Temelj za agentsko delo
MiMo-V2-Pro je Xiaomijev vodilni temeljni model za zahtevne agentske naloge in programsko inženirstvo. Njegova vloga je sklepati o nalogi, urediti potrebne korake in uporabiti podatke, ki jih vrnejo orodja, za nadaljevanje proti opredeljenemu rezultatu. Poudarek modela presega sestavljanje enega odgovora: zasnovan je za povezano delo, pri katerem prejšnje odločitve in opažanja vplivajo na naslednje korake.
Obseg in učinkovita arhitektura
Proizvajalec opisuje več kot 1 bilijon skupnih parametrov in 42 milijard aktivnih parametrov. Pro razširja hibridni pristop pozornosti modela MiMo-V2-Flash z razmerjem 7:1 med pozornostjo drsečega okna in globalno pozornostjo. Lahka plast za napovedovanje več žetonov podpira ustvarjanje, oglaševani kontekst pa dosega 1 milijon žetonov. To so lastnosti arhitekture in konteksta modela Pro; ne določajo hitrosti izvajanja, dodelitve pomnilnika ali omejitev zahtev pri konkretni integraciji.
Razvojna linija izdaj
Xiaomi označuje Hunter Alpha kot zgodnjo interno preizkusno različico pred MiMo-V2-Pro. Izdani model Pro ima lastno ime ter izboljšave za delo z dolgim kontekstom in stabilnost agentskih scenarijev. Ta razlika je pomembna pri primerjanju opisov ali ohranjanju identitete modela: zgodnja preizkusna različica, MiMo-V2-Flash in MiMo-V2-Omni imajo vsak svojo vlogo in specifikacijo.
Zasnovan za agente
Model je dodatno naučen z nadzorovanim učenjem in učenjem s podkrepitvijo v različnih agentskih ogrodjih, s poudarkom na klicih orodij in večstopenjskem sklepanju. Pripravite nalogo z opaznim pogojem dokončanja in opisi razpoložljivih orodij. Projektni pomočnik lahko na primer prejme zahtevo za spremembo, pregleda podane module, predlaga prizadete komponente in nadaljuje po tem, ko orodje vrne napako pri gradnji. Uporaben izhod je zaporedje odločitev, vezanih na dejanska opažanja, ki mu sledi zahtevana koda, razlaga ali povzetek dela. Dejanja izvede povezano okolje.
Programsko inženirstvo in naloge na uporabniškem vmesniku
Xiaomi poudarja zasnovo sistemov, načrtovanje nalog in reševanje programskih problemov. Njegove predstavitve vključujejo interaktivne spletne strani in igro za brskalnik, ustvarjene v agentskem okolju. Ponazoritveni razvojni opis lahko določi vedenje strani, navigacijo, stanja podatkov in odzivno postavitev, nato pa zahteva implementacijo in preverjanja teh zahtev. Pri obstoječem projektu podajte trenutne datoteke, primer napake in vmesnike, ki morajo ostati nespremenjeni. Zahtevajte osredotočeno spremembo in razlago odvisnosti, na katere vpliva, namesto nepovezane nadomestne aplikacije.
Dolg kontekst in preverljiv rezultat
Kontekst do 1 milijona žetonov je uporaben, kadar več datotek, dokumentov, navodil in prejšnjih opažanj pripada isti nalogi. To gradivo uredite po vlogah: avtoritativne zahteve, trenutna koda, referenčni primeri in rezultati orodij. Preden agentu naročite nadaljevanje, opredelite končni izdelek in pogoje njegovega sprejema. Naloga dokumentacije lahko potrebuje primerjavo z nerešenimi vprašanji; inženirska naloga pa popravek in zapis opravljenih preverjanj.
Praktične omejitve in obseg različice
Dolg kontekst zagotavlja prostor za gradivo, ne jamči pa, da je ustvarjeni projekt pravilen ali da je izpolnjena vsaka zahteva. Za naslednji korak vrnite dejanske napake in opažanja ter rezultat preverite v predvidenem okolju. Proizvajalec izrecno opredeljuje robustnost pri zahtevnih resničnih nalogah kot nekaj, kar je treba ocenjevati in izboljševati. Ta opis zajema specializacijo MiMo-V2-Pro za besedilne agente z orodji; večmodalne funkcije Omni in specifikacije poznejših generacij MiMo pripadajo njihovim modelom. Orodja, razpoložljivi parametri in obravnava izhoda ostajajo lastnosti povezane aplikacije.
