API fahitana MiMo tsy voasivana
Ny hany modely ao amin'ny katalaoginay mampiray ny fahamarinan'ny lanja 8-bit amin'ny fahazoana sary — ary mitentina izay indrindra mitentin'ny modely lahatsoratra ihany eo amin'ny fetra ambany izy: $0.50 miditra / $2.00 mivoaka isaky ny tapitrisa token.
Fintina
Ny MiMo-V2.5-W8A16 no mpikambana mahay fahitana amin'ny mpirahalahy MiMo eo amin'ny Vavahady Shannon AI, taranaky ny tsipika MiMo an'ny Xiaomi — modely fiteny mifototra amin'ny fisainana nasiana tilikambo fahitana — ary atolotra amin'ny W8A16, ny ambaratonga quantization misy fahatokisana ambony indrindra anay, eo amin'ny vondrona GPU anay manokana. Context 262 144 token, 16 384 token mivoaka ambony indrindra, fiantsoana fitaovana, JSON schema hentitra, streaming, ary tsipika reasoning_effort. Tsy misy sosona fandavana, tsy misy sivana output. Mitovy amin'ny MiniMax-M3 izy amin'ny fahitana mora indrindra ao amin'ny lisitra ary mandresy azy amin'ny fahamarinana.
Mora ny endpoint multimodal mora satria misy zavatra notapahina, ary ilay ampahany tsy hitanao matetika no tapahina: voatery ho telo na efatra bit ny lanja, ary mbola mamaly amim-pahatokiana momba ny kisary tsy vakiny intsony ny modely. Ny MiMo-V2.5 no ohatra mifanohitra amin'izany ao amin'ny katalaoginay — eo amin'ny fetran'ny vidiny sady eo amin'ny ambaratongan'ny fahamarinana ambony indrindra miaraka, satria naorina ho kely sy matevina fa tsy ho goavana sy sparse ny fototra niaviany.
01Ny niavian'ny MiMo: modely fisainana aloha, modely fahitana avy eo
Ny tsipika MiMo no programa fikarohana lanja misokatra an'ny Xiaomi, ary tsy dia mahazatra ny fanamarinana fototra azy: voafaritra mandritra ny fiofanana mialoha ny fahaiza-misaina, fa tsy ampiraiketina aoriana amin'ny RL. Injeniera angona no ankamaroan'ny asa — naorin'ny Xiaomi indray ny fanesorana sy ny fanivanana lahatsoratra mba hampitomboana ny hatevin'ny endrika fisainana ao anaty corpus, namokatra angona fisainana synthetic betsaka izy, ary nampiofana mialoha ny MiMo-7B-Base tamin'ny 25 tapitrisa arivo token eo ho eo ambanin'ny fifangaroana misy dingana telo, miaraka amin'ny Multiple-Token Prediction ho tanjona fanampiny izay miasa amin'ny fotoanan'ny inference ho decoder speculative (tahan'ny fanekena manakaiky ny 90%, araka ny Xiaomi).
Fatra-panetry tena an-tsitrapo ny post-training: olana matematika sy kaody 130 000 miaraka amin'ny valisoa fahamarinana mifototra amin'ny fitsipika ihany, tsy misy modely valisoa nianarana, noho ny hoe velaran-tany azo hakàna am-pahibemaso ny modely valisoa neural. Tsy azo ambosiam-bava ny valisoa azo hamarinina. Mamoaka tarehimarika tsy mifanaraka amin'ny habeny ny MiMo-7B-RL — mitatitra 68,2% amin'ny AIME 2024, 95,8% amin'ny MATH-500, 57,8% amin'ny LiveCodeBench v5 amin'ny pass@1 ny Xiaomi, mifanandrify amin'ny o1-mini an'ny OpenAI. Izany no endriky ny modely antsoinao: mifintina, nampiofanina matevina, nofehezina hiasa mandalo ny olana fa tsy hitadidy valiny — ary mitohy amin'ny taranaka multimodal io toe-tsaina io.
