Xiaomi: MiMo-V2.5-Pro

Xiaomi: MiMo-V2.5-Pro는 Xiaomi의 텍스트 모델입니다. 이 모델은 회사의 플래그십 모델로, 범용 에이전트 기능, 복잡한 소프트웨어 엔지니어링, 장기 작업을 중심으로 포지셔닝되어 있습니다. Xiaomi는 ClawEval, GDPVal, SWE-bench Pro와 같은 벤치마크에서 이 모델이 최상위 순위를 기록했다고 보고합니다. 텍스트 입력, 텍스트 출력 모델이므로 작성된 프롬프트와 함께 작동하고 작성된 응답을 반환합니다.

이 모델은 텍스트 입력을 받아 텍스트 출력을 생성하며, 컨텍스트 윈도우는 1,050,000 토큰입니다. 이는 전체 코드베이스, 긴 문서 세트 또는 확장된 에이전트 트랜스크립트를 단일 요청에 담을 수 있을 만큼 충분히 큽니다. 최대 출력 길이는 131,072 토큰으로, 짧은 답변만이 아니라 긴 생성 답변을 지원합니다. 추론은 이 모델의 기능 세트의 일부입니다. 지원되는 파라미터에는 reasoning과 include_reasoning이 포함되므로, 클라이언트가 지원하는 곳에서 모델의 추론 동작을 제어하거나 표시할 수 있습니다.

이러한 기능은 몇 가지 실용적인 용도를 가리킵니다. 에이전트 워크플로는 자연스러운 적합성입니다. 이 모델은 여러 단계에 걸친 범용 에이전트 동작과 장기 작업을 위해 만들어졌기 때문입니다. 복잡한 소프트웨어 엔지니어링도 또 다른 용도이며, 컨텍스트 윈도우가 중요한 대규모 저장소에 대한 작업을 포함합니다. 출력이 131,072 토큰까지 실행될 수 있으므로, 이 모델은 짧은 답변보다 길고 구조화된 결과물이 필요한 작업에도 적합합니다. 구조화된 출력과 도구 호출은 모델이 기계 판독 가능한 데이터를 반환하거나 외부 함수를 호출해야 하는 파이프라인에서 이 모델을 사용할 수 있게 합니다.

모델 id "xiaomi/mimo-v2.5-pro"를 사용하여 api14의 OpenAI 호환 API를 통해 이 모델을 호출합니다. 지원하는 요청 파라미터는 frequency_penalty, include_reasoning, logprobs, max_tokens, presence_penalty, reasoning, repetition_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k, top_logprobs, top_p입니다. 실제로 temperature, top_p, top_k는 샘플링을 형성하고, max_tokens와 stop은 응답을 제한하며, seed는 재현성을 추가합니다. frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty는 반복을 억제하고, response_format과 structured_outputs는 출력의 형태를 제한하며, tools와 tool_choice는 함수 호출을 활성화합니다. logprobs와 top_logprobs는 토큰 수준 확률 정보를 반환하고, reasoning과 include_reasoning은 모델의 추론 출력과 관련됩니다.

고려 사항은 대부분 적합성에 관한 것입니다. 입력은 텍스트 전용이므로 이미지, 오디오 또는 기타 모달리티 지원은 없습니다. 작업이 그러한 입력에 의존한다면 다른 모델이 필요합니다. 매우 큰 컨텍스트 윈도우와 긴 최대 출력은 유용하지만 항상 필요한 것은 아니므로, 짧고 단순한 텍스트 작업에는 더 작거나 더 빠른 모델이 더 나은 선택일 수 있습니다. 이러한 범위 내에서 MiMo-V2.5-Pro는 까다로운 텍스트 작업, 즉 에이전트, 소프트웨어 엔지니어링, 장기간에 걸쳐 실행되는 작업을 목표로 합니다.