudah selesai.\n\nUntuk presentasi dan alur kerja video, tentukan audiens, konten yang diperlukan, urutan yang dituju, dan aset yang harus tetap konsisten. Xiaomi menjelaskan keluarga Pro bekerja dengan alat desain, gambar, video, dan narasi; itu adalah alur kerja pendukung, bukan keluaran media native tambahan dari model teks. Hasil akhir yang berguna dapat berupa struktur slide, urutan pengambilan gambar, atau kumpulan instruksi produksi dengan rincian yang cukup untuk melaksanakan dan memeriksa langkah berikutnya.\n\nUntuk riset, berikan pertanyaan dan materi otoritatif, lalu mintalah model membedakan fakta, hipotesis, dan perhitungan. Contoh Pro Xiaomi mencakup tinjauan literatur dan paten, penyaringan material secara komputasional, partitur musik dan MIDI, serta formalisasi matematika yang diperiksa dengan Lean. Pertahankan keluaran alat riset atau verifikasi yang sebenarnya. Kandidat hasil simulasi atau usulan pembuktian harus tetap diberi label demikian sampai eksperimen fisik atau pemeriksaan formal yang sesuai selesai.\n\nSertakan identitas Pro-UltraSpeed bersama hasil saat membandingkannya dengan Pro biasa atau Flash. Susun riwayat panjang berdasarkan tujuan dan keputusan yang harus tetap stabil, serta sisakan ruang untuk respons dan umpan balik alat berikutnya. Tinjau kode, pengamatan, perhitungan, dan klaim penting terhadap bukti sumbernya. Tujuan pembeda mode ini adalah generasi Pro yang lebih cepat; artefak yang selesai tetap harus memenuhi kriteria khusus tugas yang sama.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Contoh teknis dalam bahasa Inggris
Revise a failing total calculation\n\nUse this code and reported check: def total(rows): return sum(row["price"] for row in rows). Input is [{"price": 3, "qty": 2}, {"price": 5, "qty": 1}]; reported output is 8, required output is 11. Propose the next focused change and checks for multiple quantities and an empty input. Do not claim to run them.A focused Python correction with a diagnosis and two proposed checks tied to the quantity requirement.Verify each unit price is multiplied by its row quantity and proposed checks remain distinct from executed results.xiaomi/mimo-v2.6-pro-ultraspeedMiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed adalah mode Xiaomi dengan generasi lebih cepat untuk MiMo-V2.6-Pro. Mode ini mempertahankan pemahaman omnimodal keluarga Pro serta cakupan tugas pemrograman, desain, dan riset yang panjang, dengan kecepatan respons sebagai fokus pembeda.
Deskripsi ini mencakup kemampuan model. Masukan, keluaran, dan opsi yang tersedia di Ailoot tercantum di bawah untuk metode yang dipilih.
MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed adalah mode UltraSpeed Xiaomi untuk model MiMo-V2.6-Pro. Produsen memperkenalkannya untuk interaksi dan alur kerja yang peka terhadap waktu generasi, sambil menyatakan bahwa kualitas keluarannya setara dengan Pro. UltraSpeed menamai cara menjalankan model Pro, bukan model Flash yang lebih kecil. Pilih mode ini ketika memperoleh respons berikutnya dengan segera penting bagi tugas yang panjang, sambil mempertahankan persyaratan yang sama untuk artefak akhir.
Keluarga Pro yang mendasarinya secara native bersifat omnimodal, memahami teks, gambar, video, dan audio. Profil model Pro yang diterbitkan menjelaskan arsitektur sparse mixture-of-experts dengan 1.02 triliun parameter total, 42 miliar parameter yang diaktifkan, dan konteks satu juta token. Encoder penglihatan dan audio khusus menghubungkan masukan media dengan arsitektur inti bahasa. Hasil langsungnya berupa teks atau arahan alat; adegan yang dirender, berkas yang disunting, atau media yang dihasilkan bergantung pada alat yang digunakan aplikasi yang menaunginya.
