MiMo V2.6 Pro
9028°
Patakbuhin ang modelong ito
Alok / Ads
Xiaomi | 1,050,000 token context | $0.43/M input, $0.87/M output. Ang MiMo-V2.6-Pro ay ang pangunahing foundation model na binuo ng Xiaomi. Itinayo sa sukat na higit sa 1T parameters, ito ay idinisenyo upang itulak ang hangganan ng kakayahan para sa mga pinaka-demanding na gawain. Ang modelo ay may 1M-token context window at katutubong multimodal na kakayahan. Optimized para sa mga agentic workflows, nagbibigay ito ng nangungunang performance sa coding, visual, pangkalahatan, at research na mga senaryo, na mahusay sa mga kumplikado at pangmatagalang gawain na may matatag na generalization sa iba't ibang uri ng agent harnesses.
Mga gabay para sa model na ito
Paano pumili ng AI model sa Oktubre 2026: ang balita sa closed source, tapos ang open weights na sulit i-download
Pinakamahusay na lokal na LLM ayon sa gamit (Oktubre 2026): ang tamang open model para sa bawat trabaho
Gaano ba talaga kalaki ang VRAM na kailangan ko para sa local AI?
Open weights vs open source vs API-only: ano talaga ang pwede mong gawin
Paano Mag-install ng Ollama at Magpatakbo ng Lokal na AI (Windows, Mac, Linux)
Mga tala ng Kapitan
Mga tala mula sa 2026-10-13
Ang MiMo-V2.6-Pro ay flagship model ng Xiaomi: isang sparse Mixture-of-Experts system na may 1.02 trilyong total parameters (42 bilyong activated) na humahawak ng text, image, video at audio sa iisang modelo. Ang natatanging katangian nito ay isang reinforcement-learning pipeline na dinisenyo para patuloy na pagbutihin ang sarili sa pamamagitan ng eksplorasyon sa halip na hiwalay na per-domain fine-tuning. Angkop ito para sa mga team na nagpapatakbo ng komplikadong agentic workflows, long-context code o research tasks, at sinumang nais ng isang capable open-weights frontier model sa sub-dollar-per-million na presyo.
Kilalang-kilala sa
- Tunay na omnimodal: text, image, video at audio na native na hinahandle sa iisang modelo
- 1M-token context window — sapat para sa buong repositories o multi-session agent runs
- Isang mixed RL run para sa coding, visual, general at cybersecurity tasks
- Bukas na weights na available sa Hugging Face para sa lokal o self-hosted deployment
- Self-improving reward loop na nagtutulak patungo sa mas maikli at mataas na kalidad na solusyon
Mag-ingat sa
- Mahigit isang trilyong total parameters — ang pagpapatakbo nito locally ay nangangailangan ng seryosong hardware na karamihan ay wala.
- Hindi detalyado ang mga termino ng lisensya sa model card; suriin ang Hugging Face repo bago anumang komersyal na paggamit.
- Sa ganitong scale, mataas ang inference latency sa self-hosted setups maliban kung may malaking multi-GPU cluster ka.
Pinakamainam para sa
Mga prompt na subukan
Multi-file refactor task
Mayroon kang Python service na hinati sa tatlong files: isang FastAPI router, isang SQLAlchemy models file, at isang Celery tasks file. Ang router ay direktang nag-iimport mula sa models file at tumatawag ng Celery tasks nang inline. I-redesign ang dependency structure para ang router ay depende lamang sa isang service layer, isulat ang service layer code, at ipaliwanag ang bawat pagbabago na ginawa mo.
Long-horizon research plan
Kailangan kong suriin ang limang open-source vector databases para sa isang production RAG system na humahawak ng 50 milyong dokumento, sub-100ms p95 latency, at hybrid keyword-plus-semantic search. Gumawa ng structured evaluation plan: tukuyin ang mga criteria, magmungkahi ng benchmark dataset strategy, ilista ang mga partikular na tests para sa bawat criterion, at ilarawan kung paano mo ise-score at ikukumpara ang mga resulta.
Image plus code debugging
Mag-attach ng screenshot ng Python traceback o chart na may hindi inaasahang output. Ilarawan kung ano ang dapat gawin ng code, pagkatapos ay itanong: ano ang sanhi ng error o anomalyang ito, at ano ang pinakamaliit na pagbabago sa code na mag-aayos nito? Ilarawan ang iyong pag-iisip nang hakbang-hakbang bago ibigay ang ayos.
