ဆင်ဆာမဲ့ MiMo Vision API

ဈေးသက်သာသော multimodal endpoint များသည် တစ်ခုခု ဖြတ်တောက်ထားသောကြောင့် ဈေးသက်သာသည် — ဖြတ်တောက်ခံရသည့်အရာသည် ပုံမှန်အားဖြင့် သင် မမြင်ရသော အပိုင်း ဖြစ်သည် — weight များကို bit သုံးခု သို့မဟုတ် လေးခုသို့ ညှစ်ချထားပြီး မော်ဒယ်သည် ၎င်း တကယ် ဖတ်၍ မရတော့သော chart တစ်ခုအကြောင်း ယုံကြည်စွာ ဆက်ပြောနေဆဲပင် ဖြစ်သည်။ MiMo-V2.5 သည် ကျွန်ုပ်တို့ ကက်တလောက်ရှိ ဆန့်ကျင်ဘက် ဥပမာ ဖြစ်သည် — ဈေးအနိမ့်ဆုံး နှင့် precision tier အထိပ်ဆုံး နှစ်ခုစလုံးတွင် တစ်ပြိုင်နက်ရှိသည် — အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် ၎င်း ဆင်းသက်လာသည့် foundation ကို ကြီးမားပြီး sparse ဖြစ်မည့်အစား သေးငယ်ပြီး dense အဖြစ် တည်ဆောက်ခဲ့သောကြောင့်ဖြစ်သည်။

01MiMo ဘယ်ကလာသလဲ — ဦးစွာ reasoning မော်ဒယ်၊ ဒုတိယ vision မော်ဒယ်

MiMo line သည် Xiaomi ၏ open-weights သုတေသန program ဖြစ်ပြီး ၎င်း၏ တည်ထောင်သည့် argument သည် ခေတ်စားသောအရာ မဟုတ်ပါ — reasoning စွမ်းရည်ကို pretraining အတွင်း သတ်မှတ်ရမည်ဖြစ်ပြီး နောက်ပိုင်းတွင် RL ဖြင့် ဆက်တွဲထည့်ရမည် မဟုတ်ပါ။ အလုပ်အများစုမှာ data engineering ဖြစ်သည် — Xiaomi က corpus ထဲရှိ reasoning pattern များ၏ ထူထပ်မှုကို မြှင့်တင်ရန် စာသား ထုတ်ယူခြင်းနှင့် စစ်ထုတ်ခြင်းကို ပြန်လည် တည်ဆောက်ခဲ့ပြီး၊ synthetic reasoning data ကို scale ကြီးစွာ ထုတ်လုပ်ကာ၊ MiMo-7B-Base ကို token 25 trillion ခန့်ဖြင့် သုံးဆင့် mixture အောက်တွင် pretrain လုပ်ခဲ့သည်၊ inference အချိန်တွင် speculative decoder အဖြစ်လည်း တစ်ပြိုင်နက် ဆောင်ရွက်ပေးသော auxiliary objective တစ်ခုအဖြစ် Multiple-Token Prediction ပါဝင်သည် (Xiaomi အရ acceptance rate 90% ခန့်)။

Posttraining ကို တမင် ရိုးရှင်းအောင် လုပ်ထားသည် — math နှင့် code ပြဿနာ 130,000 ကို learned reward model မပါဘဲ rule-based accuracy reward သာ ဖြင့်; neural reward model တစ်ခုသည် hack ခံရနိုင်သော surface တစ်ခုဟူသော အကြောင်းပြချက်ဖြင့် ဖြစ်သည်။ Verifiable reward များကို သာယာစွာ ချော့မောင်း၍ မရပါ။ MiMo-7B-RL သည် ၎င်း၏ အရွယ်အစားနှင့် မမျှတသော ကိန်းများ ပြသသည် — Xiaomi က pass@1 ၌ AIME 2024 တွင် 68.2%, MATH-500 တွင် 95.8%, LiveCodeBench v5 တွင် 57.8% ကို ဖော်ပြထားပြီး OpenAI ၏ o1-mini နှင့် တူညီသည်။ ၎င်းသည် သင် ခေါ်ဆိုနေသော မော်ဒယ်၏ ပုံသဏ္ဌာန် ဖြစ်သည် — ကျစ်လျစ်ပြီး densely trained ဖြစ်ကာ အဖြေတစ်ခုကို ပြန်သိမ်းယူမည့်အစား ပြဿနာတစ်ခုကို ဖြတ်ကျော်ရန် tune ချထားသည် — ထို သဘာဝသည် multimodal ဆင်းသက်လာသူများသို့ ဆက်လက် ရောက်ရှိသည်။

