MiMo-V2.6-Pro là mô hình chủ lực của Xiaomi trong dòng V2.6 đa phương thức nguyên bản. Mô hình đưa khả năng hiểu văn bản, hình ảnh, video và âm thanh vào các nhiệm vụ kỹ thuật phần mềm đòi hỏi cao và tác tử kéo dài. Hồ sơ Pro được nhà sản xuất phát hành mô tả kiến trúc hỗn hợp chuyên gia thưa với tổng cộng 1.02 nghìn tỷ tham số và 42 tỷ tham số được kích hoạt. Ngữ cảnh một triệu token hướng đến kho mã dài, dấu vết công cụ và những nhiệm vụ diễn ra qua nhiều tương tác.
Dòng này phát triển phương pháp học tăng cường của Xiaomi bằng cách mở rộng sự đa dạng của nhiệm vụ và chất lượng phản hồi cùng với năng lực tính toán huấn luyện. Lập trình, tác tử tổng quát, nhiệm vụ trực quan và công việc an ninh mạng được kết hợp qua nhiều môi trường. Các diễn tiến ứng viên được so sánh bằng tiêu chí riêng của nhiệm vụ, với kết quả kiểm tra và chất lượng được chấm cùng đóng góp vào tín hiệu huấn luyện. Kiến trúc Pro kết hợp mạng lõi attention lai 70 lớp với các bộ mã hóa thị giác, âm thanh chuyên dụng và bộ giải mã dự đoán nhiều token năm lớp.
Đối với công việc phần mềm, nêu hành vi chương trình phải cung cấp, đưa phần triển khai liên quan và giải thích cách kiểm tra việc hoàn thành. Giữ các ràng buộc của kho mã cùng lỗi chính xác hoặc yêu cầu thay đổi. Mô hình có thể suy luận xuyên suốt chuỗi chỉnh sửa và kết quả công cụ; ứng dụng cung cấp công cụ và ghi lại các thao tác của chúng. Yêu cầu báo cáo cuối về hành vi đã thay đổi, các tệp bị ảnh hưởng và những kiểm tra thực sự đã thực hiện để chuỗi dài kết thúc bằng kết quả có thể kiểm tra.
Bản phát hành của Xiaomi sau đó mở rộng phạm vi nhiệm vụ từ lập trình sang các thế giới tương tác. Bản phát hành mô tả xây dựng trò chơi và cảnh 3D từ tham chiếu văn bản, hình ảnh hoặc video, triển khai logic tương tác và hoàn thiện công việc bằng phản hồi từ kết xuất. Nó cũng mô tả vật thể và cảnh dựa trên Blender cùng phản hồi trực quan trong mô phỏng tác tử có cơ thể. Chuẩn bị bản yêu cầu cảnh với kích thước, quan hệ giữa vật thể, điều khiển và tiêu chí hoàn thành nhìn thấy được. Mã, chỉ dẫn cảnh hoặc tài nguyên do công cụ tạo ra cần được kiểm tra trong môi trường kết xuất hay mô phỏng dự kiến.
Đối với công việc trực quan và thiết kế, nhà sản xuất trình bày giao diện frontend và bộ slide có bố cục, thành phần và hoạt ảnh, cùng các quy trình sử dụng công cụ hình ảnh, video. Cung cấp đối tượng xem, nội dung bắt buộc, tham chiếu trực quan và những tương tác phải hoạt động. Yêu cầu hữu ích có thể tạo bản triển khai trang hoặc dàn ý bài trình bày với các chi tiết cần cho bước sản xuất tiếp theo. Mô hình nền tảng trả lại văn bản và chỉ dẫn công cụ; hình ảnh được kết xuất và media được tạo đến từ các công cụ sử dụng trong quy trình.
Bản phát hành cũng mô tả ứng dụng âm nhạc và nghiên cứu. Ví dụ âm nhạc dùng bản nhạc viết và MIDI làm sản phẩm sáng tác có thể chỉnh sửa. Các ví dụ nghiên cứu kết hợp việc xem xét tài liệu và bằng sáng chế, giả thuyết thiết kế và mô phỏng tính toán, cũng như hình thức hóa toán học được kiểm chứng bằng Lean. Đối với nhiệm vụ nghiên cứu, phân biệt quan sát từ nguồn, giả định, phép tính và giả thuyết đề xuất. Giữ đầu ra công cụ cùng kết quả kiểm chứng và gắn nhãn ứng viên tính toán là ứng viên, thay vì kết quả đã được xác thực trong phòng thí nghiệm.
