MiMo V2.6 Pro
9028°
Запустить модель
Предложения / Реклама
Xiaomi | контекст 1 050 000 токенов | $0.43/М вход, $0.87/М выход. MiMo-V2.6-Pro — флагманская базовая модель, разработанная Xiaomi. Создана с масштабом более 1 триллиона параметров, предназначена для максимального повышения возможностей при самых требовательных задачах. Модель обладает контекстным окном на 1 миллион токенов и нативными мультимодальными возможностями. Оптимизирована для агентных рабочих процессов, обеспечивает первоклассную производительность в кодировании, визуальных, общих и исследовательских сценариях, превосходя в сложных задачах с долгосрочной перспективой и демонстрируя устойчивую генерализацию в широком спектре агентных применений.
Руководства по этой модели
Как выбрать AI-модель в октябре 2026: новости закрытых моделей и открытые веса, которые стоит скачать
Лучшие локальные LLM по задачам (октябрь 2026): подходящая открытая модель для каждой работы
Сколько VRAM мне действительно нужно для локального ИИ?
Открытые веса, открытый исходный код и только API: что тебе действительно разрешено делать
Как установить Ollama и запустить локальный ИИ (Windows, Mac, Linux)
Заметки капитана
Заметки от 2026-10-13
MiMo-V2.6-Pro — флагманская модель Xiaomi: разреженная система Mixture-of-Experts с 1,02 триллиона параметров (42 миллиарда активных), обрабатывающая текст, изображения, видео и аудио в одной модели. Её ключевая особенность — конвейер обучения с подкреплением, который улучшает себя через исследование, а не отдельную донастройку по доменам. Подходит для команд с комплексными агентными рабочими процессами, задачами с длинным контекстом и исследовательскими задачами, а также для тех, кто хочет мощную открытую модель по цене ниже доллара за миллион токенов.
Известен
- Настоящая омнимодальная модель: текст, изображение, видео и аудио обрабатываются нативно в одной модели
- Контекстное окно на 1 миллион токенов — достаточно для целых репозиториев или многосессионных агентных запусков
- Единый смешанный RL запуск по задачам программирования, визуализации, общим и кибербезопасности
- Открытые веса доступны на Hugging Face для локального или самостоятельного развёртывания
- Самоулучшающаяся петля вознаграждения, направляющая к более коротким и качественным решениям
Остерегайтесь
- Более триллиона параметров — запуск локально требует серьёзного оборудования, которого у большинства нет.
- Условия лицензии не детализированы в карточке модели; перед коммерческим использованием проверьте репозиторий на Hugging Face.
- При таких масштабах задержка вывода на самостоятельных установках будет высокой без большого кластера из нескольких GPU.
Лучше всего подходит для
Подсказки для проб
Рефакторинг с несколькими файлами
У вас есть Python-сервис, разделённый на три файла: маршрутизатор FastAPI, файл моделей SQLAlchemy и файл задач Celery. Маршрутизатор импортирует напрямую из файла моделей и вызывает задачи Celery inline. Перепроектируйте структуру зависимостей так, чтобы маршрутизатор зависел только от сервисного слоя, напишите код сервисного слоя и объясните каждое изменение.
План долгосрочного исследования
Мне нужно оценить пять открытых векторных баз данных для производственной RAG-системы с 50 миллионами документов, задержкой p95 менее 100 мс и гибридным поиском по ключевым словам и семантике. Постройте структурированный план оценки: определите критерии, предложите стратегию бенчмарка, перечислите конкретные тесты для каждого критерия и опишите, как вы будете оценивать и сравнивать результаты.
Отладка с изображением и кодом
Прикрепляю скриншот Python traceback или графика с неожиданным выводом. Опишите, что должен делать код, затем спросите: что вызывает эту ошибку или аномалию, и какое минимальное изменение кода её исправит? Пройдитесь по рассуждениям шаг за шагом перед тем, как дать исправление.
