Xiaomi
MiMo v2.6 Flashオープン
Xiaomi open-weights hybrid active parameter MoE running at 100+ tok/s with 1M context and frontier terminal agent benchmarks.
知能指数
88.4 #27
AAQI 88.0
出力速度
118 t/s
ITL 8.5 ms/tok
ブレンド価格 (3:1)
$0.18 /1M
入力 $0.1/M · 出力 $0.3/M
コンテキスト
1M
約 2,500 枚のA4ページ · 最大出力 32,768
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
MiMo v2.6 Flash
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
直接のベンチマーク測定がない場合、レーダー軸はカテゴリスコアから近似されます — 評価方法 を参照。
強みとトレードオフ
強み
- 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
注意すべきトレードオフ
- Nuance and long-tail reasoning below frontier closed models
- 310B weights still need serious VRAM even at 15B active
- Smaller ecosystem than DeepSeek/Qwen
キラーユースケース
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.
開発者向けクイックスタートとAPI
まず
MIMO_API_KEY を設定 — APIキーを取得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."}]
}'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);公式リソースとリンク
API デプロイ
ホストとレイテンシを比較
Groq、Cerebras、Together、DeepInfra、Fireworks、Bedrock、Azure 全体のスループット、TTFT、キャッシュ料金。
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
ソース別スコア
カテゴリー別スコア
ベンチマーク結果
ライブスペックとアーキテクチャ
内部構造
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
リリース日
2026年10月2日
アーキテクチャ
310B hybrid MoE, ~15B active per token
パラメータ数
310B/15B MoE
ライセンス
Open Weights
コンテキストウィンドウ
1,000,000 tokens
最大出力
32,768 tokens
モダリティ
text + image
キャッシュ料金
読み取り $0.02 · 書き込み $0.1 /1M
推論
—
入力価格
$0.1/M
出力価格
$0.3/M
出力速度
118 t/s
最初のトークンまでの時間
—
データ更新日
2026年10月4日
月額請求の見積もり
月額見積もり
$0.00
GPT-4o との節約額を計算中…
引用と埋め込み
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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}
}スコアバッジを埋め込む
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代替モデル
機能、価格、ベンチマークスコアに基づく MiMo v2.6 Flash の最適な代替モデル。