02MiMo ကြည့်တတ်လာသည့်ပုံ — MiMo-VL ဗိသုကာလက်ရာ

MiMo-VL သည် vision-language ဌာနခွဲ ဖြစ်ပြီး ၎င်း၏ တည်ဆောက်ပုံသည် သင်ခန်းစာဖြစ်သည်။ Xiaomi က ဗိသုကာလက်ရာ သုံးပိုင်းကို ပေါင်းစပ်ခဲ့သည် — ရုပ်ပုံတိုင်းကို fixed low-resolution grid ဖြင့် တွန်းအားပေးမည့်အစား အသေးစိတ်ကို ထိန်းသိမ်းပေးသော native-resolution ViT encoder တစ်ခု၊ ဘာသာစကား မော်ဒယ်၏ latent space ထဲသို့ ကျပန်း initialize လုပ်ထားသော MLP projector တစ်ခု၊ ထို့ပြင် — အရေးကြီးဆုံးအချက် — MiMo reasoning backbone ကိုယ်တိုင်ကို ဘာသာစကား မော်ဒယ်အဖြစ် အသုံးပြုခြင်း။ vision system သည် caption ချရန်ကောင်းသော decoder တစ်ခုအစား multi-step ဆင်ခြင်ခြင်းတွင် ကောင်းနေပြီးသား decoder တစ်ခုကို အမွေဆက်ခံရသည်။

Training သည် projector warmup, vision-language alignment, general multimodal pretraining, long-context SFT — pretraining ဆင့် လေးဆင့် — ကို token ခန့်မှန်း 2.4 trillion တစ်လျှောက် လည်ပတ်ခဲ့ပြီး ထို့နောက် perception accuracy, visual grounding precision, reasoning မှန်ကန်မှုနှင့် human/AI ကြိုက်နှစ်သက်မှု တို့ကို on-policy loop တစ်ခုတည်းထဲ ပေါင်းစပ်ထားသော Mixed On-policy Reinforcement Learning (MORL) ဖြင့် ဆက်လက် လုပ်ဆောင်ခဲ့သည်။ Report သည် ထိုအားလုံးကို တစ်ပြိုင်နက် optimize လုပ်ခြင်းသည် ငြိမ်မသက်ကြောင်း ဖော်ပြထားသည် — multimodal paper အများစုထက် ပိုရိုးသားသော ဖော်ပြပုံ ဖြစ်သည်။

ထုတ်ဝေထားသော ရလဒ်များသည် parameter အရေအတွက်နှင့် ယှဉ်လျှင် အားကောင်းသည်။ Xiaomi က MiMo-VL-7B-RL သည် Qwen2.5-VL-7B ကို task 40 အနက် 35 ခုတွင် အနိုင်ယူခဲ့ကြောင်း၊ OlympiadBench တွင် 59.4 (parameter 78B အထိ ရှိသော မော်ဒယ်များထက်ပင် မြင့်) နှင့် GUI grounding အတွက် OSWorld-G တွင် 56.1 ဖြင့် interface agent အထူးတည်ဆောက်ထားသော မော်ဒယ်များကို ကျော်လွန်ခဲ့ကြောင်း ဖော်ပြထားသည်။ နောက်ပိုင်း 2508 refresh သည် series တစ်လျှောက် ပထမဆုံးအကြိမ် MMMU ကို 70 ကျော် (70.6) တိုးမြှင့်ပေးပြီး ChartQA တွင် 94.4, ScreenSpot-v2 တွင် 92.5 နှင့် VideoMME တွင် 70.8 ရရှိကာ request တစ်ခုစီအလိုက် reasoning trace ကို ပိတ်ထားနိုင်သော thinking-control switch တစ်ခုကို ထပ်ထည့်ခဲ့သည်။

03W8A16 ဆိုသည်မှာ ဘာကို ဆိုလိုပြီး စာသားထက် vision အတွက် ဘာကြောင့် ပိုအရေးကြီးသနည်း

gateway ပေါ်ရှိ မော်ဒယ်တိုင်းသည် quantization နောက်ဆက်တွဲ တစ်ခု ဆောင်ကြသည်။ ၎င်းသည် အလှပြင်ခြင်း မဟုတ်ပါ — မော်ဒယ်ကို ဝန်ဆောင်မှုပေးနိုင်စေရန် ဘာကို ဖလှယ်ခဲ့သည်ကို ဖော်ပြထားသည်။

