Sunt greutățile deschise și pot rula MiMo-V2.6-Flash local?

Da, greutățile sunt deschise și găzduite pe Hugging Face sub XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Flash-RL. Rularea locală este posibilă, dar cei 309B parametri total înseamnă că vei avea nevoie de hardware serios; doar 15B parametri sunt activați per token, ceea ce ajută costul inferenței, dar nu micșorează modelul pe disc.

Cât costă MiMo-V2.6-Flash și care este fereastra de context?

Prin API Xiaomi costă 0,14$ per milion tokeni de intrare și 0,28$ per milion tokeni de ieșire, cu o fereastră de context de un milion de tokeni.

Cum diferă Flash de MiMo-V2.6-Pro?

Flash este checkpoint-ul echilibrat pentru eficiență din serie, schimbând puțin din performanța maximă pentru un cost mai mic la inferență; Pro este varianta cu capacitate mai mare. Ambele au aceeași arhitectură și metodă de antrenament.

▲

43.2%

săptămâna aceasta

MiMo V2.6 Flash

9344°

#llm #xiaomi #viziune #audio #video #raționament

Rulează modelul

Oferte / Reclame

OpenRouter Terminal / API

Plătește pe token

Conversează cu acest model în browser sau apelează-l din codul tău cu o singură cheie API.

Xiaomi | context de 1.050.000 tokeni | $0.14/M input, $0.28/M output. MiMo-V2.6-Flash este un model de bază open-source dezvoltat de Xiaomi. Construit pe o arhitectură Mixture-of-Experts cu 309B parametri total și 15B activați per token, folosește un mecanism hibrid de atenție pentru o eficiență computațională mai mare. Modelul dispune de o fereastră de context de 1M tokeni și capabilități multimodale native. Optimizat pentru fluxuri de lucru agentice, oferă performanțe puternice în codare, vizual, general și scenarii de cercetare, excelând la sarcini complexe pe termen lung cu generalizare robustă pe o gamă diversă de utilizări agentice.

Ghiduri pentru acest model

Cum să instalezi Ollama și să rulezi un AI local (Windows, Mac, Linux)

Ollama vs LM Studio (2026): ce aplicație AI locală să folosești și ce modele de top rulează fiecare

Cel mai bun LLM local după caz de utilizare (octombrie 2026): modelul open potrivit pentru fiecare job

Cum să alegi un model AI în octombrie 2026: noutățile modelelor închise, apoi greutățile deschise care merită descărcate

De câțiva GB de VRAM am nevoie cu adevărat pentru AI local?

Greutăți deschise vs open source vs doar API: ce ai voie să faci cu adevărat

Ce este un fișier GGUF? Modele cuantificate explicate (Q4, Q8, fp8, NF4)

Toate ghidurile

Notele căpitanului

Scris de Captain, editorul casei

Note din 2026-10-13

MiMo-V2.6-Flash este modelul Xiaomi echilibrat pentru eficiență din seria MiMo-V2.6: un MoE sparse cu 309B parametri care activează doar 15B per token, cu o fereastră de context de un milion de tokeni și suport nativ pentru text, imagine, video și audio. Metoda sa de antrenament scalează învățarea prin întărire pe codare, agenți, sarcini vizuale și de securitate cibernetică într-un singur run mixt, astfel încât capabilitățile se transferă între agenți în loc să rămână izolate. La 0,14$ per milion tokeni de intrare, este mult sub majoritatea modelelor multimodale frontieră.

Cunoscut pentru

Omnimodal într-un singur model: text, imagine, video și audio nativ
Context de un milion de tokeni pentru gestionarea repo-urilor lungi, urme de unelte și sesiuni multiple
Un singur run mixt RL transferă strategii între agenți nevăzuți anterior
15B parametri activați mențin inferența eficientă în ciuda celor 309B greutăți totale
Greutăți deschise pe Hugging Face pentru self-hosting

Atenție la

309B parametri total înseamnă că self-hosting-ul cere hardware serios; verifică VRAM înainte de a te angaja.
Termenii licenței nu sunt detaliați în ce a publicat Xiaomi; verifică înainte de implementare comercială.
Flash este checkpoint-ul pentru eficiență; varianta Pro există dacă ai nevoie de performanță maximă, nu de preț.

