MiMo v2 Flash
MiMo-V2-Flashは、推論、コーディング、ツールを活用するエージェント作業向けのXiaomiのテキストモデルです。256Kのコンテキスト、ハイブリッドアテンション、独立した事後学習済みリリースにより、大量のテキスト資料を具体的な回答、コード変更、次の操作に結び付けるタスクに適しています。
- Ailoot Ultra · OpenAI チャット
POST /v1/chat/completionsxiaomimimo/mimo-v2-flash - Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ
POST /v1/messagesxiaomimimo/mimo-v2-flash
モデルについて
この説明はモデルの機能を紹介するものです。Ailootで利用できる入力、出力、オプションは、選択したメソッドごとに以下に記載されています。
モデルの特徴と各エディション
MiMo-V2-Flashは、推論とエージェントワークフロー向けのXiaomiの言語モデルです。Mixture-of-Expertsアーキテクチャは、総パラメータ数3,090億、アクティブパラメータ数150億です。公開モデルには256Kトークンのコンテキスト長が記載され、メーカーの推論例では262,144トークンを設定しています。テキストを受け取り、解説、コード、ツールとのやり取りに必要な情報などのテキストを生成します。Flash-Baseと事後学習済みのFlashリリースは、役割の異なる、個別に名称が付いたエディションです。
ハイブリッドアテンションと予測
アーキテクチャは、スライディングウィンドウアテンションとグローバルアテンションを5:1の比率で組み合わせています。ローカルアテンションのウィンドウは128トークンで、グローバルアテンションは長い資料全体にわたるつながりを保持します。事前学習では32Kのネイティブシーケンス長を使い、公開モデルは、より長い256Kのコンテキストに対応しています。軽量なマルチトークン予測モジュールが学習と推論に組み込まれています。これらはモデル設計上の特性であり、特定のアプリがどれほど速く回答を返すかを示すものではありません。
推論とエージェント向けの事後学習
MiMo-V2-FlashはMulti-Teacher On-Policy Distillationを使用し、分野別の教師モデルがモデル自身の生成した応答を指導した後、大規模なエージェント型強化学習を行います。学習にはコードエージェント環境が含まれ、数学と一般的なエージェントタスクにも広がっています。ウェブ開発の学習では、視覚に基づく検証器を使って実行結果を評価します。この検証器は学習過程の一部であり、このテキストモデルを画像入力や動画入力に対応するモデルへ変えるものではありません。
コーディングと文書の準備
コーディングのタスクでは、関連ファイルをテキストとして渡し、観察された不具合、その不具合を示す入力、維持すべき動作を提示してください。依頼の例として、小さなパッチ、影響を受ける依存関係の説明、期待する結果を確認するチェックを求められます。長いテキスト資料では、重要な節を指定し、その文章に結び付いた比較を依頼します。出力は、修正済みコード、相違点の表、前提を添えた計算、次の操作の提案など、具体的なものにしてください。
思考、ツール、会話履歴
公開されている思考の例では推論モードを有効にしており、メーカーは専用のツール呼び出しパーサーを指定しています。複数ターンにわたるツール使用では、応答にtool_callsとともにreasoning_contentが含まれる場合があります。思考とツールの連続した処理を正しく継続するには、次のリクエストの会話履歴に以前のreasoning_contentを保持する必要があります。ツールはアプリが提供して実行し、モデルはその結果をどう使うかを選択します。そのため、最後のユーザーメッセージだけをタスク全体とみなさず、履歴を準備することが連携上の重要な要件になります。
メーカーの推奨事項と制限
利用ガイドは、top_pを0.95、数学・文章作成・ウェブ開発のタスクではtemperatureを0.8、エージェント型タスクではtemperatureを0.3にすることを推奨しています。また、MiMoがXiaomiのアシスタントであること、現在の日付、知識の期限が2024年12月であることを示すシステムメッセージも推奨しています。新しい出来事に依存するタスクでは、最近の事実を提示してください。公開リクエストの4096トークンという回答予算は設定例であり、最大出力長として宣言された値ではありません。MiMo-V2-Flashは、Flash-Base、Pro、Omniとは別の独自の識別名を持ちます。コンテキストやモダリティの仕様は、それぞれのエディションに対応するものを選んでください。
Ailoot Ultra · OpenAI チャット POST /v1/chat/completions xiaomimimo/mimo-v2-flash
xiaomimimo/mimo-v2-flashはじめに
MiMo-V2-Flashは、推論、コーディング、ツールを活用するエージェント作業向けのXiaomiのテキストモデルです。256Kのコンテキスト、ハイブリッドアテンション、独立した事後学習済みリリースにより、大量のテキスト資料を具体的な回答、コード変更、次の操作に結び付けるタスクに適しています。
- 対応する入力
- テキスト
- 結果
- テキスト
Ailootで利用可能 · 入力とメソッド
Ailoot Ultra · OpenAI チャット POST /v1/chat/completions
- 入力の種類
text- 出力の種類
text- 出力形式
- jsonまたはSSE
| フィールド | 種類 | 要件 | 値と制限 | デフォルト |
|---|---|---|---|---|
フィールドmodel | 種類string | 要件必須 | 値と制限 xiaomimimo/mimo-v2-flash | デフォルト— |
フィールドmessages | 種類message[] | 要件必須 | 値と制限 最小項目数: 1 | デフォルト— |
