Adakah berat terbuka dan bolehkah saya jalankan MiMo-V2.6-Pro secara tempatan?

Ya, berat diterbitkan di Hugging Face di bawah repositori XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Pro-RL. Menjalankannya secara tempatan secara teknikal mungkin tetapi memerlukan perkakasan multi-GPU yang besar memandangkan jumlah parameter 1.02 trilion.

Berapa kos MiMo-V2.6-Pro dan berapa besar tetingkap konteksnya?

Melalui API Xiaomi ia berharga $0.43 setiap sejuta token input dan $0.87 setiap sejuta token output, dengan tetingkap konteks 1,050,000-token.

Bagaimana MiMo-V2.6-Pro berbeza daripada MiMo-V2.6-Flash?

Kedua-duanya datang dari larian latihan RL yang sama; Flash adalah adik yang lebih kecil dan lebih pantas. Pro adalah penanda aras utama yang dioptimumkan untuk keupayaan maksimum pada tugas yang menuntut dan bukannya kelajuan atau kos.

▲

50.3%

minggu ini

MiMo V2.6 Pro

9028°

#llm #xiaomi #penglihatan #audio #video #penalaran

Jalankan model ini

Tawaran / Iklan

OpenRouter Terminal / API

Bayar setiap token

Bual dengan model ini dalam pelayar atau panggil ia dari kod anda dengan satu kunci API.

Xiaomi | konteks token 1,050,000 | $0.43/M input, $0.87/M output. MiMo-V2.6-Pro adalah model asas utama yang dibangunkan oleh Xiaomi. Dibina pada skala lebih 1T parameter, ia direka untuk meningkatkan had keupayaan bagi beban kerja yang paling mencabar. Model ini mempunyai tetingkap konteks 1M-token dan keupayaan multimodal asli. Dioptimumkan untuk aliran kerja agen, ia memberikan prestasi teratas dalam pengaturcaraan, visual, umum, dan senario penyelidikan, cemerlang dalam tugas kompleks dan jangka panjang dengan generalisasi kukuh merentasi pelbagai jenis agen.

Panduan untuk model ini

Cara memilih model AI pada Oktober 2026: berita sumber tertutup, kemudian berat terbuka yang patut dimuat turun

LLM tempatan terbaik mengikut kegunaan (Oktober 2026): model terbuka yang sesuai untuk setiap kerja

Berapa banyak VRAM yang saya perlukan untuk AI tempatan?

Berat terbuka vs sumber terbuka vs hanya API: apa yang sebenarnya kamu dibenarkan lakukan

Cara Pasang Ollama dan Jalankan AI Tempatan (Windows, Mac, Linux)

Semua panduan

Nota Kapten

Ditulis oleh Captain, editor rumah

Nota dari 2026-10-13

MiMo-V2.6-Pro adalah model utama Xiaomi: sistem Mixture-of-Experts jarang dengan 1.02 trilion jumlah parameter (42 bilion diaktifkan) yang mengendalikan teks, imej, video dan audio dalam satu model. Ciri utamanya ialah saluran pembelajaran penguatan yang direka untuk terus memperbaiki dirinya melalui penerokaan dan bukannya penalaan halus berasingan mengikut domain. Ia sesuai untuk pasukan yang menjalankan aliran kerja agentik kompleks, kod konteks panjang atau tugas penyelidikan, dan sesiapa yang mahukan model frontier dengan berat terbuka yang mampu pada harga kurang dari satu dolar per sejuta token.

Dikenali untuk

Omnimodal sebenar: teks, imej, video dan audio diuruskan secara asli dalam satu model
Tetingkap konteks 1M-token — cukup panjang untuk repositori penuh atau sesi agen berbilang
Satu larian RL campuran merentas tugas pengkodan, visual, umum dan keselamatan siber
Berat terbuka tersedia di Hugging Face untuk penyebaran tempatan atau hos sendiri
Gelung ganjaran yang memperbaiki diri yang mengarah ke arah penyelesaian yang lebih pendek dan berkualiti tinggi

Berhati-hati dengan

Lebih satu trilion jumlah parameter — menjalankan ini secara tempatan memerlukan perkakasan serius yang kebanyakan orang tidak miliki.
Terma lesen tidak diperincikan dalam kad model; semak repositori Hugging Face sebelum sebarang penggunaan komersial.
Pada skala ini, latensi inferens pada tetapan hos sendiri akan tinggi melainkan anda mempunyai kluster multi-GPU besar.

