MiMo V2.6 Pro
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Xiaomi | contexto de 1.050.000 tokens | $0,43/M entrada, $0,87/M saída. MiMo-V2.6-Pro é o modelo base principal desenvolvido pela Xiaomi. Construído em uma escala de mais de 1T parâmetros, foi projetado para elevar o limite de capacidade para as cargas de trabalho mais exigentes. O modelo apresenta uma janela de contexto de 1M tokens e capacidades multimodais nativas. Otimizado para fluxos de trabalho agentivos, oferece desempenho de ponta em codificação, visual, geral e cenários de pesquisa, destacando-se em tarefas complexas e de longo prazo com robusta generalização em uma ampla gama de agentes.
Guias para este modelo
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Melhor LLM local por caso de uso (outubro de 2026): o modelo aberto certo para cada tarefa
De quanto VRAM eu realmente preciso para IA local?
Pesos abertos vs código aberto vs só API: o que você realmente pode fazer
Como Instalar Ollama e Rodar uma IA Local (Windows, Mac, Linux)
Notas do capitão
Notas de 2026-10-13
MiMo-V2.6-Pro é o modelo principal da Xiaomi: um sistema esparso Mixture-of-Experts com 1,02 trilhão de parâmetros totais (42 bilhões ativados) que lida com texto, imagem, vídeo e áudio em um único modelo. Sua característica definidora é um pipeline de aprendizado por reforço projetado para se autoaperfeiçoar por meio da exploração, em vez de fine-tuning separado por domínio. É ideal para equipes que executam fluxos de trabalho agentivos complexos, código de contexto longo ou tarefas de pesquisa, e para quem quer um modelo de ponta com pesos abertos a preços abaixo de um dólar por milhão.
Conhecido por
- Verdadeiro omnimodal: texto, imagem, vídeo e áudio tratados nativamente em um único modelo
- Janela de contexto de 1 milhão de tokens — suficiente para repositórios completos ou execuções multi-sessão de agentes
- Única execução mista de RL em tarefas de codificação, visual, geral e cibersegurança
- Pesos abertos disponíveis no Hugging Face para implantação local ou self-hosted
- Loop de recompensa autoaperfeiçoável que direciona para soluções mais curtas e de maior qualidade
Fique atento a
- Mais de um trilhão de parâmetros totais — rodar localmente exige hardware sério que a maioria das pessoas não possui.
- Termos da licença não detalhados no card do modelo; verifique o repositório Hugging Face antes de qualquer uso comercial.
- Nesta escala, a latência de inferência em setups self-hosted será alta a menos que você tenha um grande cluster multi-GPU.
Sugestões para tentar
Tarefa de refatoramento multi-arquivo
Você tem um serviço Python dividido em três arquivos: um roteador FastAPI, um arquivo de modelos SQLAlchemy e um arquivo de tarefas Celery. O roteador importa diretamente do arquivo de modelos e chama tarefas Celery inline. Redesenhe a estrutura de dependências para que o roteador dependa apenas de uma camada de serviço, escreva o código da camada de serviço e explique cada mudança que fizer.
Plano de pesquisa de longo prazo
Preciso avaliar cinco bancos de dados vetoriais open-source para um sistema RAG de produção que manipula 50 milhões de documentos, latência p95 abaixo de 100ms e busca híbrida por palavra-chave e semântica. Monte um plano de avaliação estruturado: defina os critérios, proponha uma estratégia de dataset para benchmark, liste os testes específicos para cada critério e descreva como pontuar e comparar os resultados.
Depuração com imagem e código
Anexe uma captura de tela de um traceback Python ou um gráfico com saída inesperada. Descreva o que o código deveria fazer, depois pergunte: o que está causando esse erro ou anomalia, e qual é a mudança mínima no código que o corrige? Explique seu raciocínio passo a passo antes de dar a correção.
Comparar com
- MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeedModelo apenas para APIContexto de 1,048,576 tokens · entrada $4.35/M, saída $8.70/M
- MiMo-V2.6-FlashModelo com pesos abertosContexto de 1,050,000 tokens · entrada $0.14/M, saída $0.28/M
- MiMo-V2.5Modelo com pesos abertosContexto de 1,050,000 tokens · entrada $0.14/M, saída $0.28/M
- MiMo-V2.5-ProModelo com pesos abertosContexto de 1,050,000 tokens · entrada $0.43/M, saída $0.87/M
Mais modelos de texto de xiaomi
Perguntas frequentes
- Os pesos são abertos e posso rodar o MiMo-V2.6-Pro localmente?