Ihambing sa
- MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeedModelong API lang1,048,576 token na konteksto · $4.35/M input, $8.70/M output
- MiMo-V2.6-FlashModelong bukas ang timbang1,050,000 token na konteksto · $0.14/M input, $0.28/M output
- MiMo-V2.5Modelong bukas ang timbang1,050,000 token na konteksto · $0.14/M input, $0.28/M output
- MiMo-V2.5-ProModelong bukas ang timbang1,050,000 token na konteksto · $0.43/M input, $0.87/M output
Higit pang mga text model mula sa xiaomi
Mga tanong na madalas itanong
- Bukás ba ang mga weights at maaari ko bang patakbuhin ang MiMo-V2.6-Pro locally?
- Oo, ang mga weights ay inilathala sa Hugging Face sa repository na XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Pro-RL. Posibleng patakbuhin ito locally ngunit nangangailangan ng malaking multi-GPU hardware dahil sa 1.02 trilyong total parameter count.
- Magkano ang MiMo-V2.6-Pro at gaano kalaki ang context window?
- Sa pamamagitan ng Xiaomi's API, ito ay nagkakahalaga ng $0.43 kada milyon input tokens at $0.87 kada milyon output tokens, na may 1,050,000-token context window.
- Paano naiiba ang MiMo-V2.6-Pro sa MiMo-V2.6-Flash?
- Pareho silang nagmula sa parehong RL training run; ang Flash ay ang mas maliit at mas mabilis na kapatid. Ang Pro ay flagship checkpoint na optimized para sa maximum capability sa mahihirap na gawain kaysa sa bilis o gastos.
Hatol ng KapitanIsang seryosong open-weights frontier model para sa agentic at long-context na trabaho — tama ang presyo, ngunit hindi biro ang pangangailangan sa hardware.
Model card sa Hugging Face
Isinusulat ng Kapitan ang mga tala na ito mula sa sariling paglalarawan at model card ng modelo. Ang mga presyo at laki ng konteksto ay mula sa provider sa oras ng pagsulat at maaaring magbago.
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
Trend ng kasikatan ng MiMo V2.6 Pro
Heat score mula 21 Sep 2026
Iskor ng init
9,028°
Ngayong linggo
▲
50.3%
8,974° noon, 9,028° ngayon
Ngayong buwan
n/a
Hindi pa nailalabas/natatrack
Nakaraang taon
n/a
Hindi pa nailalabas/natatrack
7,000°
Floor
Ang sukat ay mula 0° hanggang 9,999°. Lahat ng nasa ibaba ng 7,000° ay para sa mga modelong wala pang ulat mula sa pinanggalingan, kaya may stand-in na numero doon para kumpleto ang mga listahan. Sa 7,000° nagsisimula ang nasusukat na datos: ang modelong may totoong datos pero halos walang downloads ay nasa floor, at ang mga sukat ay pumupuno sa mga degree sa itaas nito. Ang floor ay hindi nagsasabi ng anuman tungkol sa modelo; ang mga degree sa itaas nito ang nagkakaiba-iba at siyang naghihiwalay ng mga modelo.
+1,699°
OpenRouter tokens
4,616,159,113,192 tokens ang naproseso ng modelong ito sa pamamagitan ng OpenRouter sa nakaraang 30 araw, kasama ang mga prompt at sagot. Bawat 10,000,000 tokens ay katumbas ng isang download sa termino ng download, 461,615 lahat-lahat; ang mga tokens ng huling araw ay kasama sa adoption rate. Pinagmulan: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).
+329°
Bilis ng pagtanggap
Mga humigit-kumulang 24,039 downloads bawat araw, sinusukat sa pagitan ng dalawang pagbabasa ng mga pinanggalingan, hindi hinuhulaan mula sa average ng buong buhay. Ang bilis ay katumbas ng isang-kapat ng term ng downloads, kaya ang bagong pagtaas ay nakikita nang hindi pinapantayan ng isang araw na spike ang mga taon ng paggamit.
Ipakita ang detalyadong paghahati
Pwedeng suriin ang bawat numero sa site na ito. Ang heat score ng modelong ito ay 9,028°, at dito ito binubuo ng paisa-isang sangkap, kasama ang tumatakbong kabuuan pagkatapos ng bawat isa: ang floor, ang mga degree na idinadagdag ng bawat pinanggalingan, ang bonus para sa uri ng modelo at ang binabawas ng edad ng mga weights nito. Ang mga kulay ay ang mga banda ng tsart sa itaas. Ang glossary sa dulo ay naglilinaw ng bawat termino.
