Source: https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/xiaomimimo-mimo-v2-flash/
Canonical: https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/xiaomimimo-mimo-v2-flash/
Language: zh-hant-tw

# MiMo v2 Flash

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## [MiMo v2 Flash](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/xiaomimimo-mimo-v2-flash/)

MiMo-V2-Flash 是 Xiaomi 用於推理、程式設計及工具輔助代理工作的文字模型。其 256K 上下文、混合注意力與獨立的後訓練版本，適合將大量文字資料連結到特定答案、程式碼變更或下一個動作的任務。

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `xiaomimimo/mimo-v2-flash`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/xiaomimimo-mimo-v2-flash/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `xiaomimimo/mimo-v2-flash`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/xiaomimimo-mimo-v2-flash/#method-1)

關於模型

此說明介紹模型的能力。Ailoot 可用的輸入、輸出與選項，依所選方法列於下方。

模型設定檔與版本

MiMo-V2-Flash 是 Xiaomi 用於推理與代理工作流程的語言模型。其混合專家架構具備 3,090 億總參數與 150 億啟用參數。已發布模型列出的上下文長度為 256K token；製造商推論範例設定為 262,144 token。它接收文字並產生文字，包括說明、程式碼，以及工具互動所需的資訊。Flash-Base 與經後訓練的 Flash 是分別命名、角色不同的版本。

混合注意力與預測

架構以 5:1 的比例結合滑動視窗與全域注意力。區域注意力視窗為 128 token，全域注意力則維持較長資料之間的連結。預訓練使用原生 32K 序列長度，已發布模型則支援較長的 256K 上下文。訓練與推論整合輕量的多 token 預測模組。這些屬於模型設計特性，並未指定某個應用程式會多快回傳答案。

針對推理與代理的後訓練

MiMo-V2-Flash 使用 Multi-Teacher On-Policy Distillation，由領域專用教師模型指導它自行生成的回應，接著進行大規模代理式強化學習。訓練涵蓋程式碼代理環境，並延伸至數學與一般代理任務。網頁開發訓練使用視覺驗證器評估已執行的結果。該驗證器屬於訓練流程，不會使這個文字模型成為接受圖片或影片輸入的模型。

程式設計與文件準備

處理程式設計任務時，請以文字提供相關檔案、觀察到的故障、能展示故障的輸入，以及必須維持的行為。示範要求可以是小幅修補、受影響相依項目的說明，以及預期結果的檢查。對於長篇文字資料，請指出重要章節，並要求連結到其段落的比較。請讓輸出具體：修正的程式碼、差異表、附帶假設的計算，或下一個動作提案。

思考、工具與對話歷史

公布的思考範例啟用推理模式，製造商也指定專用工具呼叫剖析器。在多輪工具使用中，回應可能同時包含 reasoning\_content 與 tool\_calls。下一個請求必須在對話歷史中保留先前的 reasoning\_content，讓思考與工具序列能正確繼續。應用程式提供並執行工具；模型選擇如何使用工具結果。因此，準備歷史是實質的整合要求，不能將最後一則使用者訊息視為完整任務。

製造商建議與限制

使用指南建議 top\_p 為 0.95；數學、寫作與網頁開發任務使用 temperature 0.8；代理式任務使用 temperature 0.3。也建議以系統訊息表明 MiMo 是 Xiaomi 的助理，並提供目前日期與 2024 年 12 月的知識截止時間。任務依賴較新事件時，請提供近期事實。公布請求中的 4096 token 答案額度是範例設定，不是宣告的最大輸出長度。MiMo-V2-Flash 與 Flash-Base、Pro、Omni 各自保有獨立身分；上下文或模態規格應依各自版本選用。

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `xiaomimimo/mimo-v2-flash`

[`xiaomimimo/mimo-v2-flash`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=xiaomimimo%2Fmimo-v2-flash&route=Ultra&caller=xiaomimimo%2Fmimo-v2-flash&fmt=chat)

其他 /`xiaomimimo/mimo-v2-flash`

### 入門

MiMo-V2-Flash 是 Xiaomi 用於推理、程式設計及工具輔助代理工作的文字模型。其 256K 上下文、混合注意力與獨立的後訓練版本，適合將大量文字資料連結到特定答案、程式碼變更或下一個動作的任務。

接受的輸入

文字

結果

文字

### Ailoot 可用 · 輸入與方法

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`

輸入

`text`

輸出

`text`

輸出格式

json 或 SSE

| 欄位 | 類型 | 要求 | 值與限制 | 預設值 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 欄位`model` | 類型`string` | 要求必填 | 值與限制 xiaomimimo/mimo-v2-flash | 預設值— |
| 欄位`messages` | 類型`message[]` | 要求必填 | 值與限制 項目數下限: 1 | 預設值— |
| 欄位`messages[].role` | 類型`string` | 要求必填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`messages[].content` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 適用條件: 文字對話 | 預設值— |
| 欄位`stream` | 類型`boolean` | 要求選填 | 值與限制 | 預設值false |

