Nền tảng cho công việc tác nhân
MiMo-V2-Pro là mô hình nền tảng chủ lực của Xiaomi dành cho khối lượng công việc tác nhân phức tạp và kỹ thuật phần mềm. Vai trò của mô hình là suy luận về tác vụ, tổ chức các bước cần thiết và sử dụng thông tin công cụ trả về để tiếp tục hướng tới kết quả đã xác định. Trọng tâm của mô hình vượt ra ngoài việc soạn một câu trả lời: nó được thiết kế xoay quanh công việc liên kết, trong đó quyết định và quan sát trước đó ảnh hưởng đến diễn biến tiếp theo.
Quy mô và kiến trúc hiệu quả
Nhà sản xuất mô tả tổng cộng hơn 1 nghìn tỷ tham số với 42 tỷ tham số hoạt động. Pro mở rộng phương pháp chú ý lai của MiMo-V2-Flash, sử dụng tỷ lệ 7:1 giữa chú ý cửa sổ trượt và chú ý toàn cục. Một lớp dự đoán nhiều token nhẹ hỗ trợ quá trình sinh, và ngữ cảnh được quảng bá đạt 1 triệu token. Đây là thuộc tính kiến trúc và ngữ cảnh của Pro; chúng không quy định tốc độ thực thi, phân bổ bộ nhớ hoặc giới hạn yêu cầu của một tích hợp cụ thể.
Dòng phát hành
Xiaomi xác định Hunter Alpha là bản thử nghiệm nội bộ ban đầu trước MiMo-V2-Pro. Mô hình Pro được phát hành có tên riêng và các cải tiến cho công việc ngữ cảnh dài cùng độ ổn định trong tình huống tác nhân. Sự khác biệt này quan trọng khi so sánh mô tả hoặc giữ định danh mô hình: bản thử nghiệm trước đó, MiMo-V2-Flash và MiMo-V2-Omni đều có vai trò và đặc tả riêng.
Được xây dựng cho tác nhân
Mô hình được tinh chỉnh bằng học có giám sát và học tăng cường trên nhiều khung tác nhân, chú trọng lời gọi công cụ và suy luận nhiều bước. Chuẩn bị tác vụ với điều kiện hoàn thành có thể quan sát và mô tả công cụ sẵn có. Ví dụ, trợ lý dự án có thể nhận yêu cầu thay đổi, xem các mô-đun được cung cấp, đề xuất các thành phần bị ảnh hưởng và tiếp tục sau khi công cụ trả về lỗi bản dựng. Đầu ra hữu ích là chuỗi quyết định gắn với quan sát thực tế, tiếp theo là mã, lời giải thích hoặc tóm tắt công việc được yêu cầu. Môi trường kết nối thực hiện các hành động.
Kỹ thuật phần mềm và tác vụ frontend
Xiaomi nhấn mạnh thiết kế hệ thống, lập kế hoạch tác vụ và giải quyết vấn đề liên quan đến mã. Các màn trình diễn gồm trang web tương tác và trò chơi chạy trong trình duyệt được tạo trong môi trường tác nhân. Bản yêu cầu phát triển minh họa có thể chỉ rõ hành vi trang, điều hướng, trạng thái dữ liệu và bố cục thích ứng, rồi yêu cầu triển khai cùng kiểm tra đối chiếu các yêu cầu đó. Với dự án hiện có, hãy cung cấp các tệp hiện tại, trường hợp gây lỗi và những giao diện phải giữ nguyên. Yêu cầu thay đổi có trọng tâm cùng giải thích về các phụ thuộc mà nó chạm tới, thay vì ứng dụng thay thế không liên quan.
Ngữ cảnh dài và kết quả có thể kiểm tra
Ngữ cảnh lên tới 1 triệu token hữu ích khi nhiều tệp, tài liệu, chỉ dẫn và quan sát trước đó cùng thuộc một tác vụ. Tổ chức tài liệu theo vai trò: yêu cầu có thẩm quyền, mã hiện tại, ví dụ tham chiếu và kết quả công cụ. Chỉ rõ sản phẩm cuối cùng cùng tiêu chí chấp nhận trước khi yêu cầu tác nhân tiến hành. Tác vụ tài liệu có thể cần bản so sánh kèm câu hỏi chưa giải quyết; tác vụ kỹ thuật có thể cần bản vá và bản ghi những gì đã kiểm tra.