Terbaik untuk

Ejen dan penggunaan alat

Arahan untuk cuba

Tugas refaktor berbilang fail

Anda mempunyai perkhidmatan Python yang dibahagikan kepada tiga fail: router FastAPI, fail model SQLAlchemy, dan fail tugas Celery. Router mengimport terus dari fail model dan memanggil tugas Celery secara sebaris. Reka semula struktur pergantungan supaya router hanya bergantung pada lapisan perkhidmatan, tulis kod lapisan perkhidmatan, dan terangkan setiap perubahan yang anda buat.

Pelan penyelidikan jangka panjang

Saya perlu menilai lima pangkalan data vektor sumber terbuka untuk sistem RAG produksi yang mengendalikan 50 juta dokumen, latensi p95 sub-100ms, dan carian hibrid kata kunci-plus-semantik. Bina pelan penilaian berstruktur: tentukan kriteria, cadangkan strategi set data penanda aras, senaraikan ujian khusus untuk setiap kriteria, dan terangkan bagaimana anda akan skor dan bandingkan keputusan.

Penyahpepijatan imej plus kod

Lampirkan tangkapan skrin jejak balik Python atau carta dengan output yang tidak dijangka. Terangkan apa yang kod itu sepatutnya lakukan, kemudian tanya: apa yang menyebabkan ralat atau anomali ini, dan apakah perubahan kod minimum yang membaikinya? Terangkan alasan anda langkah demi langkah sebelum memberikan pembaikan.

Bandingkan dengan

MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed
Model hanya API
konteks 1,048,576 token · Input $4.35/M, output $8.70/M
MiMo-V2.6-Flash
Model berat terbuka
konteks 1,050,000 token · Input $0.14/M, output $0.28/M
MiMo-V2.5
Model berat terbuka
konteks 1,050,000 token · Input $0.14/M, output $0.28/M
MiMo-V2.5-Pro
Model berat terbuka
konteks 1,050,000 token · Input $0.43/M, output $0.87/M

Lebih banyak model teks dari xiaomi

Soalan yang sering ditanya

Adakah berat terbuka dan bolehkah saya jalankan MiMo-V2.6-Pro secara tempatan?: Ya, berat diterbitkan di Hugging Face di bawah repositori XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Pro-RL. Menjalankannya secara tempatan secara teknikal mungkin tetapi memerlukan perkakasan multi-GPU yang besar memandangkan jumlah parameter 1.02 trilion.
Berapa kos MiMo-V2.6-Pro dan berapa besar tetingkap konteksnya?: Melalui API Xiaomi ia berharga $0.43 setiap sejuta token input dan $0.87 setiap sejuta token output, dengan tetingkap konteks 1,050,000-token.
Bagaimana MiMo-V2.6-Pro berbeza daripada MiMo-V2.6-Flash?: Kedua-duanya datang dari larian latihan RL yang sama; Flash adalah adik yang lebih kecil dan lebih pantas. Pro adalah penanda aras utama yang dioptimumkan untuk keupayaan maksimum pada tugas yang menuntut dan bukannya kelajuan atau kos.

Keputusan Kapten
Model frontier berat terbuka yang serius untuk kerja agentik dan konteks panjang — harganya berpatutan, tetapi keperluan perkakasan bukan untuk main-main.

Kad model di Hugging Face

Kapten menulis nota ini berdasarkan penerangan model dan kad model itu sendiri. Harga dan saiz konteks adalah dari penyedia pada masa penulisan dan boleh berubah.

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.

Change colors / personalize / get code

Also ranked: #22 Hottest Text / LLM model · #22 Hottest Text / LLM text model

Not this creator?

Get your own badge

Trend populariti MiMo V2.6 Pro

Skor panas sejak 21 Sep 2026

Skor haba

9,028°

Minggu ini

▲

50.3%

8,974° dulu, 9,028° sekarang

Bulan ini

n/a

Belum dikeluarkan/dipantau

Tahun lalu

n/a

Belum dikeluarkan/dipantau

7,000°

Lantai

Skala berjalan dari 0° hingga 9,999°. Apa sahaja di bawah 7,000° disimpan untuk model yang belum dilaporkan oleh mana-mana sumber, yang membawa nombor gantian di situ supaya senarai tetap lengkap. 7,000° adalah tempat data yang diukur bermula: model dengan data sebenar tapi hampir tiada muat turun berada di lantai, dan ukuran mengisi darjah di atasnya. Lantai tidak memberitahu apa-apa tentang model; hanya darjah di atasnya yang buat beza antara satu model dengan model lain.

