Czy wagi są otwarte i czy mogę uruchomić MiMo-V2.6-Flash lokalnie?

Tak, wagi są otwarte i dostępne na Hugging Face pod XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Flash-RL. Uruchomienie lokalne jest możliwe, ale 309B całkowitych parametrów oznacza, że potrzebujesz poważnego sprzętu; aktywowanych jest tylko 15B parametrów na token, co pomaga w kosztach inferencji, ale nie zmniejsza rozmiaru modelu na dysku.

Ile kosztuje MiMo-V2.6-Flash i jaki ma rozmiar okna kontekstu?

Przez API Xiaomi kosztuje 0,14 USD za milion tokenów wejściowych i 0,28 USD za milion tokenów wyjściowych, z oknem kontekstu na milion tokenów.

Czym Flash różni się od MiMo-V2.6-Pro?

Flash to checkpoint zrównoważony pod względem efektywności w serii, kosztem nieco niższej maksymalnej wydajności; Pro to wariant o wyższych możliwościach. Oba mają tę samą architekturę i podejście treningowe.

▲

43.2%

ten tydzień

MiMo V2.6 Flash

9344°

#llm #xiaomi #wizja #audio #wideo #rozumowanie

Uruchom model

Oferty / Reklamy

OpenRouter Terminal / API

Płać za token

Rozmawiaj z tym modelem w przeglądarce lub wywołuj go z kodu za pomocą jednego klucza API.

Xiaomi | kontekst 1 050 000 tokenów | $0.14/M wejście, $0.28/M wyjście. MiMo-V2.6-Flash to otwartoźródłowy model bazowy opracowany przez Xiaomi. Zbudowany na architekturze Mixture-of-Experts z 309 mld parametrów łącznie i 15 mld aktywowanych na token, wykorzystuje hybrydowy mechanizm uwagi dla większej efektywności obliczeniowej. Model posiada okno kontekstowe 1M tokenów i natywne możliwości multimodalne. Optymalizowany pod kątem przepływów pracy agentowych, zapewnia silną wydajność w kodowaniu, zadaniach wizualnych, ogólnych i badawczych, wyróżniając się w złożonych, długoterminowych zadaniach z solidną generalizacją w różnych środowiskach agentowych.

Poradniki do tego modelu

Jak zainstalować Ollama i uruchomić lokalną AI (Windows, Mac, Linux)

Ollama vs LM Studio (2026): którą lokalną aplikację AI wybrać i które topowe modele obsługuje każda z nich

Najlepsze lokalne LLM według zastosowania (październik 2026): odpowiedni otwarty model do każdego zadania

Jak wybrać model AI w październiku 2026: najpierw zamknięte modele, potem otwarte wagi warte pobrania

Ile VRAM naprawdę potrzebuję do lokalnej AI?

Otwarte wagi vs otwarte źródła vs tylko API: co naprawdę możesz robić

Co to jest plik GGUF? Wyjaśnienie modeli kwantyzowanych (Q4, Q8, fp8, NF4)

Wszystkie poradniki

Notatki kapitana

Napisane przez Captain, redaktora domu

Notatki z 2026-10-13

MiMo-V2.6-Flash to model Xiaomi z serii MiMo-V2.6 o zrównoważonej efektywności i otwartych wagach: rzadki MoE o 309B parametrach, aktywujący tylko 15B na token, z kontekstem na milion tokenów i natywnym wsparciem dla tekstu, obrazu, wideo i audio. Metoda treningu skaluje uczenie ze wzmocnieniem na kodowaniu, agentach, wizji i zadaniach cyberbezpieczeństwa w jednym mieszanym przebiegu, dzięki czemu zdolności przenoszą się między różnymi agentami zamiast pozostawać odizolowane. Przy 0,14 USD za milion tokenów wejściowych jest znacznie tańszy niż większość multimodalnych modeli klasy frontowej.

Znany z

Omnimodalny w jednym modelu: natywne wsparcie tekstu, obrazu, wideo i audio
Kontekst na milion tokenów obsługuje długie repozytoria, ślady narzędzi i wielosesyjne przebiegi
Pojedynczy mieszany przebieg RL przenosi strategie między niewidzianymi agentami
15B aktywowanych parametrów utrzymuje niskie koszty inferencji mimo 309B wag całkowitych
Otwarte wagi dostępne na Hugging Face do samodzielnego hostowania

Uważaj na

309B całkowitych parametrów oznacza, że samodzielne hostowanie wymaga poważnego sprzętu; sprawdź VRAM przed podjęciem decyzji.
Warunki licencji nie są szczegółowo opisane w publikacjach Xiaomi; zweryfikuj przed wdrożeniem komercyjnym.
Flash to checkpoint zrównoważony pod względem efektywności; wariant Pro istnieje, jeśli potrzebujesz maksymalnej wydajności, ale za wyższą cenę.

