Xiaomi
MiMo v2.6 Flashمفتوح
Xiaomi open-weights hybrid active parameter MoE running at 100+ tok/s with 1M context and frontier terminal agent benchmarks.
الذكاء
88.4 #27
AAQI 88.0
سرعة الإخراج
118 t/s
ITL 8.5 ms/tok
السعر الممزوج (3:1)
$0.18 /1M
إدخال $0.1/M · إخراج $0.3/M
السياق
1M
≈ 2,500 صفحة A4 · أقصى إخراج 32,768
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
MiMo v2.6 Flash
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
محاور الرادار تقريبية من درجات الفئات عند غياب قياسات مباشرة — راجع المنهجية.
نقاط القوة والمقايضات
أين يتفوق
- Fastest open-weights flagship — 118 tok/s
- SWE-bench-tier coding at flash pricing ($0.10/$0.30)
- 1M context self-hostable for regulated stacks
- Strong thinking/non-thinking dual-mode scores
ما يجب الانتباه له
- Nuance and long-tail reasoning below frontier closed models
- 310B weights still need serious VRAM even at 15B active
- Smaller ecosystem than DeepSeek/Qwen
حالات استخدام قاتلة
High-throughput coding agents
Flash-speed agent loops at open-model prices.
On-prem copilots
Self-hosted coding assistants for enterprises.
Batch document processing
1M-context extraction at $0.10/M input.
بداية سريعة للمطورين و API
عيّن
MIMO_API_KEY أولاً — احصل على مفتاح APIcurl https://api.mimo.mi.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $MIMO_API_KEY" \
-H "content-type: application/json" \
-d '{
"model": "mimo-v2.6-flash",
"messages": [{"role": "user", "content": "Refactor this function for O(n) time and explain the change."}]
}'import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.mimo.mi.com/v1",
api_key=os.environ["MIMO_API_KEY"],
)
resp = client.chat.completions.create(
model="mimo-v2.6-flash",
messages=[{"role": "user", "content": "Refactor this function for O(n) time and explain the change."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)const res = await fetch("https://api.mimo.mi.com/v1/chat/completions", {
method: "POST",
headers: {
Authorization: `Bearer ${process.env.MIMO_API_KEY}`,
"content-type": "application/json",
},
body: JSON.stringify({
model: "mimo-v2.6-flash",
messages: [{ role: "user", content: "Refactor this function for O(n) time and explain the change." }],
}),
});
console.log((await res.json()).choices[0].message.content);الموارد والروابط الرسمية
نشر API
مقارنة المضيفين ووقت الاستجابة
الإنتاجية وTTFT وتسعير ذاكرة التخزين المؤقت عبر Groq وCerebras وTogether وDeepInfra وFireworks وBedrock وAzure.
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
الدرجات حسب المصدر
الدرجات حسب الفئة
نتائج الاختبارات
المواصفات الحية والبنية
تحت الغطاء
310B hybrid MoE, ~15B active per token
- Hybrid active-parameter MoE — 310B total, ~15B live per token
- 1M context at 100+ tok/s sustained
- Open weights under a permissive license
- Pretraining-to-posttraining pipeline detailed in the MiMo paper
تاريخ الإصدار
2 أكتوبر 2026
البنية
310B hybrid MoE, ~15B active per token
المعلمات
310B/15B MoE
الترخيص
Open Weights
نافذة السياق
1,000,000 tokens
أقصى إخراج
32,768 tokens
الوسائط
text + image
أسعار التخزين المؤقت
قراءة $0.02 · كتابة $0.1 /1M
الاستدلال
—
سعر الإدخال
$0.1/M
سعر الإخراج
$0.3/M
سرعة الإخراج
118 t/s
الزمن حتى أول رمز
—
آخر تحديث
4 أكتوبر 2026
الفاتورة الشهرية المقدرة
الإنفاق الشهري المقدر
$0.00
جارٍ حساب التوفير مقابل GPT-4o…
اقتباس وتضمين
شارة Markdown لـ GitHub
Loading badge markdown...BibTeX
@misc{llmpodium2026mimov26flash,
title = {Benchmark Analysis and Intelligence Evaluation of MiMo v2.6 Flash},
author = {LLMPodium Research},
year = {2026},
url = {https://llmpodium.com/models/mimo-v2-6-flash}
}تضمين شارة النتيجة
أضف شارة Podium Score المباشرة إلى ملف README على GitHub أو Hugging Face — ترتبط بالترتيب المباشر.
معاينة
Markdown
Loading badge snippet...HTML
Loading badge snippet...المزيد من Xiaomi
النماذج البديلة
أقرب البدائل لـ MiMo v2.6 Flash استناداً إلى القدرات والأسعار ونتائج الاختبارات.