Giới hạn thực tế và phạm vi phiên bản
Ngữ cảnh dài cung cấp chỗ chứa tài liệu nhưng không bảo đảm dự án được tạo là đúng hoặc mọi yêu cầu đều được đáp ứng. Trả lại lỗi và quan sát thực tế cho bước tiếp theo, đồng thời xác minh kết quả trong môi trường dự định. Nhà sản xuất nêu rõ độ vững chắc trên các tác vụ thực tế phức tạp là điều cần đánh giá và cải thiện. Mô tả này bao quát chuyên môn tác nhân văn bản và công cụ của MiMo-V2-Pro; tính năng phương thức của Omni và đặc tả của các thế hệ MiMo về sau thuộc từng mô hình tương ứng. Công cụ, tham số sẵn có và xử lý đầu ra vẫn là thuộc tính của ứng dụng kết nối.
", "aboutText": "Nền tảng cho công việc tác nhân\n\nMiMo-V2-Pro là mô hình nền tảng chủ lực của Xiaomi dành cho khối lượng công việc tác nhân phức tạp và kỹ thuật phần mềm. Vai trò của mô hình là suy luận về tác vụ, tổ chức các bước cần thiết và sử dụng thông tin công cụ trả về để tiếp tục hướng tới kết quả đã xác định. Trọng tâm của mô hình vượt ra ngoài việc soạn một câu trả lời: nó được thiết kế xoay quanh công việc liên kết, trong đó quyết định và quan sát trước đó ảnh hưởng đến diễn biến tiếp theo.\n\nQuy mô và kiến trúc hiệu quả\n\nNhà sản xuất mô tả tổng cộng hơn 1 nghìn tỷ tham số với 42 tỷ tham số hoạt động. Pro mở rộng phương pháp chú ý lai của MiMo-V2-Flash, sử dụng tỷ lệ 7:1 giữa chú ý cửa sổ trượt và chú ý toàn cục. Một lớp dự đoán nhiều token nhẹ hỗ trợ quá trình sinh, và ngữ cảnh được quảng bá đạt 1 triệu token. Đây là thuộc tính kiến trúc và ngữ cảnh của Pro; chúng không quy định tốc độ thực thi, phân bổ bộ nhớ hoặc giới hạn yêu cầu của một tích hợp cụ thể.\n\nDòng phát hành\n\nXiaomi xác định Hunter Alpha là bản thử nghiệm nội bộ ban đầu trước MiMo-V2-Pro. Mô hình Pro được phát hành có tên riêng và các cải tiến cho công việc ngữ cảnh dài cùng độ ổn định trong tình huống tác nhân. Sự khác biệt này quan trọng khi so sánh mô tả hoặc giữ định danh mô hình: bản thử nghiệm trước đó, MiMo-V2-Flash và MiMo-V2-Omni đều có vai trò và đặc tả riêng.\n\nĐược xây dựng cho tác nhân\n\nMô hình được tinh chỉnh bằng học có giám sát và học tăng cường trên nhiều khung tác nhân, chú trọng lời gọi công cụ và suy luận nhiều bước. Chuẩn bị tác vụ với điều kiện hoàn thành có thể quan sát và mô tả công cụ sẵn có. Ví dụ, trợ lý dự án có thể nhận yêu cầu thay đổi, xem các mô-đun được cung cấp, đề xuất các thành phần bị ảnh hưởng và tiếp tục sau khi công cụ trả về lỗi bản dựng. Đầu ra hữu ích là chuỗi quyết định gắn với quan sát thực tế, tiếp theo là mã, lời giải thích hoặc tóm tắt công việc được yêu cầu. Môi trường kết nối thực hiện các hành động.\n\nKỹ thuật phần mềm và tác vụ frontend\n\nXiaomi nhấn mạnh thiết kế hệ thống, lập kế hoạch tác vụ và giải quyết vấn đề liên quan đến mã. Các màn trình diễn gồm trang web tương tác và trò chơi chạy trong trình duyệt được tạo trong môi trường tác nhân. Bản yêu cầu phát triển minh họa có thể chỉ rõ hành vi trang, điều hướng, trạng thái dữ liệu và bố cục thích ứng, rồi yêu cầu triển khai cùng kiểm tra đối chiếu các yêu cầu đó. Với dự án hiện có, hãy cung cấp các tệp hiện tại, trường hợp gây lỗi và những giao diện phải giữ nguyên. Yêu cầu thay đổi có trọng tâm cùng giải thích về các phụ thuộc mà nó chạm tới, thay vì ứng dụng thay thế không liên quan.