Xiaomi
MiMo v2.6 Flashโอเพ่นซอร์ส
Xiaomi open-weights hybrid active parameter MoE running at 100+ tok/s with 1M context and frontier terminal agent benchmarks.
ดัชนีปัญญา
88.4 #27
AAQI 88.0
ความเร็วขาออก
118 t/s
ITL 8.5 ms/tok
ราคาเฉลี่ย (3:1)
$0.18 /1M
ขาเข้า $0.1/M · ขาออก $0.3/M
บริบท
1M
≈ 2,500 หน้า A4 · ขาออกสูงสุด 32,768
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
MiMo v2.6 Flash
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
แกนเรดาร์ประมาณจากคะแนนหมวดหมู่เมื่อไม่มีการวัดเบนช์มาร์กโดยตรง — ดู ระเบียบวิธี
จุดแข็งและข้อแลกเปลี่ยน
จุดที่ชนะ
- 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
สิ่งที่ต้องระวัง
- Nuance and long-tail reasoning below frontier closed models
- 310B weights still need serious VRAM even at 15B active
- Smaller ecosystem than DeepSeek/Qwen
กรณีใช้งานเด็ด
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.
ควิกสตาร์ตสำหรับนักพัฒนาและ API
ตั้งค่า
MIMO_API_KEY ก่อน — รับคีย์ 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);ทรัพยากรและลิงก์อย่างเป็นทางการ
การใช้งาน API
เปรียบเทียบโฮสต์และเวลาแฝง
อัตราความเร็ว TTFT และราคาแคชบน Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock และ Azure
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
คะแนนแยกตามแหล่งข้อมูล
คะแนนแยกตามหมวดหมู่
ผลการทดสอบ Benchmark
สเปกสดและสถาปัตยกรรม
ภายใต้ฝากระโปรง
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
วันที่เปิดตัว
2 ต.ค. 2569
สถาปัตยกรรม
310B hybrid MoE, ~15B active per token
พารามิเตอร์
310B/15B MoE
สัญญาอนุญาต
Open Weights
ขนาดคอนเทกซ์
1,000,000 tokens
เอาต์พุตสูงสุด
32,768 tokens
โมดัลิตี
text + image
ราคาแคช
อ่าน $0.02 · เขียน $0.1 /1M
การให้เหตุผล
—
ราคาขาเข้า
$0.1/M
ราคาขาออก
$0.3/M
ความเร็วขาออก
118 t/s
เวลาถึงโทเค็นแรก
—
อัปเดตข้อมูล
4 ต.ค. 2569
ค่าใช้จ่ายรายเดือนโดยประมาณ
ค่าใช้จ่ายรายเดือนโดยประมาณ
$0.00
กำลังคำนวณการประหยัดเทียบ GPT-4o…
อ้างอิงและฝัง
ป้าย 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}
}ฝังป้ายคะแนน
เพิ่มป้าย Podium Score แบบสดลงใน README ของ GitHub หรือ Hugging Face — ลิงก์กลับไปยังอันดับสด
ตัวอย่าง
Markdown
Loading badge snippet...HTML
Loading badge snippet...โมเดลอื่นจาก Xiaomi
โมเดลทางเลือก
ทางเลือกที่ใกล้เคียงที่สุดสำหรับ MiMo v2.6 Flash โดยอิงตามความสามารถ ราคา และคะแนนเบนช์มาร์ก