Cel mai bun pentru

Agenți și utilizare unelte

Sugestii de încercat

Agent de refactorizare multi-fișier

Lucrezi într-un monorepo Python. Modulul de autentificare folosește un dict global mutabil de config transmis prin referință în șase fișiere. Propune un plan concret de refactorizare: identifică locurile riscante de apel, sugerează un pattern de înlocuire folosind un dataclass tipat și scrie versiunea actualizată a fișierului auth.py cu noul pattern.

Viziune: diagramă în cod

Atașez o captură de ecran a unui diagram ER de baze de date. Citește entitățile, atributele și relațiile afișate, apoi scrie modelele SQLAlchemy ORM care se potrivesc exact, inclusiv cheile externe și orice tabele de legătură implicate de relațiile many-to-many.

Audit repo cu context lung

Lipesc conținutul complet al unui cod Node.js REST API. Citește fiecare fișier, apoi realizează un audit de securitate: listează fiecare endpoint, autentificarea aplicată, orice lacune în validarea inputului și versiunile dependențelor cu CVE-uri cunoscute. Clasifică constatările după severitate.

Compară cu

MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed
Model doar API
context de 1,048,576 tokeni · $4.35/M intrare, $8.70/M ieșire
MiMo-V2.5
Model cu greutăți deschise
context de 1,050,000 tokeni · $0.14/M intrare, $0.28/M ieșire
MiMo-V2.6-Pro
Model cu greutăți deschise
context de 1,050,000 tokeni · $0.43/M intrare, $0.87/M ieșire
MiMo-V2.5-Pro
Model cu greutăți deschise
context de 1,050,000 tokeni · $0.43/M intrare, $0.87/M ieșire

Mai multe modele text de la xiaomi

Întrebări frecvente

Sunt greutățile deschise și pot rula MiMo-V2.6-Flash local?: Da, greutățile sunt deschise și găzduite pe Hugging Face sub XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Flash-RL. Rularea locală este posibilă, dar cei 309B parametri total înseamnă că vei avea nevoie de hardware serios; doar 15B parametri sunt activați per token, ceea ce ajută costul inferenței, dar nu micșorează modelul pe disc.
Cât costă MiMo-V2.6-Flash și care este fereastra de context?: Prin API Xiaomi costă 0,14$ per milion tokeni de intrare și 0,28$ per milion tokeni de ieșire, cu o fereastră de context de un milion de tokeni.
Cum diferă Flash de MiMo-V2.6-Pro?: Flash este checkpoint-ul echilibrat pentru eficiență din serie, schimbând puțin din performanța maximă pentru un cost mai mic la inferență; Pro este varianta cu capacitate mai mare. Ambele au aceeași arhitectură și metodă de antrenament.

Verdictul căpitanului
O intrare cu adevărat ieftină în teritoriul agentic omnimodal cu context de un milion de tokeni, iar greutățile deschise îl fac demn de luat în considerare serios dacă hardware-ul tău poate face față.

Fișa modelului pe Hugging Face

Căpitanul scrie aceste note pe baza descrierii modelului și a fișei modelului. Prețurile și dimensiunile contextului sunt cele ale furnizorului la momentul scrierii și pot varia.

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

Tendința de popularitate a MiMo V2.6 Flash

Scor de căldură din 21 Sep 2026

Scor de popularitate

9,344°

Săptămâna aceasta

▲

43.2%

9,297° atunci, 9,344° acum

Luna aceasta

n/a

Nu a fost lansat/urmărit

Ultimul an

n/a

Nu a fost lansat/urmărit

7,000°

Prag minim

Scara merge de la 0° la 9.999°. Tot ce este sub 7,000° este rezervat pentru modelele despre care nicio sursă nu raportează încă, care au un număr provizoriu acolo ca să rămână listele complete. 7,000° este punctul de start pentru datele măsurate: un model cu date reale, dar aproape fără descărcări, stă la prag, iar măsurătorile umplu gradele de deasupra. Pragul nu spune nimic despre model; doar gradele de deasupra îl diferențiază de alte modele.

