MiMo-V2.6-Flashのウェイトはオープンでローカル実行できますか？

Xiaomi | 1,050,000トークンコンテキスト | 入力$0.14/M、出力$0.28/M。MiMo-V2.6-FlashはXiaomiが開発したオープンソースの基盤モデルです。309BパラメータのMixture-of-Expertsアーキテクチャに基づき、トークンあたり15Bが活性化され、ハイブリッドアテンション機構により計算効率を高めています。1Mトークンのコンテキストウィンドウとネイティブマルチモーダル機能を備えています。エージェントワークフローに最適化されており、コーディング、ビジュアル、一般、研究シナリオで高い性能を発揮し、多様なエージェントハーネスにわたる複雑で長期的なタスクに強力な汎化能力を持ちます。

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キャプテンのメモ

Captainによる、ハウスエディター執筆

2026-10-13のメモ

MiMo-V2.6-FlashはXiaomiの効率バランス型オープンウェイトモデルで、MiMo-V2.6シリーズのスパース3090億パラメータMoEで、1トークンあたり150億パラメータのみを活性化し、100万トークンのコンテキストとテキスト・画像・動画・音声のネイティブ対応を備えます。強化学習をコーディング、エージェント、ビジュアル、サイバーセキュリティタスクにまたがって単一の混合ランでスケールさせることで、能力がエージェントハーネス間で転移し、サイロ化しません。入力トークン100万あたり0.14ドルと多くの最先端マルチモーダルモデルより低価格です。

得意分野

テキスト、画像、動画、音声を1モデルでネイティブ対応
100万トークンのコンテキストで長いリポジトリやツールトレース、多セッション実行に対応
単一混合強化学習で未知のエージェントハーネス間で戦略を転移
150億活性化パラメータで3090億総パラメータながら推論を効率化
Hugging Faceでオープンウェイト公開、セルフホスト可能

注意点

3090億パラメータのためセルフホストは大規模なハードウェアが必要。VRAMを確認すべき。
Xiaomiが公開したライセンス詳細は不明瞭で、商用展開前に確認が必要。
Flashは効率重視のチェックポイントで、性能上限を求めるならPro版がある。

最適な用途

試してみるプロンプト

マルチファイルリファクタリングエージェント

Pythonのモノレポで認証モジュールが6ファイルにまたがり、グローバルなミュータブル設定辞書を参照渡ししています。リスクのある呼び出し箇所を特定し、型付きdataclassを使った置換パターンを提案し、新パターンを適用したauth.pyの更新版を作成してください。

ビジョン：図からコードへ

データベースのER図のスクリーンショットを添付します。エンティティ、属性、関係を読み取り、外部キーや多対多関係の中間テーブルを含む正確なSQLAlchemy ORMモデルを作成してください。

長文リポジトリアudit

Node.js REST APIコードベースの全ファイルを貼り付けます。各エンドポイント、認証方式、入力検証の欠落、既知のCVEを持つ依存関係のバージョンをリストアップし、重大度順にランク付けしたセキュリティ監査を作成してください。

比較する

MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed
API専用モデル
1,048,576トークンのコンテキスト · $4.35/M 入力、$8.70/M 出力
MiMo-V2.5
オープンウェイトモデル
1,050,000トークンのコンテキスト · $0.14/M 入力、$0.28/M 出力
MiMo-V2.6-Pro
オープンウェイトモデル
1,050,000トークンのコンテキスト · $0.43/M 入力、$0.87/M 出力
MiMo-V2.5-Pro
オープンウェイトモデル
1,050,000トークンのコンテキスト · $0.43/M 入力、$0.87/M 出力

xiaomiの他のテキストモデル

よくある質問

MiMo-V2.6-Flashのウェイトはオープンでローカル実行できますか？: はい、XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Flash-RLとしてHugging Faceで公開されています。3090億パラメータのためローカル実行には大規模なハードウェアが必要です。1トークンあたり150億パラメータ活性化で推論コストは抑えられていますが、モデルサイズは変わりません。
MiMo-V2.6-Flashの価格とコンテキストウィンドウは？: XiaomiのAPIでは入力トークン100万あたり0.14ドル、出力トークン100万あたり0.28ドルで、コンテキストウィンドウは100万トークンです。
FlashはMiMo-V2.6-Proとどう違いますか？: Flashは効率重視のチェックポイントで、推論コストを抑えつつ性能を犠牲にしています。Proはより高性能なバリアントで、両者は同じアーキテクチャと訓練手法を共有します。