Pelatihan V2.6 Xiaomi mencampurkan pemrograman, pekerjaan agen umum, tugas visual, dan keamanan siber di berbagai lingkungan. Proses umpan baliknya membandingkan rangkaian langkah tugas dan menggunakan hasil pengujian serta kriteria kualitas, dengan tujuan mengembangkan strategi yang berguna di sepanjang interaksi yang panjang. Siapkan ringkasan yang menyatakan tujuan, bukti yang tersedia, dan apa yang akan dianggap selesai. Generasi yang lebih cepat berguna ketika memajukan interaksi tersebut; ini tidak menggantikan pemeriksaan apakah setiap langkah menjawab pertanyaan atau mengubah artefak yang dituju.
Untuk asisten pemrograman, berikan berkas yang terdampak, perilaku yang diminta, dan kegagalan atau keluaran pemeriksaan yang melatarbelakangi pekerjaan. Mintalah perubahan terarah berikutnya, lalu kembalikan hasil sebenarnya dari alat eksekusi apa pun. Respons akhir yang berguna menjelaskan perilaku yang berubah, berkas yang terdampak, dan pemeriksaan yang benar-benar dilakukan. Bedakan operasi yang diusulkan dari yang selesai agar rangkaian respons cepat tetap dapat ditelusuri ke pekerjaan yang dapat diamati.
Contoh V2.6 dari pembuatnya memperluas pemrograman ke gim, objek 3D, dan adegan interaktif, dengan umpan balik visual untuk menyempurnakan implementasinya. Untuk tugas desain, gabungkan ringkasan teks dengan gambar referensi atau rekaman dan tentukan kontrol, tata letak, serta kriteria penyelesaian yang terlihat. Usulan adegan atau antarmuka kemudian dapat memandu alat produksi yang sesuai. Pertahankan hasil render dan temuan pemeriksaannya, alih-alih memperlakukan kode awal atau instruksi adegan sebagai artefak visual yang sudah selesai.
Untuk presentasi dan alur kerja video, tentukan audiens, konten yang diperlukan, urutan yang dituju, dan aset yang harus tetap konsisten. Xiaomi menjelaskan keluarga Pro bekerja dengan alat desain, gambar, video, dan narasi; itu adalah alur kerja pendukung, bukan keluaran media native tambahan dari model teks. Hasil akhir yang berguna dapat berupa struktur slide, urutan pengambilan gambar, atau kumpulan instruksi produksi dengan rincian yang cukup untuk melaksanakan dan memeriksa langkah berikutnya.
Untuk riset, berikan pertanyaan dan materi otoritatif, lalu mintalah model membedakan fakta, hipotesis, dan perhitungan. Contoh Pro Xiaomi mencakup tinjauan literatur dan paten, penyaringan material secara komputasional, partitur musik dan MIDI, serta formalisasi matematika yang diperiksa dengan Lean. Pertahankan keluaran alat riset atau verifikasi yang sebenarnya. Kandidat hasil simulasi atau usulan pembuktian harus tetap diberi label demikian sampai eksperimen fisik atau pemeriksaan formal yang sesuai selesai.
Sertakan identitas Pro-UltraSpeed bersama hasil saat membandingkannya dengan Pro biasa atau Flash. Susun riwayat panjang berdasarkan tujuan dan keputusan yang harus tetap stabil, serta sisakan ruang untuk respons dan umpan balik alat berikutnya. Tinjau kode, pengamatan, perhitungan, dan klaim penting terhadap bukti sumbernya. Tujuan pembeda mode ini adalah generasi Pro yang lebih cepat; artefak yang selesai tetap harus memenuhi kriteria khusus tugas yang sama.
