MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed là chế độ UltraSpeed của Xiaomi dành cho mô hình MiMo-V2.6-Pro. Nhà sản xuất giới thiệu chế độ này cho những tương tác và quy trình nhạy cảm với thời gian tạo phản hồi, đồng thời mô tả chất lượng đầu ra tương đương Pro. UltraSpeed chỉ một cách chạy mô hình Pro thay vì mô hình Flash nhỏ hơn. Chọn chế độ này khi việc nhận phản hồi tiếp theo kịp thời quan trọng với nhiệm vụ kéo dài, đồng thời giữ nguyên các yêu cầu đối với sản phẩm cuối.
Dòng Pro nền tảng có khả năng đa phương thức nguyên bản, hiểu văn bản, hình ảnh, video và âm thanh. Hồ sơ mô hình Pro được công bố mô tả kiến trúc hỗn hợp chuyên gia thưa với tổng cộng 1.02 nghìn tỷ tham số, 42 tỷ tham số được kích hoạt và ngữ cảnh một triệu token. Các bộ mã hóa thị giác và âm thanh chuyên dụng kết nối đầu vào media với mạng lõi ngôn ngữ. Kết quả trực tiếp là văn bản hoặc chỉ dẫn công cụ; mọi cảnh được kết xuất, tệp được chỉnh sửa hoặc media được tạo đều phụ thuộc vào các công cụ mà ứng dụng bao quanh sử dụng.
Huấn luyện V2.6 của Xiaomi kết hợp lập trình, công việc tác tử tổng quát, nhiệm vụ trực quan và an ninh mạng qua nhiều môi trường. Quá trình phản hồi so sánh các diễn tiến nhiệm vụ và sử dụng cả kết quả kiểm tra lẫn tiêu chí chất lượng, nhằm phát triển chiến lược hữu ích qua các tương tác kéo dài. Chuẩn bị bản yêu cầu nêu mục tiêu, bằng chứng sẵn có và điều gì được tính là hoàn thành. Tạo phản hồi nhanh hơn hữu ích khi nó thúc đẩy những tương tác đó; nó không thay thế việc kiểm tra mỗi bước có trả lời câu hỏi hoặc thay đổi đúng sản phẩm dự kiến hay không.
Đối với trợ lý lập trình, cung cấp các tệp bị ảnh hưởng, hành vi được yêu cầu và lỗi hoặc đầu ra kiểm tra làm cơ sở cho công việc. Yêu cầu thay đổi tiếp theo có trọng tâm, rồi trả lại kết quả thực tế từ mọi công cụ thực thi. Phản hồi cuối hữu ích giải thích hành vi đã thay đổi, các tệp bị ảnh hưởng và những kiểm tra thực sự đã thực hiện. Phân biệt thao tác đề xuất với thao tác đã hoàn thành để một chuỗi phản hồi nhanh vẫn có thể truy về công việc quan sát được.
Các ví dụ V2.6 của nhà sản xuất mở rộng lập trình sang trò chơi, vật thể 3D và cảnh tương tác, với phản hồi trực quan được dùng để hoàn thiện cách triển khai. Đối với nhiệm vụ thiết kế, kết hợp bản yêu cầu bằng văn bản với hình ảnh tham khảo hoặc bản ghi, đồng thời chỉ rõ các điều khiển bắt buộc, bố cục và tiêu chí hoàn thành nhìn thấy được. Khi đó, đề xuất cảnh hoặc giao diện có thể hướng dẫn các công cụ sản xuất thích hợp. Giữ kết quả được kết xuất và các phát hiện khi kiểm tra nó, thay vì coi mã hoặc chỉ dẫn cảnh ban đầu là sản phẩm trực quan hoàn chỉnh.
Đối với quy trình trình chiếu và video, xác định đối tượng xem, nội dung bắt buộc, trình tự dự kiến và những tài nguyên phải nhất quán. Xiaomi mô tả dòng Pro làm việc với các công cụ thiết kế, hình ảnh, video và thuyết minh; đó là các quy trình hỗ trợ, không phải những đầu ra media nguyên bản bổ sung từ mô hình văn bản. Sản phẩm hữu ích có thể là cấu trúc slide, chuỗi cảnh quay hoặc bộ chỉ dẫn sản xuất đủ chi tiết để thực hiện và kiểm tra bước tiếp theo.