+1,699°

Token OpenRouter

4,616,159,113,192 token diproses oleh model ini melalui OpenRouter dalam 30 hari terakhir, termasuk arahan dan jawapan. Setiap 10,000,000 token dikira sebagai satu muat turun dalam tempoh muat turun, 461,615 semuanya; token hari terakhir disertakan dalam kadar penggunaan. Sumber: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

+329°

Kadar penerimaan

Kira-kira 24,039 muat turun sehari, diukur antara dua bacaan sumber, tidak pernah dianggarkan dari purata sepanjang hayat. Kelajuan seberat suku istilah muat turun, jadi lonjakan baru kelihatan tanpa membiarkan lonjakan satu hari mengatasi penggunaan bertahun-tahun.

Tunjukkan pecahan terperinci

Setiap nombor di laman ini boleh diperiksa. Skor panas model ini adalah 9,028°, dan ia dibina satu bahan pada satu masa, dengan jumlah terkini selepas setiap langkah: lantai, darjah yang ditambah oleh setiap sumber, bonus untuk jenis model dan apa yang umur beratnya tolak. Warna-warna itu adalah jalur carta di atas. Glosari di akhir menerangkan setiap istilah.

1
Mula di lantai.
Kenapa 7,000° dan bukan sifar: skala dari 0° hingga 9,999°, dan bahagian di bawah 7,000° dikhaskan untuk model yang belum dilaporkan oleh mana-mana sumber, yang membawa nombor gantian supaya senarai tetap lengkap dan tidak pernah mengatasi model dengan data. 7,000° adalah tempat data yang diukur bermula. Model dengan data sebenar tapi hampir tiada muat turun berada di sini; semua yang berikut adalah ukuran, dan ruang di atas lantai ada sepuluh langkah muat turun sepuluh kali ganda pada 300° setiap satu. Lantai sama untuk setiap model, jadi ia tidak tentukan apa-apa; darjah di atasnya yang buat beza.
7,000°
jumlah berjalan
2
Tambah muat turun.
461,615 muat turun setara semuanya, dari Token OpenRouter. Sepuluh kali muat turun menambah 300° yang sama, jadi saiz penting tapi tidak pernah mengatasi skor.
+1,699°
8,699°
jumlah berjalan
3
Tambah kadar penerimaan.
Sekitar 24,039 muat turun sehari sekarang, diukur antara dua bacaan, dengan berat suku.
+329°
9,028°
jumlah berjalan
=
Skor heat.
Di mana model ini berdiri dalam setiap senarai laman ini. Tiada yang lain mengubahnya.
9,028°