02Ny nianaran'ny MiMo mijery: ny firafitry ny MiMo-VL
Ny MiMo-VL no sampana fiteny sy fahitana, ary mampianatra ny fananganana azy. Zavatra telo no nangonin'ny Xiaomi: encoder ViT amin'ny fahitsiny natoraly izay mitazona ny antsipiriany madinika fa tsy manery ny sary rehetra hamakivaky fandrindrana fahitsiny ambany raikitra, projector MLP nalefa kisendrasendra tany amin'ny toerana latent an'ny modely fiteny, ary — manan-danja indrindra — ny lamosina fisainana MiMo ho modely fiteny. Ny rafitra fahitana dia mandova decoder efa mahay misaina misy dingana maro fa tsy iray mahay manome famaritana fotsiny.
Ny fiofanana dia nandeha tamin'ny dingana fiofanana mialoha efatra — famanana ny projector, fampifanarahana fiteny sy fahitana, fiofanana mialoha multimodal ankapobeny, SFT context lava — manerana ny 2,4 tapitrisa arivo token eo ho eo, dia ny Mixed On-policy Reinforcement Learning (MORL), izay mampiditra ny fahamarinan'ny fandraisana, ny fahitsian'ny fametrahana ara-tsary, ny fahamarinan'ny fisainana, ary ny safidin'ny olombelona/AI ao anaty tondro-mihodina on-policy iray. Manaiky am-pahamarinana ny tatitra fa tsy milamina ny fanatsarana ireo rehetra ireo miaraka — famaritana marina kokoa noho ny atolotry ny ankamaroan'ny taratasy multimodal.
Matanjaka ny valiny navoaka raha oharina amin'ny isan'ny parametatra. Mitatitra ny Xiaomi fa mandresy ny Qwen2.5-VL-7B amin'ny 35 amin'ny asa 40 ny MiMo-VL-7B-RL, 59,4 amin'ny OlympiadBench (ambonin'ny modely hatramin'ny 78B), ary 56,1 amin'ny OSWorld-G ho an'ny fametrahana GUI, mialoha ny agent interface natao manokana. Ny fanavaozana 2508 taty aoriana dia nanosika ny MMMU hihoatra ny 70 voalohany tamin'ny andiany (70,6), nahatratra 94,4 amin'ny ChartQA, 92,5 amin'ny ScreenSpot-v2 sy 70,8 amin'ny VideoMME, ary nanampy famohana fifehezana ny fisainana ka azo vonoina isaky ny fangatahana ny dian'ny fisainana.
Fanamarihana momba ny fitakiana amin'ny dikan-teny
Ny tarehimarika rehetra etsy ambony dia isa navoakan'ny Xiaomi manokana ho an'ny checkpoint navoaka voatondro, misy rohy ao amin'ny bloc loharano etsy ambany. Ny fidiranay ao amin'ny katalaogy dia teboka taty aoriana amin'io firazanana io. Ny niavian'ny modely sy ny natao hataon'ny fianakaviana no lazainay — fa tsy fitakiana hoe mifindra amin'ny build antsoinao ireo naoty ireo. Ataovy benchmark ny asanao manokana; izany no antony misian'ny fetran'ny vidiny.
03Ny dikan'ny W8A16, sy ny antony maha-zava-dehibe azy kokoa amin'ny fahitana noho ny amin'ny lahatsoratra
Ny modely rehetra eo amin'ny vavahady dia mitondra tovana quantization. Tsy haingo izy — milaza aminao izay natakalo mba hahatonga ny modely ho azo atolotra izy.
