Maaari ko bang patakbuhin ang MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed nang lokal?

Hindi — hindi pampubliko ang weights at hindi naglabas ang Xiaomi ng Hugging Face repository, kaya API-only ito.

Magkano ang presyo at gaano kalaki ang context?

Ang presyo ay $4.35 bawat milyon input tokens at $8.70 bawat milyon output tokens, na may 1,048,576-token (humigit-kumulang 1 milyong token) na context window.

Paano naiiba ang UltraSpeed sa standard na MiMo-V2.6-Pro?

Parehong gumagamit ng parehong 1T checkpoint at nagbibigay ng katumbas na kalidad; ang UltraSpeed ay isang inference-optimized variant na sinasabi ng Xiaomi na nagbibigay ng humigit-kumulang sampung beses na output throughput.

MiMo V2.6 Pro UltraSpeed

3125°

#llm #xiaomi #paningin #audio #video #pangangatwiran

Patakbuhin ang modelong ito

Alok / Ads

OpenRouter Terminal / API

Bayad kada token

Makipag-chat sa modelong ito sa browser o tawagan ito mula sa iyong code gamit ang isang API key.

Xiaomi | 1,048,576 token context | $4.35/M input, $8.70/M output. Ang MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed ay ang mabilis na bersyon ng flagship foundation model ng Xiaomi, ang MiMo-V2.6-Pro. Ginawa mula sa parehong 1T MiMo-V2.6-Pro checkpoint, ito ay kapantay ng orihinal na modelo sa kalidad habang naghahatid ng humigit-kumulang 10x na bilis ng output. Ang modelo ay may 1M-token context window at katutubong multimodal na kakayahan. In-optimize para sa agentic workflows, nagbibigay ito ng nangungunang pagganap sa coding, visual, pangkalahatan, at research na mga senaryo, mahusay sa mga komplikado at long-horizon na 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

Open weights vs open source vs API-only: ano talaga ang pwede mong gawin

Ang 10 pinakamurang alternatibo sa ChatGPT sa 2026: libreng lokal na mga modelo, libreng tier at flat-rate na mga plano

Lahat ng gabay

Mga tala ng Kapitan

Isinulat ni Captain, ang editor ng bahay

Mga tala mula sa 2026-10-13

Ang MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed ay mabilis na inference variant ng Xiaomi mula sa kanilang flagship na MiMo-V2.6-Pro, na ginawa mula sa parehong checkpoint ngunit nagbibigay ng humigit-kumulang sampung beses na mas mabilis na output. Mayroon itong 1-milyong-token na context window at katutubong multimodal na kakayahan na sumasaklaw sa vision, audio, at video. Kung kailangan mo ang buong kalidad ng Pro para sa agentic, coding, o research workloads at ang bilis ang hadlang, ito ang bersyon na dapat gamitin.

Kilalang-kilala sa

~10x na bilis ng output kumpara sa standard Pro, pareho ang kalidad ng underlying model
1-milyong-token na context window para sa napakahabang dokumento o session
Katutubong multimodal input: vision, audio, at video sa isang modelo
Dinisenyo para sa agentic workflows at mga multi-step na gawain na may mahabang abot
Malakas na generalization sa iba't ibang agent harnesses at research scenarios

Mag-ingat sa

API-only, saradong weights — hindi mo ito maaaring patakbuhin nang lokal o i-self-host.
Ang output tokens ay nagkakahalaga ng doble ng input rate; ang mahahabang agentic loops ay maaaring mabilis magastos.
Hindi nag-publish ang Xiaomi ng detalyadong benchmark numbers o pampublikong model card.

Pinakamainam para sa

Mga ahente at paggamit ng tool

Mga prompt na subukan

Multi-step coding agent

Nagtatrabaho ka sa isang Python web scraper na kailangang: kumuha ng isang pag-paginated na REST API, hawakan ang rate-limit retries gamit ang exponential backoff, i-parse ang JSON sa isang normalisadong SQLite schema, at i-log ang mga pagkabigo sa isang hiwalay na table. Isulat ang kumpletong implementasyon, pagkatapos ay suriin ito para sa mga edge case at magmungkahi ng dalawang pagpapabuti.

Long-document research digest

Ipapaste ko ang 200-pahinang teknikal na espesipikasyon sa ibaba. Basahin ang buong dokumento, tukuyin ang tatlong pinakamahalagang desisyon sa arkitektura na ginawa ng mga may-akda, ipaliwanag ang mga trade-off na nilikha ng bawat desisyon, at i-flag ang anumang panloob na kontradiksyon na makita mo. Maging tiyak sa mga sanggunian ng seksyon.

Vision analysis task

Mag-attach ng screenshot ng isang dashboard o chart. Ilarawan kung ano ang ipinapakita ng data, tukuyin ang pinakamahalagang trend o anomaly na makikita, at magmungkahi ng isang follow-up analysis na dapat gawin ng isang data analyst upang masuri ito nang mas malalim.

Ihambing sa

MiMo-V2.6-Flash
Modelong bukas ang timbang
1,050,000 token na konteksto · $0.14/M input, $0.28/M output
MiMo-V2.5
Modelong bukas ang timbang
1,050,000 token na konteksto · $0.14/M input, $0.28/M output
MiMo-V2.6-Pro
Modelong bukas ang timbang
1,050,000 token na konteksto · $0.43/M input, $0.87/M output
MiMo-V2.5-Pro
Modelong bukas ang timbang
1,050,000 token na konteksto · $0.43/M input, $0.87/M output

Higit pang mga text model mula sa xiaomi

Mga tanong na madalas itanong

Maaari ko bang patakbuhin ang MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed nang lokal?: Hindi — hindi pampubliko ang weights at hindi naglabas ang Xiaomi ng Hugging Face repository, kaya API-only ito.
Magkano ang presyo at gaano kalaki ang context?: Ang presyo ay $4.35 bawat milyon input tokens at $8.70 bawat milyon output tokens, na may 1,048,576-token (humigit-kumulang 1 milyong token) na context window.
Paano naiiba ang UltraSpeed sa standard na MiMo-V2.6-Pro?: Parehong gumagamit ng parehong 1T checkpoint at nagbibigay ng katumbas na kalidad; ang UltraSpeed ay isang inference-optimized variant na sinasabi ng Xiaomi na nagbibigay ng humigit-kumulang sampung beses na output throughput.

Hatol ng Kapitan
Ang tamang pagpili kapag kailangan mo ng buong MiMo Pro na kalidad para sa agentic o long-context na trabaho at ang latency ang pumipigil sa iyong pipeline.

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.

Change colors / personalize / get code

Not this creator?

Get your own badge

Paano nagkakalkula ang score na ito

Walang datos ng kasikatan mula sa kahit anong pinanggalingan ang modelong ito, kaya may stand-in na numero ito sa ibaba ng 7,000° para kumpleto ang mga listahan. Hindi ito kailanman mauuna sa isang modelong may datos. Lalabas dito ang breakdown kapag may nag-ulat na pinanggalingan.

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.

Mga katulad na model

Meta Llama 3.1 70B Instruct Turbo

TEXT / LLM

Mga AI model para sa paggawa ng larawan, video at teksto

Ang MiMo V2.6 Pro UltraSpeed 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 model Higit pang Text / LLM Teksto / LLM llm xiaomi paningin audio video pangangatwiran mga ahente pag-coding

Mag-browse ayon sa pamilya ng model