模型超参 - API接口文档

temperature 表示采样温度。较高的值（如 0.8）会使输出更加随机，而较低的值（如 0.2）会使输出更具确定性。

top_p 表示核采样的概率阈值，用于控制模型生成文本的多样性。值越高，生成的文本多样性越高。

不同模型的 temperature 和 top_p 的默认值和参数范围如下：

模型名称 temperature top_p
mimo-v2-pro
默认值：1.0
范围：[0, 1.5]
默认值：0.95
范围：[0.01, 1.0]
mimo-v2-omni
默认值：1.0
范围：[0, 1.5]
默认值：0.95
范围：[0.01, 1.0]
mimo-v2-tts
默认值：0.6
范围：[0, 1.5]
默认值：0.95
范围：[0.01, 1.0]
mimo-v2-flash
默认值：0.3
范围：[0, 1.5]
默认值：0.95
范围：[0.01, 1.0]
我们建议您按任务类型设置参数值，可参考以下推荐值。

mimo-v2-flash 模型的推荐值如下：

任务类型 temperature top_p
Al 编程 0.3 0.95
工具调用 0.3 0.95
通用问答 0.8 0.95
创意写作 0.8 0.95
前端网页开发 0.8 0.95
数学推理 1 0.95
mimo-v2-pro 与 mimo-v2-omni 模型对于上述任务的 temperature 和 top_p 参数推荐值分别为 1 和 0.95。