Công việc ngữ cảnh dài cần tổ chức đầu vào có chủ đích. Giữ ranh giới tài liệu, định danh tệp và quyết định trước đó ổn định, đồng thời dành chỗ cho phản hồi cùng lịch sử công cụ tiếp diễn. Công thức chạy cục bộ của Xiaomi khuyến nghị temperature 1.0 và top_p 0.95. Nhà sản xuất cũng ghi nhận việc lặp lại lệnh gọi công cụ trong dòng huấn luyện V2.6 và các checkpoint MOPD riêng nhằm xử lý vấn đề đó. Kiểm tra mỗi hành động có thúc đẩy nhiệm vụ hay không và giữ đúng phiên bản cùng kết quả; các lệnh gọi lặp lại không có bằng chứng mới là lý do để đánh giá lại bước tiếp theo.
Sản phẩm cuối cần phù hợp với tiêu chí hoàn thành của nhiệm vụ: thay đổi mã đã được kiểm tra, cảnh tương tác đã được xem xét, sản phẩm thiết kế có thể chỉnh sửa hoặc phân tích nghiên cứu gắn với bằng chứng. Pro, Flash và Pro-UltraSpeed có các vai trò riêng trong dòng V2.6. Giữ sự phân biệt đó khi so sánh kết quả, đồng thời duy trì tài liệu, quan sát công cụ và hồ sơ kiểm chứng sẵn có cho việc đánh giá.
", "aboutText": "MiMo-V2.6-Pro là mô hình chủ lực của Xiaomi trong dòng V2.6 đa phương thức nguyên bản. Mô hình đưa khả năng hiểu văn bản, hình ảnh, video và âm thanh vào các nhiệm vụ kỹ thuật phần mềm đòi hỏi cao và tác tử kéo dài. Hồ sơ Pro được nhà sản xuất phát hành mô tả kiến trúc hỗn hợp chuyên gia thưa với tổng cộng 1.02 nghìn tỷ tham số và 42 tỷ tham số được kích hoạt. Ngữ cảnh một triệu token hướng đến kho mã dài, dấu vết công cụ và những nhiệm vụ diễn ra qua nhiều tương tác.\n\nDòng này phát triển phương pháp học tăng cường của Xiaomi bằng cách mở rộng sự đa dạng của nhiệm vụ và chất lượng phản hồi cùng với năng lực tính toán huấn luyện. Lập trình, tác tử tổng quát, nhiệm vụ trực quan và công việc an ninh mạng được kết hợp qua nhiều môi trường. Các diễn tiến ứng viên được so sánh bằng tiêu chí riêng của nhiệm vụ, với kết quả kiểm tra và chất lượng được chấm cùng đóng góp vào tín hiệu huấn luyện. Kiến trúc Pro kết hợp mạng lõi attention lai 70 lớp với các bộ mã hóa thị giác, âm thanh chuyên dụng và bộ giải mã dự đoán nhiều token năm lớp.\n\nĐối với công việc phần mềm, nêu hành vi chương trình phải cung cấp, đưa phần triển khai liên quan và giải thích cách kiểm tra việc hoàn thành. Giữ các ràng buộc của kho mã cùng lỗi chính xác hoặc yêu cầu thay đổi. Mô hình có thể suy luận xuyên suốt chuỗi chỉnh sửa và kết quả công cụ; ứng dụng cung cấp công cụ và ghi lại các thao tác của chúng. Yêu cầu báo cáo cuối về hành vi đã thay đổi, các tệp bị ảnh hưởng và những kiểm tra thực sự đã thực hiện để chuỗi dài kết thúc bằng kết quả có thể kiểm tra.\n\nBản phát hành của Xiaomi sau đó mở rộng phạm vi nhiệm vụ từ lập trình sang các thế giới tương tác. Bản phát hành mô tả xây dựng trò chơi và cảnh 3D từ tham chiếu văn bản, hình ảnh hoặc video, triển khai logic tương tác và hoàn thiện công việc bằng phản hồi từ kết xuất. Nó cũng mô tả vật thể và cảnh dựa trên Blender cùng phản hồi trực quan trong mô phỏng tác tử có cơ thể. Chuẩn bị bản yêu cầu cảnh với kích thước, quan hệ giữa vật thể, điều khiển và tiêu chí hoàn thành nhìn thấy được. Mã, chỉ dẫn cảnh hoặc tài nguyên do công cụ tạo ra cần được kiểm tra trong môi trường kết xuất hay mô phỏng dự kiến.