", "aboutText": "Temelj za agentsko delo\n\nMiMo-V2-Pro je Xiaomijev vodilni temeljni model za zahtevne agentske naloge in programsko inženirstvo. Njegova vloga je sklepati o nalogi, urediti potrebne korake in uporabiti podatke, ki jih vrnejo orodja, za nadaljevanje proti opredeljenemu rezultatu. Poudarek modela presega sestavljanje enega odgovora: zasnovan je za povezano delo, pri katerem prejšnje odločitve in opažanja vplivajo na naslednje korake.\n\nObseg in učinkovita arhitektura\n\nProizvajalec opisuje več kot 1 bilijon skupnih parametrov in 42 milijard aktivnih parametrov. Pro razširja hibridni pristop pozornosti modela MiMo-V2-Flash z razmerjem 7:1 med pozornostjo drsečega okna in globalno pozornostjo. Lahka plast za napovedovanje več žetonov podpira ustvarjanje, oglaševani kontekst pa dosega 1 milijon žetonov. To so lastnosti arhitekture in konteksta modela Pro; ne določajo hitrosti izvajanja, dodelitve pomnilnika ali omejitev zahtev pri konkretni integraciji.\n\nRazvojna linija izdaj\n\nXiaomi označuje Hunter Alpha kot zgodnjo interno preizkusno različico pred MiMo-V2-Pro. Izdani model Pro ima lastno ime ter izboljšave za delo z dolgim kontekstom in stabilnost agentskih scenarijev. Ta razlika je pomembna pri primerjanju opisov ali ohranjanju identitete modela: zgodnja preizkusna različica, MiMo-V2-Flash in MiMo-V2-Omni imajo vsak svojo vlogo in specifikacijo.\n\nZasnovan za agente\n\nModel je dodatno naučen z nadzorovanim učenjem in učenjem s podkrepitvijo v različnih agentskih ogrodjih, s poudarkom na klicih orodij in večstopenjskem sklepanju. Pripravite nalogo z opaznim pogojem dokončanja in opisi razpoložljivih orodij. Projektni pomočnik lahko na primer prejme zahtevo za spremembo, pregleda podane module, predlaga prizadete komponente in nadaljuje po tem, ko orodje vrne napako pri gradnji. Uporaben izhod je zaporedje odločitev, vezanih na dejanska opažanja, ki mu sledi zahtevana koda, razlaga ali povzetek dela. Dejanja izvede povezano okolje.\n\nProgramsko inženirstvo in naloge na uporabniškem vmesniku\n\nXiaomi poudarja zasnovo sistemov, načrtovanje nalog in reševanje programskih problemov. Njegove predstavitve vključujejo interaktivne spletne strani in igro za brskalnik, ustvarjene v agentskem okolju. Ponazoritveni razvojni opis lahko določi vedenje strani, navigacijo, stanja podatkov in odzivno postavitev, nato pa zahteva implementacijo in preverjanja teh zahtev. Pri obstoječem projektu podajte trenutne datoteke, primer napake in vmesnike, ki morajo ostati nespremenjeni. Zahtevajte osredotočeno spremembo in razlago odvisnosti, na katere vpliva, namesto nepovezane nadomestne aplikacije.\n\nDolg kontekst in preverljiv rezultat\n\nKontekst do 1 milijona žetonov je uporaben, kadar več datotek, dokumentov, navodil in prejšnjih opažanj pripada isti nalogi. To gradivo uredite po vlogah: avtoritativne zahteve, trenutna koda, referenčni primeri in rezultati orodij. Preden agentu naročite nadaljevanje, opredelite končni izdelek in pogoje njegovega sprejema. Naloga dokumentacije lahko potrebuje primerjavo z nerešenimi vprašanji; inženirska naloga pa popravek in zapis opravljenih preverjanj.\n\nPraktične omejitve in obseg različice\n\nDolg kontekst zagotavlja prostor za gradivo, ne jamči pa, da je ustvarjeni projekt pravilen ali da je izpolnjena vsaka zahteva. Za naslednji korak vrnite dejanske napake in opažanja ter rezultat preverite v predvidenem okolju. Proizvajalec izrecno opredeljuje robustnost pri zahtevnih resničnih nalogah kot nekaj, kar je treba ocenjevati in izboljševati. Ta opis zajema specializacijo MiMo-V2-Pro za besedilne agente z orodji; večmodalne funkcije Omni in specifikacije poznejših generacij MiMo pripadajo njihovim modelom. Orodja, razpoložljivi parametri in obravnava izhoda ostajajo lastnosti povezane aplikacije.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Tehnični primer v angleščini
