지능 지수
88.4 #27
AAQI 88.0
출력 속도
118 t/s
ITL 8.5 ms/tok
블렌디드 가격 (3:1)
$0.18 /1M
입력 $0.1/M · 출력 $0.3/M
컨텍스트
1M
≈ A4 2,500페이지 · 최대 출력 32,768
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
MiMo v2.6 Flash
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
직접적인 벤치마크 측정이 없는 경우 레이더 축은 카테고리 점수로 근사됩니다 — 평가 방법 참조.
강점과 트레이드오프
강점
- 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
주의할 점
- Nuance and long-tail reasoning below frontier closed models
- 310B weights still need serious VRAM even at 15B active
- Smaller ecosystem than DeepSeek/Qwen
핵심 사용 사례
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.
개발자 퀵스타트 및 API
먼저
MIMO_API_KEY를 설정하세요 — API 키 발급curl 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);공식 리소스 및 링크
API 배포
호스트 및 레이턴시 비교
Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock, Azure의 처리량, TTFT, 캐시 가격.
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
출처별 점수
카테고리별 점수
벤치마크 결과
실시간 스펙 및 아키텍처
내부 구조
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
출시일
2026년 10월 2일
아키텍처
310B hybrid MoE, ~15B active per token
파라미터 수
310B/15B MoE
라이선스
Open Weights
컨텍스트 창
1,000,000 tokens
최대 출력
32,768 tokens
모달리티
text + image
캐시 가격
읽기 $0.02 · 쓰기 $0.1 /1M
추론
—
입력 가격
$0.1/M
출력 가격
$0.3/M
출력 속도
118 t/s
첫 토큰 생성 시간
—
데이터 업데이트
2026년 10월 4일
월 예상 청구액
월 예상 지출
$0.00
GPT-4o 대비 절감액 계산 중…
인용 및 임베드
GitHub Markdown 배지
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}
}점수 배지 삽입
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대체 모델
성능, 가격 및 벤치마크 점수를 기반으로 한 MiMo v2.6 Flash의 주요 대체 모델.