Najlepszy do

Agenci i użycie narzędzi

Podpowiedzi do wypróbowania

Agent refaktoryzacji wieloplikowej

Pracujesz w monorepo Pythonowym. Moduł auth używa globalnego mutowalnego słownika konfiguracyjnego przekazywanego przez referencję w sześciu plikach. Zaproponuj konkretny plan refaktoryzacji: zidentyfikuj ryzykowne miejsca wywołań, zasugeruj wzorzec zastępczy z użyciem typowanej dataclass i napisz zaktualizowaną wersję głównego pliku auth.py z nowym wzorcem.

Wizja: diagram do kodu

Dołączam zrzut ekranu diagramu encji i relacji bazy danych. Przeczytaj encje, ich atrybuty i pokazane relacje, a następnie napisz modele ORM SQLAlchemy dokładnie je odwzorowujące, włączając klucze obce i tabele łącznikowe wynikające z relacji wiele-do-wielu.

Audyt repozytorium z długim kontekstem

Wklejam pełną zawartość kodu REST API w Node.js. Przeczytaj każdy plik, a następnie wykonaj audyt bezpieczeństwa: wypisz każdy endpoint, stosowane uwierzytelnianie, luki w walidacji wejścia oraz wersje zależności z znanymi CVE. Oceń wyniki według ważności.

Porównaj z

MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed
Model tylko z API
Kontekst 1,048,576 tokenów · $4.35/M wejście, $8.70/M wyjście
MiMo-V2.5
Model z otwartymi wagami
Kontekst 1,050,000 tokenów · $0.14/M wejście, $0.28/M wyjście
MiMo-V2.6-Pro
Model z otwartymi wagami
Kontekst 1,050,000 tokenów · $0.43/M wejście, $0.87/M wyjście
MiMo-V2.5-Pro
Model z otwartymi wagami
Kontekst 1,050,000 tokenów · $0.43/M wejście, $0.87/M wyjście

Więcej modeli tekstowych od xiaomi

Pytania, które ludzie zadają

Czy wagi są otwarte i czy mogę uruchomić MiMo-V2.6-Flash lokalnie?: Tak, wagi są otwarte i dostępne na Hugging Face pod XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Flash-RL. Uruchomienie lokalne jest możliwe, ale 309B całkowitych parametrów oznacza, że potrzebujesz poważnego sprzętu; aktywowanych jest tylko 15B parametrów na token, co pomaga w kosztach inferencji, ale nie zmniejsza rozmiaru modelu na dysku.
Ile kosztuje MiMo-V2.6-Flash i jaki ma rozmiar okna kontekstu?: Przez API Xiaomi kosztuje 0,14 USD za milion tokenów wejściowych i 0,28 USD za milion tokenów wyjściowych, z oknem kontekstu na milion tokenów.
Czym Flash różni się od MiMo-V2.6-Pro?: Flash to checkpoint zrównoważony pod względem efektywności w serii, kosztem nieco niższej maksymalnej wydajności; Pro to wariant o wyższych możliwościach. Oba mają tę samą architekturę i podejście treningowe.

Wyrok kapitana
Naprawdę tani wstęp do milionowego kontekstu omnimodalnego i agentowego, a otwarte wagi czynią go wartym poważnego rozważenia, jeśli masz odpowiedni sprzęt.

Karta modelu na Hugging Face

Kapitan pisze te notatki na podstawie opisu modelu i karty modelu. Ceny i rozmiary kontekstu pochodzą od dostawcy w momencie pisania i mogą się zmieniać.

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

Also ranked: #4 Hottest Text / LLM model · #4 Hottest Text / LLM text model

Not this creator?

Get your own badge

Trend popularności: MiMo V2.6 Flash

Wynik heat od 21 Sep 2026

Wskaźnik popularności

9,344°

Ten tydzień

▲

43.2%

9,297° wtedy, 9,344° teraz

Ten miesiąc

n/a

Jeszcze nie wydano/śledzono

Ostatni rok

n/a

Jeszcze nie wydano/śledzono

7,000°

Podstawa

Skala idzie od 0° do 9 999°. Wszystko poniżej 7,000° jest zarezerwowane dla modeli, o których żadne źródło jeszcze nie raportuje, które mają tam zastępczą wartość, by listy były kompletne. 7,000° to punkt startowy dla danych pomiarowych: model z prawdziwymi danymi, ale prawie bez pobrań, stoi na tej podstawie, a pomiary wypełniają stopnie powyżej niej. Podstawa nic nie mówi o modelu; to stopnie powyżej niej robią różnicę i to one rozróżniają modele.

