mimo-omni
/install mimo-omni
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视觉与音频理解 / Vision & Audio Understanding (MiMo API)\r
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通过 mimo_api.sh(Curl)或 mimo_api.py(Python)调用小米 MiMo 多模态模型,支持图片、视频、音频输入。两个工具参数完全一致。\r
Call the Xiaomi MiMo multimodal model via mimo_api.sh (Curl) or mimo_api.py (Python). Supports image, video, and audio inputs. Both tools share identical parameters.\r
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Windows 环境强制使用
python mimo_api.py(不支持 bash)。macOS/Linux 优先使用bash mimo_api.sh。\r Windows MUST usepython mimo_api.py(no bash/curl). macOS/Linux prefersbash mimo_api.sh。\r 注意:Windows 用户不需要安装 Git 或 WSL! 直接用 Python 就行。\r Note: Windows users do NOT need Git or WSL! Just use Python directly.\r \r
通用调用格式 / General Call Format\r
\r 问题参数支持任意自然语言,直接传入用户的原始 query 即可:\r The question supports any natural language — just pass the user's original query:\r \r
# 用户问什么就传什么,不需要改写 / Pass whatever the user asked, no rewriting needed\r
bash mimo_api.sh image /path/to/photo.jpg "\x3C用户的问题 / user's question>"\r
bash mimo_api.sh video /path/to/video.mp4 "\x3C用户的问题 / user's question>" --fps 1\r
bash mimo_api.sh audio /path/to/audio.wav "\x3C用户的问题 / user's question>"\r
\r
# 示例 / Example\r
bash mimo_api.sh image /path/to/cat.jpg "这张图里的猫是什么品种?/ What breed is the cat in this picture?"\r
```\r
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---\r
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## 图片 / Image\r
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```bash\r
# 🪟 Windows (Python) — 直接用,无需 Git/WSL\r
python mimo_api.py image "https://example.com/photo.jpg" "描述这张图片 / Describe this image" --max-tokens 65536\r
python mimo_api.py image /path/to/image.png "图中有哪些物体?/ What objects are in the image?" --max-tokens 65536\r
python mimo_api.py image /path/to/screenshot.png "提取图中所有文字,保持排版结构 / Extract all text, preserve layout" --max-tokens 262144\r
\r
# 🍎 macOS / Linux (bash)\r
bash mimo_api.sh image "https://example.com/photo.jpg" "描述这张图片 / Describe this image" --max-tokens 65536\r
bash mimo_api.sh image /path/to/image.png "图中有哪些物体?/ What objects are in the image?" --max-tokens 65536\r
bash mimo_api.sh image /path/to/screenshot.png "提取图中所有文字,保持排版结构 / Extract all text, preserve layout" --max-tokens 262144\r
\r
# 多图对比 / Multi-image comparison\r
python mimo_api.py images /path/to/img1.jpg /path/to/img2.jpg --question "比较这两张图片的异同 / Compare these two images" --max-tokens 65536\r
bash mimo_api.sh images /path/to/img1.jpg /path/to/img2.jpg --question "比较这两张图片的异同 / Compare these two images" --max-tokens 65536\r
```\r
\r
---\r
\r
## 视频 / Video\r
\r
参数说明 / Parameters: `--fps` 每秒采样帧数 / frames per second, `--resolution` 分辨率模式 / resolution mode (default/max)\r
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```bash\r
# 🪟 Windows (Python)\r
python mimo_api.py video /path/to/video.mp4 "描述视频内容 / Describe the video" --fps 1 --max-tokens 65536\r
python mimo_api.py video /path/to/short.mp4 "详细描述 / Detailed description" --fps 2 --max-tokens 65536\r
python mimo_api.py video /path/to/long.mp4 "用3-5句话概括 / Summarize in 3-5 sentences" --fps 0.5 --max-tokens 262144\r
python mimo_api.py video /path/to/sports.mp4 "识别关键动作 / Identify key actions" --fps 4 --max-tokens 65536\r
python mimo_api.py video /path/to/video.mp4 "识别视频中所有文字 / Extract all text" --fps 2 --resolution max --max-tokens 262144\r
\r
# 🍎 macOS / Linux (bash)\r
bash mimo_api.sh video /path/to/video.mp4 "描述视频内容 / Describe the video" --fps 1 --max-tokens 65536\r
bash mimo_api.sh video /path/to/short.mp4 "详细描述 / Detailed description" --fps 2 --max-tokens 65536\r
bash mimo_api.sh video /path/to/long.mp4 "用3-5句话概括 / Summarize in 3-5 sentences" --fps 0.5 --max-tokens 262144\r
bash mimo_api.sh video /path/to/sports.mp4 "识别关键动作 / Identify key actions" --fps 4 --max-tokens 65536\r
bash mimo_api.sh video /path/to/video.mp4 "识别视频中所有文字 / Extract all text" --fps 2 --resolution max --max-tokens 262144\r
```\r
\r
### 视频推荐配置速查 / Video Config Quick Reference\r
\r
| 场景 / Scenario | `--fps` | `--resolution` | `--max-tokens` |\r
|---|---|---|---|\r
| 通用描述 / General | `1` | default | 65536 |\r
| 短视频 / Short (\x3C30s) | `2` | default | 65536 |\r
| 长视频摘要 / Long (>5min) | `0.5` | default | 262144 |\r
| 动作识别 / Sports/Action | `4`~`8` | default | 65536 |\r