| Tovana | Inona izy | Ny antony ampiasana azy |
|---|---|---|
| 3BIT-REAP | Lanja 3-bit miampy REAP, fomba fanapahana manam-pahaizana izay manaisotra ny manam-pahaizana tsy dia tondroina amin'ny modely MoE alohan'ny quantization | Ny hany fomba ahafahana mampifanaraka sy manolotra ny fototra lehibe indrindra amin'ny hafainganana ara-dalàna |
| W4A16-AUTOROUND-REAP | Lanja 4-bit, fanetsehana 16-bit, natao quantization tamin'ny AutoRound — fanodinana nianarana izay mamerina fahamarinana manoloana ny fanodinana tsotra — miampy fanapahana REAP | Toerana afovoany ho an'ny fototra lehibe tsy mila fanerena tafahoatra |
| W8A16 | Lanja 8-bit, fanetsehana 16-bit — ny ambaratonga misy fahatokisana ambony indrindra atolotray | Ampiasaina rehefa kely ampy ny fototra ka tsy ilaina ny fanerena mahery |
Mahazo ny andalana fahatelo ny MiMo-V2.5 amin'ny alalan'ny fahakeleziny: ny fototra matevina amin'ity sokajy ity dia tsy mila terena ho telo bit mba hifanaraka, ka afaka mitazona valo ianao, ary mijanona ho akaiky ireo nampiofanina ny lanja alainao. Manan-danja tsy mifandanja amin'ny asa sary izany, noho ny antony ara-drafitra. Ao anaty decoder lahatsoratra ihany, ny embedding mivily noho ny quantization dia averin'ny sosona attention am-polony aoriana amin'ny toerany — fahafahana maro hamerenana. Ny stack fahitana kosa tsy manana toerana malalaka toy izany: ny vaovao ara-tsary dia mandalo encoder tokana sy projector tery tokana alohan'ny hahatratrarany ny decoder, ary ny zava-drehetra any aoriana dia miankina amin'izay novokarin'io toerana tery io. Ny famantarana madinika — ny 3 manoloana ny 8 ao anaty scan tsy dia mazava, ny pika marina ahataperan'ny baraingo eo amin'ny axe kisary, ny sisin'ny singa UI izay asaina kitihinao — dia mipetraka ao anatin'ny antsipirian'ny lanja halehibe kely izay ariana voalohany amin'ny quantization mahery.
Ny modely fahitana 3-bit dia tsy tsy mahomby am-pikiakiakana; mangina no tsy mahombiazany, mamokatra famaritana mikoriana amin'ny antontan-taratasy misy isa roa nifamadika ao amin'ny tontaliny. Ny fahamarinan'ny lanja ambony kokoa no fiantohana mora indrindra amin'io tsy fahombiazana io, ary maimaim-poana izy eto — mandoa ny fetra ambany ihany ianao na inona na inona.
04Ny fetra ambany indrindra, ao anatin'ny toe-javatra
Modely efatra ao amin'ny katalaoginay misy roa ambin'ny folo no mipetraka eo amin'ny fetran'ny vidiny $0.50 miditra / $2.00 mivoaka isaky ny tapitrisa token. Iray ihany amin'izy ireo no mandray sary. Indro ny toeran'ny modely mahay fahitana amin'ny vidin'ny output, ilay isa manjaka amin'ny ankamaroan'ny faktiora tena izy:
Vidin'ny output amin'ny USD isaky ny 1M token, tahan'ny lisitry ny Vavahady Shannon AI, Septambra 2026. Mifanaraka amin'ny modely fahitana lafo indrindra ao amin'ny katalaogy ny halavan'ny baraingo.
Manoloana ny Kimi-K3 — ilay modely fahitana eo amin'ny valindrihana, ary tena matanjaka kokoa — dia 9,6× mora kokoa amin'ny output ary 7,7× mora kokoa amin'ny input eo ho eo ny MiMo-V2.5. Tsy filazana fitoviana izany; fanamarinana momba ny endriky ny asa izy. Amin'ny sary iray hetsy isam-bolana dia tsy azo vidina ny modely eo amin'ny valindrihana ary azo vidina ny modely eo amin'ny fetra ambany, ary ny fanontaniana marina dia hoe mahafeno ny fetran'ny fahamarinanao ve ny modely eo amin'ny fetra ambany — fa tsy hoe mandresy benchmark ve izy.