+1,956°

Tokeny OpenRouter

32,884,504,724,760 tokenów przetworzonych przez ten model przez OpenRouter w ciągu ostatnich 30 dni, razem zapytania i odpowiedzi. Każde 10,000,000 tokenów liczy się jako jedno pobranie w terminie pobrań, łącznie 3,288,450; tokeny z ostatniego dnia wchodzą do wskaźnika adopcji. Źródło: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

+388°

Tempo adopcji

Około 151,030 pobrań dziennie, mierzone między dwoma odczytami źródeł, nigdy nie szacowane na podstawie średniej z całego czasu. Prędkość waży ćwierć składnika pobrań, więc świeży wzrost jest widoczny, ale jednodniowy skok nie przebije lat użycia.

Pokaż szczegóły

Każdą liczbę na tej stronie można sprawdzić. Wynik popularności tego modelu to 9,344°, a tutaj jest zbudowany krok po kroku, z bieżącym sumowaniem po każdym składniku: podstawa, stopnie dodawane przez każde źródło, bonus za rodzaj modelu oraz odejmowanie za wiek wag. Kolory odpowiadają zakresom na wykresie powyżej. Na końcu znajduje się słownik, który wyjaśnia każde pojęcie.

1
Zacznij od podstawy.
Dlaczego 7,000°, a nie zero: skala idzie od 0° do 9 999°, a część poniżej 7,000° jest zarezerwowana dla modeli, o których żadne źródło jeszcze nie raportuje, które mają tam zastępczą wartość, by listy były kompletne i nigdy nie wyprzedzały modeli z danymi. 7,000° to punkt startowy dla danych pomiarowych. Model z prawdziwymi danymi, ale prawie bez pobrań, stoi tutaj; wszystko co dalej to pomiary, a przestrzeń powyżej podstawy mieści dziesięć dziesięciokrotnych kroków w pobraniach po 300° każdy. Podstawa jest taka sama dla każdego modelu, więc nic nie decyduje; decydują stopnie powyżej niej.
7,000°
bieżąca suma
2
Dodaj pobrania.
3,288,450 równoważników pobrań łącznie, z Tokeny OpenRouter. Dziesięć razy więcej pobrań dodaje ten sam 300°, więc rozmiar ma znaczenie, ale nigdy nie dominuje wyniku.
+1,956°
8,956°
bieżąca suma
3
Dodaj tempo adopcji.
Około 151,030 pobrań dziennie teraz, mierzone między dwoma odczytami, z wagą ćwierć pobrania.
+388°
9,344°
bieżąca suma
=
Wynik heat.
Pozycja tego modelu na każdej liście na tej stronie. Nic innego tego nie zmienia.
9,344°

