權重是開放的嗎？我可以在本地執行 MiMo-V2.6-Pro 嗎？

Xiaomi | 1,050,000 代幣上下文 | $0.43/M 輸入，$0.87/M 輸出。MiMo-V2.6-Pro 是小米的旗艦基礎模型。規模超過 1T 參數，旨在推動最嚴苛工作負載的能力上限。模型具備 1M 代幣上下文窗口和原生多模態能力。優化於代理工作流程，在編碼、視覺、通用及研究場景中提供頂級性能，擅長複雜且長期任務，並在多樣化代理框架中展現強大泛化能力。

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船長筆記

由 Captain 撰寫，內部編輯

2026-10-13 的筆記

MiMo-V2.6-Pro 是小米的旗艦模型：一款稀疏混合專家系統，總參數量達 1.02 兆（啟用 420 億），能在單一模型中處理文字、影像、影片與音訊。其特色是透過強化學習管線，藉由探索持續自我改進，而非針對各領域分別微調。適合執行複雜代理工作流程、長上下文程式碼或研究任務的團隊，以及想要以低於每百萬 token 一美元價格取得強大開放權重前沿模型的用戶。

以...聞名

真正全模態：文字、影像、影片與音訊皆由單一模型原生處理
100 萬 token 上下文視窗，足以容納完整程式碼庫或多次代理會話
跨編碼、視覺、通用與資安任務的單一混合強化學習訓練
開放權重可在 Hugging Face 取得，支援本地或自架部署
自我改進的獎勵迴路，引導模型產出更短且更高品質的解決方案

注意

總參數超過一兆，若要本地執行需具備一般人難以負擔的強大硬體。
授權條款未在模型卡詳細說明，商業使用前請先確認 Hugging Face 倉庫。
此規模下，自架推理延遲會很高，除非擁有大型多 GPU 叢集。

最適合

可嘗試的提示詞

多檔案重構任務

你有一個 Python 服務分散在三個檔案：FastAPI 路由器、SQLAlchemy 模型檔與 Celery 任務檔。路由器直接從模型檔匯入，並內嵌呼叫 Celery 任務。請重新設計依賴結構，使路由器僅依賴服務層，撰寫服務層程式碼，並說明每項變更。

長期研究計畫

我需要評估五個開源向量資料庫，用於處理 5000 萬文件、p95 延遲低於 100 毫秒，且支援混合關鍵字與語意搜尋的生產 RAG 系統。請建立結構化評估計畫：定義評估標準、提出基準資料集策略、列出每項標準的具體測試，並說明如何評分與比較結果。

圖像加程式碼除錯

附上一張 Python 追蹤錯誤截圖或異常輸出圖表。描述程式預期行為，然後問：造成此錯誤或異常的原因是什麼？最小的程式碼修改為何？請逐步說明你的推理過程，最後給出修正方案。

比較

MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed
僅限 API 模型
1,048,576 代幣上下文 · $4.35/M 輸入，$8.70/M 輸出
MiMo-V2.6-Flash
開放權重模型
1,050,000 代幣上下文 · $0.14/M 輸入，$0.28/M 輸出
MiMo-V2.5
開放權重模型
1,050,000 代幣上下文 · $0.14/M 輸入，$0.28/M 輸出
MiMo-V2.5-Pro
開放權重模型
1,050,000 代幣上下文 · $0.43/M 輸入，$0.87/M 輸出

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常見問題

權重是開放的嗎？我可以在本地執行 MiMo-V2.6-Pro 嗎？: 是的，權重已發布於 Hugging Face，倉庫為 XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Pro-RL。技術上可本地執行，但因總參數量達 1.02 兆，需具備大量多 GPU 硬體。
MiMo-V2.6-Pro 的價格與上下文視窗大小是多少？: 透過小米 API，輸入 token 每百萬收費 0.43 美元，輸出 token 每百萬收費 0.87 美元，上下文視窗為 1,050,000 token。
MiMo-V2.6-Pro 與 MiMo-V2.6-Flash 有何不同？: 兩者皆來自同一次強化學習訓練；Flash 是較小且較快的版本，Pro 是旗艦檢查點，優化以達成高要求任務的最大能力，而非速度或成本。

船長評語
一款適合代理與長上下文工作的嚴肅開放權重前沿模型——價格合理，但硬體需求不容小覷。

Hugging Face 上的模型卡

船長根據模型自身描述與模型卡撰寫這些筆記。價格與上下文大小為撰寫時提供者資料，可能會變動。

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

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

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MiMo V2.6 Pro 熱度趨勢

熱度分數，自 21 Sep 2026 起

熱度分數

9,028°

本週

▲

50.3%

8,974° 當時，9,028° 現在

本月

n/a

尚未發布/追蹤

過去一年

n/a

尚未發布/追蹤

7,000°

基準值

分數範圍是從 0° 到 9,999°。低於 7,000° 的部分是留給還沒被任何來源報告的模型，它們會有一個替代數字，讓列表保持完整。7,000° 是有測量數據開始的地方：有真實數據但幾乎沒下載的模型會在基準值，之後的度數才是測量結果。基準值本身不代表模型好壞，只有基準值以上的度數才會區分模型。

