MiMo V2.6 Flash
9344°
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Xiaomi | contesto da 1.050.000 token | $0.14/M input, $0.28/M output. MiMo-V2.6-Flash è un modello foundation open-source sviluppato da Xiaomi. Costruito su un'architettura Mixture-of-Experts con 309B parametri totali e 15B attivati per token, impiega un meccanismo di attenzione ibrido per una maggiore efficienza computazionale. Il modello presenta una finestra di contesto da 1M token e capacità multimodali native. Ottimizzato per flussi di lavoro agentici, offre prestazioni solide in coding, visione, scenari generali e di ricerca, eccellendo in compiti complessi a lungo termine con robusta generalizzazione su una vasta gamma di harness agentici.
Guide per questo modello
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Note del capitano
Note del 2026-10-13
MiMo-V2.6-Flash è il modello open-weights di Xiaomi bilanciato per efficienza della serie MiMo-V2.6: un MoE sparso da 309 miliardi di parametri che attiva solo 15 miliardi per token, con contesto da un milione di token e supporto nativo per testo, immagine, video e audio. Il metodo di addestramento scala il reinforcement learning su coding, agenti, compiti visivi e di cybersecurity in un'unica sessione mista, così le capacità si trasferiscono tra agenti diversi invece di restare isolate. A $0.14 per milione di token in input è molto più economico della maggior parte dei modelli multimodali di frontiera.
Conosciuto per
- Omnimodale in un solo modello: testo, immagine, video e audio nativamente
- Contesto da un milione di token per gestire repo lunghi, tracce di strumenti e sessioni multiple
- Unica sessione RL mista trasferisce strategie tra agenti mai visti prima
- 15 miliardi di parametri attivi mantengono l'inferenza leggera nonostante 309 miliardi totali
- Pesi open disponibili su Hugging Face per self-hosting
Attenzione a
- 309 miliardi di parametri totali significa che il self-hosting richiede hardware serio; verifica VRAM prima di impegnarti.
- I termini di licenza non sono dettagliati in quanto Xiaomi ha pubblicato; verifica prima di usi commerciali.
- Flash è il checkpoint bilanciato per efficienza; esiste la variante Pro se serve il massimo, non il prezzo.
Prompt da provare
Agente di rifattorizzazione multi-file
Stai lavorando in un monorepo Python. Il modulo auth usa un dizionario di configurazione globale mutabile passato per riferimento in sei file. Proponi un piano concreto di rifattorizzazione: identifica i punti critici, suggerisci un pattern sostitutivo usando una dataclass tipizzata e scrivi la versione aggiornata del file core auth.py con il nuovo pattern.
Visione: da diagramma a codice
Allego uno screenshot di un diagramma entità-relazioni di un database. Leggi entità, attributi e relazioni mostrate, poi scrivi i modelli ORM SQLAlchemy corrispondenti esatti, incluse chiavi esterne e tabelle di giunzione implicate da relazioni molti-a-molti.
Audit repo a lungo contesto
Incollo il contenuto completo di un codice Node.js REST API. Leggi ogni file e produci un audit di sicurezza: elenca ogni endpoint, l'autenticazione applicata, eventuali lacune di validazione input e versioni di dipendenze con CVE note. Classifica i risultati per gravità.
Confronta con
- MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeedModello solo APIContesto di 1,048,576 token · Input $4.35/M, output $8.70/M
- MiMo-V2.5Modello con pesi apertiContesto di 1,050,000 token · Input $0.14/M, output $0.28/M
- MiMo-V2.6-ProModello con pesi apertiContesto di 1,050,000 token · Input $0.43/M, output $0.87/M
- MiMo-V2.5-ProModello con pesi apertiContesto di 1,050,000 token · Input $0.43/M, output $0.87/M
Altri modelli di testo da xiaomi
Domande frequenti
- I pesi sono open e posso eseguire MiMo-V2.6-Flash localmente?
- Sì, i pesi sono open e ospitati su Hugging Face sotto XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Flash-RL. Eseguirlo localmente è possibile ma i 309 miliardi di parametri totali richiedono hardware sostanziale; solo 15 miliardi di parametri sono attivati per token, il che aiuta il costo di inferenza ma non riduce la dimensione su disco.
- Quanto costa MiMo-V2.6-Flash e qual è la sua finestra di contesto?
- Attraverso l'API Xiaomi costa $0.14 per milione di token in input e $0.28 per milione di token in output, con una finestra di contesto da un milione di token.
