MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed ialah mod UltraSpeed Xiaomi untuk model MiMo-V2.6-Pro. Pengeluar memperkenalkannya untuk interaksi dan aliran kerja yang sensitif kepada masa penjanaan, sambil menerangkan kualiti outputnya sebagai setanding dengan Pro. UltraSpeed menamakan cara menjalankan model Pro dan bukannya model Flash yang lebih kecil. Pilih mod ini apabila respons seterusnya perlu diperoleh dengan segera dalam tugas yang panjang, sambil mengekalkan keperluan yang sama untuk artifak akhir.
Keluarga Pro yang mendasarinya bersifat omnimodal secara natif, memahami teks, imej, video dan audio. Profil model Pro yang diterbitkan menerangkan seni bina campuran pakar sparse dengan 1.02 trilion jumlah parameter, 42 bilion parameter diaktifkan dan konteks satu juta token. Pengekod penglihatan dan audio khusus menghubungkan input media dengan rangka teras bahasa. Hasil langsungnya ialah teks atau arahan alat; sebarang adegan yang dirender, fail yang disunting atau media yang dijana bergantung pada alat yang digunakan oleh aplikasi di sekelilingnya.
Latihan V2.6 Xiaomi mencampurkan pengekodan, kerja ejen umum, tugas visual dan keselamatan siber merentas persekitaran yang berbeza. Proses maklum balasnya membandingkan trajektori tugas serta menggunakan hasil ujian dan kriteria kualiti, dengan tujuan membangunkan strategi yang berguna merentas interaksi panjang. Sediakan taklimat yang menyatakan matlamat, bukti yang tersedia dan perkara yang akan dianggap sebagai penyelesaian. Penjanaan lebih pantas berguna apabila ia memajukan interaksi itu; ia tidak menggantikan semakan sama ada setiap langkah menjawab soalan atau mengubah artifak yang dimaksudkan.
Untuk pembantu pengekodan, berikan fail yang terjejas, tingkah laku yang diminta dan kegagalan atau output semakan yang mendorong kerja tersebut. Minta perubahan terfokus seterusnya, kemudian kembalikan hasil sebenar daripada sebarang alat pelaksanaan. Respons akhir yang berguna menerangkan tingkah laku yang berubah, fail yang terjejas dan semakan yang benar-benar dilakukan. Bezakan operasi yang dicadangkan daripada operasi yang telah selesai supaya urutan respons pantas kekal boleh dijejaki kepada kerja yang dapat diperhatikan.
Contoh V2.6 pembuat memperluas pengekodan kepada permainan, objek 3D dan adegan interaktif, dengan maklum balas visual digunakan untuk memperhalus pelaksanaannya. Untuk tugas reka bentuk, gabungkan taklimat teks dengan imej rujukan atau rakaman dan nyatakan kawalan, susun atur serta kriteria penyelesaian visual yang diperlukan. Cadangan adegan atau antara muka kemudian boleh membimbing alat pengeluaran yang sesuai. Kekalkan hasil yang dirender dan dapatan pemeriksaannya dan jangan anggap kod awal atau arahan adegan sebagai artifak visual yang selesai.
Untuk aliran kerja pembentangan dan video, takrifkan khalayak, kandungan yang diperlukan, urutan yang dimaksudkan dan aset yang mesti kekal konsisten. Xiaomi menerangkan keluarga Pro yang bekerja dengan alat reka bentuk, imej, video dan narasi; itu ialah aliran kerja sokongan dan bukannya output media natif tambahan daripada model teks. Hasil serahan yang berguna boleh berupa struktur slaid, urutan syot atau set arahan pengeluaran dengan butiran yang mencukupi untuk melaksanakan dan memeriksa langkah seterusnya.
Untuk penyelidikan, bekalkan soalan dan bahan berwibawa, dan minta model membezakan fakta, hipotesis dan pengiraan. Contoh Pro Xiaomi merangkumi semakan literatur dan paten, penyaringan bahan secara pengkomputeran, skor muzik dan MIDI, serta pemformalan matematik yang disemak dengan Lean. Kekalkan output alat penyelidikan atau pengesahan sebenar. Calon simulasi atau cadangan bukti hendaklah terus dikenal pasti sedemikian sehingga eksperimen fizikal atau semakan formal yang sepadan selesai.