\n\nNgữ cảnh dài và kết quả có thể kiểm tra\n\nNgữ cảnh lên tới 1 triệu token hữu ích khi nhiều tệp, tài liệu, chỉ dẫn và quan sát trước đó cùng thuộc một tác vụ. Tổ chức tài liệu theo vai trò: yêu cầu có thẩm quyền, mã hiện tại, ví dụ tham chiếu và kết quả công cụ. Chỉ rõ sản phẩm cuối cùng cùng tiêu chí chấp nhận trước khi yêu cầu tác nhân tiến hành. Tác vụ tài liệu có thể cần bản so sánh kèm câu hỏi chưa giải quyết; tác vụ kỹ thuật có thể cần bản vá và bản ghi những gì đã kiểm tra.\n\nGiới hạn thực tế và phạm vi phiên bản\n\nNgữ cảnh dài cung cấp chỗ chứa tài liệu nhưng không bảo đảm dự án được tạo là đúng hoặc mọi yêu cầu đều được đáp ứng. Trả lại lỗi và quan sát thực tế cho bước tiếp theo, đồng thời xác minh kết quả trong môi trường dự định. Nhà sản xuất nêu rõ độ vững chắc trên các tác vụ thực tế phức tạp là điều cần đánh giá và cải thiện. Mô tả này bao quát chuyên môn tác nhân văn bản và công cụ của MiMo-V2-Pro; tính năng phương thức của Omni và đặc tả của các thế hệ MiMo về sau thuộc từng mô hình tương ứng. Công cụ, tham số sẵn có và xử lý đầu ra vẫn là thuộc tính của ứng dụng kết nối.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh
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 là mô hình văn bản của Xiaomi tập trung vào tác nhân, dành cho kỹ thuật phần mềm, lập kế hoạch nhiều bước và công việc dựa trên công cụ. Ngữ cảnh lên tới 1 triệu token giúp giữ lượng lớn tài liệu dự án, ràng buộc tác vụ và các quan sát liên tiếp trong một quy trình nhất quán.
Mô tả này trình bày khả năng của mô hình. Đầu vào, đầu ra và tùy chọn có trên Ailoot được liệt kê bên dưới cho phương thức đã chọn.
Nền tảng cho công việc tác nhân
MiMo-V2-Pro là mô hình nền tảng chủ lực của Xiaomi dành cho khối lượng công việc tác nhân phức tạp và kỹ thuật phần mềm. Vai trò của mô hình là suy luận về tác vụ, tổ chức các bước cần thiết và sử dụng thông tin công cụ trả về để tiếp tục hướng tới kết quả đã xác định. Trọng tâm của mô hình vượt ra ngoài việc soạn một câu trả lời: nó được thiết kế xoay quanh công việc liên kết, trong đó quyết định và quan sát trước đó ảnh hưởng đến diễn biến tiếp theo.
Quy mô và kiến trúc hiệu quả
Nhà sản xuất mô tả tổng cộng hơn 1 nghìn tỷ tham số với 42 tỷ tham số hoạt động. Pro mở rộng phương pháp chú ý lai của MiMo-V2-Flash, sử dụng tỷ lệ 7:1 giữa chú ý cửa sổ trượt và chú ý toàn cục. Một lớp dự đoán nhiều token nhẹ hỗ trợ quá trình sinh, và ngữ cảnh được quảng bá đạt 1 triệu token. Đây là thuộc tính kiến trúc và ngữ cảnh của Pro; chúng không quy định tốc độ thực thi, phân bổ bộ nhớ hoặc giới hạn yêu cầu của một tích hợp cụ thể.
Dòng phát hành
Xiaomi xác định Hunter Alpha là bản thử nghiệm nội bộ ban đầu trước MiMo-V2-Pro. Mô hình Pro được phát hành có tên riêng và các cải tiến cho công việc ngữ cảnh dài cùng độ ổn định trong tình huống tác nhân. Sự khác biệt này quan trọng khi so sánh mô tả hoặc giữ định danh mô hình: bản thử nghiệm trước đó, MiMo-V2-Flash và MiMo-V2-Omni đều có vai trò và đặc tả riêng.