- In cosa differisce Flash da MiMo-V2.6-Pro?
- Flash è il checkpoint bilanciato per efficienza della serie, che scambia un po' di performance massima per un costo inferiore in inferenza; Pro è la variante più performante. Entrambi condividono la stessa architettura e approccio di addestramento.
Verdetto del capitanoUn ingresso genuinamente economico nel territorio agentico omnimodale a un milione di token, e i pesi open lo rendono da considerare seriamente se il tuo hardware lo supporta.
Scheda modello su Hugging Face
Il capitano scrive queste note dalla descrizione e dalla scheda modello. Prezzi e dimensioni del contesto sono quelli del provider al momento della scrittura e possono cambiare.
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Updated Oct 22, 2026
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Also ranked: #4 Hottest Text / LLM model · #4 Hottest Text / LLM text model
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Tendenza di popolarità di MiMo V2.6 Flash
Punteggio di calore da 21 Sep 2026
Punteggio di popolarità
9,344°
Questa settimana
▲
43.2%
9,297° allora, 9,344° ora
Questo mese
n/a
Non ancora rilasciato/tracciato
Ultimo anno
n/a
Non ancora rilasciato/tracciato
7,000°
Floor
La scala va da 0° a 9.999°. Tutto ciò che sta sotto 7,000° è riservato ai modelli su cui nessuna fonte ha ancora dati, che hanno un numero provvisorio lì per mantenere le liste complete. 7,000° è dove iniziano i dati misurati: un modello con dati reali ma quasi nessun download sta al floor, e le misurazioni riempiono i gradi sopra di esso. Il floor non dice nulla sul modello; solo i gradi sopra lo fanno, e sono quelli che distinguono un modello dall'altro.
+1,956°
Token OpenRouter
32,884,504,724,760 token processati da questo modello tramite OpenRouter negli ultimi 30 giorni, prompt e risposte insieme. Ogni 10,000,000 token conta come un download nel termine di download, 3,288,450 in totale; i token dell'ultimo giorno contribuiscono al tasso di adozione. Fonte: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).
+388°
Tasso di adozione
Circa 151,030 download al giorno, misurati tra due rilevazioni delle fonti, mai stimati da una media a vita. La velocità pesa un quarto del termine download, così una nuova impennata si vede senza che un picco di un giorno superi anni di uso.
Mostra dettagli
Ogni numero su questo sito può essere verificato. Il punteggio heat di questo modello è 9,344°, ed è costruito un ingrediente alla volta, con il totale progressivo dopo ogni passaggio: il floor, i gradi che ogni fonte aggiunge, il bonus per il tipo di modello e cosa toglie l'età dei suoi pesi. I colori corrispondono alle bande del grafico sopra. Il glossario alla fine definisce ogni termine.
- 1Inizia dal floor.Perché 7,000° e non zero: la scala va da 0° a 9.999°, e la parte sotto 7,000° è riservata ai modelli su cui nessuna fonte ha ancora dati, che hanno un numero provvisorio lì per mantenere le liste complete e non superare mai un modello con dati. 7,000° è dove iniziano i dati misurati. Un modello con dati reali ma quasi nessun download sta qui; tutto ciò che segue è misurazione, e lo spazio sopra il floor contiene dieci passi decuplici nei download a 300° ciascuno. Il floor è uguale per ogni modello, quindi non decide nulla; lo fanno i gradi sopra di esso.7,000°totale in corso
- 2Aggiungi i download.3,288,450 equivalenti di download in totale, da Token OpenRouter. Dieci volte i download aggiungono lo stesso 300°, quindi la dimensione conta ma non domina mai il punteggio.+1,956°8,956°totale in corso
- 3Aggiungi il tasso di adozione.Circa 151,030 download al giorno in questo momento, misurati tra due rilevazioni, con un peso di un quarto.+388°9,344°totale in corso
- =Il punteggio heat.Dove si posiziona questo modello in ogni lista di questo sito. Niente altro lo modifica.9,344°
Glossario: i termini usati qui
- Punteggio heat
- Un numero che indica quanto un modello è usato e desiderato ora, da 0° a 9.999°. Ogni lista su questo sito che dice più caldo è ordinata per questo e nient’altro.
- Soglia minima
- I 7.000° da cui parte ogni modello con dati reali. La scala va da 0° a 9.999°; la parte sotto la soglia è riservata ai sostituti (modelli senza dati), così un modello con dati è sempre sopra uno senza. La soglia è uguale per tutti e non decide nulla; i gradi sopra sono la misura.
