MiMo V2.6 Pro
9028°
Modeli çalıştır
Teklifler / Reklamlar
Xiaomi | 1.050.000 token bağlam | Giriş başına $0,43/M, Çıkış başına $0,87/M. MiMo-V2.6-Pro, Xiaomi tarafından geliştirilen amiral gemisi temel modeldir. 1T parametreden fazla ölçekle inşa edilmiştir ve en zorlu iş yükleri için yetenek sınırlarını zorlamak üzere tasarlanmıştır. Model, 1M token bağlam penceresi ve yerel multimodal yetenekler sunar. Ajanik iş akışları için optimize edilmiştir ve kodlama, görsel, genel ve araştırma senaryolarında üst düzey performans sağlar; karmaşık, uzun vadeli görevlerde güçlü genelleme ile çeşitli ajan kullanımları arasında üstünlük gösterir.
Bu model için rehberler
Ekim 2026'da bir Yapay Zeka modeli nasıl seçilir: kapalı kaynak haberleri, ardından indirilmeye değer açık ağırlıklar
Kullanım Amacına Göre En İyi Yerel LLM (Ekim 2026): Her İş İçin Doğru Açık Model
Yerel AI için aslında ne kadar VRAM gerekiyor?
Açık ağırlıklar vs açık kaynak vs sadece API: aslında ne yapmana izin veriliyor
Ollama Nasıl Kurulur ve Yerel AI Nasıl Çalıştırılır (Windows, Mac, Linux)
Kaptanın notları
2026-10-13 tarihli notlar
MiMo-V2.6-Pro, Xiaomi'nin amiral gemisi modeli: toplamda 1,02 trilyon parametreli (42 milyar aktif) seyrek Uzman Karışımı sistemi olup, metin, görüntü, video ve sesi tek bir modelde işler. Ayırt edici özelliği, ayrı alanlara özgü ince ayar yerine keşif yoluyla kendini geliştirmeyi amaçlayan bir pekiştirmeli öğrenme (RL) hattıdır. Karmaşık ajan iş akışları, uzun bağlamlı kod veya araştırma görevleri yürüten ekipler ve açık ağırlıklı, frontier sınıfı bir modeli dolar altı milyon token fiyatıyla isteyen herkes için uygundur.
İle tanınır
- Gerçek omnimodal: metin, görüntü, video ve ses tek bir modelde yerel olarak işlenir
- 1 milyon token bağlam penceresi — tam depozitolar veya çok oturumlu ajan çalışmaları için yeterli uzunlukta
- Kodlama, görsel, genel ve siber güvenlik görevlerinde tek bir karma RL eğitimi
- Yerel veya kendi sunucunuzda dağıtım için Hugging Face üzerinde açık ağırlıklar mevcut
- Kısa ve yüksek kaliteli çözümlere yönlendiren kendini geliştiren ödül döngüsü
Dikkat et
- Toplamda trilyonlarca parametre — yerelde çalıştırmak çoğu kişinin sahip olmadığı ciddi donanım gerektirir.
- Lisans koşulları model kartında detaylandırılmamış; ticari kullanım öncesi Hugging Face deposunu kontrol edin.
- Bu ölçekte, kendi sunucunuzda çalıştırırken çıkarım gecikmesi büyük çoklu GPU kümesi yoksa yüksek olacaktır.
Denenecek istemler
Çok dosyalı yeniden düzenleme görevi
Python servisin üç dosyaya bölünmüş: bir FastAPI yönlendiricisi, bir SQLAlchemy modeller dosyası ve bir Celery görev dosyası. Yönlendirici doğrudan modeller dosyasından içe aktarıyor ve Celery görevlerini satır içinde çağırıyor. Bağımlılık yapısını yeniden tasarla, yönlendiricinin yalnızca bir servis katmanına bağımlı olmasını sağla, servis katmanı kodunu yaz ve yaptığın her değişikliği açıkla.
Uzun vadeli araştırma planı
50 milyon belgeyi işleyen, 100ms altı p95 gecikmeli ve karma anahtar kelime ile anlamsal arama yapan üretim RAG sistemi için beş açık kaynak vektör veritabanını değerlendirmem gerekiyor. Yapılandırılmış bir değerlendirme planı oluştur: kriterleri tanımla, benchmark veri seti stratejisi öner, her kriter için çalıştırılacak testleri listele ve sonuçları nasıl puanlayıp karşılaştıracağını açıkla.
