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

Tak, wagi są opublikowane na Hugging Face w repozytorium XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Pro-RL. Uruchomienie lokalne jest technicznie możliwe, ale wymaga znacznego sprzętu multi-GPU ze względu na 1,02 biliona parametrów łącznie.

Ile kosztuje MiMo-V2.6-Pro i jak duże ma okno kontekstu?

Przez API Xiaomi kosztuje 0,43 USD za milion tokenów wejściowych i 0,87 USD za milion tokenów wyjściowych, z oknem kontekstu na 1 050 000 tokenów.

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

Oba pochodzą z tego samego przebiegu treningu RL; Flash to mniejszy, szybszy brat. Pro to flagowy checkpoint zoptymalizowany pod kątem maksymalnej zdolności do wymagających zadań, a nie prędkości czy kosztu.

▲

50.4%

ten tydzień

MiMo V2.6 Pro

9028°

#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 | 0,43 USD/M wejście, 0,87 USD/M wyjście. MiMo-V2.6-Pro to flagowy model bazowy opracowany przez Xiaomi. Zbudowany na skali ponad 1T parametrów, zaprojektowany, aby przesunąć granice możliwości dla najbardziej wymagających zadań. Model posiada okno kontekstowe o rozmiarze 1M tokenów oraz natywne możliwości multimodalne. Optymalizowany pod kątem przepływów pracy agentowych, zapewnia najwyższą wydajność w kodowaniu, wizualizacji, zadaniach ogólnych i badawczych, wyróżniając się w złożonych, długoterminowych zadaniach z solidną generalizacją w szerokim zakresie zastosowań agentowych.

Poradniki do tego modelu

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

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

Ile VRAM naprawdę potrzebuję do lokalnej AI?

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

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

Wszystkie poradniki

Notatki kapitana

Napisane przez Captain, redaktora domu

Notatki z 2026-10-13

MiMo-V2.6-Pro to flagowy model Xiaomi: rzadki system Mixture-of-Experts z 1,02 biliona parametrów łącznie (42 miliardy aktywnych), obsługujący tekst, obraz, wideo i audio w jednym modelu. Jego cechą wyróżniającą jest pipeline uczenia ze wzmocnieniem zaprojektowany do ciągłego samodoskonalenia przez eksplorację, zamiast osobnego dostrajania dla każdej dziedziny. Pasuje do zespołów realizujących złożone agentowe workflowy, zadania z długim kontekstem lub badania oraz dla każdego, kto chce mieć zdolny model frontierowy z otwartymi wagami w cenie poniżej dolara za milion tokenów.

Znany z

Prawdziwie omnimodalny: tekst, obraz, wideo i audio obsługiwane natywnie w jednym modelu
Okno kontekstu na 1 milion tokenów — wystarczająco długie na całe repozytoria lub wielosesyjne agentowe zadania
Pojedynczy mieszany przebieg RL obejmujący zadania kodowania, wizualne, ogólne i cyberbezpieczeństwa
Otwarte wagi dostępne na Hugging Face do lokalnego lub samodzielnego hostingu
Samodoskonaląca się pętla nagród kierująca ku krótszym, wyższej jakości rozwiązaniom

Uważaj na

Ponad bilion parametrów łącznie — uruchomienie lokalne wymaga poważnego sprzętu, którego większość osób nie posiada.
Warunki licencji nie są szczegółowo opisane w karcie modelu; przed użyciem komercyjnym sprawdź repozytorium na Hugging Face.
Na taką skalę opóźnienia inferencji na samodzielnych wdrożeniach będą wysokie, chyba że masz duży klaster multi-GPU.