Kekalkan identiti Pro-UltraSpeed bersama hasil apabila membandingkannya dengan Pro biasa atau Flash. Susun sejarah panjang berasaskan matlamat dan keputusan yang mesti kekal stabil, dan sediakan ruang untuk respons serta maklum balas alat berterusan. Semak kod, pemerhatian, pengiraan dan dakwaan penting dengan bukti sumbernya. Tujuan yang membezakan mod ini ialah penjanaan Pro yang lebih cepat; artifak yang selesai masih perlu memenuhi kriteria khusus tugas yang sama.
", "aboutText": "MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed ialah mod UltraSpeed Xiaomi untuk model MiMo-V2.6-Pro. Pengeluar memperkenalkannya untuk interaksi dan aliran kerja yang sensitif kepada masa penjanaan, sambil menerangkan kualiti outputnya sebagai setanding dengan Pro. UltraSpeed menamakan cara menjalankan model Pro dan bukannya model Flash yang lebih kecil. Pilih mod ini apabila respons seterusnya perlu diperoleh dengan segera dalam tugas yang panjang, sambil mengekalkan keperluan yang sama untuk artifak akhir.\n\nKeluarga Pro yang mendasarinya bersifat omnimodal secara natif, memahami teks, imej, video dan audio. Profil model Pro yang diterbitkan menerangkan seni bina campuran pakar sparse dengan 1.02 trilion jumlah parameter, 42 bilion parameter diaktifkan dan konteks satu juta token. Pengekod penglihatan dan audio khusus menghubungkan input media dengan rangka teras bahasa. Hasil langsungnya ialah teks atau arahan alat; sebarang adegan yang dirender, fail yang disunting atau media yang dijana bergantung pada alat yang digunakan oleh aplikasi di sekelilingnya.\n\nLatihan V2.6 Xiaomi mencampurkan pengekodan, kerja ejen umum, tugas visual dan keselamatan siber merentas persekitaran yang berbeza. Proses maklum balasnya membandingkan trajektori tugas serta menggunakan hasil ujian dan kriteria kualiti, dengan tujuan membangunkan strategi yang berguna merentas interaksi panjang. Sediakan taklimat yang menyatakan matlamat, bukti yang tersedia dan perkara yang akan dianggap sebagai penyelesaian. Penjanaan lebih pantas berguna apabila ia memajukan interaksi itu; ia tidak menggantikan semakan sama ada setiap langkah menjawab soalan atau mengubah artifak yang dimaksudkan.\n\nUntuk pembantu pengekodan, berikan fail yang terjejas, tingkah laku yang diminta dan kegagalan atau output semakan yang mendorong kerja tersebut. Minta perubahan terfokus seterusnya, kemudian kembalikan hasil sebenar daripada sebarang alat pelaksanaan. Respons akhir yang berguna menerangkan tingkah laku yang berubah, fail yang terjejas dan semakan yang benar-benar dilakukan. Bezakan operasi yang dicadangkan daripada operasi yang telah selesai supaya urutan respons pantas kekal boleh dijejaki kepada kerja yang dapat diperhatikan.\n\nContoh V2.6 pembuat memperluas pengekodan kepada permainan, objek 3D dan adegan interaktif, dengan maklum balas visual digunakan untuk memperhalus pelaksanaannya. Untuk tugas reka bentuk, gabungkan taklimat teks dengan imej rujukan atau rakaman dan nyatakan kawalan, susun atur serta kriteria penyelesaian visual yang diperlukan. Cadangan adegan atau antara muka kemudian boleh membimbing alat pengeluaran yang sesuai. Kekalkan hasil yang dirender dan dapatan pemeriksaannya dan jangan anggap kod awal atau arahan adegan sebagai artifak visual yang selesai.\n\nUntuk aliran kerja pembentangan dan video, takrifkan khalayak, kandungan yang diperlukan, urutan yang dimaksudkan dan aset yang mesti kekal konsisten. Xiaomi menerangkan keluarga Pro yang bekerja dengan alat reka bentuk, imej, video dan narasi; itu ialah aliran kerja sokongan dan bukannya output media natif tambahan daripada model teks. Hasil serahan yang berguna boleh berupa struktur slaid, urutan syot atau set arahan pengeluaran dengan butiran yang mencukupi untuk melaksanakan dan memeriksa langkah seterusnya.