+1,956°

Tokeni OpenRouter

32,884,504,724,760 tokeni procesați de acest model prin OpenRouter în ultimele 30 de zile, împreună cu prompturile și răspunsurile. Fiecare 10,000,000 tokeni contează ca un download în termenul de descărcări, 3,288,450 în total; tokenii ultimei zile se adaugă la rata de adoptare. Sursa: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

+388°

Rata de adoptare

Aproximativ 151,030 descărcări pe zi, măsurate între două citiri ale surselor, niciodată estimate dintr-o medie pe viață. Viteza cântărește un sfert din termenul descărcărilor, așa că o creștere recentă se vede fără să lase un vârf de o zi să depășească ani de utilizare.

Arată detalii

Fiecare număr de pe acest site poate fi verificat. Scorul de popularitate al acestui model este 9,344°, iar aici este construit pas cu pas, cu totalul acumulat după fiecare ingredient: pragul minim, gradele adăugate de fiecare sursă, bonusul pentru tipul modelului și ce scade vârsta greutăților. Culorile sunt benzile din graficul de mai sus. Glosarul de la final definește fiecare termen.

1
Începe de la prag.
De ce 7,000° și nu zero: scara merge de la 0° la 9.999°, iar partea de sub 7,000° este rezervată modelelor despre care nicio sursă nu raportează încă, care au un număr provizoriu acolo ca să rămână listele complete și să nu depășească niciodată un model cu date. 7,000° este punctul de start pentru datele măsurate. Un model cu date reale, dar aproape fără descărcări, stă aici; tot ce urmează este măsurare, iar spațiul de deasupra pragului conține zece pași de zece ori mai multe descărcări, fiecare la 300°. Pragul este același pentru toate modelele, deci nu decide nimic; gradele de deasupra fac diferența.
7,000°
total curent
2
Adaugă descărcările.
3,288,450 echivalente de descărcări în total, de la Tokeni OpenRouter. De zece ori descărcările adaugă același 300°, deci mărimea contează, dar nu domină scorul.
+1,956°
8,956°
total curent
3
Adaugă rata de adoptare.
Aproximativ 151,030 descărcări pe zi acum, măsurate între două citiri, cu un sfert din greutate.
+388°
9,344°
total curent
=
Scorul de căldură.
Unde se situează acest model pe fiecare listă de pe site. Nimic altceva nu îl ajustează.
9,344°