05MiMo-V2.5 sa MiniMax-M3: ny modely fahitana mora roa, ampitahaina am-pahamarinana
Mitovy tsara amin'ny vidiny, ny context, ary ny velaran'ny endpoint izy roa. Tsy azo ifanakalozana izy ireo: ny ambaratonga quantization dia solontena ho an'ny fifanarahana roa samy hafa momba izay mahatonga ny modely fahitana ho mahasoa.
| MiMo-V2.5 · W8A16 | MiniMax-M3 · 3BIT-REAP | |
|---|---|---|
| Miditra / mivoaka isaky ny 1M | $0.50 / $2.00 | $0.50 / $2.00 |
| Fahamarinan'ny lanja | 8-bit | 3-bit + fanapahana manam-pahaizana |
| Haben'ny fototra | Mifintina, matevina | Lehibe, MoE sparse |
| Fahitana | Eny | Eny |
| Varavarankely context | 262 144 | 262 144 |
| Schema · fitaovana · streaming | Eny | Eny |
Fidio ny MiMo-V2.5 rehefa ny sary no ampahany sarotra: OCR matevina amin'ny scan tsy lavorary, fanesorana isa avy amin'ny kisary sy tabilao, fametrahana pikan'efijery sy UI, famakiana lahatsoratra kely, fanavahana sarim-bokatra saika mitovy — izay rehetra maha-lesoka fa tsy kilema ara-tarehy ny isa nifamadika. Tianao ny lalana misy fahatokisana ambony indrindra manomboka amin'ny pika ka hatramin'ny token, ary ny lanja 8-bit no fomba ahazoanao izany amin'ity vidiny ity.
Fidio ny MiniMax-M3 rehefa ny sary no ampahany mora. Ny fototra sparse lehibe noterena ho 3 bit dia mbola mitondra fahalalana momba izao tontolo izao sy hahaben'ny fisainana mihoatra ny azon'ny modely matevina mifintina, na dia taorian'ny fanapahana aza. Raha "jereo ity sary ity ary saino lavalava izay ambarany" ny asa, na iray amin'ny input ao anatin'ny resaka lahatsoratra ny sary, dia ny fototra lehibe kokoa no fitaovana tsara kokoa — tsy ny fahiratana ara-tsary natakalonao no sakana namatotra.
06MiMo-V2.5 sa MiMo-V2.5-Pro: ilay rahalahy nanakalo maso ho halalina
Ity no fampitahana miteraka tapakila fanohanana be indrindra, ka mendrika ny hazava. Ny MiMo-V2.5-Pro-W8A16 sy ny MiMo-V2.5-W8A16 dia mizara vidiny, varavarankely context, ambaratongan'ny fahamarinana, ary anaram-pianakaviana. Tsy mandray sary ny Pro. Tsy superset izy. Fizarana hafa amin'io teti-bola io ihany izy.
Ny fanolorana modely multimodal dia midika fandoavana ny tilikambo fahitana sy ny projector miaraka amin'ny decoder — amin'ny tanjom-bidy raikitra, dia fahafahana tsy lany amin'ny modely fiteny mihitsy. Ny Pro mandany izany rehetra izany amin'ny lahatsoratra: fototra lehibe kokoa misy toerana malalaka kokoa ho an'ny fanoratana lava, ny fisainana lavalava, ary ny kaody. Ny MiMo-V2.5 mandany ampahany aminy amin'ny fahitana.
Ka ny fitsipika fanapahan-kevitra dia momba ny input anao, fa tsy ny fanirianao. Raha mety hisy pikan'efijery, pejy voa-scan, kisary, na sary ao anaty fangatahana, dia mila ny MiMo-V2.5 ianao — handà ny bloc votoaty ny Pro. Raha lahatsoratra ny fangatahana rehetra ary noho ny fahazarana no naka ny modely fahitana ianao, dia mamela ny kalitaon'ny fototra tsy nampiasaina foana ianao: raiso ny MiMo-V2.5-Pro amin'io tahany io ihany.
