Xiaomi: MiMo-V2.5-Pro
MiMo-V2.5-Pro — күрделі бағдарламалық инженерия мен ұзақ агенттік жұмыс үдерістеріне арналған Xiaomi-дің мәтінге бағытталған моделі. Жарияланған сипаттамасында 1.02T параметрлі MoE, 42B белсенді параметр және бір миллион токенге дейінгі контекст көрсетілген; оқытуда құралдарды өзара үйлесімді қолдануға мән берілген.
- Ailoot Ultra · OpenAI чаты
POST /v1/chat/completionsxiaomi/mimo-v2.5-pro - Ailoot Ultra · Anthropic хабарламалары
POST /v1/messagesxiaomi/mimo-v2.5-pro
Модель туралы
Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.
MiMo-V2.5-Pro — күрделі агенттік жұмысқа, бағдарламалық инженерияға және өзара байланысты көптеген қадамды қажет ететін міндеттерге арналған Xiaomi-дің мәтінге бағытталған ірі сарапшылар қоспасы моделі. Өндіруші жалпы 1.02 триллион параметрді, 42 миллиард белсенді параметрді және бір миллион токенге дейінгі контексті сипаттайды. Оның мақсаты — қосалқы қолданба құралдарды ұсынып, олардың нәтижелерін қайтарған кезде тапсырма нұсқаулары мен жиналған дәлелдерді сақтап отыру.
Модель жылжымалы терезе назарын ғаламдық назармен 6:1 үлгісінде біріктіреді. Жергілікті терезе 128 токеннен тұрады, ал ғаламдық назар қабаттары ұзақ тарихтағы ақпаратты байланыстырады. Бұл — назар архитектурасы, пайдаланушы енгізуіне қойылған 128 токендік шектеу емес. Негізгі желіде 70 қабат және сирек сарапшылар бағыттауы бар; әр токен үшін сегіз бағытталатын сарапшы таңдалады. Болжамды декодтауды қолдау үшін оқыту мен инференс құрылымына бірнеше токенді болжайтын үш модуль енгізілген.
Өндіруші 27 триллион токенмен алдын ала оқытуды, одан кейін қадағаланатын қосымша баптауды, салаға мамандандырылған нығайтпалы оқытуды және бірнеше мұғалімнен on-policy дистилляциясын сипаттайды. Маманданған мұғалімдер математика, қауіпсіздік және құралдарды күрделі қолдану сияқты салаларды қамтиды; соңғы кезең олардың нұсқауын бір модельге біріктіреді. Бұл оқыту бағыты модельдің ұзақ бағдарламалық және агенттік үдерістердегі рөлін қолдайды; нақты тапсырмаға бәрібір берілген талаптар мен нәтиженің толықтығын анықтау тәсілі қажет.
Бағдарламаға өзгеріс енгізу үшін тиісті файлдарды, байқалған қатені немесе қажет мінез-құлықты, жоба ережелері мен маңызды тексерулерді беріңіз. Өзгеріс әсер ететін мінез-құлықты анықтау, нысаналы іске асыруды ұсыну және қажетті жағдайды да, мәнді шеткі жағдайды да қалай тексеру керегін түсіндіру — пайдалы нұсқау. Жобадағы дәл идентификаторларды сақтаңыз. Егер орта орындауға мүмкіндік берсе, модельден қисынды көрінетін түзету жұмыс істейді деп жорамалдауды сұрамай, тексерудің нақты шығысын қайтарыңыз.
Ұзақ агенттік тапсырмада мақсаттың, қабылданған шешімдердің және құралдар қайтарған дәлелдердің ықшам жазбасын сақтаңыз. Әр операцияның нені өзгертуіне рұқсат барын және қандай нәтиже келесі қадамды негіздейтінін көрсетіңіз. Модель осы өзара әрекеттерді пайымдап, келесі сұрауды дайындауға көмектеседі, ал операцияларын қоршаған қолданба орындайды. Ұзақ тізбектегі сәтсіз қадам жатық түсіндірменің тасасында қалмауы үшін соңғы есепте қателер мен шешілмеген шарттарды сақтаңыз.