Đối với nghiên cứu, cung cấp câu hỏi và tài liệu có thẩm quyền, đồng thời yêu cầu mô hình phân biệt dữ kiện, giả thuyết và phép tính. Ví dụ Pro của Xiaomi gồm xem xét tài liệu và bằng sáng chế, sàng lọc vật liệu bằng tính toán, bản nhạc và MIDI, cùng hình thức hóa toán học được kiểm chứng bằng Lean. Giữ đầu ra của các công cụ nghiên cứu hoặc kiểm chứng thực tế. Một ứng viên mô phỏng hoặc chứng minh đề xuất phải tiếp tục được ghi nhận đúng như vậy cho đến khi thí nghiệm vật lý hoặc kiểm chứng hình thức tương ứng hoàn tất.
Giữ danh tính Pro-UltraSpeed cùng kết quả khi so sánh với Pro thông thường hoặc Flash. Tổ chức lịch sử dài quanh mục tiêu và các quyết định phải duy trì ổn định, đồng thời chừa chỗ cho phản hồi và thông tin phản hồi liên tục từ công cụ. Đối chiếu mã quan trọng, quan sát, phép tính và phát biểu với bằng chứng nguồn của chúng. Mục đích khác biệt của chế độ này là tạo phản hồi Pro nhanh hơn; sản phẩm hoàn tất vẫn phải đáp ứng cùng các tiêu chí riêng của nhiệm vụ.
", "aboutText": "MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed là chế độ UltraSpeed của Xiaomi dành cho mô hình MiMo-V2.6-Pro. Nhà sản xuất giới thiệu chế độ này cho những tương tác và quy trình nhạy cảm với thời gian tạo phản hồi, đồng thời mô tả chất lượng đầu ra tương đương Pro. UltraSpeed chỉ một cách chạy mô hình Pro thay vì mô hình Flash nhỏ hơn. Chọn chế độ này khi việc nhận phản hồi tiếp theo kịp thời quan trọng với nhiệm vụ kéo dài, đồng thời giữ nguyên các yêu cầu đối với sản phẩm cuối.\n\nDòng Pro nền tảng có khả năng đa phương thức nguyên bản, hiểu văn bản, hình ảnh, video và âm thanh. Hồ sơ mô hình Pro được công bố mô tả kiến trúc hỗn hợp chuyên gia thưa với tổng cộng 1.02 nghìn tỷ tham số, 42 tỷ tham số được kích hoạt và ngữ cảnh một triệu token. Các bộ mã hóa thị giác và âm thanh chuyên dụng kết nối đầu vào media với mạng lõi ngôn ngữ. Kết quả trực tiếp là văn bản hoặc chỉ dẫn công cụ; mọi cảnh được kết xuất, tệp được chỉnh sửa hoặc media được tạo đều phụ thuộc vào các công cụ mà ứng dụng bao quanh sử dụng.\n\nHuấn luyện V2.6 của Xiaomi kết hợp lập trình, công việc tác tử tổng quát, nhiệm vụ trực quan và an ninh mạng qua nhiều môi trường. Quá trình phản hồi so sánh các diễn tiến nhiệm vụ và sử dụng cả kết quả kiểm tra lẫn tiêu chí chất lượng, nhằm phát triển chiến lược hữu ích qua các tương tác kéo dài. Chuẩn bị bản yêu cầu nêu mục tiêu, bằng chứng sẵn có và điều gì được tính là hoàn thành. Tạo phản hồi nhanh hơn hữu ích khi nó thúc đẩy những tương tác đó; nó không thay thế việc kiểm tra mỗi bước có trả lời câu hỏi hoặc thay đổi đúng sản phẩm dự kiến hay không.\n\nĐối với trợ lý lập trình, cung cấp các tệp bị ảnh hưởng, hành vi được yêu cầu và lỗi hoặc đầu ra kiểm tra làm cơ sở cho công việc. Yêu cầu thay đổi tiếp theo có trọng tâm, rồi trả lại kết quả thực tế từ mọi công cụ thực thi. Phản hồi cuối hữu ích giải thích hành vi đã thay đổi, các tệp bị ảnh hưởng và những kiểm tra thực sự đã thực hiện. Phân biệt thao tác đề xuất với thao tác đã hoàn thành để một chuỗi phản hồi nhanh vẫn có thể truy về công việc quan sát được.