Xiaomi
MiMo v2.6 Flashओपन
Xiaomi open-weights hybrid active parameter MoE running at 100+ tok/s with 1M context and frontier terminal agent benchmarks.
बुद्धिमत्ता
88.4 #27
AAQI 88.0
आउटपुट गति
118 t/s
ITL 8.5 ms/tok
ब्लेंडेड मूल्य (3:1)
$0.18 /1M
इनपुट $0.1/M · आउटपुट $0.3/M
कॉन्टेक्स्ट
1M
≈ 2,500 A4 पेज · अधिकतम आउटपुट 32,768
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
MiMo v2.6 Flash
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
जहाँ सीधे बेंचमार्क माप उपलब्ध नहीं हैं, वहाँ रडार अक्ष श्रेणी स्कोर से अनुमानित हैं — कार्यप्रणाली देखें।
ताकत और समझौते
जहां यह जीतता है
- 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
ध्यान देने योग्य बातें
- Nuance and long-tail reasoning below frontier closed models
- 310B weights still need serious VRAM even at 15B active
- Smaller ecosystem than DeepSeek/Qwen
किलर उपयोग केस
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.
डेवलपर क्विकस्टार्ट और API
पहले
MIMO_API_KEY सेट करें — API कुंजी प्राप्त करेंcurl 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);आधिकारिक संसाधन और लिंक
API डिप्लॉयमेंट
होस्ट और लेटेंसी की तुलना
Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock और Azure पर थ्रूपुट, TTFT और कैश मूल्य।
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
स्रोत के अनुसार स्कोर
श्रेणी के अनुसार स्कोर
बेंचमार्क परिणाम
लाइव स्पेक्स और आर्किटेक्चर
अंदर की झलक
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
रिलीज़ तिथि
2 अक्टू॰ 2026
आर्किटेक्चर
310B hybrid MoE, ~15B active per token
पैरामीटर
310B/15B MoE
लाइसेंस
Open Weights
कॉन्टेक्स्ट विंडो
1,000,000 tokens
अधिकतम आउटपुट
32,768 tokens
मोडैलिटी
text + image
कैश मूल्य
रीड $0.02 · राइट $0.1 /1M
रीजनिंग
—
इनपुट कीमत
$0.1/M
आउटपुट कीमत
$0.3/M
आउटपुट गति
118 t/s
पहले टोकन तक का समय
—
डेटा अपडेट
4 अक्टू॰ 2026
अनुमानित मासिक बिल
अनुमानित मासिक खर्च
$0.00
GPT-4o की तुलना में बचत की गणना…
उद्धरण और एम्बेड
GitHub Markdown बैज
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@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}
}स्कोर बैज एम्बेड करें
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वैकल्पिक मॉडल
क्षमता, मूल्य और बेंचमार्क स्कोर के आधार पर MiMo v2.6 Flash के निकटतम विकल्प।