Xiaomi
MiMo v2.6 FlashОткрытая
Xiaomi open-weights hybrid active parameter MoE running at 100+ tok/s with 1M context and frontier terminal agent benchmarks.
Интеллект
88.4 #27
AAQI 88.0
Скорость вывода
118 t/s
ITL 8.5 ms/tok
Смешанная цена (3:1)
$0.18 /1M
Вход $0.1/M · Выход $0.3/M
Контекст
1M
≈ 2,500 стр. A4 · макс. выход 32,768
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
MiMo v2.6 Flash
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
Оси радара приближены по категорийным оценкам там, где нет прямых бенчмарк-измерений — см. Методология.
Сильные стороны и компромиссы
Где модель выигрывает
- 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
На что обратить внимание
- Nuance and long-tail reasoning below frontier closed models
- 310B weights still need serious VRAM even at 15B active
- Smaller ecosystem than DeepSeek/Qwen
Киллер-сценарии
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.
Быстрый старт для разработчика и API
Сначала задайте
MIMO_API_KEY — получить ключ 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);Официальные ресурсы и ссылки
Развёртывание API
Хосты и задержка
Пропускная способность, TTFT и цены на кэш у Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock и Azure.
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
Оценки по источникам
Оценки по категориям
Результаты бенчмарков
Живые характеристики и архитектура
Под капотом
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
Дата выпуска
2 окт. 2026 г.
Архитектура
310B hybrid MoE, ~15B active per token
Параметры
310B/15B MoE
Лицензия
Open Weights
Контекстное окно
1,000,000 tokens
Макс. вывод
32,768 tokens
Модальности
text + image
Цены кэша
чтение $0.02 · запись $0.1 /1M
Рассуждение
—
Цена ввода
$0.1/M
Цена вывода
$0.3/M
Скорость вывода
118 t/s
Время до первого токена
—
Данные обновлены
4 окт. 2026 г.
Оценка ежемесячного счёта
Оценка расходов в месяц
$0.00
Считаем экономию против GPT-4o…
Цитирование и вставка
Бейдж GitHub Markdown
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}
}Бейдж оценки для README
Живой бейдж Podium Score для README на GitHub или Hugging Face — ведёт на актуальный рейтинг.
Превью
Markdown
Loading badge snippet...HTML
Loading badge snippet...Ещё от Xiaomi
Альтернативные модели
Ближайшие альтернативы для MiMo v2.6 Flash по возможностям, цене и бенчмаркам.