နောက်ဆက်တွဲ	ဘာလဲ	ဘာကြောင့် သုံးလဲ
3BIT-REAP	3-bit weight ထပ် REAP — quantize မလုပ်မီ MoE မော်ဒယ်တစ်ခုမှ ရှားရှားပါးပါးသာ route လုပ်ခံရသော expert များကို ဖြုတ်ချသော expert-pruning method တစ်ခု	foundation အကြီးမားဆုံးများကို ကျိုးကြောင်းညီသော အမြန်နှုန်းဖြင့် ဝင်ကျပြီး ဝန်ဆောင်မှုပေးနိုင်စေရန် တစ်ခုတည်းသောနည်းလမ်း
W4A16-AUTOROUND-REAP	4-bit weight, 16-bit activation, AutoRound ဖြင့် quantize လုပ်ထားသည် — naive round-to-nearest ထက် accuracy ပြန်ရရှိစေသော learned rounding — ထပ် REAP pruning	ပြင်းထန်သော compression မလိုအပ်သော foundation ကြီးများအတွက် အလယ်အလတ်
W8A16	8-bit weight, 16-bit activation — ကျွန်ုပ်တို့ ဝန်ဆောင်မှုပေးသည့်ထဲမှ fidelity အမြင့်ဆုံး tier	foundation သည် ပြင်းထန်သော compression မလိုအပ်လောက်အောင် သေးငယ်သည့်နေရာတွင် အသုံးပြုသည်

MiMo-V2.5 သည် ကျစ်လျစ်ခြင်းဖြင့် တတိယ row ကို ရရှိသည် — ဤအတန်းစားရှိ dense foundation တစ်ခုသည် ဝင်ကျရန် bit သုံးခုသို့ ညှစ်ချစရာ မလိုအပ်ပါ၊ ထို့ကြောင့် ရှစ်ခုကို ထားနိုင်ပြီး သင် sample ယူသော weight များသည် လေ့ကျင့်ခဲ့သည့်များနှင့် နီးကပ်နေသည်။ ၎င်းသည် ဗိသုကာလက်ရာဆိုင်ရာ အကြောင်းရင်းတစ်ခုကြောင့် ရုပ်ပုံ အလုပ်အတွက် အချိုးမညီအောင် အရေးကြီးသည်။ စာသားသာ decoder တစ်ခုတွင် quantization အောက်၌ လွှဲသွားသော embedding တစ်ခုသည် နောက်ပိုင်း attention layer ဆယ်ဂဏန်းက ပြန်ဆက်စပ်ပေးသည် — ပြန်ရရှိနိုင်ခြေ အခွင့်အလမ်းများစွာ။ vision stack တွင် ထိုကဲ့သို့ လွတ်လပ်ရာ မရှိပါ — visual အချက်အလက်သည် decoder သို့ မရောက်မီ encoder တစ်ခုနှင့် projector ကျဉ်းတစ်ခုကိုသာ ဖြတ်သန်းရပြီး နောက်ပိုင်း ကျန်ရှိသမျှသည် ထို bottleneck ထုတ်လုပ်ပေးသည့်အရာအပေါ်တွင် ချိန်ညှိထားသည်။ အသေးစားနက်သော signal — contrast နိမ့်သော scan တစ်ခုရှိ 3 နှင့် 8 ကြားချက်၊ chart axis ပေါ်တွင် bar တစ်ခု ရပ်တန့်ရာ pixel အတိအကျ၊ click လုပ်ခိုင်းသော UI element တစ်ခု၏ နယ်နိမိတ် — သည် ပြင်းထန်သော quantization က ပထမဆုံး စွန့်ပစ်တတ်သော magnitude နိမ့်သည့် weight အသေးစိတ်ထဲတွင် ရှိနေသည်။