POST /v1/chat/completionstexttext| Kolom | Jenis | Persyaratan | Nilai & batasan | Bawaan |
|---|---|---|---|---|
Kolommodel | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan xiaomi/mimo-v2.6-pro-ultraspeed | Bawaan— |
Kolommessages | Jenismessage[] | PersyaratanWajib | Nilai & batasan Item minimum: 1 | Bawaan— |
Kolommessages[].role | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan Contoh: system, user, assistant, tool, function Kondisi: Peran ini direpresentasikan secara eksplisit oleh tipe kompatibilitas dalam kode sumber; kumpulan peran model yang tepat tetap khusus untuk tiap model. Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolommessages[].content | Jenisstring|content_part[]|null | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolommessages[].tool_calls | Jenistool_call[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolommessages[].tool_call_id | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Berlaku jika: role=tool; gunakan ID yang benar-benar dikembalikan | Bawaan— |
Kolommessages[].name | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolommessages[].reasoning_content | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Berlaku jika: Kirim kembali penalaran yang benar-benar dikembalikan jika model ini menggunakannya | Bawaan— |
Kolommessages[].reasoning_details | Jenisobject|array | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolommax_tokens | Jenisinteger | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Minimum: 1 Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolommax_completion_tokens | Jenisinteger | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Minimum: 1 Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomstream | Jenisboolean | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaanfalse |
Kolomstream_options.include_usage | Jenisboolean | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomtemperature | Jenisnumber | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomtop_p | Jenisnumber | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomstop | Jenisstring|string[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomtools | Jenisfunction_tool[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomtools[].type | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan function Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomtools[].function.name | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan Berlaku jika: alat fungsi disediakan | Bawaan— |
Kolomtools[].function.description | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolomtools[].function.parameters | JenisJSON_schema | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolomtool_choice | Jenisstring|object | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomparallel_tool_calls | Jenisboolean | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomresponse_format | Jenisobject | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomreasoning_effort | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomreasoning | Jenisobject | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomservice_tier | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolominstructions | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Kolom kompatibilitas | Bawaan— |
Kolomfunctions | Jenisfunction[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomfunction_call | Jenisstring|object | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomprompt_cache_options | Jenisobject | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolommodalities | Jenisstring[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan text | Bawaan— |
Kolomprovider | Jenisobject | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Kondisi: provider.options ditolak pada rute teks Ultra ini | Bawaan— |
Kolomcache_control.ttl | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Kondisi: 1h ditolak pada lokasi cache prompt yang digunakan | Bawaan— |
Teks · Teks UTF8
messages[].content
| Parameter | Kontrak |
|---|---|
Parametercontent_type | Kontrakapplication/json |
Parameterrequired | Kontrakmodel, messages |
Parametermaterial_types | Kontraktext |
Parametermessages | Kontrakarray pesan dengan struktur role/content |
Parameterfile_material | Kontrakdokumen UTF-8 yang sebenarnya dimasukkan sebagai teks apa adanya; ID file tidak disimpulkan |
Parameteroptional_controls | Kontrakstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Kontrakkhusus model; alat fungsi pengguna berbeda dari alat yang dihosting |
Parameteroutput_modalities | Kontraktext |
Parameterhosted_operations | Kontrakfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Kontraknull |
Siklus hidup: synchronous_or_streamed
Kirim ID model yang tepat bersama messages.
Panjang konteks bukan batas keluaran.
File teks dapat menyediakan teks apa adanya; masukan gambar/audio/objek file memerlukan pengikatan yang tepat.
Referensi tarif tidak menambah opsi permintaan. Parameter yang didukung tercantum pada metode yang dipilih.