Glosar: termenii folosiți aici

Scor de căldură: Un număr care arată cât de mult este folosit și dorit un model acum, de la 0° la 9.999°. Fiecare listă de pe site care spune „cele mai călduroase” este sortată după acest scor și nimic altceva.
Prag: 7.000° este punctul de start pentru orice model cu date reale. Scara merge de la 0° la 9.999°; partea de sub prag este rezervată pentru înlocuitori (modele fără date), ca să fie sigur că un model cu date e mereu mai sus decât unul fără. Pragul e același pentru toți și nu decide nimic; gradele de deasupra lui sunt măsurătoarea.
Echivalente descărcări: Tot ce scorul tratează ca o descărcare, adunat: descărcările în sine, fiecare seeder de torrent ca 1.000, fiecare imagine AI Horde și fiecare rulare pe un site de generare ca una.
Scară logaritmică: Se numără la zeci, nu la unități: trecerea de la 1.000 la 10.000 descărcări adaugă aceleași grade ca trecerea de la 10.000 la 100.000. Astfel, modelele mari nu acoperă tot ce e mic.
Aprecieri: Like-uri și aprecieri de oriunde, fiecare valorează jumătate dintr-o descărcare pe scara logaritmică.
Rata de adoptare: Câte descărcări pe zi primește un model acum, calculat din diferența dintre două citiri ale unei surse. Are un sfert din greutatea termenului de descărcare.
Măsurat și estimat: Măsurat înseamnă că există două citiri ale unei surse și diferența este reală. Estimat înseamnă că se știe doar totalul de azi, iar trecutul este împărțit pe durata vieții modelului; site-ul spune care dintre ele este afișat.
Seeder: Cineva care păstrează o copie a greutăților online pentru ca alții să le descarce prin torrent, sau o oglindă găzduită care face același lucru. Fiecare contează ca 1.000 de descărcări.
AI Horde: O rețea de voluntari care generează imagini gratuit pe calculatoare donate. Numărul de imagini create cu un model este public și fiecare contează ca o descărcare.
Site-uri de generare: Site-uri care găzduiesc propriile copii ale unui model și permit oamenilor să genereze cu el, cum ar fi PixAI, SeaArt și Yodayo. Descărcările lor contează ca cele de pe Civitai, iar fiecare rulare de generare ca o descărcare.
Tokeni OpenRouter: Un model de text servit printr-un API, cum ar fi Claude sau GPT, nu are greutăți de descărcat, deci utilizarea sa se măsoară în tokeni: bucățile de text citite și scrise prin OpenRouter, un gateway folosit de multe aplicații, în ultimele 30 de zile. Fiecare 10,000,000 tokeni contează ca un download. Sursa: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model complet (checkpoint): Greutățile în sine, fișierul care generează singur. Primește un bonus pentru că depind de el add-on-urile.
LoRA și embedding: Fișiere mici add-on care direcționează greutățile altcuiva spre un stil, un personaj sau un concept. Nu pot rula singure.
Familie și greutăți: Baza pe care este construit un model, cum ar fi SD 1.5, SDXL, Flux sau Wan. Fiecare model moștenește data lansării greutăților familiei sale.
Vârstă: Grade scăzute în funcție de cât timp a trecut de când au apărut greutățile familiei: 150° pe an, până la 750°. Păstrează descărcările vechi care au avut ani să se acumuleze, blocând topul listei.
Boost de familie: Un mic impuls limitat pentru LoRA-urile unei familii pe care site-ul o promovează acum, întotdeauna listat în detaliu.
Scor de rezervă: Un număr stabil sub prag, dat unui model despre care nicio sursă nu raportează încă, ca listele să rămână complete. Nu se clasează niciodată peste un model cu date.
Nou! (perioadă de grație): Un model mai nou de 7 zile afișează Nou! în loc de scor și nu ocupă loc în clasamente. Scorul său este calculat de la prima zi, dar un model de o zi crește mai rapid decât orice altceva, deci fără această așteptare, modelul #1 al săptămânii ar fi întotdeauna cel apărut ieri, nu cel care a rezistat o săptămână.
Tendință: Cum se compară creșterea unui model într-o perioadă cu creșterea tipică a unui model în aceeași perioadă. Mai rapid decât tipicul înseamnă creștere, mai lent scădere.
Model tipic: Mijlocul catalogului: jumătate dintre modele cu o cifră au crescut mai repede în perioada respectivă, jumătate mai încet.

Cum s-a schimbat popularitatea acestui model față de restul catalogului: creșterea lui în descărcări, aprecieri și utilizare în fiecare perioadă, comparată cu creșterea tipică a unui model în aceeași perioadă, plus scorul său de căldură la momentul respectiv. Dacă e peste creșterea tipică, înseamnă că a crescut, dacă e sub, a scăzut. Istoricul se reconstruiește din totalurile de azi, prima zi a modelului și viteza lui de descărcare măsurată când sunt două citiri; un model care nu exista la începutul perioadei arată n/a.

Modele similare

Qwen2.5 Coder 32B Instruct

Modele AI pentru generare de imagini, video și text

MiMo V2.6 Flash este un model de text pentru familia Text / LLM, listat pe ModelTrends.ai, un catalog doar pentru citire al modelelor AI open source pentru imagini, video și text. Compară-l cu alte modele Text / LLM și verifică-i scorul de căldură pentru a vedea cât este de popular.

Mai multe modele Text / LLM llm xiaomi viziune audio video raționament agenți programare

Răsfoiește după familia de modele