3-bit vision မော်ဒယ်တစ်ခုသည် ကျယ်လောင်စွာ မရှုံးနိမ့်ပါ; ၎င်းသည် ကိန်းဂဏန်း နှစ်လုံး ဆိုင်းငံ့ထားသော document တစ်ခု၏ ချောမွေ့သော ဖော်ပြချက်တစ်ခုကို ထုတ်ပေးလျက် တိတ်တဆိတ် ရှုံးနိမ့်သည်။ Weight precision မြင့်ခြင်းသည် ထို failure အတွက် ဈေးသက်သာဆုံး insurance ဖြစ်ပြီး ဤနေရာတွင် ၎င်းသည် အခမဲ့ ဖြစ်သည် — မည်သို့ပင်ဖြစ်စေ သင် အနိမ့်ဆုံးနှုန်းကိုသာ ပေးရသည်။

04အနိမ့်ဆုံးနှုန်း, context ၌

ကျွန်ုပ်တို့ မော်ဒယ် တစ်ဆယ့်နှစ်ခု ကက်တလောက်ထဲမှ လေးခုသည် 1M token လျှင် input $0.50 / output $2.00 အနိမ့်ဆုံးနှုန်း၌ ရှိသည်။ ၎င်းတို့ထဲမှ တစ်ခုတည်းသာ ရုပ်ပုံကို လက်ခံသည်။ vision ရနိုင်သော မော်ဒယ်များ output ကုန်ကျစရိတ်ပေါ်တွင် ဘယ်နေရာမှာ ရှိသလဲ — အမှန်တကယ် ငွေတောင်းခံလွှာအများစုကို လွှမ်းမိုးသော ကိန်းဂဏန်း ဖြစ်သည် —

Output ဈေးနှုန်း USD, 1M token လျှင်, Shannon AI Gateway list rate, 2026 စက်တင်ဘာ။ Bar အလျားသည် ကက်တလောက်ထဲရှိ ဈေးအကြီးဆုံး vision မော်ဒယ်နှင့် ဆက်စပ်သည်။

လှေကားထစ် vision မော်ဒယ် — တကယ့်အားကောင်းသော — ဖြစ်သော Kimi-K3 နှင့် ယှဉ်လျှင် MiMo-V2.5 သည် output ၌ ခန့်မှန်း 9.6× သက်သာပြီး input ၌ 7.7× သက်သာသည်။ ၎င်းသည် equivalence claim မဟုတ်ပါ; workload ပုံသဏ္ဌာန်အကြောင်း argument တစ်ခု ဖြစ်သည်။ လစဉ် ရုပ်ပုံ တစ်သိန်း၌ လှေကားထစ် မော်ဒယ်သည် ငွေကြေးအရ မဖြစ်နိုင်ဘဲ အနိမ့်ဆုံးနှုန်း မော်ဒယ်သည် ဖြစ်နိုင်ပြီး ရိုးသားသော မေးခွန်းမှာ အနိမ့်ဆုံးနှုန်း မော်ဒယ်သည် သင့် accuracy bar ကို ဖြတ်ကျော်ရသလား ဆိုသည်ကသာ ဖြစ်ပြီး benchmark တစ်ခု အနိုင်ရသလား မဟုတ်ပါ။

05MiMo-V2.5 vs MiniMax-M3 — ဈေးသက်သာသော vision မော်ဒယ်နှစ်ခုကို ရိုးသားစွာ နှိုင်းယှဉ်ခြင်း

ဤနှစ်ခုသည် ဈေးနှုန်း, context နှင့် endpoint surface ၌ အတိအကျ တူညီသည်။ ၎င်းတို့သည် အစားထိုးလို့ရသော အရာများ မဟုတ်ပါ — quantization tier သည် vision မော်ဒယ်တစ်ခုကို အသုံးဝင်စေသည့်အရာနှင့်ပတ်သက်သော လောင်းကစား ကွဲပြားနှစ်ခု၏ ကိုယ်စားပြု အခြေအနေတစ်ခု ဖြစ်သည်။

	MiMo-V2.5 · W8A16	MiniMax-M3 · 3BIT-REAP
1M လျှင် Input / output	$0.50 / $2.00	$0.50 / $2.00
Weight precision	8-bit	3-bit + expert pruning
Foundation အရွယ်အစား	ကျစ်လျစ်, dense	ကြီးမား, sparse MoE
Vision	ရှိသည်	ရှိသည်
Context window	262,144	262,144
Schema · tool · streaming	ရှိသည်	ရှိသည်

