MiMo V2.6 Pro
9028°
Voer dit model uit
Aanbiedingen / Advertenties
Xiaomi | 1.050.000 token context | $0,43/M input, $0,87/M output. MiMo-V2.6-Pro is het vlaggenschip foundation model ontwikkeld door Xiaomi. Gebouwd op een schaal van meer dan 1 biljoen parameters, is het ontworpen om de grenzen van mogelijkheden te verleggen voor de meest veeleisende workloads. Het model beschikt over een contextvenster van 1 miljoen tokens en native multimodale mogelijkheden. Geoptimaliseerd voor agentische workflows, levert het prestaties van topniveau op het gebied van coderen, visueel, algemeen en onderzoek, en blinkt het uit in complexe, langetermijn taken met robuuste generalisatie over een breed scala aan agent-omgevingen.
Gidsen voor dit model
Hoe kies je een AI-model in oktober 2026: eerst het nieuws over gesloten modellen, dan de open modellen die het downloaden waard zijn
Beste lokale LLM per gebruik (oktober 2026): het juiste open model voor elke klus
Hoeveel VRAM heb ik eigenlijk nodig voor lokale AI?
Open weights vs open source vs alleen API: wat je eigenlijk mag doen
Hoe Ollama te installeren en een lokale AI te draaien (Windows, Mac, Linux)
Aantekeningen van de kapitein
Aantekeningen van 2026-10-13
MiMo-V2.6-Pro is het vlaggenschipmodel van Xiaomi: een sparse Mixture-of-Experts-systeem met 1,02 biljoen totale parameters (42 miljard geactiveerd) dat tekst, beeld, video en audio in één model verwerkt. Het onderscheidt zich door een reinforcement-learning-pijplijn die zichzelf blijft verbeteren via exploratie in plaats van aparte domeinspecifieke fine-tuning. Het is geschikt voor teams die complexe agent-georiënteerde workflows, lange contextcode of onderzoekstaken uitvoeren, en voor iedereen die een capabel open-weights frontier-model wil tegen een prijs onder een dollar per miljoen tokens.
Bekend om
- Echte omnimodale aanpak: tekst, beeld, video en audio worden native in één model verwerkt
- Contextvenster van 1 miljoen tokens — lang genoeg voor volledige repositories of multi-sessie agent-runs
- Enkele gemengde RL-run over codeer-, visuele, algemene en cybersecuritytaken
- Open weights beschikbaar op Hugging Face voor lokale of zelfgehoste inzet
- Zelfverbeterende beloningslus die stuurt op kortere, hogere kwaliteit oplossingen
Let op
- Meer dan een biljoen totale parameters — lokaal draaien vereist serieuze hardware die de meeste mensen niet hebben.
- Licentievoorwaarden zijn niet gedetailleerd in de modelkaart; controleer de Hugging Face-repo voor commercieel gebruik.
- Op deze schaal zal de inference-latentie op zelfgehoste setups hoog zijn tenzij je een grote multi-GPU-cluster hebt.
Het beste voor
Prompts om te proberen
Refactor-taak over meerdere bestanden
Je hebt een Python-service verdeeld over drie bestanden: een FastAPI-router, een SQLAlchemy-modelbestand en een Celery-takenbestand. De router importeert direct uit het modelbestand en roept Celery-taken inline aan. Herontwerp de afhankelijkheidsstructuur zodat de router alleen afhankelijk is van een servicelaag, schrijf de servicelaagcode en leg elke wijziging uit.
Langdurig onderzoeksplan
Ik moet vijf open-source vector databases evalueren voor een productie RAG-systeem dat 50 miljoen documenten verwerkt, met een p95-latentie onder 100ms en hybride zoekopdrachten met sleutelwoorden plus semantiek. Bouw een gestructureerd evaluatieplan: definieer de criteria, stel een benchmarkdatasetstrategie voor, noem de specifieke tests per criterium en beschrijf hoe je scores zou toekennen en resultaten vergelijken.
Afbeelding plus code debugging
Voeg een screenshot toe van een Python-traceback of een grafiek met onverwachte output. Beschrijf wat de code zou moeten doen, en vraag: wat veroorzaakt deze fout of anomalie, en wat is de minimale codewijziging die het oplost? Loop stap voor stap door je redenering voordat je de oplossing geeft.
Vergelijk met
- MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeedAlleen API-model1,048,576 token context · $4.35/M invoer, $8.70/M uitvoer
- MiMo-V2.6-FlashModel met open gewichten1,050,000 token context · $0.14/M invoer, $0.28/M uitvoer
- MiMo-V2.5Model met open gewichten1,050,000 token context · $0.14/M invoer, $0.28/M uitvoer
- MiMo-V2.5-ProModel met open gewichten1,050,000 token context · $0.43/M invoer, $0.87/M uitvoer
Meer tekstmodellen van xiaomi
Veelgestelde vragen
- Zijn de gewichten open en kan ik MiMo-V2.6-Pro lokaal draaien?
- Ja, de gewichten zijn gepubliceerd op Hugging Face onder de repository XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Pro-RL. Lokaal draaien is technisch mogelijk maar vereist aanzienlijke multi-GPU-hardware gezien het totaal van 1,02 biljoen parameters.