Correct an error-state transition\n\nA text specification says a search box has idle, loading, results and error states. Existing logic sets loading=true before fetch and false only on success, so failures leave the spinner visible. Propose pseudocode that preserves results on success, shows an error on failure and always clears loading. Include the two distinguishing checks.Focused async pseudocode and success/failure checks covering final loading state and visible result or error.Check that loading is cleared in both branches without suppressing the error.mimo-v2-proMiMo-V2-Pro je Xiaomijev besedilni model, usmerjen v agente, za programsko inženirstvo, večstopenjsko načrtovanje in delo z orodji. Njegov kontekst do 1 milijona žetonov pomaga ohraniti obsežno projektno gradivo, omejitve naloge in zaporedna opažanja v povezanem delovnem postopku.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
Temelj za agentsko delo
MiMo-V2-Pro je Xiaomijev vodilni temeljni model za zahtevne agentske naloge in programsko inženirstvo. Njegova vloga je sklepati o nalogi, urediti potrebne korake in uporabiti podatke, ki jih vrnejo orodja, za nadaljevanje proti opredeljenemu rezultatu. Poudarek modela presega sestavljanje enega odgovora: zasnovan je za povezano delo, pri katerem prejšnje odločitve in opažanja vplivajo na naslednje korake.
Obseg in učinkovita arhitektura
Proizvajalec opisuje več kot 1 bilijon skupnih parametrov in 42 milijard aktivnih parametrov. Pro razširja hibridni pristop pozornosti modela MiMo-V2-Flash z razmerjem 7:1 med pozornostjo drsečega okna in globalno pozornostjo. Lahka plast za napovedovanje več žetonov podpira ustvarjanje, oglaševani kontekst pa dosega 1 milijon žetonov. To so lastnosti arhitekture in konteksta modela Pro; ne določajo hitrosti izvajanja, dodelitve pomnilnika ali omejitev zahtev pri konkretni integraciji.
Razvojna linija izdaj
Xiaomi označuje Hunter Alpha kot zgodnjo interno preizkusno različico pred MiMo-V2-Pro. Izdani model Pro ima lastno ime ter izboljšave za delo z dolgim kontekstom in stabilnost agentskih scenarijev. Ta razlika je pomembna pri primerjanju opisov ali ohranjanju identitete modela: zgodnja preizkusna različica, MiMo-V2-Flash in MiMo-V2-Omni imajo vsak svojo vlogo in specifikacijo.
Zasnovan za agente
Model je dodatno naučen z nadzorovanim učenjem in učenjem s podkrepitvijo v različnih agentskih ogrodjih, s poudarkom na klicih orodij in večstopenjskem sklepanju. Pripravite nalogo z opaznim pogojem dokončanja in opisi razpoložljivih orodij. Projektni pomočnik lahko na primer prejme zahtevo za spremembo, pregleda podane module, predlaga prizadete komponente in nadaljuje po tem, ko orodje vrne napako pri gradnji. Uporaben izhod je zaporedje odločitev, vezanih na dejanska opažanja, ki mu sledi zahtevana koda, razlaga ali povzetek dela. Dejanja izvede povezano okolje.
Programsko inženirstvo in naloge na uporabniškem vmesniku
Xiaomi poudarja zasnovo sistemov, načrtovanje nalog in reševanje programskih problemov. Njegove predstavitve vključujejo interaktivne spletne strani in igro za brskalnik, ustvarjene v agentskem okolju. Ponazoritveni razvojni opis lahko določi vedenje strani, navigacijo, stanja podatkov in odzivno postavitev, nato pa zahteva implementacijo in preverjanja teh zahtev. Pri obstoječem projektu podajte trenutne datoteke, primer napake in vmesnike, ki morajo ostati nespremenjeni. Zahtevajte osredotočeno spremembo in razlago odvisnosti, na katere vpliva, namesto nepovezane nadomestne aplikacije.
Dolg kontekst in preverljiv rezultat
Kontekst do 1 milijona žetonov je uporaben, kadar več datotek, dokumentov, navodil in prejšnjih opažanj pripada isti nalogi. To gradivo uredite po vlogah: avtoritativne zahteve, trenutna koda, referenčni primeri in rezultati orodij. Preden agentu naročite nadaljevanje, opredelite končni izdelek in pogoje njegovega sprejema. Naloga dokumentacije lahko potrebuje primerjavo z nerešenimi vprašanji; inženirska naloga pa popravek in zapis opravljenih preverjanj.