\n\nUntuk penyelidikan, bekalkan soalan dan bahan berwibawa, dan minta model membezakan fakta, hipotesis dan pengiraan. Contoh Pro Xiaomi merangkumi semakan literatur dan paten, penyaringan bahan secara pengkomputeran, skor muzik dan MIDI, serta pemformalan matematik yang disemak dengan Lean. Kekalkan output alat penyelidikan atau pengesahan sebenar. Calon simulasi atau cadangan bukti hendaklah terus dikenal pasti sedemikian sehingga eksperimen fizikal atau semakan formal yang sepadan selesai.\n\nKekalkan identiti Pro-UltraSpeed bersama hasil apabila membandingkannya dengan Pro biasa atau Flash. Susun sejarah panjang berasaskan matlamat dan keputusan yang mesti kekal stabil, dan sediakan ruang untuk respons serta maklum balas alat berterusan. Semak kod, pemerhatian, pengiraan dan dakwaan penting dengan bukti sumbernya. Tujuan yang membezakan mod ini ialah penjanaan Pro yang lebih cepat; artifak yang selesai masih perlu memenuhi kriteria khusus tugas yang sama.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Contoh teknikal dalam bahasa Inggeris
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 ialah mod penjanaan lebih pantas Xiaomi untuk MiMo-V2.6-Pro. Ia mengekalkan pemahaman omnimodal keluarga Pro serta skop tugas pengekodan, reka bentuk dan penyelidikan yang panjang, sambil menjadikan kelajuan respons tumpuan yang membezakan mod ini.
Huraian ini merangkumi keupayaan model. Input, output dan pilihan yang tersedia di Ailoot disenaraikan di bawah untuk kaedah yang dipilih.
MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed ialah mod UltraSpeed Xiaomi untuk model MiMo-V2.6-Pro. Pengeluar memperkenalkannya untuk interaksi dan aliran kerja yang sensitif kepada masa penjanaan, sambil menerangkan kualiti outputnya sebagai setanding dengan Pro. UltraSpeed menamakan cara menjalankan model Pro dan bukannya model Flash yang lebih kecil. Pilih mod ini apabila respons seterusnya perlu diperoleh dengan segera dalam tugas yang panjang, sambil mengekalkan keperluan yang sama untuk artifak akhir.
Keluarga Pro yang mendasarinya bersifat omnimodal secara natif, memahami teks, imej, video dan audio. Profil model Pro yang diterbitkan menerangkan seni bina campuran pakar sparse dengan 1.02 trilion jumlah parameter, 42 bilion parameter diaktifkan dan konteks satu juta token. Pengekod penglihatan dan audio khusus menghubungkan input media dengan rangka teras bahasa. Hasil langsungnya ialah teks atau arahan alat; sebarang adegan yang dirender, fail yang disunting atau media yang dijana bergantung pada alat yang digunakan oleh aplikasi di sekelilingnya.
Latihan V2.6 Xiaomi mencampurkan pengekodan, kerja ejen umum, tugas visual dan keselamatan siber merentas persekitaran yang berbeza. Proses maklum balasnya membandingkan trajektori tugas serta menggunakan hasil ujian dan kriteria kualiti, dengan tujuan membangunkan strategi yang berguna merentas interaksi panjang. Sediakan taklimat yang menyatakan matlamat, bukti yang tersedia dan perkara yang akan dianggap sebagai penyelesaian. Penjanaan lebih pantas berguna apabila ia memajukan interaksi itu; ia tidak menggantikan semakan sama ada setiap langkah menjawab soalan atau mengubah artifak yang dimaksudkan.
Untuk pembantu pengekodan, berikan fail yang terjejas, tingkah laku yang diminta dan kegagalan atau output semakan yang mendorong kerja tersebut. Minta perubahan terfokus seterusnya, kemudian kembalikan hasil sebenar daripada sebarang alat pelaksanaan. Respons akhir yang berguna menerangkan tingkah laku yang berubah, fail yang terjejas dan semakan yang benar-benar dilakukan. Bezakan operasi yang dicadangkan daripada operasi yang telah selesai supaya urutan respons pantas kekal boleh dijejaki kepada kerja yang dapat diperhatikan.