輸入素材組合

**文字** · UTF8 文字

`messages[].content`

方法參數與生命週期

| 參數 | 規格 |
| --- | --- |
| 參數`content_type` | 規格application/json |
| 參數`required` | 規格model, messages |
| 參數`material_types` | 規格text |
| 參數`messages` | 規格具有 role/content 結構的訊息陣列 |
| 參數`file_material` | 規格實際 UTF-8 文件以原文文字插入；不推定檔案 ID |
| 參數`optional_controls` | 規格stream |
| 參數`control_scope` | 規格文字對話；stream 是布林值，預設為 false。 |
| 參數`output_modalities` | 規格text |
| 參數`hosted_operations` | 規格false |
| 參數`multimodal_input_binding` | 規格null |

方法別名： `/chat/completions`

生命週期： `synchronous_or_streamed`

將確切模型 ID 與 messages 一併送出。

上下文長度不是輸出上限。

文字檔案可提供原文文字；圖片／音訊／檔案物件輸入需要精確綁定。

### 方案

費率資訊不會增加請求選項。支援的參數列於所選方法中。

快速模式

未指定 選取快速模式時

flex 模式

未指定 選取 flex 模式時

最高推理強度

未指定 最高推理強度採用 default 調整值時

#### Ailoot 費率

#### 各設定的價格

| 設定 | 費率表 | 費用 |
| --- | --- | --- |
| 設定詞元基本費率 | 費率表基本費率 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.0002** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.0006** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **$0** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |

Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後，依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。[預留金額與結算的運作方式 →](https://ailoot.ai/docs/zh-hant-tw/billing/reserve/)

### 請求範例

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDK

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model":"xiaomimimo/mimo-v2-flash","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
```

```python
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model="xiaomimimo/mimo-v2-flash", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        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
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))
```

### 接收並儲存結果

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json 或 SSE

##### 保留所有已完成的結果

請保留所有完整傳回的回應、檔案與內容區塊。

保留每個候選項及其內容／工具呼叫／推理。SSE 中依候選項／工具索引組合增量，保留最終完成原因與用量。

##### 需要檢查原始回應時

保留請求／回應 ID 與標頭。未提供通用的文字工作擷取 URL。

回應欄位

| 欄位 | 類型 |
| --- | --- |
| 欄位`choices[].index` | 類型integer |
| 欄位`choices[].message.content` | 類型string\|null |
| 欄位`choices[].message.tool_calls` | 類型tool\_call\[\] |
| 欄位`choices[].message.reasoning_content` | 類型string |
| 欄位`choices[].message.reasoning_details` | 類型object\|array |
| 欄位`choices[].finish_reason` | 類型string\|null |
| 欄位`usage` | 類型object |

錯誤與後續步驟

| 回應 | 條件 | 下一步 |
| --- | --- | --- |
| 回應400 · `invalid_request_error` | 條件必要欄位、素材表示方式或參數值無效 | 下一步提出新的建立請求前，先修正指定欄位。 |

### 別名

#### 模型別名

**Ailoot Ultra** [`xiaomimimo/mimo-v2-flash`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=xiaomimimo%2Fmimo-v2-flash&route=Ultra&caller=xiaomimimo%2Fmimo-v2-flash&fmt=chat)

#### 方法路徑別名

`/chat/completions`

#### 相關呼叫用 ID

[`xiaomimimo/mimo-v2-flash`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=xiaomimimo%2Fmimo-v2-flash&route=Ultra&caller=xiaomimimo%2Fmimo-v2-flash&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `xiaomimimo/mimo-v2-flash`

[`xiaomimimo/mimo-v2-flash`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=xiaomimimo%2Fmimo-v2-flash&route=Ultra&caller=xiaomimimo%2Fmimo-v2-flash&fmt=messages)

其他 /`xiaomimimo/mimo-v2-flash`

### 入門

MiMo-V2-Flash 是 Xiaomi 用於推理、程式設計及工具輔助代理工作的文字模型。其 256K 上下文、混合注意力與獨立的後訓練版本，適合將大量文字資料連結到特定答案、程式碼變更或下一個動作的任務。

接受的輸入

文字

結果

json · sse

### Ailoot 可用 · 輸入與方法

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`

輸入

`text`

輸出

`json`, `sse`

輸出格式

JSON 或 SSE

| 欄位 | 類型 | 要求 | 值與限制 | 預設值 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 欄位`model` | 類型`string` | 要求必填 | 值與限制 xiaomimimo/mimo-v2-flash | 預設值— |
| 欄位`messages` | 類型`message[]` | 要求必填 | 值與限制 | 預設值— |
| 欄位`messages[].role` | 類型`string` | 要求必填 | 值與限制 user, assistant | 預設值— |
| 欄位`messages[].content` | 類型`string` | 要求必填 | 值與限制 | 預設值— |
| 欄位`max_tokens` | 類型`integer` | 要求必填 | 值與限制 | 預設值— |
| 欄位`stream` | 類型`boolean` | 要求選填 | 值與限制 | 預設值false |

輸入素材組合

**文字** · UTF-8 文字

`messages[].content 字串`

方法參數與生命週期

| 參數 | 規格 |
| --- | --- |
| 參數`content_type` | 規格application/json |
| 參數`required` | 規格model, messages, max\_tokens |
| 參數`optional_controls` | 規格stream |
| 參數`material_types` | 規格text |
| 參數`text_file_material` | 規格讀取實際 UTF-8 文件，將文字放入指定的 input 或訊息內容字串。 |

生命週期： `synchronous_or_streamed`

### 方案

費率資訊不會增加請求選項。支援的參數列於所選方法中。

快速模式

未指定 選取快速模式時

flex 模式

未指定 選取 flex 模式時

最高推理強度

未指定 最高推理強度採用 default 調整值時

#### Ailoot 費率

#### 各設定的價格

| 設定 | 費率表 | 費用 |
| --- | --- | --- |
| 設定詞元基本費率 | 費率表基本費率 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.0002** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.0006** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **$0** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |

Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後，依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。[預留金額與結算的運作方式 →](https://ailoot.ai/docs/zh-hant-tw/billing/reserve/)

### 請求範例

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

完整的最小 JSON 請求主體curl · 使用您的 UTF-8 文件Python · 儲存完整結果