\n\nĐối với công việc trực quan và thiết kế, nhà sản xuất trình bày giao diện frontend và bộ slide có bố cục, thành phần và hoạt ảnh, cùng các quy trình sử dụng công cụ hình ảnh, video. Cung cấp đối tượng xem, nội dung bắt buộc, tham chiếu trực quan và những tương tác phải hoạt động. Yêu cầu hữu ích có thể tạo bản triển khai trang hoặc dàn ý bài trình bày với các chi tiết cần cho bước sản xuất tiếp theo. Mô hình nền tảng trả lại văn bản và chỉ dẫn công cụ; hình ảnh được kết xuất và media được tạo đến từ các công cụ sử dụng trong quy trình.\n\nBản phát hành cũng mô tả ứng dụng âm nhạc và nghiên cứu. Ví dụ âm nhạc dùng bản nhạc viết và MIDI làm sản phẩm sáng tác có thể chỉnh sửa. Các ví dụ nghiên cứu kết hợp việc xem xét tài liệu và bằng sáng chế, giả thuyết thiết kế và mô phỏng tính toán, cũng như hình thức hóa toán học được kiểm chứng bằng Lean. Đối với nhiệm vụ nghiên cứu, phân biệt quan sát từ nguồn, giả định, phép tính và giả thuyết đề xuất. Giữ đầu ra công cụ cùng kết quả kiểm chứng và gắn nhãn ứng viên tính toán là ứng viên, thay vì kết quả đã được xác thực trong phòng thí nghiệm.\n\nCông việc ngữ cảnh dài cần tổ chức đầu vào có chủ đích. Giữ ranh giới tài liệu, định danh tệp và quyết định trước đó ổn định, đồng thời dành chỗ cho phản hồi cùng lịch sử công cụ tiếp diễn. Công thức chạy cục bộ của Xiaomi khuyến nghị temperature 1.0 và top_p 0.95. Nhà sản xuất cũng ghi nhận việc lặp lại lệnh gọi công cụ trong dòng huấn luyện V2.6 và các checkpoint MOPD riêng nhằm xử lý vấn đề đó. Kiểm tra mỗi hành động có thúc đẩy nhiệm vụ hay không và giữ đúng phiên bản cùng kết quả; các lệnh gọi lặp lại không có bằng chứng mới là lý do để đánh giá lại bước tiếp theo.\n\nSản phẩm cuối cần phù hợp với tiêu chí hoàn thành của nhiệm vụ: thay đổi mã đã được kiểm tra, cảnh tương tác đã được xem xét, sản phẩm thiết kế có thể chỉnh sửa hoặc phân tích nghiên cứu gắn với bằng chứng. Pro, Flash và Pro-UltraSpeed có các vai trò riêng trong dòng V2.6. Giữ sự phân biệt đó khi so sánh kết quả, đồng thời duy trì tài liệu, quan sát công cụ và hồ sơ kiểm chứng sẵn có cho việc đánh giá.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh
Implement bounded grid movement\n\nWrite a JavaScript function move(player, direction, walls) for a 5-by-5 tile grid indexed 0–4. Directions are up, down, left and right. Return a new position; keep the current position when a move hits a wall or boundary. Walls are coordinate pairs. Provide tests for a free move, a wall and each outer boundary. No rendering is required.A pure movement function and test cases covering free movement, wall collision, boundaries and unchanged input state.Check every returned coordinate stays within 0–4 and neither the player object nor wall list is mutated.xiaomi/mimo-v2.6-proMiMo-V2.6-Pro là mô hình đa phương thức chủ lực của Xiaomi, dành cho nhiệm vụ lập trình, nghiên cứu đòi hỏi cao và tác tử kéo dài. Mô hình hiểu văn bản, hình ảnh, video và âm thanh; hồ sơ Pro đã phát hành ghi nhận MoE với 1.02T tham số, 42B tham số hoạt động và ngữ cảnh một triệu token.