Görüntü ve kod hata ayıklama
Bir Python traceback ekran görüntüsü veya beklenmedik çıktı içeren bir grafik ekliyorum. Kodun ne yapması gerektiğini açıkla, sonra sor: Bu hata veya anomaliye ne sebep oluyor ve bunu düzelten en küçük kod değişikliği nedir? Düzeltmeyi vermeden önce mantığını adım adım açıkla.
İle karşılaştır
- MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeedSadece API modeli1,048,576 token bağlam · $4.35/M girdi, $8.70/M çıktı
- MiMo-V2.6-FlashAçık ağırlıklı model1,050,000 token bağlam · $0.14/M girdi, $0.28/M çıktı
- MiMo-V2.5Açık ağırlıklı model1,050,000 token bağlam · $0.14/M girdi, $0.28/M çıktı
- MiMo-V2.5-ProAçık ağırlıklı model1,050,000 token bağlam · $0.43/M girdi, $0.87/M çıktı
xiaomi tarafından daha fazla metin modeli
İnsanların sorduğu sorular
- Ağırlıklar açık mı ve MiMo-V2.6-Pro'yu yerelde çalıştırabilir miyim?
- Evet, ağırlıklar XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Pro-RL deposunda Hugging Face üzerinde yayınlanmıştır. Yerelde çalıştırmak teknik olarak mümkün ancak 1,02 trilyon toplam parametre sayısı nedeniyle ciddi çoklu GPU donanımı gerektirir.
- MiMo-V2.6-Pro'nun maliyeti nedir ve bağlam penceresi ne kadar?
- Xiaomi API'si üzerinden giriş token başına 0,43$, çıkış token başına 0,87$ ücretlendirilir ve bağlam penceresi 1.050.000 token büyüklüğündedir.
- MiMo-V2.6-Pro, MiMo-V2.6-Flash'tan nasıl farklıdır?
- Her ikisi de aynı RL eğitim çalışmasından gelir; Flash daha küçük ve hızlı kardeştir. Pro, hız veya maliyetten çok zorlu görevlerde maksimum yetenek için optimize edilmiş amiral gemisi kontrol noktasıdır.
Kaptanın kararıAjan tabanlı ve uzun bağlamlı işler için ciddi bir açık ağırlıklı frontier modeli — fiyat uygun, ancak donanım gereksinimi hafife alınmamalı.
Hugging Face'de model kartı
Kaptan bu notları modelin kendi açıklaması ve model kartından yazıyor. Fiyatlar ve bağlam boyutları yazım anındaki sağlayıcıya aittir ve değişebilir.
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
MiMo V2.6 Pro popülerlik eğilimi
21 Sep 2026 tarihinden beri ısı puanı
Isı puanı
9,028°
Bu hafta
▲
50.3%
8,974° o zaman, 9,028° şimdi
Bu ay
n/a
Henüz yayınlanmadı/izlenmedi
Geçen yıl
n/a
Henüz yayınlanmadı/izlenmedi
7,000°
Taban
Ölçek 0° ile 9.999° arasında. 7,000° altındaki her şey, henüz hiçbir kaynağın raporlamadığı modeller için ayrılmıştır ve listelerin tamamlanması için orada bir geçici sayı bulunur. 7,000° ölçülen verinin başladığı yerdir: gerçek verisi olan ama neredeyse hiç indirmesi olmayan bir model tabanda durur ve ölçümler üstündeki dereceleri doldurur. Taban model hakkında hiçbir şey söylemez; sadece üstündeki dereceler söyler ve modelleri birbirinden ayıran budur.
+1,699°
OpenRouter tokenları
Bu model son 30 günde OpenRouter üzerinden 4,616,159,113,192 token işledi, istemler ve yanıtlar birlikte. Her 10,000,000 token bir indirme olarak sayılır, toplam 461,615; son günün tokenları benimsenme oranına katılır. Kaynak: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).
+329°
Benimsenme oranı
Kaynakların iki ölçümü arasındaki sürede günlük yaklaşık 24,039 indirme. Ömür boyu ortalamadan tahmin edilmez. Hız indirme teriminin dörtte biri kadar önemlidir, böylece yeni bir artış görünür ama bir günlük sıçrama yılların kullanımını geçemez.