Endrika mendrika hangalarina: zarao araka ny karazan'ny votoaty. Ny zavatra rehetra misy ampahany sary mankany amin'ny MiMo-V2.5-W8A16, ny sisa rehetra any amin'ny MiMo-V2.5-Pro-W8A16. Fianakaviana mitovy, vidiny mitovy, teti-bola context mitovy — tsotra ny mpitarika ary tsy misy modely vidiny hampifanarahana.
07Ny tena dikan'ny "fahazoana sary tsy voasivana"
Tsy misy sosona fandavana eo alohan'ity modely ity ary tsy misy sivana votoaty amin'ny output-ny. Fanapahan-kevitra momba ny vokatra izany misy vokany manokana amin'ny asa fahitana: mamaritra izay ao anaty frame ny modely fa tsy mandà araka ny lohahevitra.
Manan-danja izany satria ny API fahitana voasivana dia tsy mety ara-drafitra amin'ny sokajin'asa ara-drariny iray manontolo. Ny lalana fanaraha-maso dia tsy maintsy mijery ny zavatra arahiny maso ary milaza izay izy; ny classifier mandà ny handinika ny zavatra sokajiany dia tsy classifier. Torak'izany manerana ny lisitra lava misy asa tena izy:
- Fitaovana fitokisana sy fiarovana — fanamarihana indrindra ny sary tsy hokarakarain'ny API mahazatra, izay ilay sary indrindra mila fanamarihana.
- Sary ara-pitsaboana, forensika, ary momba ny loza — sary klinika, ratra, ary toerana nisy loza izay lavin'ny sivana ankapobeny ho mahery vaika na iza na iza no manontany.
- Fikarohana momba ny fiarovana — famakiana pejy phishing, interface manimba, ary efijery voaray tsy misy fisalasalan'ny modely amin'ny fototra.
- Fanasokajiana votoaty ho an'ny olon-dehibe sy fanaovana katalaogy arisiva — lalana izay misy mba hamantarana zavatra ary tsy afaka manolotra ny fijerena amin'olona hafa, miampy fanangonana ara-tantara raisin'ny sivana ho tsy azo omena marika.
Ny fanesorana ny sosona fandavana dia manaisotra sakana ara-injeniera, fa tsy sakana ara-dalàna. Tantanin'ny Shannon Lab LLC any New Mexico, Etazonia, ny Shannon AI, ary fehezin'ny politikam-pampiasana tomponandraikitra anay ny fampiasana ny API. Fahaiza-manao ny output tsy voasivana, fa tsy taratasy fahazoan-dàlana.
08Ny fiantsoana azy: endpoint, sary miditra, ary ny toerany
Ny modely dia MiMo-V2.5-W8A16, tratra amin'ny fitenim-paritra telo manoloana lanja mitovy, ka tazominao izay SDK efa ananao:
/v1/chat/completions— mifanaraka amin'ny OpenAI. Miditra ho ampahany votoatyimage_urlny sary, na ho URL https na ho URI angona base64./v1/messages— mifanaraka amin'ny Anthropic. Miditra ho bloc votoatyimageny sary./v1/responses— ny fitenim-paritra karazana Responses.
Miasa amin'izy telo ny streaming sy ny fiantsoana fitaovana, ka afaka mijery pikan'efijery ny modely ary miantso function momba izay hitany ao anatin'ny fihodinana iray. Ny schema feno amin'ny fangatahana sy ny valiny dia ao amin'ny antontan-taratasin'ny API, izay mitondra playground azonao apetahana sary koa alohan'ny hanoratanao kaody.