Słowniczek: używane tu terminy

Wynik heat: Jedna liczba pokazująca, jak bardzo model jest używany i pożądany teraz, od 0° do 9,999°. Każda lista na tej stronie z napisem hottest jest sortowana według tego i niczego innego.
Podstawa: 7,000° to punkt startowy dla każdego modelu z prawdziwymi danymi. Skala idzie od 0° do 9,999°; część poniżej podstawy jest zarezerwowana dla zastępczych modeli (bez danych), żeby model z danymi zawsze był wyżej. Podstawa jest taka sama dla wszystkich i nic nie decyduje; stopnie powyżej niej to właściwy pomiar.
Równoważniki pobrań: Wszystko, co wynik traktuje jak pobranie, zsumowane: same pobrania, każdy seeder torrenta jako 1,000, każde AI Horde zdjęcie i każde uruchomienie na stronie generującej jako jedno.
Skala logarytmiczna: Liczenie co dziesięć, nie co jeden: przejście z 1,000 do 10,000 pobrań dodaje tyle samo stopni, co z 10,000 do 100,000. Zapobiega to dominacji gigantów nad resztą.
Polubienia: Kciuki w górę i polubienia ze wszystkich źródeł, warte połowę pobrania na skali logarytmicznej.
Tempo adopcji: Ile pobrań dziennie model ma teraz, na podstawie różnicy między dwoma odczytami źródła. Ćwierć wagi terminu pobrania.
Zmierzony i szacowany: Zmierzony oznacza, że istnieją dwa odczyty źródła i różnica jest rzeczywista. Szacowany oznacza, że znana jest tylko dzisiejsza suma, a przeszłość jest rozłożona na czas życia modelu; strona mówi, który z nich pokazuje.
Seeder: Ktoś, kto trzyma kopię wag online, aby inni mogli je pobrać przez torrent, albo hostowany mirror robiący to samo. Każdy taki liczy się jako 1 000 pobrań.
AI Horde: Sieć wolontariuszy, która generuje obrazy za darmo na komputerach darczyńców. Liczba obrazów wygenerowanych z modelem jest publiczna i każde liczy się jako jedno pobranie.
Strony generujące: Strony, które mają własne kopie modelu i pozwalają ludziom generować z nim obrazy, takie jak PixAI, SeaArt i Yodayo. Ich pobrania liczą się jak na Civitai, a każde uruchomienie generowania to jedno pobranie.
Tokeny OpenRouter: Model tekstowy obsługiwany przez API, taki jak Claude czy GPT, nie ma wag do pobrania, więc jego użycie mierzy się tokenami: fragmentami tekstu, które przeczytał i napisał przez OpenRouter, bramkę używaną przez wiele aplikacji, w ciągu ostatnich 30 dni. Każde 10,000,000 tokenów liczy się jako jedno pobranie. Źródło: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Pełny model (checkpoint): Same wagi, plik, który generuje samodzielnie. Dostaje bonus, bo dodatki od niego zależą.
LoRA i embedding: Małe pliki dodatków, które kierują czyjeś wagi w stronę stylu, postaci lub koncepcji. Nie mogą działać samodzielnie.
Rodzina i wagi: Podstawa, na której zbudowano model, np. SD 1.5, SDXL, Flux lub Wan. Każdy model dziedziczy datę wydania wag swojej rodziny.
Wiek: Stopnie odejmowane za to, jak dawno wyszły wagi rodziny: 150° za rok, do 750°. Zachowuje stare pobrania, które miały lata na narastanie, zamrażając szczyt listy.
Wzmocnienie rodziny: Małe, ograniczone wsparcie dla LoRA z rodziny, którą ta strona teraz promuje, zawsze podane w rozbiciu.
Wynik zastępczy: Stabilna liczba poniżej minimum, przyznawana modelowi, o którym jeszcze nie ma danych źródłowych, żeby listy były kompletne. Nigdy nie jest wyżej niż model z danymi.
Nowy! (okres karencji): Model młodszy niż 7 dni pokazuje Nowy! zamiast wyniku i nie zajmuje miejsca w rankingu. Jego wynik jest liczony od pierwszego dnia, ale model jednodniowy rośnie najszybciej, więc bez oczekiwania #1 tygodnia byłby zawsze tym, który pojawił się wczoraj, a nie tym, który utrzymał się przez tydzień.
Trend: Jak wzrost modelu w danym okresie wypada na tle typowego wzrostu modelu w tym samym czasie. Szybszy niż zwykle to wzrost, wolniejszy to spadek.
Typowy model: Środek katalogu: połowa modeli z danymi rosła szybciej w tym okresie, połowa wolniej.

Jak popularność tego modelu zmieniała się w porównaniu do reszty katalogu: jego wzrost w pobraniach, polubieniach i użyciu w każdym okresie, mierzony względem typowego wzrostu modelu w tym samym czasie, wraz z jego wynikiem heat score. Powyżej typowego wzrostu oznacza wzrost, poniżej spadek. Przeszłość jest odtwarzana na podstawie dzisiejszych sum, pierwszego dnia modelu i zmierzonej prędkości pobrań, jeśli są dwa odczyty; model, który nie istniał na początku okresu, pokazuje n/d.

Podobne modele

Qwen3 Coder 30B A3B Instruct

TEXT / LLM

Modele AI do generowania obrazów, wideo i tekstu

MiMo V2.6 Flash to model tekstowy z rodziny Text / LLM wymieniony na ModelTrends.ai, katalogu tylko do odczytu otwartych modeli AI do obrazów, wideo i tekstu. Porównaj go z innymi modelami Text / LLM i sprawdź wynik popularności, aby zobaczyć trend.

Więcej modeli Text / LLM Więcej Text / LLM Tekst / LLM llm xiaomi wizja audio wideo rozumowanie agenci kodowanie

Przeglądaj według rodziny modeli