Detaylı dökümü göster
Bu sitedeki her sayı kontrol edilebilir. Bu modelin ısı skoru 9,028° ve burada her bir bileşen tek tek eklenerek, her adımda toplam gösterilerek oluşturuluyor: taban, her kaynağın eklediği derece, model türü için bonus ve ağırlıkların yaşı nedeniyle çıkarılan derece. Renkler yukarıdaki grafiğin bantlarıdır. Sonundaki sözlük her terimi tanımlar.
- 1Tabandan başla.Neden 7,000° sıfır değil: Ölçek 0° ile 9.999° arasında ve 7,000° altı henüz raporlanmamış modeller için ayrılmıştır, orada geçici bir sayı bulunur ve listeler tamamlanır, verisi olan bir modelin önünde asla sıralanmaz. 7,000° ölçülen verinin başladığı yerdir. Gerçek verisi olan ama neredeyse hiç indirmesi olmayan model burada durur; sonraki her şey ölçümdür ve tabanın üstünde on kez on kat artış için 300°'lik adımlar vardır. Taban her model için aynıdır, yani karar vermez; üstündeki dereceler karar verir.7,000°toplamda
- 2İndirmeleri ekle.Toplamda OpenRouter tokenları kaynaklardan 461,615 indirme eşdeğeri. İndirmelerin on katı aynı 300° ekler, yani boyut önemli ama puanı tek başına belirlemez.+1,699°8,699°toplamda
- 3Benimsenme oranını ekle.Şu anda günde yaklaşık 24,039 indirme, iki ölçüm arasındaki farkla hesaplanır, ağırlığı indirmenin dörtte biri.+329°9,028°toplamda
- =Isı puanı.Bu modelin bu sitedeki her listede nerede durduğunu gösterir. Başka hiçbir şey bunu değiştirmez.9,028°
Terimler: burada kullanılan ifadeler
- Isı puanı
- Bir modelin şu anda ne kadar kullanıldığı ve istendiğini gösteren tek sayı, 0° ile 9.999° arasında. Bu sitedeki en sıcak modeller listeleri buna göre sıralanır, başka hiçbir şeyle değil.
- Taban
- Gerçek verisi olan her modelin başladığı 7.000°. Ölçek 0° ile 9.999° arasında; tabanın altı veri olmayan modeller için ayrılmıştır, böylece veri olan model her zaman veri olmayanın üstünde yer alır. Taban herkes için aynıdır ve karar vermez; üzerindeki derece ölçümdür.
- İndirme eşdeğerleri
- Puanın indirme olarak saydığı her şeyin toplamı: indirmeler, her torrent seed'ı 1.000 olarak, her AI Horde resmi ve her jenerasyon sitesindeki çalışma bir olarak sayılır.
- Logaritmik ölçek
- Onluk sayma, bire bir değil: 1.000'den 10.000'e çıkmak, 10.000'den 100.000'e çıkmakla aynı dereceyi ekler. Devlerin diğerlerini gölgelemesini engeller.
- Beğeniler
- Her kaynaktan gelen beğeni ve onaylar, logaritmik ölçekte bir indirmenin yarısı değerinde.
- Benimsenme oranı
- Bir modelin şu anda günde kaç indirme aldığı, bir kaynağın iki ölçümü arasındaki farktan hesaplanır. İndirme teriminin dörtte biri ağırlığında.
- Ölçülen ve tahmin edilen
- Ölçülen, bir kaynaktan iki okuma olduğu ve farkın gerçek olduğu anlamına gelir. Tahmin edilen ise sadece bugünün toplamının bilindiği ve geçmişin modelin ömrü boyunca dağıtıldığı anlamına gelir; site hangisini gösterdiğini belirtir.
- Seeder
- Ağırlıkların bir kopyasını torrent üzerinden başkalarının indirebilmesi için çevrimiçi tutan biri veya aynı işi yapan barındırılan bir ayna. Her biri 1.000 indirme olarak sayılır.
- AI Horde
- Bağışlanan bilgisayarlarda ücretsiz olarak görüntü üreten gönüllü bir ağ. Bir modelle yaptığı görüntü sayısı açıktır ve her biri bir indirme olarak sayılır.