Manohana ny json_schema hentitra sy ny response_format ny MiMo-V2.5 — dia ny elanelana eo amin'ny fanehoana sy ny lalana famokarana. Omeo taratasy fandoavam-bola miampy schema misy saha voafaritra karazana ho an'ny mpivarotra, ny daty, ny singa, ary ny tontaliny, dia mahazo zavatra azon'ny kaodinao hamarinina ianao fa tsy fehintsoratra tsy maintsy hasianao regex. Roa amin'ny modely roa ambin'ny folo ao amin'ity katalaogy ity no tsy manana tohana output voarafitra feno; tsy anisan'izany ity, ary izany no antony miasany ho serivisy fanesorana angona be habetsahana.
Ny varavarankely context dia 262 144 token; voafetra amin'ny 16 384 token isaky ny fangatahana ny output vokarina. Mandany token input arakaraka ny fahitsiny ny sary, ka ny scan pejy misy fahitsiny avo dia mandany context haingana lavitra noho ny isan-teny mitovy amin'ny lahatsoratra. Zarao isam-pejy ny antontan-taratasy lava fa aza mampiditra scan 300 pejy ao anaty fangatahana iray, ary raiso ho sakana tena izy ny fetran'ny output amin'ny fanesorana angona feno — zarao araka ny elanelan'ny andalana ny tabilao matevina fa tsy hahazo valiny notapahina.
Manana hery tena izy eto ny tsipika reasoning_effort noho ny lova ananan'ny fianakaviana. Ahenao izy ho an'ny fanasokajiana be habetsahana, izay marika ny valiny ary vidiny madio ny token fisainana; akaro izy ho an'ny fandikana kisary, ny matematika ara-tsary, ary ny fisainana momba ny kisary, izay tsy maintsy manambatra zavatra maromaro hitany ny modely alohan'ny hamaliany.
Ny toerany, sy ny tsy toerany
Toerana mety. Fanesorana angona be habetsahana amin'ny antontan-taratasy sy taratasy fandoavam-bola; asa manakaiky ny OCR amin'ny scan tsy lavorary; famakiana kisary, dashboard ary tabilao; fahazoana pikan'efijery sy fametrahana UI; fanamarihana katalaogy sy QA ara-tsary; lalana fanaraha-maso — asa multimodal rehetra izay mamatotra ny vidiny isaky ny fiantsoana ary tsy tianao afoy ny fahitsiny amin'ny antsipiriany madinika.
Toerana tsy mety. Fisainana multimodal sarotra eo amin'ny sisin-tany mila ny modely matanjaka indrindra na inona vidiny — asan'ny Kimi-K3 izany, ary mitentina saika im-polo mihoatra izy noho ny antony. Famokarana lahatsoratra ihany, izay manome fototra tsara kokoa amin'io tahany io ihany ny MiMo-V2.5-Pro. Asa miankina amin'ny fahalalana ansiklopedika momba izao tontolo izao, izay ihoaran'ny fototra sparse lehibe ny matevina mifintina. Ary izay rehetra mila mihoatra ny context 262K, izay tsy atolotry ny modely eto na iray aza.
Ny tarehimarika navoaka rehetra etsy ambony dia an'ny Xiaomi manokana, ho an'ny checkpoint voatondro anarana ao amin'ny andiany MiMo sy MiMo-VL. Vakio ny loharano voalohany fa tsy ny famintinanay azy.
09Fanontaniana apetraka matetika
Inona no atao hoe API fahitana MiMo tsy voasivana?
Ny modely MiMo-V2.5 W8A16 eo amin'ny Vavahady Shannon AI izy io: modely mahay fahitana ao amin'ny firazanana MiMo an'ny Xiaomi, atolotra eo amin'ny vondrona GPU anay manokana amin'ny fahamarinan'ny lanja 8-bit miaraka amin'ny context 262 144 token ary tsy misy sosona fandavana na sivana output. Mandray sary sy lahatsoratra amin'ny /v1/chat/completions, /v1/messages ary /v1/responses izy amin'ny $0.50 isaky ny tapitrisa token miditra sy $2.00 isaky ny tapitrisa token mivoaka.