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 là mô hình chủ lực của Xiaomi trong dòng V2.6 đa phương thức nguyên bản. Mô hình đưa khả năng hiểu văn bản, hình ảnh, video và âm thanh vào các nhiệm vụ kỹ thuật phần mềm đòi hỏi cao và tác tử kéo dài. Hồ sơ Pro được nhà sản xuất phát hành mô tả kiến trúc hỗn hợp chuyên gia thưa với tổng cộng 1.02 nghìn tỷ tham số và 42 tỷ tham số được kích hoạt. Ngữ cảnh một triệu token hướng đến kho mã dài, dấu vết công cụ và những nhiệm vụ diễn ra qua nhiều tương tác.
Dòng này phát triển phương pháp học tăng cường của Xiaomi bằng cách mở rộng sự đa dạng của nhiệm vụ và chất lượng phản hồi cùng với năng lực tính toán huấn luyện. Lập trình, tác tử tổng quát, nhiệm vụ trực quan và công việc an ninh mạng được kết hợp qua nhiều môi trường. Các diễn tiến ứng viên được so sánh bằng tiêu chí riêng của nhiệm vụ, với kết quả kiểm tra và chất lượng được chấm cùng đóng góp vào tín hiệu huấn luyện. Kiến trúc Pro kết hợp mạng lõi attention lai 70 lớp với các bộ mã hóa thị giác, âm thanh chuyên dụng và bộ giải mã dự đoán nhiều token năm lớp.
Đối với công việc phần mềm, nêu hành vi chương trình phải cung cấp, đưa phần triển khai liên quan và giải thích cách kiểm tra việc hoàn thành. Giữ các ràng buộc của kho mã cùng lỗi chính xác hoặc yêu cầu thay đổi. Mô hình có thể suy luận xuyên suốt chuỗi chỉnh sửa và kết quả công cụ; ứng dụng cung cấp công cụ và ghi lại các thao tác của chúng. Yêu cầu báo cáo cuối về hành vi đã thay đổi, các tệp bị ảnh hưởng và những kiểm tra thực sự đã thực hiện để chuỗi dài kết thúc bằng kết quả có thể kiểm tra.
Bản phát hành của Xiaomi sau đó mở rộng phạm vi nhiệm vụ từ lập trình sang các thế giới tương tác. Bản phát hành mô tả xây dựng trò chơi và cảnh 3D từ tham chiếu văn bản, hình ảnh hoặc video, triển khai logic tương tác và hoàn thiện công việc bằng phản hồi từ kết xuất. Nó cũng mô tả vật thể và cảnh dựa trên Blender cùng phản hồi trực quan trong mô phỏng tác tử có cơ thể. Chuẩn bị bản yêu cầu cảnh với kích thước, quan hệ giữa vật thể, điều khiển và tiêu chí hoàn thành nhìn thấy được. Mã, chỉ dẫn cảnh hoặc tài nguyên do công cụ tạo ra cần được kiểm tra trong môi trường kết xuất hay mô phỏng dự kiến.
Đối với công việc trực quan và thiết kế, nhà sản xuất trình bày giao diện frontend và bộ slide có bố cục, thành phần và hoạt ảnh, cùng các quy trình sử dụng công cụ hình ảnh, video. Cung cấp đối tượng xem, nội dung bắt buộc, tham chiếu trực quan và những tương tác phải hoạt động. Yêu cầu hữu ích có thể tạo bản triển khai trang hoặc dàn ý bài trình bày với các chi tiết cần cho bước sản xuất tiếp theo. Mô hình nền tảng trả lại văn bản và chỉ dẫn công cụ; hình ảnh được kết xuất và media được tạo đến từ các công cụ sử dụng trong quy trình.
Bản phát hành cũng mô tả ứng dụng âm nhạc và nghiên cứu. Ví dụ âm nhạc dùng bản nhạc viết và MIDI làm sản phẩm sáng tác có thể chỉnh sửa. Các ví dụ nghiên cứu kết hợp việc xem xét tài liệu và bằng sáng chế, giả thuyết thiết kế và mô phỏng tính toán, cũng như hình thức hóa toán học được kiểm chứng bằng Lean. Đối với nhiệm vụ nghiên cứu, phân biệt quan sát từ nguồn, giả định, phép tính và giả thuyết đề xuất. Giữ đầu ra công cụ cùng kết quả kiểm chứng và gắn nhãn ứng viên tính toán là ứng viên, thay vì kết quả đã được xác thực trong phòng thí nghiệm.