+1,699°

OpenRouter 代幣

此模型在過去30天內透過 OpenRouter 處理了 4,616,159,113,192 代幣，包含提示和回答。每 10,000,000 代幣算作一次下載，共 461,615 次；最後一天的代幣會加入採用率。來源：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)。

+329°

採用率

大約每天 24,039 次下載，根據兩次來源讀取間的變化計算，不是用整個生命週期平均。速度佔下載項目的四分之一，能反映新熱潮，但不會讓一天的爆量超過多年累積。

顯示詳細分析

這個網站上的每個數字都可以查證。這個模型的熱度分數是 9,028°，這裡會一步步拆解它的組成，每加一項就會顯示目前的總分：基準值、每個來源增加的度數、模型類型的加分，以及權重年齡帶來的扣分。顏色對應上方圖表的區間。最後的詞彙表會解釋每個術語。

1
從基準值開始。
為什麼是 7,000° 而不是零：分數範圍是 0° 到 9,999°，低於 7,000° 的部分是留給還沒被任何來源報告的模型，它們有替代數字，讓列表完整且不會超過有數據的模型。7,000° 是有測量數據開始的地方。有真實數據但幾乎沒下載的模型會在這裡；之後的度數是測量結果，基準值以上有十個十倍下載的階段，每階段增加 300°。基準值對所有模型都一樣，不會決定排名；真正區分模型的是基準值以上的度數。
7,000°
累計總和
2
加入下載量。
總共 461,615 個下載等值，來自 OpenRouter 代幣。下載量增加十倍會增加相同的 300°，所以大小很重要，但不會主導分數。
+1,699°
8,699°
累計總和
3
加入採用率。
目前大約每天 24,039 次下載，根據兩次讀取間的差異計算，權重是下載量的四分之一。
+329°
9,028°
累計總和
=
熱度分數。
這個模型在本網站所有排行榜上的位置。沒有其他因素會調整它。
9,028°

詞彙表：這裡使用的術語

熱度分數: 一個數字，表示模型目前的使用和需求程度，範圍從 0° 到 9,999°。本網站所有標示「最熱門」的排行榜都是依此排序，沒有其他排序依據。
底線: 每個有實際數據的模型起始於 7,000°。分數範圍是 0° 到 9,999°；底線以下保留給沒有數據的模型，確保有數據的模型總是排名較前。底線對所有人相同，不影響排名；超過底線的度數才是評分依據。
下載等值: 分數中視為下載的所有項目加總：下載本身、每個種子節點算 1,000、每張 AI Horde 圖像和每次生成網站的執行算一。
對數刻度: 以十為單位計數，不是以一為單位：從 1,000 到 10,000 下載增加的度數，和從 10,000 到 100,000 增加的度數相同。這樣能防止巨頭壓過其他模型。
喜歡數: 來自各來源的讚和喜歡，每個在對數刻度上算半個下載量。
採用率: 模型目前每天的下載次數，根據兩次來源讀取的差異計算。權重是下載量的四分之一。
實測與估算: 實測表示有兩個來源的讀數，且差異是真實的。估算表示只知道今天的總數，過去的數據則分散在模型的整個生命週期；網站會說明顯示的是哪一種。
種子節點: 指在線上保留權重檔案供他人透過種子下載的人，或是提供相同服務的鏡像站。每一個種子節點算作1,000次下載。
AI Horde: 一個志願者網絡，利用捐贈的電腦免費生成圖片。它用某模型生成的圖片數量是公開的，每張圖片算作一次下載。
生成網站: 自己托管模型並讓人使用它生成圖片的網站，例如PixAI、SeaArt和Yodayo。它們的下載量和Civitai一樣，每次生成算一次下載。
OpenRouter 代幣: 透過 API 提供的文字模型，如 Claude 或 GPT，沒有權重可下載，因此使用量以代幣計算：過去30天內透過 OpenRouter（許多應用使用的閘道）讀取和生成的文字片段。每 10,000,000 代幣算作一次下載。來源：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)，CC BY 4.0。
完整模型（檢查點）: 權重本身，是能獨立生成的檔案。它會有額外加分，因為其他附加檔案都依賴它。
LoRA和嵌入: 小型附加檔案，用來引導別人的權重走向某種風格、角色或概念。它們無法獨立運行。
家族與權重: 模型所建立的基礎，例如SD 1.5、SDXL、Flux或Wan。每個模型都繼承其家族權重的發布日期。
年齡: 根據家族權重發布時間距今多久，扣除的度數：每年150°，最多750°。它會保留那些有多年累積下載的舊模型，防止它們從排行榜頂端消失。
家族加成: 針對本站目前推廣的某個家族的LoRA給予的小幅度限制加成，會在分解中顯示。
替代分數: 給尚無來源報告的模型一個穩定的最低分，讓列表保持完整。它永遠不會高於有數據的模型。
全新！(寬限期): 不到 7 天的新模型會顯示「全新！」而非分數，且不列入排名。分數從第一天開始計算，但一天大的模型成長最快，若不等待，週榜首將永遠是昨天剛出的模型，而非持續一週的。
趨勢: 模型在某段時間內的成長與典型模型同期成長的比較。比典型快表示上升，比典型慢表示下降。
典型模型: 目錄中的中間值：一半模型在該期間成長較快，一半較慢。