Xiaomi: MiMo-V2.6-Flash

MiMo-V2.6-FlashはXiaomiによるオープンソースの基盤モデルで、api14上にモデルID xiaomi/mimo-v2.6-flashとして掲載されています。テキストカテゴリに属し、309Bの総パラメータとトークンあたり15Bの活性化パラメータを持つMixture-of-Expertsアーキテクチャ上に構築されており、ハイブリッドアテンション機構を使用しています。Xiaomiはこれを狭いタスク特化型システムではなく基盤モデルとして位置づけているため、幅広い言語作業のための汎用的な基盤として機能することを意図しています。

このモデルはテキスト、画像、動画、音声を入力として受け取り、テキストを出力として生成します。コンテキストウィンドウは1,050,000トークンで、最大出力長は131,072トークンです。この非常に大きなコンテキストとマルチモーダル入力の組み合わせにより、単一のリクエストで長文ドキュメントを画像、動画、音声とともに含めることができ、なおかつ相当な量のテキスト応答を返すことができます。サポートされるリクエストパラメータには、temperature、top_p、top_k、min_p、frequency_penalty、presence_penalty、repetition_penalty、max_tokens、stop、seed、logit_bias、logprobs、top_logprobs、response_format、structured_outputs、tools、tool_choice、reasoning、include_reasoningが含まれます。

これらの機能はいくつかの実用的なパターンを示しています。大規模なドキュメントセット、コードベース、文字起こしの要約やクエリといった長コンテキストの作業は自然に適合します。ウィンドウが十分に大きいため、本来ならチャンク分割が必要になる資料をそのまま保持できるからです。画像、動画、音声を入力として提供できるため、メディアの説明、スクリーンショットやスキャンページからの情報抽出、録画資料に関する質問への回答といったタスクに使用でき、回答はテキストとして返されます。ツール呼び出しと構造化出力により、モデルが関数を呼び出したり、下流のコードが解析できるJSONを出力したりする必要があるパイプラインに適しており、reasoningおよびinclude_reasoningパラメータは、それが有用な場合に中間推論を要求または検査する手段を提供します。

api14を通じた呼び出しは、他のOpenAI互換モデルと同様に機能します。modelフィールドをxiaomi/mimo-v2.6-flashに設定してchat completionsエンドポイントにリクエストを送信し、通常のOpenAI形式でメッセージを渡します。画像、動画、音声入力のためのマルチモーダルコンテンツパーツも含めます。上記のパラメータはリクエストボディで設定できます。temperature、top_p、top_k、min_pなどのサンプリング制御は生成を形作り、max_tokensは出力を上限設定し、tools、tool_choice、response_format、structured_outputsは関数呼び出しと構造化応答をカバーします。ストリーミングと標準的なOpenAIクライアントライブラリは、互換インターフェースに対して期待どおりに動作するはずです。

留意すべき点の1つは、出力はテキストのみであるため、モデルは画像、動画、音声を返して生成することはできません。タスクがメディアを説明したり推論したりするのではなく生成することを要求する場合は、別のモデルが必要になります。また、大きなコンテキストと131,072トークンの出力上限は、リクエストが重くなる可能性があることを意味するため、短く単純なプロンプトには、より小さなモデルの方が釣り合いの取れた選択肢となる場合があります。