フィールドmessages[].role | 種類string | 要件必須 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドmessages[].content | 種類string | 要件任意 | 値と制限 適用条件: テキストでの対話 | デフォルト— |
フィールドstream | 種類boolean | 要件任意 | 値と制限 | デフォルトfalse |
入力素材の組み合わせ
テキスト · UTF8テキスト
messages[].content
メソッドのパラメータとライフサイクル
| パラメータ | 仕様 |
|---|---|
パラメータcontent_type | 仕様application/json |
パラメータrequired | 仕様model, messages |
パラメータmaterial_types | 仕様text |
パラメータmessages | 仕様role/content形式のメッセージ配列 |
パラメータfile_material | 仕様実際のUTF-8文書をテキストとしてそのまま挿入します。ファイルIDは推定しません |
パラメータoptional_controls | 仕様stream |
パラメータcontrol_scope | 仕様テキストでの対話。streamは真偽値で、既定はfalseです。 |
パラメータoutput_modalities | 仕様text |
パラメータhosted_operations | 仕様false |
パラメータmultimodal_input_binding | 仕様null |
メソッドのエイリアス: /chat/completions
ライフサイクル: synchronous_or_streamed
正確なモデルIDをmessagesとともに送ってください。
コンテキスト長は出力上限ではありません。
テキストファイルはテキストをそのまま提供できます。画像/音声/ファイルオブジェクトの入力には正確なバインディングが必要です。
料金
料金情報はリクエストの機能を追加しません。対応するパラメーターは選択したメソッドに記載されています。
- 高速モード
- 未指定 高速モードが選択されている場合
- Flex モード
- 未指定 flex モードが選択されている場合
- 最大推論量
- 未指定 推論量が最大で、調整に既定値(default)を使用する場合
Ailootの料金
設定別の価格
| 設定 | 料金表 | 料金 |
|---|---|---|
| 設定トークンの基本単価 | 料金表基本料金 | 料金 入力 · 入力トークン $0.0002 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.0006 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み $0 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。金額の確保と精算の仕組み →
リクエスト例
Ailoot Ultra · OpenAI チャット
set -eu
: "${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"))
結果を受け取って保存
Ailoot Ultra · OpenAI チャット
jsonまたはSSE
完了した結果をすべて保存
返された完全なレスポンス、ファイル、コンテンツ部分をすべて保存してください。
すべての選択肢と、その内容・ツール呼び出し・推論を保持してください。SSEでは選択肢/ツールのインデックスごとに差分を組み立て、最終的な終了理由と使用量を残します。
元のレスポンスを確認する場合
リクエスト/応答IDとヘッダーを保持してください。テキストジョブを取得する汎用URLは提供されません。
レスポンスのフィールド
| フィールド | 種類 |
|---|---|
フィールドchoices[].index | 種類integer |
フィールドchoices[].message.content | 種類string|null |
フィールドchoices[].message.tool_calls | 種類tool_call[] |
フィールドchoices[].message.reasoning_content | 種類string |
フィールドchoices[].message.reasoning_details | 種類object|array |
フィールドchoices[].finish_reason | 種類string|null |
フィールドusage | 種類object |
エラーと次の手順
| レスポンス | 条件 | 次の手順 |
|---|---|---|
レスポンス400 · invalid_request_error | 条件必須フィールド、素材の表現形式、またはパラメーター値が不正です | 次の手順新しい生成リクエストを送る前に、指定されたフィールドを修正してください。 |
エイリアス
モデルのエイリアス
Ailoot Ultra xiaomimimo/mimo-v2-flash
メソッドパスのエイリアス
/chat/completions
関連する呼び出し用ID
Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ POST /v1/messages xiaomimimo/mimo-v2-flash
xiaomimimo/mimo-v2-flashはじめに
MiMo-V2-Flashは、推論、コーディング、ツールを活用するエージェント作業向けのXiaomiのテキストモデルです。256Kのコンテキスト、ハイブリッドアテンション、独立した事後学習済みリリースにより、大量のテキスト資料を具体的な回答、コード変更、次の操作に結び付けるタスクに適しています。
- 対応する入力
- テキスト
- 結果
- json · sse
Ailootで利用可能 · 入力とメソッド
Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ POST /v1/messages
- 入力の種類
text- 出力の種類