Được xây dựng cho tác nhân
Mô hình được tinh chỉnh bằng học có giám sát và học tăng cường trên nhiều khung tác nhân, chú trọng lời gọi công cụ và suy luận nhiều bước. Chuẩn bị tác vụ với điều kiện hoàn thành có thể quan sát và mô tả công cụ sẵn có. Ví dụ, trợ lý dự án có thể nhận yêu cầu thay đổi, xem các mô-đun được cung cấp, đề xuất các thành phần bị ảnh hưởng và tiếp tục sau khi công cụ trả về lỗi bản dựng. Đầu ra hữu ích là chuỗi quyết định gắn với quan sát thực tế, tiếp theo là mã, lời giải thích hoặc tóm tắt công việc được yêu cầu. Môi trường kết nối thực hiện các hành động.
Kỹ thuật phần mềm và tác vụ frontend
Xiaomi nhấn mạnh thiết kế hệ thống, lập kế hoạch tác vụ và giải quyết vấn đề liên quan đến mã. Các màn trình diễn gồm trang web tương tác và trò chơi chạy trong trình duyệt được tạo trong môi trường tác nhân. Bản yêu cầu phát triển minh họa có thể chỉ rõ hành vi trang, điều hướng, trạng thái dữ liệu và bố cục thích ứng, rồi yêu cầu triển khai cùng kiểm tra đối chiếu các yêu cầu đó. Với dự án hiện có, hãy cung cấp các tệp hiện tại, trường hợp gây lỗi và những giao diện phải giữ nguyên. Yêu cầu thay đổi có trọng tâm cùng giải thích về các phụ thuộc mà nó chạm tới, thay vì ứng dụng thay thế không liên quan.
Ngữ cảnh dài và kết quả có thể kiểm tra
Ngữ cảnh lên tới 1 triệu token hữu ích khi nhiều tệp, tài liệu, chỉ dẫn và quan sát trước đó cùng thuộc một tác vụ. Tổ chức tài liệu theo vai trò: yêu cầu có thẩm quyền, mã hiện tại, ví dụ tham chiếu và kết quả công cụ. Chỉ rõ sản phẩm cuối cùng cùng tiêu chí chấp nhận trước khi yêu cầu tác nhân tiến hành. Tác vụ tài liệu có thể cần bản so sánh kèm câu hỏi chưa giải quyết; tác vụ kỹ thuật có thể cần bản vá và bản ghi những gì đã kiểm tra.
Giới hạn thực tế và phạm vi phiên bản
Ngữ cảnh dài cung cấp chỗ chứa tài liệu nhưng không bảo đảm dự án được tạo là đúng hoặc mọi yêu cầu đều được đáp ứng. Trả lại lỗi và quan sát thực tế cho bước tiếp theo, đồng thời xác minh kết quả trong môi trường dự định. Nhà sản xuất nêu rõ độ vững chắc trên các tác vụ thực tế phức tạp là điều cần đánh giá và cải thiện. Mô tả này bao quát chuyên môn tác nhân văn bản và công cụ của MiMo-V2-Pro; tính năng phương thức của Omni và đặc tả của các thế hệ MiMo về sau thuộc từng mô hình tương ứng. Công cụ, tham số sẵn có và xử lý đầu ra vẫn là thuộc tính của ứng dụng kết nối.