Үлкен контекст іске асыру нұсқаларын салыстыруға немесе бірнеше көлемді құжатты біріктіріп талдауға пайдалы. Файлдар мен құжаттардың шекараларын белгілеңіз, жауап сүйенуге тиіс бөлімдерді және қажетті шығыс пішімін көрсетіңіз. Мысалы, өзгеріс әсер ететін әр компонентті талаппен байланыстырып, жетіспейтін ақпаратты бөлек көрсететін көшіру ұсынысын сұраңыз. Рецензент пайымның бастапқы дерекке қалай сүйенетінін қадағалай алуы үшін растайтын үзінділерді немесе код орындарын нәтижемен бірге сақтаңыз.
Xiaomi жариялаған қызмет көрсету мысалында 1,048,576 токендік контекст конфигурациясы қолданылады, ал қысқаша сипаттамасында 1M токенге дейін қолдау көрсетілетіні айтылған. Қолданыстағы конфигурацияда жасалатын мәтінге және жиналатын құралдар тарихына орын қалдырыңыз. Өндіруші жергілікті инференс үшін temperature 1.0 және top_p 0.95 ұсынады. Бұлар — өндіруші рецептісінің егжей-тегжейі; әр қолданбада бірдей басқару параметрлері немесе жұмыс терезесі болады деген кепілдік емес.
MiMo-V2.5-Pro табиғатынан омнимодальды MiMo-V2.5 туыстас моделінен де, кейінгі V2.6 сериясынан да бөлек. Бұл нұсқаны басқа нұсқаға тән кескінді немесе аудионы өңдеу шарттарын оған телімей, құжатталған тілдік және агенттік міндеттері үшін пайдаланыңыз. Соңғы артефакт код ұсынысы, іске асыру түсіндірмесі немесе дәлелге сүйенген талдау болуы мүмкін; маңызды есептеулерді, талаптар мен құрал нәтижелерін тапсырмаға берілген материалмен салыстырып тексеріңіз.
Практикалық тапсырма
Практикалық тапсырма
Ағылшын тіліндегі техникалық мысал
Correct a two-stage validation flow
Trace this Python flow: validate.py: def valid(row): return bool(row.get('email')); import.py: accepted = [r for r in rows if valid(r) is not None]. A row without email is incorrectly accepted. Propose the smallest correction, retain valid's Boolean contract and supply cases for a missing email and a present email. Separate the proposal from executed checks.Күтілетін нәтиже
A cross-file cause explanation, focused consumer patch and two regression cases.Нәтижені тексеру
The consumer must reject False rather than treating every non-None Boolean as accepted.Ailoot Ultra · OpenAI чаты POST /v1/chat/completions xiaomi/mimo-v2.5-pro
xiaomi/mimo-v2.5-proБастау
MiMo-V2.5-Pro — күрделі бағдарламалық инженерия мен ұзақ агенттік жұмыс үдерістеріне арналған Xiaomi-дің мәтінге бағытталған моделі. Жарияланған сипаттамасында 1.02T параметрлі MoE, 42B белсенді параметр және бір миллион токенге дейінгі контекст көрсетілген; оқытуда құралдарды өзара үйлесімді қолдануға мән берілген.
