Xiaomi

MiMo v2.6 FlashOuvert

Xiaomi open-weights hybrid active parameter MoE running at 100+ tok/s with 1M context and frontier terminal agent benchmarks.

#12publié le 2 oct. 2026·Open Weights·310B/15B MoE
textimage1M ctx
Intelligence
88.4 #12
AAQI 88.0
Vitesse Sortie
118 t/s
ITL 8.5 ms/tok
Prix mixte (3:1)
$0.18 /1M
Entrée $0.1/M · Sortie $0.3/M
Contexte
1M
≈ 2,500 pages A4 · sortie max 32,768

Quality Domain Radar

6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship

MiMo v2.6 Flash
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
Coding (86)Mathematics (85)Hard Science (GPQA) (87)Agentic & Tool Use (84)Knowledge (MMLU) (84)Vision / Multimodal (87)

Les axes du radar sont approximés depuis les scores par catégorie lorsque les mesures directes manquent — voir Méthodologie.

Points forts & compromis

Là où il gagne

  • 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

Points de vigilance

  • Nuance and long-tail reasoning below frontier closed models
  • 310B weights still need serious VRAM even at 15B active
  • Smaller ecosystem than DeepSeek/Qwen

Cas d'usage clés

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.

Démarrage rapide développeur & API

Définissez d’abord MIMO_API_KEY — obtenir une clé API
curl 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."}]
  }'

Ressources & liens officiels

Déploiement API

Comparer hôtes et latence

Débit, TTFT et tarifs de cache chez Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock et Azure.

GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
Voir la matrice des fournisseurs →

Scores par Source

Duels en direct

Specs en direct & architecture

Sous le capot
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
Date de Sortie
2 oct. 2026
Architecture
310B hybrid MoE, ~15B active per token
Paramètres
310B/15B MoE
Licence
Open Weights
Fenêtre de Contexte
1,000,000 tokens
Sortie max
32,768 tokens
Modalités
text + image
Tarifs du cache
lecture $0.02 · écriture $0.1 /1M
Raisonnement
—
Prix Entrée
$0.1/M
Prix Sortie
$0.3/M
Vitesse Sortie
118 t/s
Temps au Premier Token
—
Données mises à jour
4 oct. 2026

Facture mensuelle estimée

Dépense mensuelle estimée
$0.00
Calcul des économies vs GPT-4o…

Citer et intégrer

Badge Markdown GitHub
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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}
}

Intégrer le badge de score

Ajoutez un badge Podium Score en direct à votre README GitHub ou Hugging Face — il renvoie vers le classement en direct.

Aperçu
MiMo v2.6 Flash LLMPodium Score
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