\n\nCác ví dụ V2.6 của nhà sản xuất mở rộng lập trình sang trò chơi, vật thể 3D và cảnh tương tác, với phản hồi trực quan được dùng để hoàn thiện cách triển khai. Đối với nhiệm vụ thiết kế, kết hợp bản yêu cầu bằng văn bản với hình ảnh tham khảo hoặc bản ghi, đồng thời chỉ rõ các điều khiển bắt buộc, bố cục và tiêu chí hoàn thành nhìn thấy được. Khi đó, đề xuất cảnh hoặc giao diện có thể hướng dẫn các công cụ sản xuất thích hợp. Giữ kết quả được kết xuất và các phát hiện khi kiểm tra nó, thay vì coi mã hoặc chỉ dẫn cảnh ban đầu là sản phẩm trực quan hoàn chỉnh.\n\nĐối với quy trình trình chiếu và video, xác định đối tượng xem, nội dung bắt buộc, trình tự dự kiến và những tài nguyên phải nhất quán. Xiaomi mô tả dòng Pro làm việc với các công cụ thiết kế, hình ảnh, video và thuyết minh; đó là các quy trình hỗ trợ, không phải những đầu ra media nguyên bản bổ sung từ mô hình văn bản. Sản phẩm hữu ích có thể là cấu trúc slide, chuỗi cảnh quay hoặc bộ chỉ dẫn sản xuất đủ chi tiết để thực hiện và kiểm tra bước tiếp theo.\n\nĐối với nghiên cứu, cung cấp câu hỏi và tài liệu có thẩm quyền, đồng thời yêu cầu mô hình phân biệt dữ kiện, giả thuyết và phép tính. Ví dụ Pro của Xiaomi gồm xem xét tài liệu và bằng sáng chế, sàng lọc vật liệu bằng tính toán, bản nhạc và MIDI, cùng hình thức hóa toán học được kiểm chứng bằng Lean. Giữ đầu ra của các công cụ nghiên cứu hoặc kiểm chứng thực tế. Một ứng viên mô phỏng hoặc chứng minh đề xuất phải tiếp tục được ghi nhận đúng như vậy cho đến khi thí nghiệm vật lý hoặc kiểm chứng hình thức tương ứng hoàn tất.\n\nGiữ danh tính Pro-UltraSpeed cùng kết quả khi so sánh với Pro thông thường hoặc Flash. Tổ chức lịch sử dài quanh mục tiêu và các quyết định phải duy trì ổn định, đồng thời chừa chỗ cho phản hồi và thông tin phản hồi liên tục từ công cụ. Đối chiếu mã quan trọng, quan sát, phép tính và phát biểu với bằng chứng nguồn của chúng. Mục đích khác biệt của chế độ này là tạo phản hồi Pro nhanh hơn; sản phẩm hoàn tất vẫn phải đáp ứng cùng các tiêu chí riêng của nhiệm vụ.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh
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 là chế độ tạo phản hồi nhanh hơn của Xiaomi cho MiMo-V2.6-Pro. Chế độ này giữ khả năng hiểu mọi phương thức của dòng Pro và phạm vi nhiệm vụ lập trình, thiết kế, nghiên cứu kéo dài, đồng thời lấy tốc độ phản hồi làm trọng tâm khác biệt.
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.
MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed là chế độ UltraSpeed của Xiaomi dành cho mô hình MiMo-V2.6-Pro. Nhà sản xuất giới thiệu chế độ này cho những tương tác và quy trình nhạy cảm với thời gian tạo phản hồi, đồng thời mô tả chất lượng đầu ra tương đương Pro. UltraSpeed chỉ một cách chạy mô hình Pro thay vì mô hình Flash nhỏ hơn. Chọn chế độ này khi việc nhận phản hồi tiếp theo kịp thời quan trọng với nhiệm vụ kéo dài, đồng thời giữ nguyên các yêu cầu đối với sản phẩm cuối.