- Қабылданатын кіріс деректері
- Мәтін
- Нәтижелер
- Мәтін
Ailoot жүйесінде қолжетімді · кіріс деректері мен әдістер
Ailoot Ultra · OpenAI чаты POST /v1/chat/completions
- Кіріс
text- Шығыс
text- Шығыс пішімі
- json немесе SSE
| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
|---|---|---|---|---|
Өрісmodel | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер xiaomi/mimo-v2.5-pro | Әдепкі— |
Өрісmessages | Түріmessage[] | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер Элементтердің ең аз саны: 1 | Әдепкі— |
Өрісmessages[].role | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер Мысалдар: system, user, assistant, tool, function Шарттар: Бұл рөлдер бастапқы кодтағы үйлесімділік түрлерінде айқын көрсетілген; рөлдердің нақты жиыны әр модельге байланысты. Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісmessages[].content | Түріstring|content_part[]|null | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісmessages[].tool_calls | Түріtool_call[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісmessages[].tool_call_id | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Мына жағдайда қолданылады: role=tool; нақты қайтарылған ID мәнін пайдаланыңыз | Әдепкі— |
Өрісmessages[].name | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісmessages[].reasoning_content | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Мына жағдайда қолданылады: Модель пайымдауды пайдаланса, нақты қайтарылған пайымдауды қайта жіберіңіз | Әдепкі— |
Өрісmessages[].reasoning_details | Түріobject|array | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісmax_tokens | Түріinteger | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Ең азы: 1 Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісmax_completion_tokens | Түріinteger | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Ең азы: 1 Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісstream | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкіfalse |
Өрісstream_options.include_usage | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtemperature | Түріnumber | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtop_p | Түріnumber | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісstop | Түріstring|string[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtools | Түріfunction_tool[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtools[].type | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер function Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtools[].function.name | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер Мына жағдайда қолданылады: функция құралы берілген | Әдепкі— |
Өрісtools[].function.description | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісtools[].function.parameters | ТүріJSON_schema | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісtool_choice | Түріstring|object | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісparallel_tool_calls | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісresponse_format | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісreasoning_effort | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісreasoning | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісservice_tier | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісinstructions | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Үйлесімділік өрісі | Әдепкі— |
Өрісfunctions | Түріfunction[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісfunction_call | Түріstring|object | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісprompt_cache_options | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісmodalities | Түріstring[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер text | Әдепкі— |
Өрісprovider | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Шарттар: Осы Ultra мәтіндік бағытында provider.options қабылданбайды | Әдепкі— |
Өрісcache_control.ttl | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Шарттар: Сұрау кэшінің нақты орындарында 1h қабылданбайды | Әдепкі— |
Кіріс материалдарының үйлесімдері
Мәтін · UTF8 мәтіні
messages[].content
Әдіс параметрлері мен өмірлік циклі
| Параметр | Параметр талаптары |
|---|---|
Параметрcontent_type | Параметр талаптарыapplication/json |
Параметрrequired | Параметр талаптарыmodel, messages |
Параметрmaterial_types | Параметр талаптарыtext |
Параметрmessages | Параметр талаптарыrole/content құрылымы бар хабарламалар жиымы |
Параметрfile_material | Параметр талаптарынақты UTF-8 құжаты сөзбе-сөз мәтін ретінде енгізіледі; файл ID-і болжанбайды |
Параметрoptional_controls | Параметр талаптарыstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Параметрcontrol_scope | Параметр талаптарымодельге байланысты; пайдаланушының функция құралдары қызмет жағында орындалатын құралдардан өзгеше |
Параметрoutput_modalities | Параметр талаптарыtext |
Параметрhosted_operations | Параметр талаптарыfalse |
Параметрmultimodal_input_binding | Параметр талаптарыnull |
Өмірлік цикл: synchronous_or_streamed
Модельдің дәл ID мәнін messages деректерімен бірге жіберіңіз.
Контекст ұзындығы шығыстың жоғарғы шегі емес.
Мәтіндік файл сөзбе-сөз мәтінді бере алады; кіріс суреттері, аудио және файл нысандары дәл байланыстыруды қажет етеді.
Тарифтер
Тариф анықтамасы сұрау мүмкіндіктерін қоспайды. Қолдау көрсетілетін параметрлер таңдалған әдісте берілген.
- Жылдам режим
- Стандартты тариф Жылдам режим таңдалғанда
- Икемді режим
- Стандартты тариф flex режимі таңдалғанда
- Ой қорытудың ең жоғары деңгейі
- Стандартты тариф Ой қорыту деңгейі ең жоғары болып, default түзетуі қолданылғанда
Ailoot мөлшерлемелері
Баптаулар бойынша бағалар
Әр төлемді көрсетілген шарттармен салыстырыңыз. Балама баптаулардың әр жиыны үшін бір мөлшерлемені қолданыңыз.