| OCR / 字幕提取 / Subtitles | `2` | max | 262144 |\r
| 教学 / PPT | `0.5` | max | 262144 |\r
| 图表 / Charts | `1` | max | 262144 |\r
| 字幕翻译 / Subtitle TL | `2` | max | 262144 |\r
\r
> **Token 参考 / Token reference:** fps=1 → ~3168 tokens, fps=4 → ~6408 tokens. fps ×2 ≈ tokens ×2.\r
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---\r
\r
## 音频 / Audio\r
\r
```bash\r
# 🪟 Windows (Python)\r
python mimo_api.py audio "https://example.com/audio.wav" "转录音频内容 / Transcribe the audio" --max-tokens 65536\r
python mimo_api.py audio /path/to/audio.mp3 "转录并区分说话人 / Transcribe, identify speakers" --max-tokens 65536\r
python mimo_api.py audio /path/to/audio.wav "描述音频中的声音 / Describe sounds (speech, music, ambience)" --max-tokens 65536\r
\r
# 🍎 macOS / Linux (bash)\r
bash mimo_api.sh audio "https://example.com/audio.wav" "转录音频内容 / Transcribe the audio" --max-tokens 65536\r
bash mimo_api.sh audio /path/to/audio.mp3 "转录并区分说话人 / Transcribe, identify speakers" --max-tokens 65536\r
bash mimo_api.sh audio /path/to/audio.wav "描述音频中的声音 / Describe sounds (speech, music, ambience)" --max-tokens 65536\r
```\r
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---\r
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## 视频 + 音频联合 / Mixed Video + Audio\r
\r
```bash\r
# 🪟 Windows (Python)\r
python mimo_api.py mixed --video /path/to/video.mp4 --audio /path/to/audio.mp3 "描述视频并转录音频 / Describe video & transcribe audio" --max-tokens 262144\r
\r
# 🍎 macOS / Linux (bash)\r
bash mimo_api.sh mixed --video /path/to/video.mp4 --audio /path/to/audio.mp3 "描述视频并转录音频 / Describe video & transcribe audio" --max-tokens 262144\r
```\r
\r
---\r
\r
## 返回格式 / Response Format\r
\r
API 原始返回为 JSON / Raw API response is JSON:\r
```json\r
{\r
"choices": [{"message": {"role": "assistant", "content": "..."}}],\r
"usage": {"prompt_tokens": 4026, "completion_tokens": 474, "total_tokens": 4500}\r
}\r
```\r
\r
脚本自动解析,输出两部分 / Script auto-parses into two outputs:\r
- **stderr**(调试 / debug info):`[9.0s | prompt=4026, completion=474]`\r
- **stdout**(模型回复 / model reply):纯文本内容 / plain text content\r
\r
将 stdout 的内容直接作为回答返回给用户即可 / Return stdout content directly to the user.\r
\r
---\r
\r
## 文件大小限制 / File Size Limits\r
\r
- 本地文件会被 base64 编码后上传,**API 限制 base64 数据最大 10MB** / Local files are base64-encoded; **API limit: 10MB for base64 data**\r
- 图片和音频通常不超限;**视频文件容易超限** / Images & audio are fine; **video files often exceed the limit**\r
- 超限时返回 / Error on limit: `exceeded maximum size limit for video base64 data (max: 10MB)`\r
- **解决方案 / Solution:** 大文件优先使用 URL / Prefer URL for large files:\r
```bash\r
python mimo_api.py video "https://example.com/large.mp4" "描述 / Describe" # ✅\r
bash mimo_api.sh video "https://example.com/large.mp4" "描述 / Describe" # ✅\r
```\r
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---\r
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## 超时与重试 / Timeout & Retry\r
\r
- 默认超时 300s(5 分钟),适用于图片、短视频、音频 / Default: 300s (5min) for images, short video, audio\r
- **长视频(>2min)建议加 `--timeout 600`** / **Long videos (>2min): add `--timeout 600`**\r
```bash\r
python mimo_api.py video /path/to/long.mp4 "概括 / Summarize" --fps 0.5 --timeout 600\r
bash mimo_api.sh video /path/to/long.mp4 "概括 / Summarize" --fps 0.5 --timeout 600\r
```\r
- 超时重试建议 / Retry suggestions on timeout:\r
1. 降低 `--fps` / Reduce `--fps`\r
2. 改用 `--resolution default` / Switch to `--resolution default`\r
3. 仍然超时则建议用户截取片段 / Still timing out? Ask user to clip a shorter segment\r
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---\r
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## 文件说明 / File Reference\r
\r
| 文件 / File | 用途 / Purpose |\r
|---|---|\r
| `mimo_api.py` | Python CLI 调用工具 / Python CLI tool |\r
| `mimo_api.sh` | Bash/Curl CLI 调用工具 / Bash CLI tool |\r
- 确保已安装 OpenClaw(本地或 Docker 部署)
- 在对话框中输入安装命令:
/install mimo-omni - 安装完成后,直接呼叫该 Skill 的名称或使用
/mimo-omni触发 - 根据 Skill 的参数说明提供必要输入,即可获得结构化输出
mimo-omni 是什么?
使用小米 MiMo 的多模态模型分析和理解图片、视频和音频。当用户发送图片/视频/音频附件,询问视觉内容,请求图片描述、OCR、物体检测、场景理解、视频分析或音频转录/理解时使用。 它是一个面向 Claude Code / OpenClaw 的 AI Agent Skill 插件,目前累计下载 33 次。
如何安装 mimo-omni?
在 OpenClaw 或 Claude Code 对话框中运行命令「/install mimo-omni」即可一键安装,无需额外配置。
mimo-omni 是免费的吗?
是的,mimo-omni 完全免费,采用 MIT-0 许可证,可自由下载、安装和使用。
mimo-omni 支持哪些平台?
mimo-omni 跨平台运行,可在任意部署了 OpenClaw / Claude Code 的环境中使用(cross-platform)。
谁开发了 mimo-omni?
由 xcchenx345(@xcchenx345)开发并维护,当前版本 v1.0.0。