Dòng Pro nền tảng có khả năng đa phương thức nguyên bản, hiểu văn bản, hình ảnh, video và âm thanh. Hồ sơ mô hình Pro được công bố mô tả kiến trúc hỗn hợp chuyên gia thưa với tổng cộng 1.02 nghìn tỷ tham số, 42 tỷ tham số được kích hoạt và ngữ cảnh một triệu token. Các bộ mã hóa thị giác và âm thanh chuyên dụng kết nối đầu vào media với mạng lõi ngôn ngữ. Kết quả trực tiếp là văn bản hoặc chỉ dẫn công cụ; mọi cảnh được kết xuất, tệp được chỉnh sửa hoặc media được tạo đều phụ thuộc vào các công cụ mà ứng dụng bao quanh sử dụng.
Huấn luyện V2.6 của Xiaomi kết hợp lập trình, công việc tác tử tổng quát, nhiệm vụ trực quan và an ninh mạng qua nhiều môi trường. Quá trình phản hồi so sánh các diễn tiến nhiệm vụ và sử dụng cả kết quả kiểm tra lẫn tiêu chí chất lượng, nhằm phát triển chiến lược hữu ích qua các tương tác kéo dài. Chuẩn bị bản yêu cầu nêu mục tiêu, bằng chứng sẵn có và điều gì được tính là hoàn thành. Tạo phản hồi nhanh hơn hữu ích khi nó thúc đẩy những tương tác đó; nó không thay thế việc kiểm tra mỗi bước có trả lời câu hỏi hoặc thay đổi đúng sản phẩm dự kiến hay không.
Đối với trợ lý lập trình, cung cấp các tệp bị ảnh hưởng, hành vi được yêu cầu và lỗi hoặc đầu ra kiểm tra làm cơ sở cho công việc. Yêu cầu thay đổi tiếp theo có trọng tâm, rồi trả lại kết quả thực tế từ mọi công cụ thực thi. Phản hồi cuối hữu ích giải thích hành vi đã thay đổi, các tệp bị ảnh hưởng và những kiểm tra thực sự đã thực hiện. Phân biệt thao tác đề xuất với thao tác đã hoàn thành để một chuỗi phản hồi nhanh vẫn có thể truy về công việc quan sát được.
Các ví dụ V2.6 của nhà sản xuất mở rộng lập trình sang trò chơi, vật thể 3D và cảnh tương tác, với phản hồi trực quan được dùng để hoàn thiện cách triển khai. Đối với nhiệm vụ thiết kế, kết hợp bản yêu cầu bằng văn bản với hình ảnh tham khảo hoặc bản ghi, đồng thời chỉ rõ các điều khiển bắt buộc, bố cục và tiêu chí hoàn thành nhìn thấy được. Khi đó, đề xuất cảnh hoặc giao diện có thể hướng dẫn các công cụ sản xuất thích hợp. Giữ kết quả được kết xuất và các phát hiện khi kiểm tra nó, thay vì coi mã hoặc chỉ dẫn cảnh ban đầu là sản phẩm trực quan hoàn chỉnh.
Đối với quy trình trình chiếu và video, xác định đối tượng xem, nội dung bắt buộc, trình tự dự kiến và những tài nguyên phải nhất quán. Xiaomi mô tả dòng Pro làm việc với các công cụ thiết kế, hình ảnh, video và thuyết minh; đó là các quy trình hỗ trợ, không phải những đầu ra media nguyên bản bổ sung từ mô hình văn bản. Sản phẩm hữu ích có thể là cấu trúc slide, chuỗi cảnh quay hoặc bộ chỉ dẫn sản xuất đủ chi tiết để thực hiện và kiểm tra bước tiếp theo.
Đối với nghiên cứu, cung cấp câu hỏi và tài liệu có thẩm quyền, đồng thời yêu cầu mô hình phân biệt dữ kiện, giả thuyết và phép tính. Ví dụ Pro của Xiaomi gồm xem xét tài liệu và bằng sáng chế, sàng lọc vật liệu bằng tính toán, bản nhạc và MIDI, cùng hình thức hóa toán học được kiểm chứng bằng Lean. Giữ đầu ra của các công cụ nghiên cứu hoặc kiểm chứng thực tế. Một ứng viên mô phỏng hoặc chứng minh đề xuất phải tiếp tục được ghi nhận đúng như vậy cho đến khi thí nghiệm vật lý hoặc kiểm chứng hình thức tương ứng hoàn tất.