POST /v1/chat/completionstexttext| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn mimo-v2-pro | Mặc định— |
Trườngmessages | Loạimessage[] | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Số mục tối thiểu: 1 | Mặc định— |
Trườngmessages[].role | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Ví dụ: system, user, assistant, tool, function Điều kiện: Các vai trò này được biểu diễn rõ trong các kiểu tương thích của mã nguồn; tập vai trò chính xác vẫn tùy từng mô hình. Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngmessages[].content | Loạistring|content_part[]|null | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmessages[].tool_calls | Loạitool_call[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmessages[].tool_call_id | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Áp dụng khi: role=tool; dùng ID thực tế được trả về | Mặc định— |
Trườngmessages[].name | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmessages[].reasoning_content | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Áp dụng khi: Gửi lại dữ liệu suy luận thực tế đã được trả về khi mô hình này sử dụng dữ liệu đó | Mặc định— |
Trườngmessages[].reasoning_details | Loạiobject|array | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngmax_tokens | Loạiinteger | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tối thiểu: 1 Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngmax_completion_tokens | Loạiinteger | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tối thiểu: 1 Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngstream | Loạiboolean | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc địnhfalse |
Trườngstream_options.include_usage | Loạiboolean | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngtemperature | Loạinumber | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngtop_p | Loạinumber | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngstop | Loạistring|string[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngtools | Loạifunction_tool[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngtools[].type | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn function Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngtools[].function.name | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Áp dụng khi: Có cung cấp công cụ hàm | Mặc định— |
Trườngtools[].function.description | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngtools[].function.parameters | LoạiJSON_schema | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngtool_choice | Loạistring|object | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngparallel_tool_calls | Loạiboolean | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngresponse_format | Loạiobject | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngreasoning_effort | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngreasoning | Loạiobject | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngservice_tier | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườnginstructions | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Trường tương thích | Mặc định— |
Trườngfunctions | Loạifunction[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngfunction_call | Loạistring|object | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngprompt_cache_options | Loạiobject | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngmodalities | Loạistring[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn text | Mặc định— |
Trườngprovider | Loạiobject | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Điều kiện: provider.options bị từ chối trên tuyến văn bản Ultra này | Mặc định— |
Trườngcache_control.ttl | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Điều kiện: 1h bị từ chối tại các vị trí lưu đệm prompt thực tế | Mặc định— |
Văn bản · Văn bản UTF8
messages[].content
| Tham số | Hợp đồng |
|---|---|
Tham sốcontent_type | Hợp đồngapplication/json |
Tham sốrequired | Hợp đồngmodel, messages |
Tham sốmaterial_types | Hợp đồngtext |
Tham sốmessages | Hợp đồngMảng thông điệp có cấu trúc role/content |
Tham sốfile_material | Hợp đồngTài liệu UTF-8 thực tế được chèn nguyên dạng văn bản; không suy ra ID tệp |
Tham sốoptional_controls | Hợp đồngstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Tham sốcontrol_scope | Hợp đồngTùy từng mô hình; công cụ hàm của người dùng khác với công cụ do dịch vụ cung cấp |
Tham sốoutput_modalities | Hợp đồngtext |
Tham sốhosted_operations | Hợp đồngfalse |
Tham sốmultimodal_input_binding | Hợp đồngnull |
Vòng đời: synchronous_or_streamed
Gửi ID mô hình chính xác cùng messages.
Độ dài ngữ cảnh không phải giới hạn đầu ra.
Tệp văn bản có thể cung cấp nguyên văn nội dung; đầu vào hình ảnh, âm thanh hoặc đối tượng tệp cần có liên kết chính xác.
Thông tin biểu giá không bổ sung tùy chọn yêu cầu. Các tham số được hỗ trợ nằm trong phương thức đã chọn.
| Cấu hình | Biểu mức phí | Phí |
|---|---|---|
| Cấu hìnhGiá cơ sở cho token | Biểu mức phíMức phí cơ bản | Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.0022 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.0066 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
set -eu\n: "${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 hoặc SSE
Lưu mọi phản hồi hoàn chỉnh, tệp và phần nội dung được trả về.
Giữ mọi phương án trả lời cùng nội dung, lệnh gọi công cụ và dữ liệu suy luận của phương án đó. Với SSE, ghép các phần thay đổi theo chỉ số phương án và công cụ, giữ lý do kết thúc cuối cùng cùng dữ liệu sử dụng.
Giữ ID và header của yêu cầu, phản hồi. Không cung cấp URL chung để truy xuất tác vụ văn bản.
| Trường | Loại |
|---|---|
Trườngchoices[].index | Loạiinteger |
Trườngchoices[].message.content | Loạistring|null |
Trườngchoices[].message.tool_calls | Loạitool_call[] |
Trườngchoices[].message.reasoning_content | Loạistring |
Trườngchoices[].message.reasoning_details | Loạiobject|array |
Trườngchoices[].finish_reason | Loạistring|null |
Trườngusage | Loạiobject |
| Phản hồi | Điều kiện | Bước tiếp theo |
|---|---|---|
Phản hồi400 · invalid_request_error | Điều kiệnTrường bắt buộc, cách biểu diễn tài liệu hoặc giá trị tham số không hợp lệ | Bước tiếp theoSửa các trường được chỉ ra trước khi gửi yêu cầu tạo mới. |
Ailoot Ultra mimo-v2-pro
Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.