Praktične omejitve in obseg različice
Dolg kontekst zagotavlja prostor za gradivo, ne jamči pa, da je ustvarjeni projekt pravilen ali da je izpolnjena vsaka zahteva. Za naslednji korak vrnite dejanske napake in opažanja ter rezultat preverite v predvidenem okolju. Proizvajalec izrecno opredeljuje robustnost pri zahtevnih resničnih nalogah kot nekaj, kar je treba ocenjevati in izboljševati. Ta opis zajema specializacijo MiMo-V2-Pro za besedilne agente z orodji; večmodalne funkcije Omni in specifikacije poznejših generacij MiMo pripadajo njihovim modelom. Orodja, razpoložljivi parametri in obravnava izhoda ostajajo lastnosti povezane aplikacije.
POST /v1/chat/completionstexttext| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve mimo-v2-pro | Privzeto— |
Poljemessages | Vrstamessage[] | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve Najmanjše število elementov: 1 | Privzeto— |
Poljemessages[].role | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve Primeri: system, user, assistant, tool, function Pogoji: Te vloge so izrecno predstavljene s tipi združljivosti v izvorni kodi; natančen nabor vlog ostaja odvisen od modela. Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljemessages[].content | Vrstastring|content_part[]|null | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemessages[].tool_calls | Vrstatool_call[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemessages[].tool_call_id | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Velja, ko: role=tool; uporabite dejansko vrnjeni ID | Privzeto— |
Poljemessages[].name | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemessages[].reasoning_content | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Velja, ko: Pošljite nazaj dejansko vrnjeno sklepanje, kadar ga ta model uporablja | Privzeto— |
Poljemessages[].reasoning_details | Vrstaobject|array | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljemax_tokens | Vrstainteger | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Najmanj: 1 Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljemax_completion_tokens | Vrstainteger | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Najmanj: 1 Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljestream | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzetofalse |
Poljestream_options.include_usage | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetemperature | Vrstanumber | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetop_p | Vrstanumber | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljestop | Vrstastring|string[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetools | Vrstafunction_tool[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetools[].type | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve function Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetools[].function.name | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve Velja, ko: podano je funkcijsko orodje | Privzeto— |
Poljetools[].function.description | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljetools[].function.parameters | VrstaJSON_schema | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljetool_choice | Vrstastring|object | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeparallel_tool_calls | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeresponse_format | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljereasoning_effort | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljereasoning | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeservice_tier | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeinstructions | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Polje združljivosti | Privzeto— |
Poljefunctions | Vrstafunction[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljefunction_call | Vrstastring|object | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeprompt_cache_options | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljemodalities | Vrstastring[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve text | Privzeto— |
Poljeprovider | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Pogoji: provider.options je na tej besedilni poti Ultra zavrnjen | Privzeto— |
Poljecache_control.ttl | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Pogoji: 1h je zavrnjen na dejanskih mestih za predpomnjenje pozivov | Privzeto— |
Besedilo · Besedilo UTF8
messages[].content
| Parameter | Specifikacija |
|---|---|
Parametercontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parameterrequired | Specifikacijamodel, messages |
Parametermaterial_types | Specifikacijatext |
Parametermessages | Specifikacijapolje sporočil s strukturo role/content |
Parameterfile_material | Specifikacijadejanski dokument UTF-8 je vstavljen kot dobesedno besedilo; ID datoteke se ne izpeljuje |
Parameteroptional_controls | Specifikacijastream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Specifikacijaodvisno od modela; uporabniška funkcijska orodja se razlikujejo od orodij, ki jih izvaja storitev |
Parameteroutput_modalities | Specifikacijatext |
Parameterhosted_operations | Specifikacijafalse |
Parametermultimodal_input_binding | Specifikacijanull |
Življenjski cikel: synchronous_or_streamed
Pošljite natančen ID modela skupaj z messages.
Dolžina konteksta ni zgornja meja izhoda.
Besedilna datoteka lahko poda dobesedno besedilo; slikovni, zvočni vhodi in vhodi z datotečnimi objekti potrebujejo natančno vezavo.