```json
{
  "model": "xiaomimimo/mimo-v2-flash",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'xiaomimimo/mimo-v2-flash', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
```

```python
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'xiaomimimo/mimo-v2-flash', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
```

### 接收並儲存結果

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON 或 SSE

##### 保留所有已完成的結果

請保留所有完整傳回的回應、檔案與內容區塊。

保留所有內容區塊、思考簽章與實際工具使用 ID。組合所有 SSE 區塊增量；第一個文字區塊不是完整輸出。

##### 需要檢查原始回應時

保留請求／回應 ID 與標頭。未提供通用的文字工作擷取 URL。

回應欄位

| 欄位 | 類型 |
| --- | --- |
| 欄位`id` | 類型string |
| 欄位`model` | 類型string |
| 欄位`content[]` | 類型text\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| 欄位`stop_reason` | 類型string\|null |
| 欄位`usage` | 類型object |

錯誤與後續步驟

| 回應 | 條件 | 下一步 |
| --- | --- | --- |
| 回應400 · `invalid_request_error` | 條件必要欄位、素材表示方式或參數值無效 | 下一步提出新的建立請求前，先修正指定欄位。 |

### 別名

#### 模型別名

**Ailoot Ultra** [`xiaomimimo/mimo-v2-flash`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=xiaomimimo%2Fmimo-v2-flash&route=Ultra&caller=xiaomimimo%2Fmimo-v2-flash&fmt=messages)

#### 方法路徑別名

`/chat/completions`

#### 相關呼叫用 ID

[`xiaomimimo/mimo-v2-flash`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=xiaomimimo%2Fmimo-v2-flash&route=Ultra&caller=xiaomimimo%2Fmimo-v2-flash&fmt=messages)

FAQ · xiaomimimo/mimo-v2-flash

可以使用哪些輸入與結果？

`POST /v1/chat/completions` · `xiaomimimo/mimo-v2-flash`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `xiaomimimo/mimo-v2-flash`: `text` → `json`, `sse`

請求使用哪些欄位？

`POST /v1/chat/completions` · `xiaomimimo/mimo-v2-flash`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/messages` · `xiaomimimo/mimo-v2-flash`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

適用哪些限制？

`POST /v1/chat/completions` · `xiaomimimo/mimo-v2-flash`: `messages.min_items`: `1`

將 Ailoot 串接 Claude Code、OpenCode、Hermes 或自己的應用程式。

## 公司及其專案組合

公司及其專案組合：數百萬客戶，每月銷售額達數十億。

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購買時輸入代碼，價格依活動重算。

歷史中的費用

每次請求保存模型、token 與金額。

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提供專案說明與存取方式，要求書面使用和轉售條件。

網站文件

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