- Wat kost MiMo-V2.6-Pro en hoe groot is het contextvenster?
- Via Xiaomi's API kost het $0,43 per miljoen inputtokens en $0,87 per miljoen outputtokens, met een contextvenster van 1.050.000 tokens.
- Hoe verschilt MiMo-V2.6-Pro van MiMo-V2.6-Flash?
- Beide komen uit dezelfde RL-trainingsrun; Flash is de kleinere, snellere variant. Pro is de vlaggenschip-checkpoint geoptimaliseerd voor maximale capaciteit op veeleisende taken in plaats van snelheid of kosten.
Oordeel van de kapiteinEen serieus open-weights frontier-model voor agent-georiënteerd en lange-context werk — de prijs is goed, maar de hardware-eis is niet lichtvaardig.
Modelkaart op Hugging Face
De kapitein schrijft deze aantekeningen op basis van de eigen beschrijving en modelkaart van het model. Prijzen en contextgroottes zijn die van de provider op het moment van schrijven en kunnen veranderen.
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
Made this model? Show this badge on your page.
Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.
Also ranked: #22 Hottest Text / LLM model · #22 Hottest Text / LLM text model
Not this creator?
Get your own badge
Populariteitstrend van MiMo V2.6 Pro
Heat score sinds 21 Sep 2026
Heat score
9,028°
Deze week
▲
50.3%
8,974° toen, 9,028° nu
Deze maand
n.v.t.
Nog niet uitgebracht/getrackt
Afgelopen jaar
n.v.t.
Nog niet uitgebracht/getrackt
7,000°
Basis
De schaal loopt van 0° tot 9.999°. Alles onder 7,000° is gereserveerd voor modellen waar nog geen bron over rapporteert, die daar een tijdelijke waarde krijgen zodat de lijsten compleet blijven. 7,000° is waar gemeten data begint: een model met echte data maar bijna geen downloads zit op de basis, en de metingen vullen de graden erboven. De basis zegt niets over het model; alleen de graden erboven doen dat, en die maken het verschil tussen modellen.
+1,699°
OpenRouter tokens
4,616,159,113,192 tokens heeft dit model in de afgelopen 30 dagen verwerkt via OpenRouter, prompts en antwoorden samen. Elke 10,000,000 tokens telt als één download in de downloadterm, in totaal 461,615; de tokens van de laatste dag tellen mee voor het adoptiecijfer. Bron: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).
+329°
Adoptiesnelheid
Ongeveer 24,039 downloads per dag, gemeten tussen twee metingen van de bronnen, nooit geschat op een levenslange gemiddelde. Snelheid weegt een kwart van de downloadterm, zodat een verse piek zichtbaar is zonder dat een dagpiek jaren gebruik overstemt.
Toon gedetailleerde uitsplitsing
Elk getal op deze site is te controleren. De heat-score van dit model is 9,028°, en hier wordt die stap voor stap opgebouwd, met de tussentijdse totalen na elke stap: de basis, de graden die elke bron toevoegt, de bonus voor het type model en wat de leeftijd van de gewichten eraf haalt. De kleuren zijn de banden van de grafiek hierboven. De woordenlijst achteraan legt elke term uit.
- 1Begin bij de basis.Waarom 7,000° en niet nul: de schaal loopt van 0° tot 9.999°, en het deel onder 7,000° is gereserveerd voor modellen waar nog geen bron over rapporteert, die daar een tijdelijke waarde krijgen zodat de lijsten compleet blijven en nooit hoger staan dan een model met data. 7,000° is waar gemeten data begint. Een model met echte data maar bijna geen downloads zit hier; alles wat volgt is meting, en de ruimte boven de basis bevat tien stappen van tien keer zoveel downloads, elk 300° waard. De basis is voor elk model hetzelfde, dus die zegt niets; de graden erboven wel.7,000°lopende totaal
- 2Voeg de downloads toe.461,615 download-equivalenten in totaal, van OpenRouter tokens. Tien keer de downloads voegt dezelfde 300° toe, dus grootte telt mee maar bepaalt niet alles.+1,699°8,699°lopende totaal
- 3Voeg de adoptiesnelheid toe.Ongeveer 24,039 downloads per dag op dit moment, gemeten tussen twee metingen, met een kwart van het gewicht.+329°9,028°lopende totaal
- =De heat-score.Waar dit model staat op elke lijst van deze site. Niets anders beïnvloedt dit.9,028°
Woordenlijst: de gebruikte termen
- Heat-score
- Één getal voor hoe veel een model nu gebruikt en gewenst wordt, van 0° tot 9.999°. Elke lijst op deze site die zegt heetste is gesorteerd op deze score en niets anders.
- Vloer
- De 7.000° waar elk model met echte data mee begint. De schaal loopt van 0° tot 9.999°; het deel onder de vloer is gereserveerd voor plaatsvervangers (modellen zonder data), zodat een model met data altijd hoger scoort dan een zonder. De vloer is voor iedereen gelijk en beslist niets; de graden erboven zijn de meting.