ရုပ်ပုံသည် ခက်ခဲသောအပိုင်း ဖြစ်လျှင် MiMo-V2.5 ကို ရွေးပါ — မပြည့်စုံသော scan များပေါ်ရှိ dense OCR, chart နှင့် table များမှ ကိန်းဂဏန်း extraction, screenshot နှင့် UI grounding, စာလုံးသေးများ ဖတ်ခြင်း, ထုတ်ကုန်ဓာတ်ပုံ နီးပါးတူသောများ ခွဲခြားခြင်း — ကိန်းလွဲခြင်းသည် ကလေး cosmetic ချို့ယွင်းချက်တစ်ခု မဟုတ်ဘဲ ချို့ယွင်းချက်တစ်ခု ဖြစ်သည့် မည်သည့်အရာမဆို။ pixel များမှ token များသို့ fidelity အမြင့်ဆုံးလမ်းကြောင်းကို လိုချင်ပါက ဤဈေးနှုန်း၌ 8-bit weight ဖြင့်သာ ၎င်းကို ရရှိနိုင်သည်။

ရုပ်ပုံသည် လွယ်ကူသောအပိုင်း ဖြစ်လျှင် MiniMax-M3 ကို ရွေးပါ။ Prune ပြီးနောက်ပင် 3 bit သို့ compress လုပ်ထားသော sparse foundation ကြီးတစ်ခုသည် ကျစ်လျစ်သော dense မော်ဒယ်တစ်ခုထက် ကမ္ဘာ့အသိပညာနှင့် reasoning ကျယ်ပြန့်မှု ပိုများသေးသည်။ Task မှာ "ဤဓာတ်ပုံကို ကြည့်ပြီး ၎င်းက ဘာကို ညွှန်ပြသလဲ ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် ဆင်ခြင်ပါ" ဆိုလျှင် သို့မဟုတ် ရုပ်ပုံသည် စာသားများသော စကားဝိုင်းတစ်ခုထဲရှိ input တစ်ခုသာ ဖြစ်လျှင် foundation ကြီးက ပိုကောင်းသော tool ဖြစ်သည် — သင် ဖလှယ်ခဲ့သော visual acuity သည် ကန့်သတ်ချက် မဟုတ်ခဲ့ပါ။

06MiMo-V2.5 vs MiMo-V2.5-Pro — မျက်စိကို depth နှင့် ဖလှယ်ခဲ့သော ညီအစ်ကို

ဤသည်ကား support ticket အများဆုံး ဖြစ်စေသော နှိုင်းယှဉ်ချက် ဖြစ်သောကြောင့် ရိုးရိုးသားသား ပြောရန် တန်ဖိုးရှိသည်။ MiMo-V2.5-Pro-W8A16 နှင့် MiMo-V2.5-W8A16 တို့သည် ဈေးနှုန်း, context window, precision tier နှင့် မိသားစုအမည် ဝေမျှသည်။ Pro သည် ရုပ်ပုံကို လက်မခံပါ။ ၎င်းသည် superset မဟုတ်ပါ။ budget တူတူ၏ ခွဲဝေမှု ကွဲပြားတစ်ခုသာ ဖြစ်သည်။

multimodal မော်ဒယ်တစ်ခုကို ဝန်ဆောင်မှုပေးခြင်းသည် decoder နှင့်အတူ vision tower နှင့် projector အတွက် ငွေပေးရသည်ဟု ဆိုလိုသည် — ကုန်ကျစရိတ် ပစ်မှတ်တစ်ခု ပုံသေထားသည့်အခါ ဘာသာစကား မော်ဒယ်ကိုယ်တိုင်ပေါ်တွင် မသုံးစွဲသော capacity ဖြစ်သည်။ Pro သည် ၎င်းအားလုံးကို စာသားပေါ်တွင် သုံးစွဲသည် — writing ရှည်လျား, extended reasoning နှင့် code အတွက် နေရာ ပိုများသော foundation ကြီးတစ်ခု။ MiMo-V2.5 ကမူ ၎င်း၏ အစိတ်အပိုင်းကို မျက်စိအတွက် သုံးစွဲသည်။