Contoh V2.6 pembuat memperluas pengekodan kepada permainan, objek 3D dan adegan interaktif, dengan maklum balas visual digunakan untuk memperhalus pelaksanaannya. Untuk tugas reka bentuk, gabungkan taklimat teks dengan imej rujukan atau rakaman dan nyatakan kawalan, susun atur serta kriteria penyelesaian visual yang diperlukan. Cadangan adegan atau antara muka kemudian boleh membimbing alat pengeluaran yang sesuai. Kekalkan hasil yang dirender dan dapatan pemeriksaannya dan jangan anggap kod awal atau arahan adegan sebagai artifak visual yang selesai.
Untuk aliran kerja pembentangan dan video, takrifkan khalayak, kandungan yang diperlukan, urutan yang dimaksudkan dan aset yang mesti kekal konsisten. Xiaomi menerangkan keluarga Pro yang bekerja dengan alat reka bentuk, imej, video dan narasi; itu ialah aliran kerja sokongan dan bukannya output media natif tambahan daripada model teks. Hasil serahan yang berguna boleh berupa struktur slaid, urutan syot atau set arahan pengeluaran dengan butiran yang mencukupi untuk melaksanakan dan memeriksa langkah seterusnya.
Untuk penyelidikan, bekalkan soalan dan bahan berwibawa, dan minta model membezakan fakta, hipotesis dan pengiraan. Contoh Pro Xiaomi merangkumi semakan literatur dan paten, penyaringan bahan secara pengkomputeran, skor muzik dan MIDI, serta pemformalan matematik yang disemak dengan Lean. Kekalkan output alat penyelidikan atau pengesahan sebenar. Calon simulasi atau cadangan bukti hendaklah terus dikenal pasti sedemikian sehingga eksperimen fizikal atau semakan formal yang sepadan selesai.
Kekalkan identiti Pro-UltraSpeed bersama hasil apabila membandingkannya dengan Pro biasa atau Flash. Susun sejarah panjang berasaskan matlamat dan keputusan yang mesti kekal stabil, dan sediakan ruang untuk respons serta maklum balas alat berterusan. Semak kod, pemerhatian, pengiraan dan dakwaan penting dengan bukti sumbernya. Tujuan yang membezakan mod ini ialah penjanaan Pro yang lebih cepat; artifak yang selesai masih perlu memenuhi kriteria khusus tugas yang sama.
POST /v1/chat/completionstexttext| Medan | Jenis | Keperluan | Nilai & had | Lalai |
|---|---|---|---|---|
Medanmodel | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had xiaomi/mimo-v2.6-pro-ultraspeed | Lalai— |
Medanmessages | Jenismessage[] | KeperluanDiperlukan | Nilai & had Item minimum: 1 | Lalai— |
Medanmessages[].role | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had Contoh: system, user, assistant, tool, function Syarat: Peranan ini diwakili secara eksplisit oleh jenis keserasian dalam kod sumber; set peranan model yang tepat kekal khusus untuk setiap model. Bergantung pada model | Lalai— |
Medanmessages[].content | Jenisstring|content_part[]|null | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
Medanmessages[].tool_calls | Jenistool_call[] | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
Medanmessages[].tool_call_id | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had Terpakai apabila: role=tool; gunakan ID sebenar yang dipulangkan | Lalai— |
Medanmessages[].name | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
Medanmessages[].reasoning_content | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had Terpakai apabila: Hantar semula penaakulan sebenar yang dipulangkan apabila model ini menggunakannya | Lalai— |
Medanmessages[].reasoning_details | Jenisobject|array | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanmax_tokens | Jenisinteger | KeperluanPilihan | Nilai & had Minimum: 1 Bergantung pada model | Lalai— |
Medanmax_completion_tokens | Jenisinteger | KeperluanPilihan | Nilai & had Minimum: 1 Bergantung pada model | Lalai— |
Medanstream | Jenisboolean | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalaifalse |
Medanstream_options.include_usage | Jenisboolean | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medantemperature | Jenisnumber | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medantop_p | Jenisnumber | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanstop | Jenisstring|string[] | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medantools | Jenisfunction_tool[] | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medantools[].type | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had function Bergantung pada model | Lalai— |
Medantools[].function.name | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had Terpakai apabila: alat fungsi dibekalkan | Lalai— |
Medantools[].function.description | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
Medantools[].function.parameters | JenisJSON_schema | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