- Download-equivalenten
- Alles wat de score als een download telt, bij elkaar opgeteld: downloads zelf, elke torrent seeder als 1.000, elke AI Horde-afbeelding en elke run op een generatie-site als één.
- Logaritmische schaal
- Tellen per tien, niet per één: van 1.000 naar 10.000 downloads voegt evenveel graden toe als van 10.000 naar 100.000. Zo verdringen grote spelers niet alles.
- Likes
- Duimen omhoog en likes van elke bron, elk de helft van een download waard op de log-schaal.
- Adoptiesnelheid
- Hoeveel downloads een model nu per dag krijgt, uit het verschil tussen twee metingen van een bron. Een kwart van het gewicht van de downloadterm.
- Gemeten en geschat
- Gemeten betekent dat er twee metingen van een bron zijn en het verschil echt is. Geschat betekent dat alleen het totaal van vandaag bekend is en het verleden over de levensduur van het model wordt verdeeld; de site geeft aan welke het toont.
- Seeder
- Iemand die een kopie van de gewichten online houdt zodat anderen die via een torrent kunnen downloaden, of een gehoste mirror die hetzelfde doet. Elk telt als 1.000 downloads.
- AI Horde
- Een vrijwilligersnetwerk dat gratis beelden genereert op gedoneerde computers. Het aantal beelden dat het met een model heeft gemaakt is openbaar, en elk telt als één download.
- Generatiesites
- Sites die hun eigen kopieën van een model hosten en mensen laten genereren, zoals PixAI, SeaArt en Yodayo. Hun downloads tellen net als die van Civitai en elke generatie telt als één download.
- OpenRouter tokens
- Een tekstmodel dat via een API wordt aangeboden, zoals Claude of GPT, heeft geen gewichten om te downloaden, dus het gebruik wordt gemeten in tokens: de tekststukken die het las en schreef via OpenRouter, een gateway die veel apps gebruiken, in de afgelopen 30 dagen. Elke 10,000,000 tokens telt als één download. Bron: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Volledig model (checkpoint)
- De gewichten zelf, het bestand dat zelfstandig genereert. Het krijgt een bonus omdat add-ons ervan afhangen.
- LoRA en embedding
- Kleine add-on bestanden die iemands gewichten sturen naar een stijl, een personage of een concept. Ze kunnen niet zelfstandig draaien.
- Familie en gewichten
- De basis waarop een model is gebouwd, zoals SD 1.5, SDXL, Flux of Wan. Elk model erft de releasedatum van de gewichten van zijn familie.
- Leeftijd
- Graden afgetrokken voor hoe lang geleden de gewichten van de familie uitkwamen: 150° per jaar, tot 750°. Het houdt oude downloads die jaren hadden om op te lopen door de top van de lijst te bevriezen.
- Familie boost
- Een kleine, begrensde duw voor LoRA's van een familie die deze site nu naar voren schuift, altijd vermeld in de uitsplitsing.
- Stand-in score
- Een stabiel getal onder de vloer gegeven aan een model waar nog geen bron over rapporteert, zodat lijsten compleet blijven. Het staat nooit hoger dan een model met data.
- Nieuw! (gratieperiode)
- Een model dat minder dan 7 dagen oud is, toont Nieuw! in plaats van een score en neemt geen plaats in de ranglijst in. De score wordt vanaf dag één berekend, maar een model van één dag oud groeit sneller dan wat dan ook, dus zonder de wachttijd zou de #1 van de week altijd het model zijn dat gisteren uitkwam in plaats van wat een week standhield.
- Trend
- Hoe de groei van een model over een periode zich verhoudt tot de typische groei van een model over dezelfde periode. Sneller dan typisch betekent stijging, langzamer betekent daling.
- Typisch model
- Het midden van de catalogus: de helft van de modellen met een cijfer groeide sneller over de periode, de andere helft langzamer.
Hoe de populariteit van dit model zich verhoudt tot de rest van de catalogus: de groei in downloads, likes en gebruik per periode, gemeten ten opzichte van de typische groei van modellen in dezelfde periode, met de heat score op dat moment. Boven de typische groei betekent stijging, eronder daling. Het verleden wordt herbouwd vanuit de huidige totalen, de eerste dag van het model en de gemeten downloadsnelheid als er twee metingen zijn; een model dat er aan het begin van een periode nog niet was, toont n.v.t.
MiMo V2.6 Pro is een tekstmodel voor de Text / LLM-familie, vermeld op ModelTrends.ai, een alleen-lezen catalogus van open source AI-modellen voor afbeeldingen, video en tekst. Vergelijk het met andere Text / LLM-modellen en bekijk de populariteitsscore om de trend te zien.
Bladeren op modelfamilie
Text / LLM-modellen
434
Anima-modellen
528
Chroma-modellen
19
Fibo-modellen
2
Flux-modellen
1,496
Flux 2 / Klein-modellen
1,239
Flux 3-modellen
3
Moss-modellen
3
Iris-modellen
1
MiniMax H3-modellen
364
Hunyuan-modellen
204
Ideogram-modellen
20
Krea2-modellen
717
Qwen-modellen
20
Qwen2-modellen
47
Ltx2-modellen
153