Cocokkan setiap biaya dengan kondisi yang ditampilkan. Gunakan satu tarif untuk setiap kelompok konfigurasi alternatif.
| Konfigurasi | Jadwal tarif | Token konteks, lebih dari | Token konteks, hingga dan termasuk | Biaya |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurasiTarif dasar token | Jadwal tarifTarif dasar | Token konteks, lebih dari— | Token konteks, hingga dan termasukTanpa batas atas | Biaya Masukan · Token masukan $0.0087 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.0174 / 1K token Masukan · Pembacaan cache $0.000072 / 1K token Masukan · Penulisan cache — / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
| KonfigurasiPanjang permintaan · tingkat 1 | Jadwal tarif— | Token konteks, lebih dari0 | Token konteks, hingga dan termasukTanpa batas atas | Biaya Masukan · Token masukan $0.0087 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.0174 / 1K token Masukan · Pembacaan cache $0.000072 / 1K token Masukan · Penulisan cache — / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Ailoot mencadangkan perkiraan dana sebelum permintaan. Setelah hasil diterima, tagihan akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan yang terukur. Penyelesaian tagihan streaming menggunakan catatan penggunaan akhir. Cara kerja cadangan dan penyelesaian tagihan →
set -eu\n: "${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-ultraspeed", "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-ultraspeed',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-ultraspeed',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 atau SSE
Simpan setiap respons lengkap, berkas, dan bagian konten yang dikembalikan.
Simpan setiap alternatif jawaban beserta konten, panggilan alat, dan penalarannya. Dalam SSE, gabungkan delta menurut indeks alternatif jawaban/alat, lalu pertahankan alasan penghentian akhir dan data penggunaan.
Simpan ID permintaan/respons dan header. URL umum untuk pengambilan tugas teks tidak disediakan.
| Kolom | Jenis |
|---|---|
Kolomchoices[].index | Jenisinteger |
Kolomchoices[].message.content | Jenisstring|null |
Kolomchoices[].message.tool_calls | Jenistool_call[] |
Kolomchoices[].message.reasoning_content | Jenisstring |
Kolomchoices[].message.reasoning_details | Jenisobject|array |
Kolomchoices[].finish_reason | Jenisstring|null |
Kolomusage | Jenisobject |
| Respons | Kondisi | Langkah berikutnya |
|---|---|---|
Respons400 · invalid_request_error | KondisiBidang wajib, representasi materi, atau nilai parameter tidak valid | Langkah berikutnyaPerbaiki bidang yang ditunjukkan sebelum permintaan pembuatan baru. |
Ailoot Ultra xiaomi/mimo-v2.6-pro-ultraspeed
Gunakan jalur metode yang ditampilkan di atas.
xiaomi/mimo-v2.6-pro-ultraspeedMiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed adalah mode Xiaomi dengan generasi lebih cepat untuk MiMo-V2.6-Pro. Mode ini mempertahankan pemahaman omnimodal keluarga Pro serta cakupan tugas pemrograman, desain, dan riset yang panjang, dengan kecepatan respons sebagai fokus pembeda.
Deskripsi ini mencakup kemampuan model. Masukan, keluaran, dan opsi yang tersedia di Ailoot tercantum di bawah untuk metode yang dipilih.
MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed adalah mode UltraSpeed Xiaomi untuk model MiMo-V2.6-Pro. Produsen memperkenalkannya untuk interaksi dan alur kerja yang peka terhadap waktu generasi, sambil menyatakan bahwa kualitas keluarannya setara dengan Pro. UltraSpeed menamai cara menjalankan model Pro, bukan model Flash yang lebih kecil. Pilih mode ini ketika memperoleh respons berikutnya dengan segera penting bagi tugas yang panjang, sambil mempertahankan persyaratan yang sama untuk artefak akhir.
Keluarga Pro yang mendasarinya secara native bersifat omnimodal, memahami teks, gambar, video, dan audio. Profil model Pro yang diterbitkan menjelaskan arsitektur sparse mixture-of-experts dengan 1.02 triliun parameter total, 42 miliar parameter yang diaktifkan, dan konteks satu juta token. Encoder penglihatan dan audio khusus menghubungkan masukan media dengan arsitektur inti bahasa. Hasil langsungnya berupa teks atau arahan alat; adegan yang dirender, berkas yang disunting, atau media yang dihasilkan bergantung pada alat yang digunakan aplikasi yang menaunginya.