Medantool_choice | Jenisstring|object | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanparallel_tool_calls | Jenisboolean | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanresponse_format | Jenisobject | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanreasoning_effort | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanreasoning | Jenisobject | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanservice_tier | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medaninstructions | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had Medan keserasian | Lalai— |
Medanfunctions | Jenisfunction[] | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanfunction_call | Jenisstring|object | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanprompt_cache_options | Jenisobject | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanmodalities | Jenisstring[] | KeperluanPilihan | Nilai & had text | Lalai— |
Medanprovider | Jenisobject | KeperluanPilihan | Nilai & had Syarat: provider.options ditolak pada laluan teks Ultra ini | Lalai— |
Medancache_control.ttl | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had Syarat: 1h ditolak pada lokasi cache prompt yang digunakan | Lalai— |
Teks · Teks UTF8
messages[].content
| Parameter | Kontrak |
|---|---|
Parametercontent_type | Kontrakapplication/json |
Parameterrequired | Kontrakmodel, messages |
Parametermaterial_types | Kontraktext |
Parametermessages | Kontraktatasusunan mesej dengan struktur role/content |
Parameterfile_material | Kontrakdokumen UTF-8 sebenar dimasukkan sebagai teks literal; ID fail tidak diandaikan |
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 berbeza daripada alat yang dihoskan |
Parameteroutput_modalities | Kontraktext |
Parameterhosted_operations | Kontrakfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Kontraknull |
Kitar hayat: synchronous_or_streamed
Hantar ID model yang tepat bersama messages.
Panjang konteks bukan had output.
Fail teks boleh membekalkan teks literal; input imej/audio/objek fail memerlukan pengikatan tepat.
Rujukan tarif tidak menambah pilihan permintaan. Parameter yang disokong disenaraikan untuk kaedah yang dipilih.
Padankan setiap caj dengan syarat yang dipaparkan. Gunakan satu kadar bagi setiap set konfigurasi alternatif.
| Konfigurasi | Jadual kadar | Token konteks, melebihi | Token konteks, sehingga dan termasuk | Caj |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurasiKadar asas token | Jadual kadarKadar asas | Token konteks, melebihi— | Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas | Caj Input · Token input $0.0087 / 1K token Output · Token output $0.0174 / 1K token Input · Bacaan cache $0.000072 / 1K token Input · Penulisan cache — / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
| KonfigurasiTahap panjang permintaan 1 | Jadual kadar— | Token konteks, melebihi0 | Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas | Caj Input · Token input $0.0087 / 1K token Output · Token output $0.0174 / 1K token Input · Bacaan cache $0.000072 / 1K token Input · Penulisan cache — / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Ailoot merizabkan anggaran amaun sebelum permintaan. Selepas hasil diterima, caj akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan terukur. Penyelesaian caj penstriman menggunakan rekod penggunaan akhir. Cara rizab dan penyelesaian caj berfungsi →
set -eu\n: "${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, fail dan bahagian kandungan yang dikembalikan.
Kekalkan setiap pilihan jawapan bersama kandungan, panggilan alat dan penaakulannya. Dalam SSE, gabungkan delta mengikut indeks pilihan jawapan/alat dan kekalkan sebab penamatan akhir serta data penggunaan.
Kekalkan ID permintaan/respons dan pengepala. Tiada URL umum bagi pengambilan tugas teks dibekalkan.
| Medan | Jenis |
|---|---|
Medanchoices[].index | Jenisinteger |
Medanchoices[].message.content | Jenisstring|null |
Medanchoices[].message.tool_calls | Jenistool_call[] |
Medanchoices[].message.reasoning_content | Jenisstring |
Medanchoices[].message.reasoning_details | Jenisobject|array |
Medanchoices[].finish_reason | Jenisstring|null |
Medanusage | Jenisobject |
| Respons | Syarat | Langkah seterusnya |
|---|---|---|
Respons400 · invalid_request_error | SyaratMedan wajib, perwakilan bahan atau nilai parameter tidak sah | Langkah seterusnyaBetulkan medan yang ditunjukkan sebelum permintaan penciptaan baharu. |
Ailoot Ultra xiaomi/mimo-v2.6-pro-ultraspeed
Gunakan laluan kaedah yang dipaparkan di atas.
xiaomi/mimo-v2.6-pro-ultraspeedMiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed ialah mod penjanaan lebih pantas Xiaomi untuk MiMo-V2.6-Pro. Ia mengekalkan pemahaman omnimodal keluarga Pro serta skop tugas pengekodan, reka bentuk dan penyelidikan yang panjang, sambil menjadikan kelajuan respons tumpuan yang membezakan mod ini.