キャプテンの評価
100万トークンのオムニモーダルエージェント領域への真に安価な入り口であり、ハードウェアが対応できればオープンウェイトは真剣に検討に値します。

Hugging Faceのモデルカード

キャプテンはモデルの説明とモデルカードからこれらのメモを書いています。価格やコンテキストサイズは執筆時点の提供元のもので、変更されることがあります。

Ranking badge

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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MiMo V2.6 Flash の人気トレンド

21 Sep 2026以降のヒートスコア

ヒートスコア

9,344°

今週

▲

43.2%

9,297° 当時、9,344° 今

今月

n/a

まだリリース/追跡されていません

過去1年

n/a

まだリリース/追跡されていません

7,000°

基準値

スケールは0°から9,999°までです。7,000°未満はまだどのソースも報告していないモデル用に確保されており、リストを完全に保つために仮の数値が割り当てられています。7,000°が実際のデータが始まる地点で、実データがほとんどないモデルはここに位置し、それより上の度数が測定値です。基準値自体はモデルについて何も示さず、上の度数だけがモデル間の違いを示します。

+1,956°

OpenRouterトークン

このモデルは過去30日間にOpenRouter経由で32,884,504,724,760トークンを処理しました。プロンプトと回答の合計です。10,000,000トークンごとに1ダウンロードとしてカウントし、合計3,288,450です。最終日のトークンは採用率に加算されます。出典：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)。

+388°

普及率

ソースの2回の読み取り間で測定された1日あたり約151,030回のダウンロードです。生涯平均からの推測ではありません。速度はダウンロード項目の4分の1の重みで、新しい急増を示しつつ、1日の急激な増加が何年もの使用を上回らないようにしています。

詳細な内訳を表示

このサイトのすべての数字は確認できます。このモデルのヒートスコアは9,344°で、ここでは一つずつ要素を積み上げていき、各段階の合計を示しています：基準値、各ソースが加える度数、モデルの種類によるボーナス、そして重みの年齢による減算。色は上のチャートの帯を表しています。最後の用語集で全ての用語を定義しています。

1
基準値から始めます。
なぜ7,000°でゼロではないのか：スケールは0°から9,999°までで、7,000°未満はまだどのソースも報告していないモデル用に確保されており、仮の数値が割り当てられてリストを完全に保ち、データのあるモデルより上位にならないようにしています。7,000°が実際のデータが始まる地点です。実データがほとんどないモデルはここに位置し、それ以降が測定値で、基準値の上には10段階の10倍増が300°ずつあります。基準値はすべてのモデルで同じなので、何も決めません。違いを決めるのはその上の度数です。
7,000°
累計合計
2
ダウンロード数を加算します。
合計でOpenRouterトークンから3,288,450のダウンロード相当数。ダウンロード数が10倍になると同じ300°が加算されるので、サイズは重要ですがスコアを独占することはありません。
+1,956°
8,956°
累計合計
3
普及率を追加します。
現在、2回の計測間で約151,030ダウンロード/日で、重みは4分の1です。
+388°
9,344°
累計合計
=
ヒートスコア。
このモデルがこのサイトのすべてのリストでどの位置にいるか。これ以外の調整はありません。
9,344°