json,sse- 出力形式
- JSONまたはSSE
| フィールド | 種類 | 要件 | 値と制限 | デフォルト |
|---|---|---|---|---|
フィールドmodel | 種類string | 要件必須 | 値と制限 xiaomimimo/mimo-v2-flash | デフォルト— |
フィールドmessages | 種類message[] | 要件必須 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドmessages[].role | 種類string | 要件必須 | 値と制限 user, assistant | デフォルト— |
フィールドmessages[].content | 種類string | 要件必須 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドmax_tokens | 種類integer | 要件必須 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドstream | 種類boolean | 要件任意 | 値と制限 | デフォルトfalse |
入力素材の組み合わせ
テキスト · UTF-8テキスト
messages[].contentの文字列
メソッドのパラメータとライフサイクル
| パラメータ | 仕様 |
|---|---|
パラメータcontent_type | 仕様application/json |
パラメータrequired | 仕様model, messages, max_tokens |
パラメータoptional_controls | 仕様stream |
パラメータmaterial_types | 仕様text |
パラメータtext_file_material | 仕様実際のUTF-8文書を読み、その本文を指定された入力またはメッセージ内容の文字列に入れてください。 |
ライフサイクル: synchronous_or_streamed
料金
料金情報はリクエストの機能を追加しません。対応するパラメーターは選択したメソッドに記載されています。
- 高速モード
- 未指定 高速モードが選択されている場合
- Flex モード
- 未指定 flex モードが選択されている場合
- 最大推論量
- 未指定 推論量が最大で、調整に既定値(default)を使用する場合
Ailootの料金
設定別の価格
| 設定 | 料金表 | 料金 |
|---|---|---|
| 設定トークンの基本単価 | 料金表基本料金 | 料金 入力 · 入力トークン $0.0002 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.0006 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み $0 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。金額の確保と精算の仕組み →
リクエスト例
Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ
{
"model": "xiaomimimo/mimo-v2-flash",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${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))
結果を受け取って保存
Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ
JSONまたはSSE
完了した結果をすべて保存
返された完全なレスポンス、ファイル、コンテンツ部分をすべて保存してください。
すべてのコンテンツブロック、思考署名、実際のツール利用IDを保持してください。SSEのすべてのブロック差分を組み立てます。最初のテキストブロックだけでは完全な出力になりません。
元のレスポンスを確認する場合
リクエスト/応答IDとヘッダーを保持してください。テキストジョブを取得する汎用URLは提供されません。
レスポンスのフィールド
| フィールド | 種類 |
|---|---|
フィールドid | 種類string |
フィールドmodel | 種類string |
フィールドcontent[] | 種類text|thinking|tool_use|other content block |
フィールドstop_reason | 種類string|null |
フィールドusage | 種類object |
エラーと次の手順
| レスポンス | 条件 | 次の手順 |
|---|---|---|
レスポンス400 · invalid_request_error | 条件必須フィールド、素材の表現形式、またはパラメーター値が不正です | 次の手順新しい生成リクエストを送る前に、指定されたフィールドを修正してください。 |
エイリアス
モデルのエイリアス
Ailoot Ultra xiaomimimo/mimo-v2-flash
メソッドパスのエイリアス
/chat/completions
関連する呼び出し用ID
FAQ · xiaomimimo/mimo-v2-flash
- 利用できる入力と結果は何ですか?
POST /v1/chat/completions·xiaomimimo/mimo-v2-flash:text→textPOST /v1/messages·xiaomimimo/mimo-v2-flash:text→json,sse- リクエストはどの項目を使用しますか?
POST /v1/chat/completions·xiaomimimo/mimo-v2-flash:model,messages,streamPOST /v1/messages·xiaomimimo/mimo-v2-flash:model,messages,max_tokens,stream- どの制限が適用されますか?
POST /v1/chat/completions·xiaomimimo/mimo-v2-flash:messages.min_items:1