ထို့ကြောင့် ဆုံးဖြတ်ချက် စည်းမျဉ်းသည် သင့် input များအကြောင်း ဖြစ်ပြီး သင့် ရည်မှန်းချက်များအကြောင်း မဟုတ်ပါ။ request မည်သည်တွင်မဆို screenshot, scan ပြုလုပ်ထားသော page, chart, diagram သို့မဟုတ် ဓာတ်ပုံ ပါဝင်နိုင်လျှင် MiMo-V2.5 လိုအပ်သည် — Pro က content block ကို ငြင်းပယ်မည် ဖြစ်သည်။ request တိုင်းသည် စာသားသာဖြစ်ပြီး အလေ့အကျင့်ကြောင့် vision မော်ဒယ်ကို ရွေးချယ်ခဲ့လျှင် foundation အရည်အသွေးကို အကြောင်းမဲ့ စွန့်လွှတ်နေခြင်း ဖြစ်သည် — ဈေးနှုန်းတူတူ၌ MiMo-V2.5-Pro ကို ယူပါ။

ခိုးထုတ်ထိုက်သော ပုံစံတစ်ခု — content အမျိုးအစားအလိုက် route ချပါ။ ရုပ်ပုံ part ပါသော မည်သည်ကိုမဆို MiMo-V2.5-W8A16 ဆီသို့ ပို့ပြီး ကျန်အားလုံးကို MiMo-V2.5-Pro-W8A16 ဆီသို့ ပို့ပါ။ မိသားစုတူ၊ ဈေးနှုန်းတူ၊ context budget တူ — router သည် ရိုးရှင်းပြီး ချိန်ညှိစရာ cost model မလိုအပ်ပါ။

07"ဆင်ဆာမဲ့ ရုပ်ပုံ နားလည်မှု" ဆိုသည်မှာ အမှန်တကယ် ဘာကို ဆိုလိုသလဲ

ဤမော်ဒယ်၏ ရှေ့တွင် ငြင်းပယ်မှု အလွှာ မရှိပြီး ၎င်း၏ output ပေါ်တွင် content filter မရှိပါ။ ၎င်းသည် vision အလုပ်အတွက် တိကျသော ရလဒ်တစ်ခု ရှိသည့် ထုတ်ကုန် ဆုံးဖြတ်ချက်တစ်ခု ဖြစ်သည် — မော်ဒယ်သည် ဘာသာရပ်ကို အခြေခံ၍ ငြင်းပယ်မည့်အစား frame ထဲရှိအရာကို ဖော်ပြသည်။

Filter ပါသော vision API များသည် တရားဝင် အလုပ် အမျိုးအစား တစ်ခုလုံးအတွက် ဗိသုကာလက်ရာအရ မသင့်တော်သောကြောင့် ၎င်းသည် အရေးကြီးသည်။ moderation pipeline တစ်ခုသည် ၎င်း moderate လုပ်နေသော ပစ္စည်းကို ကြည့်ပြီး ၎င်းသည် ဘာလဲ ပြောရမည်; classify လုပ်နေသည့်အရာကို စစ်ဆေးရန် ငြင်းပယ်သော classifier တစ်ခုသည် classifier မဟုတ်ပါ။ ထို့အတူ တကယ့်အလုပ်များ စာရင်းရှည်တစ်လျှောက်တွင်လည်း သက်ဆိုင်သည် —

• Trust and safety tool — mainstream API တစ်ခုက ဆောင်ရွက်မည် မဟုတ်သော ရုပ်ပုံကို အတိအကျ label ချခြင်း၊ ၎င်းက label ချရန် အလိုအပ်ဆုံး ရုပ်ပုံ ဖြစ်သည်။
• ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ, forensic နှင့် မတော်တဆမှု ရုပ်ပုံများ — ယေဘုယျ filter များက မေးသူ မည်သူပင်ဖြစ်စေ ရက်စက်သည်ဟု ငြင်းပယ်သော clinical, ဒဏ်ရာနှင့် မှုခင်း ရုပ်ပုံသရုပ်ဖော်ခြင်း။
• လုံခြုံရေး သုတေသန — phishing page များ, အန္တရာယ်ရှိ interface များနှင့် ဖမ်းယူထားသော screen များကို premise ကို မော်ဒယ်က ငြင်းဆန်ခြင်း မရှိဘဲ ဖတ်ခြင်း။
• အရွယ်ရောက်ပြီးသူ content classification နှင့် archival catalog ပြုလုပ်ခြင်း — ပစ္စည်းကို ဖော်ထုတ်ရန်ဖြစ်ပြီး ကြည့်ခြင်းကို outsource မလုပ်နိုင်သော pipeline များ၊ ထပ်ပေါင်း filter များက label ချ၍ မရဟု သတ်မှတ်သော သမိုင်းဝင် collection များ။