用語集：ここで使われている用語

ヒートスコア: モデルが今どれだけ使われていて求められているかを示す1つの数字。0°から9,999°まで。ここで「最も熱い」と言われるすべてのリストはこれで並べられています。
フロア: 実データのあるすべてのモデルが7,000°からスタートする基準点。スケールは0°から9,999°までで、フロア以下はデータのないモデル用に確保されているので、データのあるモデルは必ず上位になります。フロアは全員共通で順位には影響しません。フロアを超えた度数が実際の評価です。
ダウンロード相当数: スコアがダウンロードとして扱うすべてのものを合計：ダウンロードそのもの、各トレントシーダーは1,000、各AI Horde画像と生成サイトでの実行は1としてカウント。
対数スケール: 1ずつではなく10ずつ数えます：1,000から10,000ダウンロードに増えるのは、10,000から100,000に増えるのと同じ度数を加算。巨大なものが他を圧倒しないようにしています。
いいね: すべてのソースからのサムズアップといいね。対数スケールでダウンロードの半分の価値があります。
普及率: 2回の計測の差からわかる、今の1日あたりのダウンロード数。ダウンロード項目の4分の1の重みです。
測定済みと推定: 測定済みは、あるソースの2つの読み取り値が存在し、その差が実際のものであることを意味します。推定は、今日の合計だけがわかっていて、過去の値はモデルの寿命にわたって分配されていることを意味します。サイトはどちらを表示しているかを示します。
シーダー: トレント経由で他の人がダウンロードできるように重みのコピーをオンラインで保持している人、または同じことをするホストされたミラーのことです。それぞれが1,000ダウンロードとしてカウントされます。
AI Horde: 寄付されたコンピューターで無料で画像を生成するボランティアネットワークです。モデルで作成した画像の数は公開されており、それぞれが1ダウンロードとしてカウントされます。
生成サイト: PixAI、SeaArt、Yodayoのように、自分のモデルのコピーをホストして人々が生成できるサイトです。これらのダウンロードはCivitaiのものと同じようにカウントされ、各生成実行が1ダウンロードとして数えられます。
OpenRouterトークン: ClaudeやGPTのようなAPI経由で提供されるテキストモデルはダウンロードする重みがなく、その利用はトークン数で測定されます。トークンとはOpenRouterを通じて読み書きされたテキストの断片で、OpenRouterは多くのアプリが利用するゲートウェイです。過去30日間のトークン数を10,000,000トークンごとに1ダウンロードとしてカウントします。出典：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)、CC BY 4.0。
完全モデル（チェックポイント）: 重みそのもので、単独で生成を行うファイルです。アドオンがこれに依存しているためボーナスがつきます。
LoRAと埋め込み: 他人の重みを特定のスタイル、キャラクター、コンセプトに向けて調整する小さなアドオンファイルです。単独では動作しません。
ファミリーと重み: モデルが基づいているベースで、SD 1.5、SDXL、Flux、Wanなどがあります。すべてのモデルはそのファミリーの重みのリリース日を継承します。
年齢: ファミリーの重みがリリースされてからの経過時間に応じて減点されます：1年で150°、最大750°まで。古いダウンロードはリストの上位を凍結して積み上げられます。
ファミリーブースト: このサイトが現在推しているファミリーのLoRAに対する小さく制限された後押しで、常に内訳に表示されます。
代替スコア: まだソースから報告がないモデルに与えられる安定した最低値で、リストが完全なままでいられます。データのあるモデルより上位には決してなりません。
新着！(猶予期間): 7日未満の新しいモデルはスコアの代わりに「新着！」と表示され、ランキングには入りません。スコアは初日から計算されますが、1日目のモデルは非常に急速に成長するため、猶予期間なしでは常に昨日リリースされたモデルが今週の#1になってしまいます。
トレンド: ある期間におけるモデルの成長が、同じ期間の典型的なモデルの成長と比べてどうかを示します。典型より速ければ上昇、遅ければ下降と読みます。
典型的なモデル: カタログの真ん中にあたるモデルで、数値があるモデルの半分はこの期間により速く成長し、半分は遅く成長しています。

このモデルの人気がカタログ全体と比べてどう動いたかを示してるよ。期間ごとのダウンロード数、いいね数、使用数の伸びを、同じ期間の普通のモデルの伸びと比べてる。熱スコアもその時点のものだよ。普通の伸びより上なら人気が上がってる、下なら下がってるってこと。過去のデータは今日の合計、モデルの初日、ダウンロード速度の2回の計測から再構成してる。期間の初めに存在しなかったモデルはn/aになるよ。