Najlepszy do

Agenci i użycie narzędzi

Podpowiedzi do wypróbowania

Refaktoryzacja wieloplikowa

Masz serwis Python podzielony na trzy pliki: router FastAPI, plik modeli SQLAlchemy i plik z zadaniami Celery. Router importuje bezpośrednio z pliku modeli i wywołuje zadania Celery inline. Przeprojektuj strukturę zależności tak, aby router zależał tylko od warstwy serwisowej, napisz kod warstwy serwisowej i wyjaśnij każdą wprowadzoną zmianę.

Plan badań o długim horyzoncie

Muszę ocenić pięć otwartoźródłowych baz danych wektorowych dla produkcyjnego systemu RAG obsługującego 50 milionów dokumentów, z opóźnieniem p95 poniżej 100 ms i hybrydowym wyszukiwaniem słów kluczowych plus semantycznym. Zbuduj ustrukturyzowany plan oceny: zdefiniuj kryteria, zaproponuj strategię zestawu benchmarkowego, wypisz konkretne testy dla każdego kryterium i opisz, jak będziesz punktować i porównywać wyniki.

Debugowanie z obrazem i kodem

Załączam zrzut ekranu z tracebackiem Pythona lub wykres z nieoczekiwanym wynikiem. Opisz, co kod powinien robić, a następnie zapytaj: co powoduje ten błąd lub anomalię i jaka jest minimalna zmiana kodu, która to naprawia? Przeprowadź rozumowanie krok po kroku przed podaniem poprawki.

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-V2.6-Flash
Model z otwartymi wagami
Kontekst 1,050,000 tokenów · $0.14/M wejście, $0.28/M wyjście
MiMo-V2.5
Model z otwartymi wagami
Kontekst 1,050,000 tokenów · $0.14/M wejście, $0.28/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-Pro lokalnie?: Tak, wagi są opublikowane na Hugging Face w repozytorium XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Pro-RL. Uruchomienie lokalne jest technicznie możliwe, ale wymaga znacznego sprzętu multi-GPU ze względu na 1,02 biliona parametrów łącznie.
Ile kosztuje MiMo-V2.6-Pro i jak duże ma okno kontekstu?: Przez API Xiaomi kosztuje 0,43 USD za milion tokenów wejściowych i 0,87 USD za milion tokenów wyjściowych, z oknem kontekstu na 1 050 000 tokenów.
Czym różni się MiMo-V2.6-Pro od MiMo-V2.6-Flash?: Oba pochodzą z tego samego przebiegu treningu RL; Flash to mniejszy, szybszy brat. Pro to flagowy checkpoint zoptymalizowany pod kątem maksymalnej zdolności do wymagających zadań, a nie prędkości czy kosztu.

Wyrok kapitana
Poważny model frontierowy z otwartymi wagami do pracy agentowej i z długim kontekstem — cena jest rozsądna, ale wymagania sprzętowe nie są trywialne.

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

Not this creator?

Get your own badge

Trend popularności: MiMo V2.6 Pro

Wynik heat od 21 Sep 2026

Wskaźnik popularności

9,028°

Ten tydzień

▲

50.4%

8,974° wtedy, 9,028° 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.

+1,699°

Tokeny OpenRouter

4,616,159,113,192 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 461,615; tokeny z ostatniego dnia wchodzą do wskaźnika adopcji. Źródło: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

+329°

Tempo adopcji

Około 24,039 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 9,028°, 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.
461,615 równoważników pobrań łącznie, z Tokeny OpenRouter. Dziesięć razy więcej pobrań dodaje ten sam 300°, więc rozmiar ma znaczenie, ale nigdy nie dominuje wyniku.
+1,699°
8,699°
bieżąca suma
3
Dodaj tempo adopcji.
Około 24,039 pobrań dziennie teraz, mierzone między dwoma odczytami, z wagą ćwierć pobrania.
+329°
9,028°
bieżąca suma
=
Wynik heat.
Pozycja tego modelu na każdej liście na tej stronie. Nic innego tego nie zmienia.
9,028°

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

Modele AI do generowania obrazów, wideo i tekstu

MiMo V2.6 Pro 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