mimo-v2-proMiMo-V2-Pro là mô hình văn bản của Xiaomi tập trung vào tác nhân, dành cho kỹ thuật phần mềm, lập kế hoạch nhiều bước và công việc dựa trên công cụ. Ngữ cảnh lên tới 1 triệu token giúp giữ lượng lớn tài liệu dự án, ràng buộc tác vụ và các quan sát liên tiếp trong một quy trình nhất quán.
Mô tả này trình bày khả năng của mô hình. Đầu vào, đầu ra và tùy chọn có trên Ailoot được liệt kê bên dưới cho phương thức đã chọn.
Nền tảng cho công việc tác nhân
MiMo-V2-Pro là mô hình nền tảng chủ lực của Xiaomi dành cho khối lượng công việc tác nhân phức tạp và kỹ thuật phần mềm. Vai trò của mô hình là suy luận về tác vụ, tổ chức các bước cần thiết và sử dụng thông tin công cụ trả về để tiếp tục hướng tới kết quả đã xác định. Trọng tâm của mô hình vượt ra ngoài việc soạn một câu trả lời: nó được thiết kế xoay quanh công việc liên kết, trong đó quyết định và quan sát trước đó ảnh hưởng đến diễn biến tiếp theo.
Quy mô và kiến trúc hiệu quả
Nhà sản xuất mô tả tổng cộng hơn 1 nghìn tỷ tham số với 42 tỷ tham số hoạt động. Pro mở rộng phương pháp chú ý lai của MiMo-V2-Flash, sử dụng tỷ lệ 7:1 giữa chú ý cửa sổ trượt và chú ý toàn cục. Một lớp dự đoán nhiều token nhẹ hỗ trợ quá trình sinh, và ngữ cảnh được quảng bá đạt 1 triệu token. Đây là thuộc tính kiến trúc và ngữ cảnh của Pro; chúng không quy định tốc độ thực thi, phân bổ bộ nhớ hoặc giới hạn yêu cầu của một tích hợp cụ thể.
Dòng phát hành
Xiaomi xác định Hunter Alpha là bản thử nghiệm nội bộ ban đầu trước MiMo-V2-Pro. Mô hình Pro được phát hành có tên riêng và các cải tiến cho công việc ngữ cảnh dài cùng độ ổn định trong tình huống tác nhân. Sự khác biệt này quan trọng khi so sánh mô tả hoặc giữ định danh mô hình: bản thử nghiệm trước đó, MiMo-V2-Flash và MiMo-V2-Omni đều có vai trò và đặc tả riêng.
Được xây dựng cho tác nhân
Mô hình được tinh chỉnh bằng học có giám sát và học tăng cường trên nhiều khung tác nhân, chú trọng lời gọi công cụ và suy luận nhiều bước. Chuẩn bị tác vụ với điều kiện hoàn thành có thể quan sát và mô tả công cụ sẵn có. Ví dụ, trợ lý dự án có thể nhận yêu cầu thay đổi, xem các mô-đun được cung cấp, đề xuất các thành phần bị ảnh hưởng và tiếp tục sau khi công cụ trả về lỗi bản dựng. Đầu ra hữu ích là chuỗi quyết định gắn với quan sát thực tế, tiếp theo là mã, lời giải thích hoặc tóm tắt công việc được yêu cầu. Môi trường kết nối thực hiện các hành động.
Kỹ thuật phần mềm và tác vụ frontend
Xiaomi nhấn mạnh thiết kế hệ thống, lập kế hoạch tác vụ và giải quyết vấn đề liên quan đến mã. Các màn trình diễn gồm trang web tương tác và trò chơi chạy trong trình duyệt được tạo trong môi trường tác nhân. Bản yêu cầu phát triển minh họa có thể chỉ rõ hành vi trang, điều hướng, trạng thái dữ liệu và bố cục thích ứng, rồi yêu cầu triển khai cùng kiểm tra đối chiếu các yêu cầu đó. Với dự án hiện có, hãy cung cấp các tệp hiện tại, trường hợp gây lỗi và những giao diện phải giữ nguyên. Yêu cầu thay đổi có trọng tâm cùng giải thích về các phụ thuộc mà nó chạm tới, thay vì ứng dụng thay thế không liên quan.