- 1Magsimula sa floor.Bakit 7,000° at hindi zero: ang sukat ay mula 0° hanggang 9,999°, at ang bahagi sa ibaba ng 7,000° ay nakalaan para sa mga modelong wala pang ulat mula sa pinanggalingan, kaya may stand-in na numero doon para kumpleto ang mga listahan at hindi mauuna sa modelong may datos. Sa 7,000° nagsisimula ang nasusukat na datos. Ang modelong may totoong datos pero halos walang downloads ay nandito; ang lahat ng susunod ay sukat, at ang espasyo sa itaas ng floor ay may sampung hakbang na sampung beses na pagtaas sa downloads na may 300° bawat isa. Pareho ang floor para sa lahat ng modelo, kaya hindi ito nagdedesisyon; ang mga degree sa itaas nito ang nagdedesisyon.7,000°patuloy na kabuuan
- 2Idagdag ang mga download.461,615 na katumbas ng download sa lahat, mula sa OpenRouter tokens. Sampung beses na pagdagdag ng downloads ay nagdadagdag ng parehong 300°, kaya mahalaga ang laki pero hindi ito sobra sa puntos.+1,699°8,699°patuloy na kabuuan
- 3Idagdag ang bilis ng pagtanggap.Mga 24,039 downloads kada araw ngayon, sinusukat sa pagitan ng dalawang readings, na may isang-kapat na bigat.+329°9,028°patuloy na kabuuan
- =Ang heat score.Kung saan nakatayo ang modelong ito sa bawat listahan ng site na ito. Wala nang ibang nagbabago nito.9,028°
Talahulugan: ang mga terminong ginagamit dito
- Heat score
- Isang numero kung gaano kadalas gamitin at gusto ang isang modelo ngayon, mula 0° hanggang 9,999°. Bawat listahan sa site na ito na nagsasabing pinakamainit ay nakaayos base dito at wala nang iba pa.
- Floor
- Ang 7,000° na panimulang puntos ng bawat modelong may totoong datos. Ang sukatan ay mula 0° hanggang 9,999°; ang bahagi sa ilalim ng floor ay para sa mga stand-in (mga modelong walang datos), para laging mas mataas ang ranggo ng may datos kaysa wala. Pareho ang floor para sa lahat at hindi ito nagpapasya; ang mga degree sa itaas nito ang totoong sukat.
- Katumbas ng download
- Lahat ng tinatrato ng score bilang download, pinagsama-sama: mga download mismo, bawat torrent seeder bilang 1,000, bawat AI Horde na larawan at bawat takbo sa isang generation site bilang isa.
- Log scale
- Bilang ng sampu, hindi isa-isa: ang pagtaas mula 1,000 hanggang 10,000 downloads ay nagdadagdag ng parehong degree tulad ng mula 10,000 hanggang 100,000. Pinipigilan nito ang mga higante na mauna sa lahat.
- Likes
- Thumbs up at likes mula sa lahat ng pinanggalingan, na katumbas ng kalahati ng download sa log scale.
- Bilis ng pagtanggap
- Ilang downloads kada araw ang nakukuha ng modelo ngayon, mula sa pagkakaiba ng dalawang readings ng isang pinanggalingan. Isang-kapat ng bigat ng term na download.
- Nasukat at tinantya
- Ang nasukat ay ibig sabihin may dalawang pagbabasa mula sa isang pinagmulan at tunay ang pagkakaiba. Ang tinantya naman ay alam lang ang kabuuan ngayon at hinahati ang nakaraan sa buong buhay ng modelo; sinasabi ng site kung alin ang ipinapakita.
- Seeder
- Isang tao na nag-iimbak ng kopya ng weights online para ma-download ng iba gamit ang torrent, o isang naka-host na mirror na gumagawa rin nito. Bawat isa ay katumbas ng 1,000 downloads.
- AI Horde
- Isang volunteer network na gumagawa ng mga larawan nang libre gamit ang mga donadong computer. Pampubliko kung ilang larawan ang nagawa gamit ang isang modelo, at bawat isa ay katumbas ng isang download.
- Mga generation site
- Mga site na may sariling kopya ng modelo at pinapayagan ang mga tao na gumawa gamit ito, tulad ng PixAI, SeaArt at Yodayo. Ang kanilang mga downloads ay binibilang tulad ng sa Civitai at bawat generation run ay isang download.