Pelatihan V2.6 Xiaomi mencampurkan pemrograman, pekerjaan agen umum, tugas visual, dan keamanan siber di berbagai lingkungan. Proses umpan baliknya membandingkan rangkaian langkah tugas dan menggunakan hasil pengujian serta kriteria kualitas, dengan tujuan mengembangkan strategi yang berguna di sepanjang interaksi yang panjang. Siapkan ringkasan yang menyatakan tujuan, bukti yang tersedia, dan apa yang akan dianggap selesai. Generasi yang lebih cepat berguna ketika memajukan interaksi tersebut; ini tidak menggantikan pemeriksaan apakah setiap langkah menjawab pertanyaan atau mengubah artefak yang dituju.
Untuk asisten pemrograman, berikan berkas yang terdampak, perilaku yang diminta, dan kegagalan atau keluaran pemeriksaan yang melatarbelakangi pekerjaan. Mintalah perubahan terarah berikutnya, lalu kembalikan hasil sebenarnya dari alat eksekusi apa pun. Respons akhir yang berguna menjelaskan perilaku yang berubah, berkas yang terdampak, dan pemeriksaan yang benar-benar dilakukan. Bedakan operasi yang diusulkan dari yang selesai agar rangkaian respons cepat tetap dapat ditelusuri ke pekerjaan yang dapat diamati.
Contoh V2.6 dari pembuatnya memperluas pemrograman ke gim, objek 3D, dan adegan interaktif, dengan umpan balik visual untuk menyempurnakan implementasinya. Untuk tugas desain, gabungkan ringkasan teks dengan gambar referensi atau rekaman dan tentukan kontrol, tata letak, serta kriteria penyelesaian yang terlihat. Usulan adegan atau antarmuka kemudian dapat memandu alat produksi yang sesuai. Pertahankan hasil render dan temuan pemeriksaannya, alih-alih memperlakukan kode awal atau instruksi adegan sebagai artefak visual yang sudah selesai.
Untuk presentasi dan alur kerja video, tentukan audiens, konten yang diperlukan, urutan yang dituju, dan aset yang harus tetap konsisten. Xiaomi menjelaskan keluarga Pro bekerja dengan alat desain, gambar, video, dan narasi; itu adalah alur kerja pendukung, bukan keluaran media native tambahan dari model teks. Hasil akhir yang berguna dapat berupa struktur slide, urutan pengambilan gambar, atau kumpulan instruksi produksi dengan rincian yang cukup untuk melaksanakan dan memeriksa langkah berikutnya.
Untuk riset, berikan pertanyaan dan materi otoritatif, lalu mintalah model membedakan fakta, hipotesis, dan perhitungan. Contoh Pro Xiaomi mencakup tinjauan literatur dan paten, penyaringan material secara komputasional, partitur musik dan MIDI, serta formalisasi matematika yang diperiksa dengan Lean. Pertahankan keluaran alat riset atau verifikasi yang sebenarnya. Kandidat hasil simulasi atau usulan pembuktian harus tetap diberi label demikian sampai eksperimen fisik atau pemeriksaan formal yang sesuai selesai.
Sertakan identitas Pro-UltraSpeed bersama hasil saat membandingkannya dengan Pro biasa atau Flash. Susun riwayat panjang berdasarkan tujuan dan keputusan yang harus tetap stabil, serta sisakan ruang untuk respons dan umpan balik alat berikutnya. Tinjau kode, pengamatan, perhitungan, dan klaim penting terhadap bukti sumbernya. Tujuan pembeda mode ini adalah generasi Pro yang lebih cepat; artefak yang selesai tetap harus memenuhi kriteria khusus tugas yang sama.