Tarifni podatki ne dodajajo možnosti zahteve. Podprti parametri so navedeni pri izbrani metodi.
| Nastavitev | Cenovna lestvica | Strošek |
|---|---|---|
| NastavitevOsnovne cene za žetone | Cenovna lestvicaOsnovna cena | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.0022 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.0066 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik $0 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "mimo-v2-pro", "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='mimo-v2-pro',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='mimo-v2-pro',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 ali SSE
Shranite vsak v celoti vrnjen odgovor, datoteko in del vsebine.
Ohranite vsako možnost odgovora ter njeno vsebino, klice orodij in sklepanje. V SSE sestavite delne spremembe po indeksu možnosti/orodja ter ohranite končni razlog zaključka in podatke o porabi.
Ohranite ID zahtev/odgovorov in glave. Splošni URL za pridobivanje besedilne naloge ni podan.
| Polje | Vrsta |
|---|---|
Poljechoices[].index | Vrstainteger |
Poljechoices[].message.content | Vrstastring|null |
Poljechoices[].message.tool_calls | Vrstatool_call[] |
Poljechoices[].message.reasoning_content | Vrstastring |
Poljechoices[].message.reasoning_details | Vrstaobject|array |
Poljechoices[].finish_reason | Vrstastring|null |
Poljeusage | Vrstaobject |
| Odgovor | Pogoj | Naslednji korak |
|---|---|---|
Odgovor400 · invalid_request_error | PogojNeveljavna obvezna polja, predstavitev gradiva ali vrednost parametra | Naslednji korakPred novo zahtevo za ustvarjanje popravite navedena polja. |
Ailoot Ultra mimo-v2-pro
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
mimo-v2-proMiMo-V2-Pro je Xiaomijev besedilni model, usmerjen v agente, za programsko inženirstvo, večstopenjsko načrtovanje in delo z orodji. Njegov kontekst do 1 milijona žetonov pomaga ohraniti obsežno projektno gradivo, omejitve naloge in zaporedna opažanja v povezanem delovnem postopku.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
Temelj za agentsko delo
MiMo-V2-Pro je Xiaomijev vodilni temeljni model za zahtevne agentske naloge in programsko inženirstvo. Njegova vloga je sklepati o nalogi, urediti potrebne korake in uporabiti podatke, ki jih vrnejo orodja, za nadaljevanje proti opredeljenemu rezultatu. Poudarek modela presega sestavljanje enega odgovora: zasnovan je za povezano delo, pri katerem prejšnje odločitve in opažanja vplivajo na naslednje korake.
Obseg in učinkovita arhitektura
Proizvajalec opisuje več kot 1 bilijon skupnih parametrov in 42 milijard aktivnih parametrov. Pro razširja hibridni pristop pozornosti modela MiMo-V2-Flash z razmerjem 7:1 med pozornostjo drsečega okna in globalno pozornostjo. Lahka plast za napovedovanje več žetonov podpira ustvarjanje, oglaševani kontekst pa dosega 1 milijon žetonov. To so lastnosti arhitekture in konteksta modela Pro; ne določajo hitrosti izvajanja, dodelitve pomnilnika ali omejitev zahtev pri konkretni integraciji.
Razvojna linija izdaj
Xiaomi označuje Hunter Alpha kot zgodnjo interno preizkusno različico pred MiMo-V2-Pro. Izdani model Pro ima lastno ime ter izboljšave za delo z dolgim kontekstom in stabilnost agentskih scenarijev. Ta razlika je pomembna pri primerjanju opisov ali ohranjanju identitete modela: zgodnja preizkusna različica, MiMo-V2-Flash in MiMo-V2-Omni imajo vsak svojo vlogo in specifikacijo.
Zasnovan za agente
Model je dodatno naučen z nadzorovanim učenjem in učenjem s podkrepitvijo v različnih agentskih ogrodjih, s poudarkom na klicih orodij in večstopenjskem sklepanju. Pripravite nalogo z opaznim pogojem dokončanja in opisi razpoložljivih orodij. Projektni pomočnik lahko na primer prejme zahtevo za spremembo, pregleda podane module, predlaga prizadete komponente in nadaljuje po tem, ko orodje vrne napako pri gradnji. Uporaben izhod je zaporedje odločitev, vezanih na dejanska opažanja, ki mu sledi zahtevana koda, razlaga ali povzetek dela. Dejanja izvede povezano okolje.
