news 2026/4/18 9:48:15

Agent学习——xiaomi MiMo V2 Flash大模型的API申请

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张小明

前端开发工程师

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文章封面图
Agent学习——xiaomi MiMo V2 Flash大模型的API申请

一、官网链接(申请API)

官网链接:https://mimo.xiaomi.com/zh/blog/mimo-v2-flash

打开官网链接,然后鼠标滑动到最下面,点击API Platform跳转到API使用网页,点击申请API

二、API使用方法(如无小米账号记得预先注册小米账号,目前平台仅提供小米账号登录)

Xiaomi MiMo API 开放平台兼容 OpenAI API 、Anthropic API 两种主流 API 格式,

① OpenAI API 使用方式
先使用配置依赖:pip install -U openai,下面是使用方式:

from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key="sk-cfg3buzvnarzefghdr2f7bcddexagdh23o0lhun19sj256s1", # 这里和官方给的方式有点区别,不知道为什么官方的方式在我的电脑上一直报错 base_url="https://api.xiaomimimo.com/v1" ) completion = client.chat.completions.create( model="mimo-v2-flash", messages=[ {"role": "user", "content": "请从以下文本提取技术参数并转成JSON(cpu/memory/storage):\n小米 14 Ultra 配备骁龙 8 Gen 3 芯片,16GB LPDDR5X 内存,1TB UFS 4.0 闪存。"} ], max_completion_tokens=1024, temperature=0.8, top_p=0.95, stream=False, extra_body={"thinking": {"type": "disabled"}} ) print(completion.choices[0].message.content)

运行成功界面:

②Anthropic API 使用方式:

先使用配置依赖:pip install -U anthropic,下面是使用方式:

import os from anthropic import Anthropic client = Anthropic( api_key="sk-cfg3buzvnarzefghdr2f7bcddexagdh23o0lhun19sj256s1", base_url="https://api.xiaomimimo.com/anthropic" ) message = client.messages.create( model="mimo-v2-flash", max_tokens=1024, system="You are a helpful assistant.", messages=[ {"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "请从以下文本提取技术参数并转成JSON(cpu/memory/storage):\n小米 14 Ultra 配备骁龙 8 Gen 3 芯片,16GB LPDDR5X 内存,1TB UFS 4.0 闪存。"}]} ], top_p=0.95, stream=False, temperature=0.8, stop_sequences=None, thinking={"type": "disabled"} ) print(message.content)

运行结果:

三、模型参数说明

temperature:表示结果的随机性,其值越大说明模型输出越具有不确定性

top_p:表示控制模型生成文本的多样性,其值越大说明文本的多样性越高

对应任务的官方参数设置值推荐:

参考资料:https://platform.xiaomimimo.com/#/docs/welcome

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