POST /v1/messagestextjson, sse| Kolom | Jenis | Persyaratan | Nilai & batasan | Bawaan |
|---|---|---|---|---|
Kolommodel | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan xiaomi/mimo-v2.6-pro-ultraspeed | Bawaan— |
Kolommessages | Jenismessage[] | PersyaratanWajib | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolommessages[].role | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan user, assistant | Bawaan— |
Kolommessages[].content | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolommax_tokens | Jenisinteger | PersyaratanWajib | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolomstream | Jenisboolean | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaanfalse |
Teks · Teks UTF-8
string messages[].content
| Parameter | Kontrak |
|---|---|
Parametercontent_type | Kontrakapplication/json |
Parameterrequired | Kontrakmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Kontrakstream |
Parametermaterial_types | Kontraktext |
Parametertext_file_material | KontrakBaca dokumen UTF-8 yang sebenarnya dan masukkan teksnya ke string masukan atau konten pesan yang ditunjukkan. |
Siklus hidup: synchronous_or_streamed
Referensi tarif tidak menambah opsi permintaan. Parameter yang didukung tercantum pada metode yang dipilih.
Cocokkan setiap biaya dengan kondisi yang ditampilkan. Gunakan satu tarif untuk setiap kelompok konfigurasi alternatif.
| Konfigurasi | Jadwal tarif | Token konteks, lebih dari | Token konteks, hingga dan termasuk | Biaya |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurasiTarif dasar token | Jadwal tarifTarif dasar | Token konteks, lebih dari— | Token konteks, hingga dan termasukTanpa batas atas | Biaya Masukan · Token masukan $0.0087 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.0174 / 1K token Masukan · Pembacaan cache $0.000072 / 1K token Masukan · Penulisan cache — / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
| KonfigurasiPanjang permintaan · tingkat 1 | Jadwal tarif— | Token konteks, lebih dari0 | Token konteks, hingga dan termasukTanpa batas atas | Biaya Masukan · Token masukan $0.0087 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.0174 / 1K token Masukan · Pembacaan cache $0.000072 / 1K token Masukan · Penulisan cache — / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Ailoot mencadangkan perkiraan dana sebelum permintaan. Setelah hasil diterima, tagihan akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan yang terukur. Penyelesaian tagihan streaming menggunakan catatan penggunaan akhir. Cara kerja cadangan dan penyelesaian tagihan →
{\n "model": "xiaomi/mimo-v2.6-pro-ultraspeed",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-ultraspeed', '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-ultraspeed', '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 atau SSE
Simpan setiap respons lengkap, berkas, dan bagian konten yang dikembalikan.
Simpan semua blok konten, tanda tangan penalaran, dan ID penggunaan alat yang sebenarnya. Gabungkan semua delta blok SSE; blok teks pertama bukan keseluruhan keluaran.
Simpan ID permintaan/respons dan header. URL umum untuk pengambilan tugas teks tidak disediakan.
| Kolom | Jenis |
|---|---|
Kolomid | Jenisstring |
Kolommodel | Jenisstring |
Kolomcontent[] | Jenistext|thinking|tool_use|other content block |
Kolomstop_reason | Jenisstring|null |
Kolomusage | Jenisobject |
| Respons | Kondisi | Langkah berikutnya |
|---|---|---|
Respons400 · invalid_request_error | KondisiBidang wajib, representasi materi, atau nilai parameter tidak valid | Langkah berikutnyaPerbaiki bidang yang ditunjukkan sebelum permintaan pembuatan baru. |
Ailoot Ultra xiaomi/mimo-v2.6-pro-ultraspeed
Gunakan jalur metode yang ditampilkan di atas.
Contoh teknis dalam bahasa Inggris
Revise a failing total calculation\n\nUse this code and reported check: def total(rows): return sum(row["price"] for row in rows). Input is [{"price": 3, "qty": 2}, {"price": 5, "qty": 1}]; reported output is 8, required output is 11. Propose the next focused change and checks for multiple quantities and an empty input. Do not claim to run them.A focused Python correction with a diagnosis and two proposed checks tied to the quantity requirement.Verify each unit price is multiplied by its row quantity and proposed checks remain distinct from executed results.