Programsko inženirstvo in naloge na uporabniškem vmesniku
Xiaomi poudarja zasnovo sistemov, načrtovanje nalog in reševanje programskih problemov. Njegove predstavitve vključujejo interaktivne spletne strani in igro za brskalnik, ustvarjene v agentskem okolju. Ponazoritveni razvojni opis lahko določi vedenje strani, navigacijo, stanja podatkov in odzivno postavitev, nato pa zahteva implementacijo in preverjanja teh zahtev. Pri obstoječem projektu podajte trenutne datoteke, primer napake in vmesnike, ki morajo ostati nespremenjeni. Zahtevajte osredotočeno spremembo in razlago odvisnosti, na katere vpliva, namesto nepovezane nadomestne aplikacije.
Dolg kontekst in preverljiv rezultat
Kontekst do 1 milijona žetonov je uporaben, kadar več datotek, dokumentov, navodil in prejšnjih opažanj pripada isti nalogi. To gradivo uredite po vlogah: avtoritativne zahteve, trenutna koda, referenčni primeri in rezultati orodij. Preden agentu naročite nadaljevanje, opredelite končni izdelek in pogoje njegovega sprejema. Naloga dokumentacije lahko potrebuje primerjavo z nerešenimi vprašanji; inženirska naloga pa popravek in zapis opravljenih preverjanj.
Praktične omejitve in obseg različice
Dolg kontekst zagotavlja prostor za gradivo, ne jamči pa, da je ustvarjeni projekt pravilen ali da je izpolnjena vsaka zahteva. Za naslednji korak vrnite dejanske napake in opažanja ter rezultat preverite v predvidenem okolju. Proizvajalec izrecno opredeljuje robustnost pri zahtevnih resničnih nalogah kot nekaj, kar je treba ocenjevati in izboljševati. Ta opis zajema specializacijo MiMo-V2-Pro za besedilne agente z orodji; večmodalne funkcije Omni in specifikacije poznejših generacij MiMo pripadajo njihovim modelom. Orodja, razpoložljivi parametri in obravnava izhoda ostajajo lastnosti povezane aplikacije.
POST /v1/messagestextjson, sse| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve mimo-v2-pro | Privzeto— |
Poljemessages | Vrstamessage[] | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemessages[].role | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve user, assistant | Privzeto— |
Poljemessages[].content | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemax_tokens | Vrstainteger | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljestream | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzetofalse |
Besedilo · Besedilo UTF-8
niz messages[].content
| Parameter | Specifikacija |
|---|---|
Parametercontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parameterrequired | Specifikacijamodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Specifikacijastream |
Parametermaterial_types | Specifikacijatext |
Parametertext_file_material | SpecifikacijaPreberite dejanski dokument UTF-8 in njegovo besedilo vstavite v navedeni vhodni niz ali niz vsebine sporočila. |
Življenjski cikel: synchronous_or_streamed
Tarifni podatki ne dodajajo možnosti zahteve. Podprti parametri so navedeni pri izbrani metodi.
| Nastavitev | Cenovna lestvica | Strošek |
|---|---|---|
| NastavitevOsnovne cene za žetone | Cenovna lestvicaOsnovna cena | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.0022 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.0066 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik $0 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →
{\n "model": "mimo-v2-pro",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'mimo-v2-pro', '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': 'mimo-v2-pro', '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 ali SSE
Shranite vsak v celoti vrnjen odgovor, datoteko in del vsebine.
Ohranite vse vsebinske bloke, podpise sklepanja in dejanske ID uporabe orodij. Sestavite vse delne spremembe blokov SSE; prvi besedilni blok ni celoten izhod.
Ohranite ID zahtev/odgovorov in glave. Splošni URL za pridobivanje besedilne naloge ni podan.
| Polje | Vrsta |
|---|---|
Poljeid | Vrstastring |
Poljemodel | Vrstastring |
Poljecontent[] | Vrstatext|thinking|tool_use|other content block |
Poljestop_reason | Vrstastring|null |
Poljeusage | Vrstaobject |
| Odgovor | Pogoj | Naslednji korak |
|---|---|---|
Odgovor400 · invalid_request_error | PogojNeveljavna obvezna polja, predstavitev gradiva ali vrednost parametra | Naslednji korakPred novo zahtevo za ustvarjanje popravite navedena polja. |
Ailoot Ultra mimo-v2-pro
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
Tehnični primer v angleščini
Correct an error-state transition\n\nA text specification says a search box has idle, loading, results and error states. Existing logic sets loading=true before fetch and false only on success, so failures leave the spinner visible. Propose pseudocode that preserves results on success, shows an error on failure and always clears loading. Include the two distinguishing checks.Focused async pseudocode and success/failure checks covering final loading state and visible result or error.Check that loading is cleared in both branches without suppressing the error.