- OpenRouter tokens
- Ang isang text model na pinagsisilbihan sa pamamagitan ng API, tulad ng Claude o GPT, ay walang weights na ida-download, kaya ang paggamit nito ay sinusukat sa tokens: mga piraso ng teksto na binasa at isinulat nito sa pamamagitan ng OpenRouter, isang gateway na ginagamit ng maraming apps, sa nakaraang 30 araw. Bawat 10,000,000 tokens ay katumbas ng isang download. Pinagmulan: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Buong modelo (checkpoint)
- Ang weights mismo, ang file na kayang mag-generate mag-isa. May bonus ito dahil nakadepende dito ang mga add-on.
- LoRA at embedding
- Maliit na add-on files na nagtutulak sa weights ng iba papunta sa isang estilo, karakter o konsepto. Hindi sila kayang tumakbo mag-isa.
- Pamilya at weights
- Ang base na pinagbuo ng modelo, tulad ng SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Lahat ng modelo ay namamana ang petsa ng release ng weights ng pamilya nito.
- Edad
- Mga degree na ibinabawas base sa gaano katagal nang lumabas ang weights ng pamilya: 150° kada taon, hanggang 750°. Pinananatili nito ang mga lumang downloads na may taon para mag-ipon mula sa pag-freeze sa taas ng listahan.
- Pampasigla ng pamilya
- Isang maliit at limitadong tulak para sa mga LoRA ng pamilyang itinataguyod ng site ngayon, palaging nakalista sa breakdown.
- Stand-in score
- Isang matatag na numero sa ibaba ng floor na ibinibigay sa modelong wala pang ulat mula sa pinagmulan, para kumpleto ang listahan. Hindi ito nangunguna sa modelong may datos.
- Bago! (panahon ng grace)
- Ang isang model na mas mababa sa 7 araw ang tanda ay nagpapakita ng Bago! sa halip na score at walang puwesto sa mga ranggo. Ang score nito ay kinakalkula mula unang araw, pero ang modelong isang araw pa lang ang tanda ay lumalago nang mas mabilis kaysa sa iba, kaya kung walang paghihintay, ang #1 ng linggo ay palaging yung lumabas kahapon kaysa sa tumagal nang isang linggo.
- Uso
- Paano ang paglago ng modelo sa isang panahon kumpara sa karaniwang paglago ng modelo sa parehong panahon. Mas mabilis kaysa karaniwan ay pagtaas, mas mabagal ay pagbaba.
- Karaniwang modelo
- Gitna ng katalogo: kalahati ng mga modelo na may numero ay mas mabilis ang paglago sa panahon, kalahati ay mas mabagal.
Paano gumalaw ang kasikatan ng modelong ito kumpara sa ibang mga nasa katalogo: ang paglago nito sa downloads, likes, at paggamit sa bawat panahon, sinusukat laban sa karaniwang paglago ng modelo sa parehong panahon, kasama ang heat score nito sa panahong iyon. Kapag mas mataas kaysa sa karaniwan, ibig sabihin ay pagtaas, kapag mas mababa ay pagbaba. Binubuo ang nakaraan mula sa mga kabuuan ngayon, unang araw ng modelo at sukat na bilis ng pag-download kung may dalawang sukat; ang modelong hindi pa umiiral sa simula ng panahon ay nagpapakita ng n/a.
Ang MiMo V2.6 Pro ay isang text model para sa pamilyang Text / LLM na nakalista sa ModelTrends.ai, isang read-only na catalog ng mga open source AI model para sa larawan, video at teksto. Ikumpara ito sa ibang Text / LLM model at tingnan ang heat score nito para makita kung gaano ito kasikat.
Higit pang Text / LLM modelHigit pang Text / LLM Teksto / LLMllmxiaomipaninginaudiovideopangangatwiranmga ahentepag-coding
Mag-browse ayon sa pamilya ng model
Mga Text / LLM model
434
Mga Anima model
528
Mga Chroma model
19
Mga Fibo model
2
Mga Flux model
1,496
Mga Flux 2 / Klein model
1,239
Mga Flux 3 model
3
Mga Moss model
3
Mga Iris model
1
Mga MiniMax H3 model
364
Mga Hunyuan model
204
Mga Ideogram model
20
Mga Krea2 model
717
Mga Qwen model
20
Mga Qwen2 model
47
Mga Ltx2 model
153