Ngữ cảnh dài và kết quả có thể kiểm tra
Ngữ cảnh lên tới 1 triệu token hữu ích khi nhiều tệp, tài liệu, chỉ dẫn và quan sát trước đó cùng thuộc một tác vụ. Tổ chức tài liệu theo vai trò: yêu cầu có thẩm quyền, mã hiện tại, ví dụ tham chiếu và kết quả công cụ. Chỉ rõ sản phẩm cuối cùng cùng tiêu chí chấp nhận trước khi yêu cầu tác nhân tiến hành. Tác vụ tài liệu có thể cần bản so sánh kèm câu hỏi chưa giải quyết; tác vụ kỹ thuật có thể cần bản vá và bản ghi những gì đã kiểm tra.
Giới hạn thực tế và phạm vi phiên bản
Ngữ cảnh dài cung cấp chỗ chứa tài liệu nhưng không bảo đảm dự án được tạo là đúng hoặc mọi yêu cầu đều được đáp ứng. Trả lại lỗi và quan sát thực tế cho bước tiếp theo, đồng thời xác minh kết quả trong môi trường dự định. Nhà sản xuất nêu rõ độ vững chắc trên các tác vụ thực tế phức tạp là điều cần đánh giá và cải thiện. Mô tả này bao quát chuyên môn tác nhân văn bản và công cụ của MiMo-V2-Pro; tính năng phương thức của Omni và đặc tả của các thế hệ MiMo về sau thuộc từng mô hình tương ứng. Công cụ, tham số sẵn có và xử lý đầu ra vẫn là thuộc tính của ứng dụng kết nối.
POST /v1/messagestextjson, sse| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn mimo-v2-pro | Mặc định— |
Trườngmessages | Loạimessage[] | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmessages[].role | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn user, assistant | Mặc định— |
Trườngmessages[].content | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmax_tokens | Loạiinteger | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngstream | Loạiboolean | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc địnhfalse |
Văn bản · Văn bản UTF-8
Chuỗi messages[].content
| Tham số | Hợp đồng |
|---|---|
Tham sốcontent_type | Hợp đồngapplication/json |
Tham sốrequired | Hợp đồngmodel, messages, max_tokens |
Tham sốoptional_controls | Hợp đồngstream |
Tham sốmaterial_types | Hợp đồngtext |
Tham sốtext_file_material | Hợp đồngĐọc tài liệu UTF-8 thực tế và đặt nội dung văn bản vào chuỗi đầu vào hoặc nội dung thông điệp được chỉ định. |
Vòng đời: synchronous_or_streamed
Thông tin biểu giá không bổ sung tùy chọn yêu cầu. Các tham số được hỗ trợ nằm trong phương thức đã chọn.
| Cấu hình | Biểu mức phí | Phí |
|---|---|---|
| Cấu hìnhGiá cơ sở cho token | Biểu mức phíMức phí cơ bản | Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.0022 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.0066 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
{\n "model": "mimo-v2-pro",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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 hoặc SSE
Lưu mọi phản hồi hoàn chỉnh, tệp và phần nội dung được trả về.
Giữ mọi khối nội dung, chữ ký suy nghĩ và ID sử dụng công cụ thực tế. Ghép tất cả các phần thay đổi của khối SSE; khối văn bản đầu tiên không phải toàn bộ đầu ra.
Giữ ID và header của yêu cầu, phản hồi. Không cung cấp URL chung để truy xuất tác vụ văn bản.
| Trường | Loại |
|---|---|
Trườngid | Loạistring |
Trườngmodel | Loạistring |
Trườngcontent[] | Loạitext|thinking|tool_use|other content block |
Trườngstop_reason | Loạistring|null |
Trườngusage | Loạiobject |
| Phản hồi | Điều kiện | Bước tiếp theo |
|---|---|---|
Phản hồi400 · invalid_request_error | Điều kiệnTrường bắt buộc, cách biểu diễn tài liệu hoặc giá trị tham số không hợp lệ | Bước tiếp theoSửa các trường được chỉ ra trước khi gửi yêu cầu tạo mới. |
Ailoot Ultra mimo-v2-pro
Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.
Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh
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.