Huraian ini merangkumi keupayaan model. Input, output dan pilihan yang tersedia di Ailoot disenaraikan di bawah untuk kaedah yang dipilih.
MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed ialah mod UltraSpeed Xiaomi untuk model MiMo-V2.6-Pro. Pengeluar memperkenalkannya untuk interaksi dan aliran kerja yang sensitif kepada masa penjanaan, sambil menerangkan kualiti outputnya sebagai setanding dengan Pro. UltraSpeed menamakan cara menjalankan model Pro dan bukannya model Flash yang lebih kecil. Pilih mod ini apabila respons seterusnya perlu diperoleh dengan segera dalam tugas yang panjang, sambil mengekalkan keperluan yang sama untuk artifak akhir.
Keluarga Pro yang mendasarinya bersifat omnimodal secara natif, memahami teks, imej, video dan audio. Profil model Pro yang diterbitkan menerangkan seni bina campuran pakar sparse dengan 1.02 trilion jumlah parameter, 42 bilion parameter diaktifkan dan konteks satu juta token. Pengekod penglihatan dan audio khusus menghubungkan input media dengan rangka teras bahasa. Hasil langsungnya ialah teks atau arahan alat; sebarang adegan yang dirender, fail yang disunting atau media yang dijana bergantung pada alat yang digunakan oleh aplikasi di sekelilingnya.
Latihan V2.6 Xiaomi mencampurkan pengekodan, kerja ejen umum, tugas visual dan keselamatan siber merentas persekitaran yang berbeza. Proses maklum balasnya membandingkan trajektori tugas serta menggunakan hasil ujian dan kriteria kualiti, dengan tujuan membangunkan strategi yang berguna merentas interaksi panjang. Sediakan taklimat yang menyatakan matlamat, bukti yang tersedia dan perkara yang akan dianggap sebagai penyelesaian. Penjanaan lebih pantas berguna apabila ia memajukan interaksi itu; ia tidak menggantikan semakan sama ada setiap langkah menjawab soalan atau mengubah artifak yang dimaksudkan.
Untuk pembantu pengekodan, berikan fail yang terjejas, tingkah laku yang diminta dan kegagalan atau output semakan yang mendorong kerja tersebut. Minta perubahan terfokus seterusnya, kemudian kembalikan hasil sebenar daripada sebarang alat pelaksanaan. Respons akhir yang berguna menerangkan tingkah laku yang berubah, fail yang terjejas dan semakan yang benar-benar dilakukan. Bezakan operasi yang dicadangkan daripada operasi yang telah selesai supaya urutan respons pantas kekal boleh dijejaki kepada kerja yang dapat diperhatikan.
Contoh V2.6 pembuat memperluas pengekodan kepada permainan, objek 3D dan adegan interaktif, dengan maklum balas visual digunakan untuk memperhalus pelaksanaannya. Untuk tugas reka bentuk, gabungkan taklimat teks dengan imej rujukan atau rakaman dan nyatakan kawalan, susun atur serta kriteria penyelesaian visual yang diperlukan. Cadangan adegan atau antara muka kemudian boleh membimbing alat pengeluaran yang sesuai. Kekalkan hasil yang dirender dan dapatan pemeriksaannya dan jangan anggap kod awal atau arahan adegan sebagai artifak visual yang selesai.
Untuk aliran kerja pembentangan dan video, takrifkan khalayak, kandungan yang diperlukan, urutan yang dimaksudkan dan aset yang mesti kekal konsisten. Xiaomi menerangkan keluarga Pro yang bekerja dengan alat reka bentuk, imej, video dan narasi; itu ialah aliran kerja sokongan dan bukannya output media natif tambahan daripada model teks. Hasil serahan yang berguna boleh berupa struktur slaid, urutan syot atau set arahan pengeluaran dengan butiran yang mencukupi untuk melaksanakan dan memeriksa langkah seterusnya.