ငြင်းပယ်မှု အလွှာကို ဖယ်ရှားခြင်းသည် engineering အတားအဆီးတစ်ခုကို ဖယ်ရှားခြင်းသာ ဖြစ်ပြီး ဥပဒေရေးရာ အတားအဆီးတစ်ခုကို ဖယ်ရှားခြင်း မဟုတ်ပါ။ Shannon AI ကို New Mexico, USA ရှိ Shannon Lab LLC က လည်ပတ်ထားပြီး API ကို အသုံးပြုခြင်းသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ Responsible Use Policy အောက်တွင် ရှိသည်။ Filter မပါသော output သည် စွမ်းရည်တစ်ခုသာ ဖြစ်ပြီး ခွင့်ပြုချက် လက်မှတ်တစ်ခု မဟုတ်ပါ။

08ခေါ်ဆိုခြင်း — endpoint များ, ရုပ်ပုံ input နှင့် ဘယ်နေရာမှာ ကိုက်ညီသလဲ

Model id မှာ MiMo-V2.5-W8A16 ဖြစ်ပြီး weight တူတူကို request dialect သုံးမျိုးမှတဆင့် ချိတ်ဆက်နိုင်သောကြောင့် သင့်တွင် ရှိပြီးသား SDK မည်သည်ကိုမဆို ဆက်လက် ထားနိုင်သည် —

• /v1/chat/completions — OpenAI-compatible ဖြစ်သည်။ ရုပ်ပုံများသည် https URL တစ်ခု သို့မဟုတ် base64 data URI တစ်ခုအဖြစ် image_url content part များအဖြစ် ဝင်ရောက်သည်။
• /v1/messages — Anthropic-compatible ဖြစ်သည်။ ရုပ်ပုံများသည် image content block များအဖြစ် ဝင်ရောက်သည်။
• /v1/responses — Responses-style dialect ဖြစ်သည်။

Streaming နှင့် tool calling သည် သုံးမျိုးလုံးတွင် အလုပ်လုပ်သောကြောင့် မော်ဒယ်သည် screenshot တစ်ခုကို ကြည့်ပြီး turn တစ်ခုတည်းထဲတွင် ၎င်းမြင်ခဲ့သည့်အရာအကြောင်း function တစ်ခု ခေါ်ဆိုနိုင်သည်။ Request နှင့် response schema အပြည့်အစုံကို API documentation တွင် ကြည့်ရှုနိုင်ပြီး ၎င်းတွင် code တစ်ကြောင်းမှ မရေးမီ ရုပ်ပုံတစ်ခု paste လုပ်ကြည့်နိုင်သော playground တစ်ခုလည်း ရှိသည်။

MiMo-V2.5 သည် strict json_schema နှင့် response_format ကို ထောက်ပံ့သည် — demo တစ်ခုနှင့် pipeline တစ်ခုကြား ကွာဟချက် ဖြစ်သည်။ ငွေတောင်းခံလွှာတစ်ခုနှင့် vendor, ရက်စွဲ, line item များနှင့် စုစုပေါင်းအတွက် typed field များပါသော schema တစ်ခု ပေးအပ်ကြည့်ပါ၊ သင့် code က validate လုပ်နိုင်သော object တစ်ခု ပြန်ရရှိမည် ဖြစ်ပြီး regex လုပ်ရမည့် စာပိုဒ်တစ်ခု မဟုတ်ပါ။ ဤကက်တလောက်ထဲရှိ မော်ဒယ် တစ်ဆယ့်နှစ်ခုအနက် နှစ်ခုသည် structured-output ထောက်ပံ့ချက် အပြည့်အစုံ မရှိပါ; ဤမော်ဒယ်တွင်မူ ရှိသောကြောင့် volume များသော extraction ဝန်ဆောင်မှုတစ်ခုအဖြစ် အလုပ်လုပ်နိုင်ခြင်း ဖြစ်သည်။