- Üretim siteleri
- Kendi modellerinin kopyalarını barındıran ve insanların bunlarla üretim yapmasına izin veren siteler, örneğin PixAI, SeaArt ve Yodayo. İndirmeleri Civitai gibi sayılır ve her üretim bir indirme olarak kabul edilir.
- OpenRouter tokenları
- Claude veya GPT gibi API üzerinden sunulan bir metin modelinin indirilecek ağırlıkları yoktur, bu yüzden kullanımı tokenlarla ölçülür: son 30 günde OpenRouter üzerinden okuduğu ve yazdığı metin parçaları. Her 10,000,000 token bir indirme sayılır. Kaynak: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Tam model (checkpoint)
- Ağırlıkların kendisi, kendi başına üretim yapan dosya. Eklentilerin buna bağlı olması nedeniyle ekstra puan alır.
- LoRA ve embedding
- Başkasının ağırlıklarını belirli bir stile, karaktere veya konsepte yönlendiren küçük eklenti dosyaları. Tek başlarına çalışamazlar.
- Aile ve ağırlıklar
- Bir modelin üzerine kurulduğu temel, örneğin SD 1.5, SDXL, Flux veya Wan. Her model ailesinin ağırlıklarının yayın tarihini miras alır.
- Yaş
- Ailenin ağırlıklarının ne kadar önce çıktığına göre çıkarılan derece: yılda 150°, maksimum 750°. Yıllar içinde biriken eski indirmeleri listenin en üstünde tutar.
- Aile desteği
- Bu sitenin şu anda desteklediği bir ailenin LoRA'ları için küçük, sınırlı bir destek, her zaman detaylarda listelenir.
- Yer tutucu puan
- Henüz hiçbir kaynaktan rapor almamış bir modele verilen tabanın altındaki sabit bir sayı, böylece listeler eksiksiz kalır. Hiçbir zaman veri olan bir modelin üstünde sıralanmaz.
- Yeni! (hoşgörü süresi)
- 7 günden daha yeni modeller puan yerine Yeni! gösterir ve sıralamada yer almaz. Puanları ilk günden hesaplanır, ancak bir günlük model her şeyden hızlı büyür, bu yüzden beklemeden haftanın #1'i her zaman dün çıkan model olurdu, haftalarca dayanmış olan değil.
- Trend
- Bir modelin belli bir dönemdeki büyümesinin, aynı dönemdeki tipik model büyümesiyle karşılaştırılması. Tipikten hızlıysa yükseliş, yavaşsa düşüş olarak okunur.
- Tipik model
- Kataloğun ortası: rakamı olan modellerin yarısı dönemde daha hızlı büyüdü, yarısı daha yavaş.
Bu modelin popülerliğinin katalogdaki diğer modellere göre nasıl değiştiği: her dönemdeki indirme, beğeni ve kullanım artışı, aynı dönemde tipik bir modelin büyümesiyle karşılaştırılarak ve o zamanki ısı puanıyla ölçülür. Tipik büyümenin üstü artış, altı düşüş olarak okunur. Geçmiş, bugünkü toplamlar, modelin ilk günü ve ölçülen indirme hızı kullanılarak yeniden oluşturulur; iki ölçüm varsa; bir dönemin başında var olmayan model için n/a gösterilir.
MiMo V2.6 Pro, açık kaynak yapay zeka görsel, video ve metin modellerinin salt okunur kataloğu ModelTrends.ai'de listelenen Text / LLM ailesine ait bir metin modeli modelidir. Diğer Text / LLM modelleriyle karşılaştırın ve trendini görmek için popülerlik puanına bakın.
Daha fazla Text / LLM modeliDaha fazla Text / LLM Metin / LLMllmxiaomigörüşsesvideoakıl yürütmeajanlarkodlama
Model Ailesine Göre Göz At
Text / LLM Modelleri
434
Anima Modelleri
528
Chroma Modelleri
19
Fibo Modelleri
2
Flux Modelleri
1,496
Flux 2 / Klein Modelleri
1,239
Flux 3 Modelleri
3
Moss Modelleri
3
Iris Modelleri
1
MiniMax H3 Modelleri
364
Hunyuan Modelleri
204
Ideogram Modelleri
20
Krea2 Modelleri
717
Qwen Modelleri
20
Qwen2 Modelleri
47
Ltx2 Modelleri
153