Giữ danh tính Pro-UltraSpeed cùng kết quả khi so sánh với Pro thông thường hoặc Flash. Tổ chức lịch sử dài quanh mục tiêu và các quyết định phải duy trì ổn định, đồng thời chừa chỗ cho phản hồi và thông tin phản hồi liên tục từ công cụ. Đối chiếu mã quan trọng, quan sát, phép tính và phát biểu với bằng chứng nguồn của chúng. Mục đích khác biệt của chế độ này là tạo phản hồi Pro nhanh hơn; sản phẩm hoàn tất vẫn phải đáp ứng cùng các tiêu chí riêng của nhiệm vụ.
POST /v1/chat/completionstexttext| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn xiaomi/mimo-v2.6-pro-ultraspeed | 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.
Đối chiếu từng khoản phí với điều kiện hiển thị. Dùng một mức phí cho mỗi nhóm cấu hình thay thế.
| Cấu hình | Biểu mức phí | Token ngữ cảnh, lớn hơn | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồm | Phí |
|---|---|---|---|---|
| Cấu hìnhGiá cơ sở cho token | Biểu mức phíMức phí cơ bản | Token ngữ cảnh, lớn hơn— | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên | Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.0087 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.0174 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.000072 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
| Cấu hìnhBậc 1 theo độ dài yêu cầu | Biểu mức phí— | Token ngữ cảnh, lớn hơn0 | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên | Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.0087 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.0174 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.000072 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "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 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 xiaomi/mimo-v2.6-pro-ultraspeed
Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.
xiaomi/mimo-v2.6-pro-ultraspeedMiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed là chế độ tạo phản hồi nhanh hơn của Xiaomi cho MiMo-V2.6-Pro. Chế độ này giữ khả năng hiểu mọi phương thức của dòng Pro và phạm vi nhiệm vụ lập trình, thiết kế, nghiên cứu kéo dài, đồng thời lấy tốc độ phản hồi làm trọng tâm khác biệt.
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.
MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed là chế độ UltraSpeed của Xiaomi dành cho mô hình MiMo-V2.6-Pro. Nhà sản xuất giới thiệu chế độ này cho những tương tác và quy trình nhạy cảm với thời gian tạo phản hồi, đồng thời mô tả chất lượng đầu ra tương đương Pro. UltraSpeed chỉ một cách chạy mô hình Pro thay vì mô hình Flash nhỏ hơn. Chọn chế độ này khi việc nhận phản hồi tiếp theo kịp thời quan trọng với nhiệm vụ kéo dài, đồng thời giữ nguyên các yêu cầu đối với sản phẩm cuối.
Dòng Pro nền tảng có khả năng đa phương thức nguyên bản, hiểu văn bản, hình ảnh, video và âm thanh. Hồ sơ mô hình Pro được công bố mô tả kiến trúc hỗn hợp chuyên gia thưa với tổng cộng 1.02 nghìn tỷ tham số, 42 tỷ tham số được kích hoạt và ngữ cảnh một triệu token. Các bộ mã hóa thị giác và âm thanh chuyên dụng kết nối đầu vào media với mạng lõi ngôn ngữ. Kết quả trực tiếp là văn bản hoặc chỉ dẫn công cụ; mọi cảnh được kết xuất, tệp được chỉnh sửa hoặc media được tạo đều phụ thuộc vào các công cụ mà ứng dụng bao quanh sử dụng.
Huấn luyện V2.6 của Xiaomi kết hợp lập trình, công việc tác tử tổng quát, nhiệm vụ trực quan và an ninh mạng qua nhiều môi trường. Quá trình phản hồi so sánh các diễn tiến nhiệm vụ và sử dụng cả kết quả kiểm tra lẫn tiêu chí chất lượng, nhằm phát triển chiến lược hữu ích qua các tương tác kéo dài. Chuẩn bị bản yêu cầu nêu mục tiêu, bằng chứng sẵn có và điều gì được tính là hoàn thành. Tạo phản hồi nhanh hơn hữu ích khi nó thúc đẩy những tương tác đó; nó không thay thế việc kiểm tra mỗi bước có trả lời câu hỏi hoặc thay đổi đúng sản phẩm dự kiến hay không.