Context window မှာ 262,144 token ဖြစ်ပြီး ထုတ်လုပ်သော output ကို request တစ်ခုလျှင် 16,384 token ဖြင့် ကန့်သတ်ထားသည်။ ရုပ်ပုံများသည် resolution ၏ function တစ်ခုအဖြစ် input token များကို သုံးစွဲသောကြောင့် resolution မြင့်သော page scan များသည် ညီမျှသော word count တစ်ခုရှိ စာသားထက် context ကို ပိုမြန်စွာ စားသုံးသည်။ Document ရှည်များကို ဖတ်ရာတွင် page 300 ရှိ scan တစ်ခုကို request တစ်ခုတည်းထဲ ဖတ်ခြင်းအစား page ခွဲပြီး ဖတ်ပါ၊ output cap ကို exhaustive extraction ပေါ်ရှိ တကယ့် ကန့်သတ်ချက်တစ်ခုအဖြစ် သတ်မှတ်ပါ — ဖြတ်ထုတ်ထားသော အဖြေတစ်ခု ရမည့်အစား table dense များကို row range အလိုက် ခွဲပါ။

reasoning_effort dial သည် ဤမိသားစု၏ ကွင်းဆက်ကို ထောက်ပံ့သည့် တကယ့် lever တစ်ခု ဖြစ်သည်။ အဖြေသည် label တစ်ခုသာဖြစ်ပြီး thinking token များသည် ဈေးသက်သက်သာဖြစ်သော volume များသော classification အတွက် ၎င်းကို လျှော့ချပါ; မော်ဒယ်သည် အဖြေမပေးမီ ၎င်းမြင်သောအရာ များစွာ ပေါင်းစပ်ရမည့် chart interpretation, visual math နှင့် diagram reasoning အတွက် ၎င်းကို မြှင့်ပါ။

ဘယ်နေရာမှာ ကိုက်ညီပြီး ဘယ်နေရာမှာ မကိုက်ညီသလဲ

ကိုက်ညီသည့်နေရာများ။ Volume များသော document နှင့် ငွေတောင်းခံလွှာ extraction; မပြည့်စုံသော scan များပေါ်ရှိ OCR-adjacent အလုပ်; chart, dashboard နှင့် table ဖတ်ခြင်း; screenshot နားလည်မှုနှင့် UI grounding; catalog tagging နှင့် visual QA; moderation pipeline များ — call တစ်ခုလျှင် ကုန်ကျစရိတ်က ချုပ်ချယ်ပြီး အသေးစိတ် precision ကို ငြင်းဆန်ချင်နေသော multimodal task မည်သည်ကိုမဆို။

မကိုက်ညီသည့်နေရာများ။ ဈေးနှုန်း မည်သို့ပင်ဖြစ်စေ မော်ဒယ်အားကောင်းဆုံး လိုအပ်သော frontier-difficulty multimodal reasoning — Kimi-K3 ၏ အလုပ်ဖြစ်ပြီး၊ ၎င်းသည် အကြောင်းရင်းရှိစွာ ခန့်မှန်း ဆယ်ဆကျော် ဈေးကြီးသည်။ MiMo-V2.5-Pro က ဈေးနှုန်းတူတူ၌ foundation ပိုကောင်းသော စာသားသာ generation။ ကမ္ဘာ့အသိပညာ ကျယ်ပြန့်မှုပေါ် အားကိုးသော အလုပ် — sparse foundation ကြီးတစ်ခုက dense ကျစ်လျစ်တစ်ခုကို ကျော်လွှားသည့်နေရာ။ ထို့ပြင် ဤနေရာရှိ မော်ဒယ် မည်သည်မှ မပေးနိုင်သော context 262K ထက် ပိုများ လိုအပ်သော မည်သည့်အရာမဆို။

09မေးလေ့ရှိသော မေးခွန်းများ

---

Sources: MiMo technical report (arXiv 2505.07608) · MiMo-VL Technical Report (arXiv 2506.03569) · XiaomiMiMo/MiMo-VL · MiMo-VL-7B-RL-2508။ Benchmark ကိန်းဂဏန်းအားလုံးသည် အထက်ဖော်ပြထားသော ထုတ်ပြန်ခဲ့သည့် checkpoint များအတွက် Xiaomi ဖော်ပြချက်များ ဖြစ်ပြီး မိသားစု မျိုးရိုးကို ဖော်ပြထားခြင်း ဖြစ်ကာ ဤ endpoint ပေါ်ရှိ build အတိအကျ မဟုတ်ပါ။ ဈေးနှုန်း, context နှင့် capability flag များသည် Shannon AI Gateway list value များ ဖြစ်ပြီး 2026 စက်တင်ဘာအထိ ဖြစ်သည်။