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peise网站,wordpress弹出搜索结果,建设部网站 标准下载,求一个做烧肉的网站一、MiMo-V2-Flash的亮点 ①API 定价为输入 $0.1/M tokens#xff0c;输出 $0.3/M tokens#xff0c;且目前限时免费#xff0c;推理成本仅为Claude 4.5 Sonnet的2.5%。 ②在多个Agent测评基准中保持全球开源模型Top 2#xff0c;代码能力强。 ③使用场景多为智能通场景设计…一、MiMo-V2-Flash的亮点①API 定价为输入$0.1/M tokens输出$0.3/M tokens且目前限时免费推理成本仅为Claude 4.5 Sonnet的2.5%。②在多个Agent测评基准中保持全球开源模型Top 2代码能力强。③使用场景多为智能通场景设计支持深度思考和联网搜索。④架构上使用混合注意力机制和多层MTP进行推理加速。⑤模型权重和推理代码使用的是MIT协议适用商业场景。二、技术剖析①窗口大小为128②原生支持32K上下文外扩技术支持可达256K的上下文处理③多层MIT推理加速并行效率倍增三、在线体验①体验链接https://aistudio.xiaomimimo.com②API地址限时免费哦各位白嫖党抓紧机会https://platform.xiaomimimo.com/③收费定价输入 $0.1/M tokens输出 $0.3/M tokens③本地部署a.模型权重https://hf.co/XiaomiMiMo/MiMo-V2-Flashb.GitHub仓库https://github.com/xiaomimimo/MiMo-V2-Flash四、模型效果从公布的基准测试图中看性能上有了些许提升主要的提升应该还是在Agent场景、推理效率的提升和价格吧但是目前架不住他免费呀五、调用方法由于MiMo-V2-Flash 已封装成 OpenAI-Compatible HTTP 服务启动后直接用OpenAI SDK 或curl -i http://localhost:9001/v1/chat/completions模型路径、推理参数全部在启动命令里一次性配好无需再写 .from_pretrained()。以下是四种不同场景的调用方式# ①启动服务 pip install sglang python3 -m sglang.launch_server \ --model-path XiaomiMiMo/MiMo-V2-Flash \ --served-model-name mimo-v2-flash \ --tp-size 8 --trust-remote-code \ --host 0.0.0.0 --port 9001 # ②API调用 from openai import OpenAI client OpenAI(base_urlhttp://localhost:9001/v1, api_keydummy) response client.chat.completions.create( modelmimo-v2-flash, messages[{role: user, content: Nice to meet you MiMo}], max_tokens4096, temperature0.8, top_p0.95, streamTrue, extra_body{chat_template_kwargs: {enable_thinking: True}} ) for chunk in response: print(chunk.choices[0].delta.content or , end) # ③curl方式 curl http://localhost:9001/v1/chat/completions \ -H Content-Type: application/json \ -d { model: mimo-v2-flash, messages: [{role: user, content: Nice to meet you MiMo}], max_tokens: 4096, temperature: 0.8, top_p: 0.95, stream: true, chat_template_kwargs: {enable_thinking: true} } # ④JaveScript方式 const { OpenAI } require(openai); const client new OpenAI({ baseURL: http://localhost:9001/v1, apiKey: dummy }); const stream await client.chat.completions.create({ model: mimo-v2-flash, messages: [{ role: user, content: Nice to meet you MiMo }], max_tokens: 4096, temperature: 0.8, top_p: 0.95, stream: true, chat_template_kwargs: { enable_thinking: true } }); for await (const chunk of stream) { process.stdout.write(chunk.choices[0]?.delta?.content || ); }使用流程启动服务一次 → 拿到 http://localhost:9001/v1 → 当成 OpenAI 接口 用即可模型、推理参数全部在启动命令里配置完成无需再加载模型或写 .from_pretrained(重要的事情说三遍限时免费限时免费限时免费