Untuk penyelidikan, bekalkan soalan dan bahan berwibawa, dan minta model membezakan fakta, hipotesis dan pengiraan. Contoh Pro Xiaomi merangkumi semakan literatur dan paten, penyaringan bahan secara pengkomputeran, skor muzik dan MIDI, serta pemformalan matematik yang disemak dengan Lean. Kekalkan output alat penyelidikan atau pengesahan sebenar. Calon simulasi atau cadangan bukti hendaklah terus dikenal pasti sedemikian sehingga eksperimen fizikal atau semakan formal yang sepadan selesai.
Kekalkan identiti Pro-UltraSpeed bersama hasil apabila membandingkannya dengan Pro biasa atau Flash. Susun sejarah panjang berasaskan matlamat dan keputusan yang mesti kekal stabil, dan sediakan ruang untuk respons serta maklum balas alat berterusan. Semak kod, pemerhatian, pengiraan dan dakwaan penting dengan bukti sumbernya. Tujuan yang membezakan mod ini ialah penjanaan Pro yang lebih cepat; artifak yang selesai masih perlu memenuhi kriteria khusus tugas yang sama.
POST /v1/messagestextjson, sse| Medan | Jenis | Keperluan | Nilai & had | Lalai |
|---|---|---|---|---|
Medanmodel | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had xiaomi/mimo-v2.6-pro-ultraspeed | Lalai— |
Medanmessages | Jenismessage[] | KeperluanDiperlukan | Nilai & had | Lalai— |
Medanmessages[].role | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had user, assistant | Lalai— |
Medanmessages[].content | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had | Lalai— |
Medanmax_tokens | Jenisinteger | KeperluanDiperlukan | Nilai & had | Lalai— |
Medanstream | Jenisboolean | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalaifalse |
Teks · Teks UTF-8
rentetan 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 sebenar dan letakkan teksnya dalam rentetan input atau kandungan mesej yang ditunjukkan. |
Kitar hayat: synchronous_or_streamed
Rujukan tarif tidak menambah pilihan permintaan. Parameter yang disokong disenaraikan untuk kaedah yang dipilih.
Padankan setiap caj dengan syarat yang dipaparkan. Gunakan satu kadar bagi setiap set konfigurasi alternatif.
| Konfigurasi | Jadual kadar | Token konteks, melebihi | Token konteks, sehingga dan termasuk | Caj |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurasiKadar asas token | Jadual kadarKadar asas | Token konteks, melebihi— | Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas | Caj Input · Token input $0.0087 / 1K token Output · Token output $0.0174 / 1K token Input · Bacaan cache $0.000072 / 1K token Input · Penulisan cache — / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
| KonfigurasiTahap panjang permintaan 1 | Jadual kadar— | Token konteks, melebihi0 | Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas | Caj Input · Token input $0.0087 / 1K token Output · Token output $0.0174 / 1K token Input · Bacaan cache $0.000072 / 1K token Input · Penulisan cache — / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Ailoot merizabkan anggaran amaun sebelum permintaan. Selepas hasil diterima, caj akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan terukur. Penyelesaian caj penstriman menggunakan rekod penggunaan akhir. Cara rizab dan penyelesaian caj berfungsi →
{\n "model": "xiaomi/mimo-v2.6-pro-ultraspeed",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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, fail dan bahagian kandungan yang dikembalikan.
Kekalkan semua blok kandungan, tandatangan penaakulan dan ID penggunaan alat sebenar. Gabungkan semua delta blok SSE; blok teks pertama bukan keseluruhan output.
Kekalkan ID permintaan/respons dan pengepala. Tiada URL umum bagi pengambilan tugas teks dibekalkan.
| Medan | Jenis |
|---|---|
Medanid | Jenisstring |
Medanmodel | Jenisstring |
Medancontent[] | Jenistext|thinking|tool_use|other content block |
Medanstop_reason | Jenisstring|null |
Medanusage | Jenisobject |
| Respons | Syarat | Langkah seterusnya |
|---|---|---|
Respons400 · invalid_request_error | SyaratMedan wajib, perwakilan bahan atau nilai parameter tidak sah | Langkah seterusnyaBetulkan medan yang ditunjukkan sebelum permintaan penciptaan baharu. |
Ailoot Ultra xiaomi/mimo-v2.6-pro-ultraspeed
Gunakan laluan kaedah yang dipaparkan di atas.
Contoh teknikal dalam bahasa Inggeris
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.