| Баптау | Мөлшерлемелер кестесі | Контекст токендерінің саны мынадан көп | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіреді | Төлем |
|---|---|---|---|---|
| БаптауТокендердің базалық тарифтері | Мөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлеме | Контекст токендерінің саны мынадан көп— | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқ | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.00087 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.00174 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.0000072 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу — / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
| БаптауСұрау ұзындығының 1-деңгейі | Мөлшерлемелер кестесі— | Контекст токендерінің саны мынадан көп0 | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқ | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.00087 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.00174 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.0000072 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу — / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →
Сұрау мысалдары
Ailoot Ultra · OpenAI чаты
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "xiaomi/mimo-v2.5-pro", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')
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='xiaomi/mimo-v2.5-pro',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
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"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path
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)
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))
with client.chat.completions.stream(model='xiaomi/mimo-v2.5-pro',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
for event in stream:
payload=event.to_dict(mode="json")
log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
final=stream.get_final_completion()
save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
Нәтижелерді алу және сақтау
Ailoot Ultra · OpenAI чаты
json немесе SSE
Барлық дайын нәтижені сақтау
Қайтарылған әр толық жауапты, файлды және мазмұн бөлігін сақтаңыз.
Әр жауап нұсқасын оның мазмұнымен, құрал шақыруларымен және пайымдауымен бірге сақтаңыз. SSE өзгерістерін жауап нұсқасы мен құрал индексі бойынша жинап, соңғы аяқталу себебі мен пайдалану деректерін сақтаңыз.
Бастапқы жауапты тексеру қажет болса
Сұрау мен жауаптың ID мәндерін және тақырыптарын сақтаңыз. Мәтіндік тапсырманы алуға арналған ортақ URL берілмеген.
Жауап өрістері
| Өріс | Түрі |
|---|---|
Өрісchoices[].index | Түріinteger |
Өрісchoices[].message.content | Түріstring|null |
Өрісchoices[].message.tool_calls | Түріtool_call[] |
Өрісchoices[].message.reasoning_content | Түріstring |
Өрісchoices[].message.reasoning_details | Түріobject|array |
Өрісchoices[].finish_reason | Түріstring|null |
Өрісusage | Түріobject |
Қателер және келесі қадамдар
| Жауап | Шарт | Келесі қадам |
|---|---|---|
Жауап400 · invalid_request_error | ШартМіндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қате | Келесі қадамЖаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз. |
Балама атаулар
Модельдердің балама атаулары
Ailoot Ultra xiaomi/mimo-v2.5-pro
Әдіс жолдарының балама атаулары
Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.
Шақыруға арналған байланысты ID
Ailoot Ultra · Anthropic хабарламалары POST /v1/messages xiaomi/mimo-v2.5-pro
xiaomi/mimo-v2.5-proБастау
MiMo-V2.5-Pro — күрделі бағдарламалық инженерия мен ұзақ агенттік жұмыс үдерістеріне арналған Xiaomi-дің мәтінге бағытталған моделі. Жарияланған сипаттамасында 1.02T параметрлі MoE, 42B белсенді параметр және бір миллион токенге дейінгі контекст көрсетілген; оқытуда құралдарды өзара үйлесімді қолдануға мән берілген.
- Қабылданатын кіріс деректері
- Мәтін
- Нәтижелер
- json · sse
Ailoot жүйесінде қолжетімді · кіріс деректері мен әдістер
Ailoot Ultra · Anthropic хабарламалары POST /v1/messages
- Кіріс
text- Шығыс
json,sse- Шығыс пішімі
- JSON немесе SSE
| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
|---|---|---|---|---|
Өрісmodel | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер xiaomi/mimo-v2.5-pro | Әдепкі— |
Өрісmessages | Түріmessage[] | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісmessages[].role | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер user, assistant | Әдепкі— |
Өрісmessages[].content | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісmax_tokens | Түріinteger | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісstream | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкіfalse |
Кіріс материалдарының үйлесімдері
Мәтін · UTF-8 мәтіні
messages[].content жолы
Әдіс параметрлері мен өмірлік циклі
| Параметр | Параметр талаптары |
|---|---|
Параметрcontent_type | Параметр талаптарыapplication/json |
Параметрrequired | Параметр талаптарыmodel, messages, max_tokens |
Параметрoptional_controls | Параметр талаптарыstream |
Параметрmaterial_types | Параметр талаптарыtext |
Параметрtext_file_material | Параметр талаптарыНақты UTF-8 құжатын оқып, оның мәтінін көрсетілген кіріс жолына немесе хабарлама мазмұнының жолына қойыңыз. |
Өмірлік цикл: synchronous_or_streamed
Тарифтер
Тариф анықтамасы сұрау мүмкіндіктерін қоспайды. Қолдау көрсетілетін параметрлер таңдалған әдісте берілген.