- Sim, os pesos estão publicados no Hugging Face no repositório XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Pro-RL. Rodar localmente é tecnicamente possível, mas exige hardware multi-GPU substancial dado o total de 1,02 trilhão de parâmetros.
- Quanto custa o MiMo-V2.6-Pro e qual é a janela de contexto?
- Via API da Xiaomi custa $0,43 por milhão de tokens de entrada e $0,87 por milhão de tokens de saída, com uma janela de contexto de 1.050.000 tokens.
- Como o MiMo-V2.6-Pro difere do MiMo-V2.6-Flash?
- Ambos vêm da mesma execução de treinamento RL; Flash é o irmão menor e mais rápido. Pro é o checkpoint principal otimizado para máxima capacidade em tarefas exigentes, em vez de velocidade ou custo.
Veredito do capitãoUm modelo de ponta sério com pesos abertos para trabalho agentivo e de contexto longo — o preço é justo, mas o requisito de hardware não é para qualquer um.
Ficha do modelo no Hugging Face
O capitão escreve estas notas com base na descrição e ficha do modelo. Preços e tamanhos de contexto são do provedor na data da escrita e podem mudar.
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
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Also ranked: #22 Hottest Text / LLM model · #22 Hottest Text / LLM text model
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Tendência de popularidade de MiMo V2.6 Pro
Pontuação de calor desde 21 Sep 2026
Pontuação de destaque
9,028°
Esta semana
▲
50.4%
8,974° então, 9,028° agora
Este mês
n/a
Ainda não lançado/monitorado
Último ano
n/a
Ainda não lançado/monitorado
7,000°
Piso
A escala vai de 0° a 9.999°. Tudo abaixo de 7,000° é reservado para modelos que nenhuma fonte reportou ainda, que carregam um número provisório ali para as listas ficarem completas. 7,000° é onde começam os dados medidos: um modelo com dados reais mas quase nenhum download fica no piso, e as medições preenchem os graus acima dele. O piso não diz nada sobre o modelo; só os graus acima dele dizem, e são eles que diferenciam um modelo do outro.
+1,699°
Tokens OpenRouter
4,616,159,113,192 tokens processados por este modelo via OpenRouter nos últimos 30 dias, prompts e respostas juntos. Cada 10,000,000 tokens conta como um download no termo de downloads, 461,615 no total; os tokens do último dia entram na taxa de adoção. Fonte: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).
+329°
Taxa de adoção
Cerca de 24,039 downloads por dia, medidos entre duas leituras das fontes, nunca estimados por média de vida útil. A velocidade pesa um quarto do termo de downloads, então um surto recente aparece sem deixar um pico de um dia superar anos de uso.
Mostrar detalhamento
Cada número neste site pode ser verificado. A pontuação de popularidade deste modelo é 9,028°, e aqui ela é construída um ingrediente de cada vez, com o total acumulado após cada um: o piso, os graus que cada fonte adiciona, o bônus pelo tipo de modelo e o que a idade dos pesos subtrai. As cores são as faixas do gráfico acima. O glossário no final define cada termo.
- 1Comece pelo piso.Por que 7,000° e não zero: a escala vai de 0° a 9.999°, e a parte abaixo de 7,000° é reservada para modelos que nenhuma fonte reportou ainda, que carregam um número provisório ali para as listas ficarem completas e nunca ficarem acima de um modelo com dados. 7,000° é onde começam os dados medidos. Um modelo com dados reais mas quase nenhum download fica aqui; tudo que vem depois é medição, e o espaço acima do piso tem dez passos de dez vezes mais downloads, com 300° cada. O piso é o mesmo para todo modelo, então ele não decide nada; os graus acima dele é que decidem.7,000°total acumulado
- 2Some as downloads.461,615 equivalentes a downloads no total, de Tokens OpenRouter. Dez vezes os downloads adicionam o mesmo 300°, então o tamanho importa, mas nunca domina a pontuação.+1,699°8,699°total acumulado
- 3Adicione a taxa de adoção.Cerca de 24,039 downloads por dia agora, medido entre duas leituras, valendo um quarto do peso.+329°9,028°total acumulado
- =A pontuação heat.Onde este modelo está em todas as listas deste site. Nada mais altera isso.9,028°
Glossário: os termos usados aqui
- Pontuação heat
- Um número que mostra o quanto um modelo está sendo usado e desejado agora, de 0° a 9.999°. Toda lista neste site que diz mais quente é ordenada por ele e só por ele.