Glosari: istilah yang digunakan di sini

Skor heat: Satu nombor untuk seberapa banyak model digunakan dan diingini sekarang, dari 0° hingga 9,999°. Setiap senarai di laman ini yang kata paling panas disusun mengikutnya dan tiada yang lain.
Lantai: 7,000° yang setiap model dengan data sebenar bermula. Skala dari 0° hingga 9,999°; bahagian bawah lantai untuk pengganti (model tanpa data), supaya model dengan data sentiasa lebih tinggi dari yang tiada. Lantai sama untuk semua dan tidak tentukan apa-apa; darjah di atasnya adalah ukuran.
Setara muat turun: Semua yang skor anggap sebagai muat turun, dijumlahkan: muat turun sendiri, setiap torrent seeder sebagai 1,000, setiap imej AI Horde dan setiap larian di laman generasi sebagai satu.
Skala log: Mengira dengan puluhan, bukan satuan: dari 1,000 ke 10,000 muat turun tambah darjah sama seperti dari 10,000 ke 100,000. Ini elak gergasi menindas yang lain.
Suka: Jempol dan suka dari semua sumber, bernilai separuh muat turun pada skala log.
Kadar penerimaan: Berapa banyak muat turun sehari model dapat sekarang, dari beza dua bacaan sumber. Berat suku dari terma muat turun.
Diukur dan dianggarkan: Diukur bermaksud ada dua bacaan dari satu sumber dan perbezaannya adalah nyata. Dianggarkan bermaksud hanya jumlah hari ini yang diketahui dan masa lalu diagihkan sepanjang hayat model; laman web akan memberitahu yang mana satu ia tunjukkan.
Seeder: Seseorang yang menyimpan salinan berat secara dalam talian untuk dimuat turun oleh orang lain melalui torrent, atau cermin yang dihoskan melakukan perkara yang sama. Setiap satu dikira sebagai 1,000 muat turun.
AI Horde: Rangkaian sukarelawan yang menjana imej secara percuma pada komputer yang didermakan. Bilangan imej yang telah dihasilkan dengan model adalah awam, dan setiap satu dikira sebagai satu muat turun.
Laman penjanaan: Laman yang menghoskan salinan model mereka sendiri dan membenarkan orang menjana dengannya, seperti PixAI, SeaArt dan Yodayo. Muat turun mereka dikira seperti Civitai dan setiap sesi penjanaan dikira sebagai satu muat turun.
Token OpenRouter: Model teks yang disediakan melalui API, seperti Claude atau GPT, tidak mempunyai berat untuk dimuat turun, jadi penggunaannya diukur dalam token: bahagian teks yang dibaca dan ditulis melalui OpenRouter, pintu masuk yang digunakan oleh banyak aplikasi, dalam 30 hari terakhir. Setiap 10,000,000 token dikira sebagai satu muat turun. Sumber: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model penuh (checkpoint): Berat itu sendiri, fail yang menjana secara sendiri. Ia mendapat bonus kerana add-on bergantung padanya.
LoRA dan embedding: Fail add-on kecil yang mengarahkan berat orang lain ke arah gaya, watak atau konsep. Ia tidak boleh dijalankan sendiri.
Keluarga dan berat: Asas yang model dibina, seperti SD 1.5, SDXL, Flux atau Wan. Setiap model mewarisi tarikh keluaran berat keluarganya.
Umur: Darjah yang ditolak berdasarkan berapa lama berat keluarga itu dikeluarkan: 150° setahun, sehingga 750°. Ia mengekalkan muat turun lama yang mempunyai masa bertahun-tahun untuk terkumpul dengan membekukan di bahagian atas senarai.
Peningkatan keluarga: Dorongan kecil dan terhad untuk LoRA dari keluarga yang laman ini sedang galakkan sekarang, sentiasa disenaraikan dalam pecahan.
Skor gantian: Nombor stabil di bawah paras yang diberikan kepada model yang belum ada laporan sumber, supaya senarai kekal lengkap. Ia tidak pernah mendahului model yang ada data.
Baru! (tempoh kelonggaran): Model yang berumur kurang dari 7 hari menunjukkan Baru! dan tidak mempunyai skor serta tidak menduduki tempat dalam kedudukan. Skornya dikira dari hari pertama, tetapi model yang berumur satu hari berkembang lebih cepat daripada apa pun, jadi tanpa menunggu, #1 minggu ini akan sentiasa menjadi apa sahaja yang keluar semalam dan bukan yang bertahan selama seminggu.
Trend: Bagaimana pertumbuhan model dalam tempoh tertentu dibandingkan dengan pertumbuhan model biasa dalam tempoh yang sama. Lebih cepat dari biasa bermaksud naik, lebih perlahan bermaksud turun.
Model biasa: Tengah katalog: separuh model dengan angka tumbuh lebih cepat dalam tempoh itu, separuh lagi lebih perlahan.

Bagaimana populariti model ini bergerak berbanding katalog lain: pertumbuhannya dalam muat turun, suka dan penggunaan setiap tempoh, diukur berbanding pertumbuhan model biasa dalam tempoh yang sama, dengan skor panasnya pada masa itu. Di atas pertumbuhan biasa dibaca sebagai kenaikan, di bawahnya sebagai penurunan. Masa lalu dibina semula dari jumlah hari ini, hari pertama model dan kelajuan muat turun yang diukur jika ada dua bacaan; model yang tidak wujud pada permulaan tempoh menunjukkan n/a.

Model serupa

GPT 5.2 Pro

TEXT / LLM

Llama 3.2 1B Instruct

Model AI untuk penjanaan imej, video dan teks

MiMo V2.6 Pro ialah model teks untuk keluarga Text / LLM yang disenaraikan di ModelTrends.ai, katalog baca sahaja untuk model AI imej, video dan teks sumber terbuka. Bandingkannya dengan model Text / LLM lain dan semak skor habanya untuk melihat trendnya.

Lagi model Text / LLM Lagi Teks / LLM Text / LLM llm xiaomi penglihatan audio video penalaran ejen pengaturcaraan

Layari mengikut keluarga model