- Жылдам режим
- Стандартты тариф Жылдам режим таңдалғанда
- Икемді режим
- Стандартты тариф flex режимі таңдалғанда
- Ой қорытудың ең жоғары деңгейі
- Стандартты тариф Ой қорыту деңгейі ең жоғары болып, default түзетуі қолданылғанда
Ailoot мөлшерлемелері
Баптаулар бойынша бағалар
Әр төлемді көрсетілген шарттармен салыстырыңыз. Балама баптаулардың әр жиыны үшін бір мөлшерлемені қолданыңыз.
| Баптау | Мөлшерлемелер кестесі | Контекст токендерінің саны мынадан көп | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіреді | Төлем |
|---|---|---|---|---|
| БаптауТокендердің базалық тарифтері | Мөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлеме | Контекст токендерінің саны мынадан көп— | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқ | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.00087 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.00174 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.0000072 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу — / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
| БаптауСұрау ұзындығының 1-деңгейі | Мөлшерлемелер кестесі— | Контекст токендерінің саны мынадан көп0 | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқ | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.00087 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.00174 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.0000072 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу — / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →
Сұрау мысалдары
Ailoot Ultra · Anthropic хабарламалары
{
"model": "xiaomi/mimo-v2.5-pro",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${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': 'xiaomi/mimo-v2.5-pro', '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': 'xiaomi/mimo-v2.5-pro', '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))
Нәтижелерді алу және сақтау
Ailoot Ultra · Anthropic хабарламалары
JSON немесе SSE
Барлық дайын нәтижені сақтау
Қайтарылған әр толық жауапты, файлды және мазмұн бөлігін сақтаңыз.
Барлық мазмұн блоктарын, пайымдау қолтаңбаларын және құрал қолданудың нақты ID мәндерін сақтаңыз. SSE блоктарының барлық өзгерістерін жинаңыз; алғашқы мәтіндік блок толық шығыс емес.
Бастапқы жауапты тексеру қажет болса
Сұрау мен жауаптың ID мәндерін және тақырыптарын сақтаңыз. Мәтіндік тапсырманы алуға арналған ортақ URL берілмеген.
Жауап өрістері
| Өріс | Түрі |
|---|---|
Өрісid | Түріstring |
Өрісmodel | Түріstring |
Өрісcontent[] | Түріtext|thinking|tool_use|other content block |
Өрісstop_reason | Түріstring|null |
Өрісusage | Түріobject |
Қателер және келесі қадамдар
| Жауап | Шарт | Келесі қадам |
|---|---|---|
Жауап400 · invalid_request_error | ШартМіндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қате | Келесі қадамЖаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз. |
Балама атаулар
Модельдердің балама атаулары
Ailoot Ultra xiaomi/mimo-v2.5-pro
Әдіс жолдарының балама атаулары
Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.
Шақыруға арналған байланысты ID
FAQ · Xiaomi: MiMo-V2.5-Pro
- Қандай кіріс деректері мен нәтижелер қолжетімді?
POST /v1/chat/completions·xiaomi/mimo-v2.5-pro:text→textPOST /v1/messages·xiaomi/mimo-v2.5-pro:text→json,sse- Сұрау қандай өрістерді пайдаланады?
POST /v1/chat/completions·xiaomi/mimo-v2.5-pro:model,messages,stream,modalities,providerPOST /v1/messages·xiaomi/mimo-v2.5-pro:model,messages,max_tokens,stream- Қандай шектеулер қолданылады?
POST /v1/chat/completions·xiaomi/mimo-v2.5-pro:messages.min_items:1