Công việc ngữ cảnh dài cần tổ chức đầu vào có chủ đích. Giữ ranh giới tài liệu, định danh tệp và quyết định trước đó ổn định, đồng thời dành chỗ cho phản hồi cùng lịch sử công cụ tiếp diễn. Công thức chạy cục bộ của Xiaomi khuyến nghị temperature 1.0 và top_p 0.95. Nhà sản xuất cũng ghi nhận việc lặp lại lệnh gọi công cụ trong dòng huấn luyện V2.6 và các checkpoint MOPD riêng nhằm xử lý vấn đề đó. Kiểm tra mỗi hành động có thúc đẩy nhiệm vụ hay không và giữ đúng phiên bản cùng kết quả; các lệnh gọi lặp lại không có bằng chứng mới là lý do để đánh giá lại bước tiếp theo.
Sản phẩm cuối cần phù hợp với tiêu chí hoàn thành của nhiệm vụ: thay đổi mã đã được kiểm tra, cảnh tương tác đã được xem xét, sản phẩm thiết kế có thể chỉnh sửa hoặc phân tích nghiên cứu gắn với bằng chứng. Pro, Flash và Pro-UltraSpeed có các vai trò riêng trong dòng V2.6. Giữ sự phân biệt đó khi so sánh kết quả, đồng thời duy trì tài liệu, quan sát công cụ và hồ sơ kiểm chứng sẵn có cho việc đánh giá.
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 | 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 $0.00087 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.00174 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.0000072 / 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 $0.00087 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.00174 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.0000072 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
set -eu\n: "${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", "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',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',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
Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.
xiaomi/mimo-v2.6-proMiMo-V2.6-Pro là mô hình đa phương thức chủ lực của Xiaomi, dành cho nhiệm vụ lập trình, nghiên cứu đòi hỏi cao và tác tử kéo dài. Mô hình hiểu văn bản, hình ảnh, video và âm thanh; hồ sơ Pro đã phát hành ghi nhận MoE với 1.02T tham số, 42B tham số hoạt động và ngữ cảnh một triệu token.
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 là mô hình chủ lực của Xiaomi trong dòng V2.6 đa phương thức nguyên bản. Mô hình đưa khả năng hiểu văn bản, hình ảnh, video và âm thanh vào các nhiệm vụ kỹ thuật phần mềm đòi hỏi cao và tác tử kéo dài. Hồ sơ Pro được nhà sản xuất phát hành mô tả kiến trúc hỗn hợp chuyên gia thưa với tổng cộng 1.02 nghìn tỷ tham số và 42 tỷ tham số được kích hoạt. Ngữ cảnh một triệu token hướng đến kho mã dài, dấu vết công cụ và những nhiệm vụ diễn ra qua nhiều tương tác.
Dòng này phát triển phương pháp học tăng cường của Xiaomi bằng cách mở rộng sự đa dạng của nhiệm vụ và chất lượng phản hồi cùng với năng lực tính toán huấn luyện. Lập trình, tác tử tổng quát, nhiệm vụ trực quan và công việc an ninh mạng được kết hợp qua nhiều môi trường. Các diễn tiến ứng viên được so sánh bằng tiêu chí riêng của nhiệm vụ, với kết quả kiểm tra và chất lượng được chấm cùng đóng góp vào tín hiệu huấn luyện. Kiến trúc Pro kết hợp mạng lõi attention lai 70 lớp với các bộ mã hóa thị giác, âm thanh chuyên dụng và bộ giải mã dự đoán nhiều token năm lớp.
Đối với công việc phần mềm, nêu hành vi chương trình phải cung cấp, đưa phần triển khai liên quan và giải thích cách kiểm tra việc hoàn thành. Giữ các ràng buộc của kho mã cùng lỗi chính xác hoặc yêu cầu thay đổi. Mô hình có thể suy luận xuyên suốt chuỗi chỉnh sửa và kết quả công cụ; ứng dụng cung cấp công cụ và ghi lại các thao tác của chúng. Yêu cầu báo cáo cuối về hành vi đã thay đổi, các tệp bị ảnh hưởng và những kiểm tra thực sự đã thực hiện để chuỗi dài kết thúc bằng kết quả có thể kiểm tra.