- Equivalenti di download
- Tutto ciò che il punteggio considera come un download, sommato: i download stessi, ogni seeder torrent come 1.000, ogni immagine AI Horde e ogni esecuzione su un sito di generazione come uno.
- Scala logaritmica
- Conta a decine, non a unità: passare da 1.000 a 10.000 download aggiunge gli stessi gradi che passare da 10.000 a 100.000. Evita che i giganti schiaccino tutto il resto.
- Like
- Pollici in su e like da ogni fonte, valgono metà di un download sulla scala logaritmica.
- Tasso di adozione
- Quanti download al giorno riceve un modello ora, dalla differenza tra due rilevazioni di una fonte. Un quarto del peso del termine download.
- Misurato e stimato
- Misurato significa che ci sono due letture di una fonte e la differenza è reale. Stimato significa che si conosce solo il totale di oggi e il passato è distribuito sulla vita del modello; il sito indica quale viene mostrato.
- Seeder
- Qualcuno che mantiene una copia dei pesi online per farli scaricare agli altri tramite torrent, o uno specchio ospitato che fa lo stesso. Ognuno conta come 1.000 download.
- AI Horde
- Una rete di volontari che genera immagini gratis su computer donati. Il numero di immagini create con un modello è pubblico, e ognuna conta come un download.
- Siti di generazione
- Siti che ospitano copie di un modello e permettono di generare con esso, come PixAI, SeaArt e Yodayo. I loro download contano come quelli di Civitai e ogni generazione come un download.
- Token OpenRouter
- Un modello di testo servito tramite API, come Claude o GPT, non ha pesi da scaricare, quindi il suo utilizzo si misura in token: i pezzi di testo letti e scritti tramite OpenRouter, un gateway usato da molte app, negli ultimi 30 giorni. Ogni 10,000,000 token conta come un download. Fonte: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Modello completo (checkpoint)
- I pesi stessi, il file che genera da solo. Riceve un bonus perché da esso dipendono gli add-on.
- LoRA e embedding
- Piccoli file add-on che indirizzano i pesi di qualcun altro verso uno stile, un personaggio o un concetto. Non possono funzionare da soli.
- Famiglia e pesi
- La base su cui è costruito un modello, come SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Ogni modello eredita la data di rilascio dei pesi della sua famiglia.
- Età
- Gradi tolti in base a quanto tempo fa sono usciti i pesi della famiglia: 150° all'anno, fino a 750°. Mantiene i vecchi download che hanno avuto anni per accumularsi congelando la cima della lista.
- Boost famiglia
- Una piccola spinta limitata per le LoRA di una famiglia che questo sito sta promuovendo ora, sempre elencata nel dettaglio.
- Punteggio stand-in
- Un numero stabile sotto il minimo dato a un modello su cui nessuna fonte ha ancora dati, così le liste restano complete. Non supera mai un modello con dati.
- Novità! (periodo di grazia)
- Un modello più giovane di 7 giorni mostra Novità! invece di un punteggio e non ha posizione nelle classifiche. Il suo punteggio è calcolato dal primo giorno, ma un modello di un giorno cresce più velocemente di qualsiasi altro, quindi senza l'attesa il #1 della settimana sarebbe sempre quello uscito ieri invece di quello che ha resistito per una settimana.
- Tendenza
- Come la crescita di un modello in un periodo si confronta con la crescita tipica di un modello nello stesso periodo. Più veloce del tipico si legge come aumento, più lento come calo.
- Modello tipico
- Il centro del catalogo: metà dei modelli con un valore è cresciuta più velocemente nel periodo, metà più lentamente.
Come si è mosso questo modello rispetto al resto del catalogo: la sua crescita in download, like e utilizzo in ogni periodo, misurata rispetto alla crescita tipica dei modelli nello stesso periodo, con il suo punteggio di popolarità al momento. Sopra la crescita tipica indica un aumento, sotto una diminuzione. Il passato è ricostruito dai totali di oggi, dal primo giorno del modello e dalla sua velocità di download misurata quando ci sono due letture; un modello che non esisteva all'inizio del periodo mostra n/a.
MiMo V2.6 Flash è un modello di testo per la famiglia Text / LLM presente su ModelTrends.ai, un catalogo in sola lettura di modelli di IA open source per immagini, video e testo. Confrontalo con gli altri modelli Text / LLM e controlla il punteggio di calore per vedere la tendenza.
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