- Limite mínimo
- Os 7.000° que todo modelo com dados reais começa. A escala vai de 0° a 9.999°; a parte abaixo do limite é para substitutos (modelos sem dados), para que um modelo com dados sempre fique acima de um sem. O limite é igual para todos e não decide nada; os graus acima dele são a medida.
- Equivalentes a downloads
- Tudo que a pontuação trata como download, somado: downloads em si, cada torrent seeder como 1.000, cada imagem AI Horde e cada execução em site de geração como um.
- Escala logarítmica
- Contando de dez em dez, não de um em um: ir de 1.000 para 10.000 downloads adiciona os mesmos graus que ir de 10.000 para 100.000. Isso evita que gigantes abafem tudo.
- Likes
- Joinhas e likes de todas as fontes, valendo metade de um download na escala logarítmica.
- Taxa de adoção
- Quantos downloads por dia um modelo recebe agora, pela diferença entre duas leituras de uma fonte. Um quarto do peso do termo download.
- Medido e estimado
- Medido significa que existem duas leituras de uma fonte e a diferença é real. Estimado significa que só se sabe o total de hoje e o passado é distribuído ao longo da vida do modelo; o site indica qual está mostrando.
- Seeder
- Alguém que mantém uma cópia dos pesos online para outros baixarem via torrent, ou um espelho hospedado fazendo o mesmo. Cada um conta como 1.000 downloads.
- AI Horde
- Uma rede voluntária que gera imagens de graça em computadores doados. O número de imagens feitas com um modelo é público, e cada uma conta como um download.
- Sites de geração
- Sites que hospedam suas próprias cópias de um modelo e deixam as pessoas gerarem com ele, como PixAI, SeaArt e Yodayo. Os downloads deles contam como os do Civitai e cada geração conta como um download.
- Tokens OpenRouter
- Um modelo de texto servido via API, como Claude ou GPT, não tem pesos para baixar, então seu uso é medido em tokens: os pedaços de texto que ele leu e escreveu via OpenRouter, um gateway usado por muitos apps, nos últimos 30 dias. Cada 10,000,000 tokens contam como um download. Fonte: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Modelo completo (checkpoint)
- Os pesos em si, o arquivo que gera sozinho. Ganha um bônus porque complementos dependem dele.
- LoRA e embedding
- Arquivos pequenos que direcionam os pesos de outra pessoa para um estilo, personagem ou conceito. Não podem rodar sozinhos.
- Família e pesos
- A base em que um modelo é construído, como SD 1.5, SDXL, Flux ou Wan. Todo modelo herda a data de lançamento dos pesos da sua família.
- Idade
- Pontos retirados conforme há quanto tempo os pesos da família foram lançados: 150° por ano, até 750°. Mantém os downloads antigos que tiveram anos para acumular, evitando que saiam do topo da lista.
- Impulso da família
- Um pequeno empurrão limitado para LoRAs de uma família que este site está promovendo agora, sempre listado na divisão.
- Pontuação provisória
- Um número estável abaixo do mínimo dado a um modelo que ainda não tem dados de fonte, para a lista ficar completa. Nunca fica acima de um modelo com dados.
- Novo! (período de carência)
- Um modelo com menos de 7 dias mostra Novo! em vez de uma pontuação e não ocupa lugar no ranking. Sua pontuação é calculada desde o primeiro dia, mas um modelo com um dia cresce mais rápido que qualquer outro, então sem a espera o #1 da semana seria sempre o que saiu ontem, não o que se manteve por uma semana.
- Tendência
- Como o crescimento de um modelo num período se compara com o crescimento típico dos modelos no mesmo período. Crescimento mais rápido que o típico indica alta, mais lento indica queda.
- Modelo típico
- O meio do catálogo: metade dos modelos com número cresceu mais rápido no período, metade mais devagar.
Como a popularidade deste modelo mudou em relação ao resto do catálogo: seu crescimento em downloads, curtidas e uso em cada período, medido contra o crescimento típico dos modelos no mesmo período, junto com sua pontuação de calor na época. Acima do crescimento típico significa alta, abaixo significa queda. O passado é reconstruído a partir dos totais de hoje, do primeiro dia do modelo e da velocidade de download medida quando existem duas leituras; um modelo que não existia no começo do período mostra n/a.
MiMo V2.6 Pro é um modelo de texto para a família Text / LLM listado no ModelTrends.ai, um catálogo somente leitura de modelos de IA de código aberto para imagem, vídeo e texto. Compare-o com outros modelos Text / LLM e veja a pontuação de calor para acompanhar a tendência.
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