Đối với trợ lý lập trình, cung cấp các tệp bị ảnh hưởng, hành vi được yêu cầu và lỗi hoặc đầu ra kiểm tra làm cơ sở cho công việc. Yêu cầu thay đổi tiếp theo có trọng tâm, rồi trả lại kết quả thực tế từ mọi công cụ thực thi. Phản hồi cuối hữu ích giải thích hành vi đã thay đổi, các tệp bị ảnh hưởng và những kiểm tra thực sự đã thực hiện. Phân biệt thao tác đề xuất với thao tác đã hoàn thành để một chuỗi phản hồi nhanh vẫn có thể truy về công việc quan sát được.
Các ví dụ V2.6 của nhà sản xuất mở rộng lập trình sang trò chơi, vật thể 3D và cảnh tương tác, với phản hồi trực quan được dùng để hoàn thiện cách triển khai. Đối với nhiệm vụ thiết kế, kết hợp bản yêu cầu bằng văn bản với hình ảnh tham khảo hoặc bản ghi, đồng thời chỉ rõ các điều khiển bắt buộc, bố cục và tiêu chí hoàn thành nhìn thấy được. Khi đó, đề xuất cảnh hoặc giao diện có thể hướng dẫn các công cụ sản xuất thích hợp. Giữ kết quả được kết xuất và các phát hiện khi kiểm tra nó, thay vì coi mã hoặc chỉ dẫn cảnh ban đầu là sản phẩm trực quan hoàn chỉnh.
Đối với quy trình trình chiếu và video, xác định đối tượng xem, nội dung bắt buộc, trình tự dự kiến và những tài nguyên phải nhất quán. Xiaomi mô tả dòng Pro làm việc với các công cụ thiết kế, hình ảnh, video và thuyết minh; đó là các quy trình hỗ trợ, không phải những đầu ra media nguyên bản bổ sung từ mô hình văn bản. Sản phẩm hữu ích có thể là cấu trúc slide, chuỗi cảnh quay hoặc bộ chỉ dẫn sản xuất đủ chi tiết để thực hiện và kiểm tra bước tiếp theo.
Đối với nghiên cứu, cung cấp câu hỏi và tài liệu có thẩm quyền, đồng thời yêu cầu mô hình phân biệt dữ kiện, giả thuyết và phép tính. Ví dụ Pro của Xiaomi gồm xem xét tài liệu và bằng sáng chế, sàng lọc vật liệu bằng tính toán, bản nhạc và MIDI, cùng hình thức hóa toán học được kiểm chứng bằng Lean. Giữ đầu ra của các công cụ nghiên cứu hoặc kiểm chứng thực tế. Một ứng viên mô phỏng hoặc chứng minh đề xuất phải tiếp tục được ghi nhận đúng như vậy cho đến khi thí nghiệm vật lý hoặc kiểm chứng hình thức tương ứng hoàn tất.
Giữ danh tính Pro-UltraSpeed cùng kết quả khi so sánh với Pro thông thường hoặc Flash. Tổ chức lịch sử dài quanh mục tiêu và các quyết định phải duy trì ổn định, đồng thời chừa chỗ cho phản hồi và thông tin phản hồi liên tục từ công cụ. Đối chiếu mã quan trọng, quan sát, phép tính và phát biểu với bằng chứng nguồn của chúng. Mục đích khác biệt của chế độ này là tạo phản hồi Pro nhanh hơn; sản phẩm hoàn tất vẫn phải đáp ứng cùng các tiêu chí riêng của nhiệm vụ.
POST /v1/messagestextjson, sse| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn xiaomi/mimo-v2.6-pro-ultraspeed | 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.
Đối chiếu từng khoản phí với điều kiện hiển thị. Dùng một mức phí cho mỗi nhóm cấu hình thay thế.
| Cấu hình | Biểu mức phí | Token ngữ cảnh, lớn hơn | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồm | Phí |
|---|---|---|---|---|
| Cấu hìnhGiá cơ sở cho token | Biểu mức phíMức phí cơ bản | Token ngữ cảnh, lớn hơn— | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên | Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.0087 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.0174 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.000072 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
| Cấu hìnhBậc 1 theo độ dài yêu cầu | Biểu mức phí— | Token ngữ cảnh, lớn hơn0 | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên | Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.0087 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.0174 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.000072 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
{\n "model": "xiaomi/mimo-v2.6-pro-ultraspeed",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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 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 xiaomi/mimo-v2.6-pro-ultraspeed
Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.
Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh
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.