Bản phát hành của Xiaomi sau đó mở rộng phạm vi nhiệm vụ từ lập trình sang các thế giới tương tác. Bản phát hành mô tả xây dựng trò chơi và cảnh 3D từ tham chiếu văn bản, hình ảnh hoặc video, triển khai logic tương tác và hoàn thiện công việc bằng phản hồi từ kết xuất. Nó cũng mô tả vật thể và cảnh dựa trên Blender cùng phản hồi trực quan trong mô phỏng tác tử có cơ thể. Chuẩn bị bản yêu cầu cảnh với kích thước, quan hệ giữa vật thể, điều khiển và tiêu chí hoàn thành nhìn thấy được. Mã, chỉ dẫn cảnh hoặc tài nguyên do công cụ tạo ra cần được kiểm tra trong môi trường kết xuất hay mô phỏng dự kiến.
Đối với công việc trực quan và thiết kế, nhà sản xuất trình bày giao diện frontend và bộ slide có bố cục, thành phần và hoạt ảnh, cùng các quy trình sử dụng công cụ hình ảnh, video. Cung cấp đối tượng xem, nội dung bắt buộc, tham chiếu trực quan và những tương tác phải hoạt động. Yêu cầu hữu ích có thể tạo bản triển khai trang hoặc dàn ý bài trình bày với các chi tiết cần cho bước sản xuất tiếp theo. Mô hình nền tảng trả lại văn bản và chỉ dẫn công cụ; hình ảnh được kết xuất và media được tạo đến từ các công cụ sử dụng trong quy trình.
Bản phát hành cũng mô tả ứng dụng âm nhạc và nghiên cứu. Ví dụ âm nhạc dùng bản nhạc viết và MIDI làm sản phẩm sáng tác có thể chỉnh sửa. Các ví dụ nghiên cứu kết hợp việc xem xét tài liệu và bằng sáng chế, giả thuyết thiết kế và mô phỏng tính toán, cũng như hình thức hóa toán học được kiểm chứng bằng Lean. Đối với nhiệm vụ nghiên cứu, phân biệt quan sát từ nguồn, giả định, phép tính và giả thuyết đề xuất. Giữ đầu ra công cụ cùng kết quả kiểm chứng và gắn nhãn ứng viên tính toán là ứng viên, thay vì kết quả đã được xác thực trong phòng thí nghiệm.
Công việc ngữ cảnh dài cần tổ chức đầu vào có chủ đích. Giữ ranh giới tài liệu, định danh tệp và quyết định trước đó ổn định, đồng thời dành chỗ cho phản hồi cùng lịch sử công cụ tiếp diễn. Công thức chạy cục bộ của Xiaomi khuyến nghị temperature 1.0 và top_p 0.95. Nhà sản xuất cũng ghi nhận việc lặp lại lệnh gọi công cụ trong dòng huấn luyện V2.6 và các checkpoint MOPD riêng nhằm xử lý vấn đề đó. Kiểm tra mỗi hành động có thúc đẩy nhiệm vụ hay không và giữ đúng phiên bản cùng kết quả; các lệnh gọi lặp lại không có bằng chứng mới là lý do để đánh giá lại bước tiếp theo.
Sản phẩm cuối cần phù hợp với tiêu chí hoàn thành của nhiệm vụ: thay đổi mã đã được kiểm tra, cảnh tương tác đã được xem xét, sản phẩm thiết kế có thể chỉnh sửa hoặc phân tích nghiên cứu gắn với bằng chứng. Pro, Flash và Pro-UltraSpeed có các vai trò riêng trong dòng V2.6. Giữ sự phân biệt đó khi so sánh kết quả, đồng thời duy trì tài liệu, quan sát công cụ và hồ sơ kiểm chứng sẵn có cho việc đánh giá.
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 | 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 $0.00087 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.00174 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.0000072 / 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 $0.00087 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.00174 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.0000072 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
{\n "model": "xiaomi/mimo-v2.6-pro",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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', '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', '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
Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.
Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh
Implement bounded grid movement\n\nWrite a JavaScript function move(player, direction, walls) for a 5-by-5 tile grid indexed 0–4. Directions are up, down, left and right. Return a new position; keep the current position when a move hits a wall or boundary. Walls are coordinate pairs. Provide tests for a free move, a wall and each outer boundary. No rendering is required.A pure movement function and test cases covering free movement, wall collision, boundaries and unchanged input state.Check every returned coordinate stays within 0–4 and neither the player object nor wall list is mutated.