Iza no modely tsy voasivana mora indrindra tena mahita sary?
Roa no mitovy eo amin'ny fetra ambany $0.50 miditra / $2.00 mivoaka isaky ny tapitrisa token: MiMo-V2.5 W8A16 sy MiniMax-M3 3BIT-REAP. Ny MiMo-V2.5 no misy fahamarinana ambony kokoa amin'izy roa amin'ny lanja 8-bit, ilay safidy mandeha ho azy azo antoka kokoa ho an'ny asa sary saro-pady amin'ny antsipiriany. Ny MiniMax-M3 kosa mampandeha fototra lehibe lavitra noterena ho 3 bit, mankasitraka ny haben'ny fahalalana momba izao tontolo izao mihoatra ny fahatokisana isaky ny pika.
Inona no dikan'ny W8A16 ary nahoana no manan-danja amin'ny fahitana izy?
Ny W8A16 dia midika lanja 8-bit miaraka amin'ny fanetsehana 16-bit, ny ambaratonga misy fahatokisana ambony indrindra ao amin'ny katalaogy Shannon, ampiasaina rehefa kely ampy ny fototra ka tsy ilaina ny fanerena mahery. Manan-danja amin'ny fahitana izy satria ny tilikambo fahitana sy ny projector-ny dia mitondra antsipiriany madinika mandalo lalana tery, ary tsy azo avotana any aoriana ny hadisoana mipoitra eo, tsy toy ny embedding lahatsoratra manjavozavo kely izay matetika azo avotana.
Amin'ny inona no tsy itovizan'ny MiMo-V2.5 amin'ny MiMo-V2.5-Pro?
Vidiny mitovy, context 262 144 token mitovy, ambaratonga W8A16 mitovy, saingy tsy modely mitovy. Mandray sary ny MiMo-V2.5; tsy mandray ny MiMo-V2.5-Pro, fa mandany io teti-bola fanolorana io amin'ny fototra lahatsoratra lehibe kokoa. Ampiasao ny MiMo-V2.5 rehefa misy pikan'efijery, antontan-taratasy, kisary na sary ny input; ampiasao ny Pro ho an'ny asa lahatsoratra ihany amin'io tahany io ihany.
Manohana JSON schema sy fiantsoana fitaovana ve ny modely fahitana MiMo tsy voasivana?
Eny. Manohana output voarafitra json_schema hentitra, response_format, fiantsoana fitaovana, streaming ary fifehezana reasoning_effort ny MiMo-V2.5 W8A16. Izany no mahatonga azy ho azo ampiasaina ho backend fanesorana angona: omeo sary izy dia mamerina zavatra voamarina fa tsy lahatsoratra tsy maintsy vakinao.
Andefaso sary izy
Fahitana 8-bit, context 262K, tsy misy sosona fandavana — amin'ny vidin'ny modely lahatsoratra ihany.
Vakio ny antontan-taratasin'ny API Jereo ny modely 12 rehetraId-n'ny modely: MiMo-V2.5-W8A16 · fehezin'ny politikam-pampiasana tomponandraikitra anay
Loharano: Tatitra ara-teknika MiMo (arXiv 2505.07608) · MiMo-VL Technical Report (arXiv 2506.03569) · XiaomiMiMo/MiMo-VL · MiMo-VL-7B-RL-2508. Ny tarehimarika benchmark rehetra dia notaterin'ny Xiaomi ho an'ny checkpoint navoaka voatondro etsy ambony ary manoritsoritra ny firazanan'ny fianakaviana, fa tsy ny build marina eo amin'ity endpoint ity. Ny vidiny, ny context, ary ny saina fahaiza-manao dia sanda an-tsoratry ny Vavahady Shannon AI, Septambra 2026.