Сравнить с
- MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeedМодель только с APIконтекст из 1,048,576 токенов · $4.35/M вход, $8.70/M выход
- MiMo-V2.6-FlashМодель с открытыми весамиконтекст из 1,050,000 токенов · $0.14/M вход, $0.28/M выход
- MiMo-V2.5Модель с открытыми весамиконтекст из 1,050,000 токенов · $0.14/M вход, $0.28/M выход
- MiMo-V2.5-ProМодель с открытыми весамиконтекст из 1,050,000 токенов · $0.43/M вход, $0.87/M выход
Больше текстовых моделей от xiaomi
Часто задаваемые вопросы
- Весы открыты, могу ли я запускать MiMo-V2.6-Pro локально?
- Да, веса опубликованы на Hugging Face в репозитории XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Pro-RL. Запуск локально технически возможен, но требует серьёзного много-GPU оборудования из-за 1,02 триллиона параметров.
- Сколько стоит MiMo-V2.6-Pro и какое у неё контекстное окно?
- Через API Xiaomi цена $0.43 за миллион входных токенов и $0.87 за миллион выходных, с контекстным окном в 1 050 000 токенов.
- Чем MiMo-V2.6-Pro отличается от MiMo-V2.6-Flash?
- Обе модели получены из одного RL-тренировочного запуска; Flash — меньшая и более быстрая версия. Pro — флагманский чекпоинт, оптимизированный для максимальной производительности в сложных задачах, а не для скорости или стоимости.
Вердикт капитанаСерьёзная открытая модель передового уровня для агентных и долгоконтекстных задач — цена адекватна, но требования к оборудованию высоки.
Карточка модели на Hugging Face
Капитан пишет эти заметки на основе описания модели и карточки модели. Цены и размеры контекста указаны на момент написания и могут измениться.
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.
Also ranked: #22 Hottest Text / LLM model · #22 Hottest Text / LLM text model
Not this creator?
Get your own badge
Тренд популярности MiMo V2.6 Pro
Показатель популярности с 21 Sep 2026
Индекс популярности
9,028°
Эта неделя
▲
50.4%
8,974° тогда, 9,028° сейчас
Этот месяц
n/a
Еще не выпущено/не отслеживается
Прошлый год
n/a
Еще не выпущено/не отслеживается
7,000°
Базовый уровень
Шкала от 0° до 9 999°. Всё ниже 7,000° отведено моделям, по которым ещё нет данных от источников — им дают временное число, чтобы списки были полными. 7,000° — это начало измеренных данных: модель с реальными данными, но почти без скачиваний, стоит на этом уровне, а измерения добавляют градусы сверху. Базовый уровень ничего не говорит о модели; только градусы сверху её отличают.
+1,699°
Токены OpenRouter
4,616,159,113,192 токенов обработано этой моделью через OpenRouter за последние 30 дней, вместе с подсказками и ответами. Каждые 10,000,000 токенов считаются за одно скачивание в термине скачиваний, всего 461,615; токены последнего дня учитываются в коэффициенте роста. Источник: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).
+329°
Темп внедрения
Около 24,039 скачиваний в день, измеряется между двумя замерами источников, не считается по среднему за всё время. Скорость считается как четверть от общего показателя скачиваний, чтобы свежий всплеск был виден, но однодневный пик не перебивал годы использования.
Показать подробности
Каждое число на этом сайте можно проверить. Рейтинг популярности этой модели — 9,028°, и здесь он построен по частям, с итогом после каждого шага: базовый уровень, градусы, добавляемые каждым источником, бонус за тип модели и вычет за возраст весов. Цвета соответствуют диапазонам на графике выше. В конце есть словарь, где объяснены все термины.
- 1Начинаем с базового уровня.Почему 7,000°, а не ноль: шкала от 0° до 9 999°, и часть ниже 7,000° отведена моделям без данных от источников — им дают временное число, чтобы списки были полными и они не обгоняли модели с данными. 7,000° — начало измеренных данных. Модель с реальными данными, но почти без скачиваний, стоит здесь; всё, что дальше, — измерения, а пространство выше базового уровня содержит десять десятикратных шагов скачиваний по 300° каждый. Базовый уровень одинаков для всех моделей, он ничего не решает; решают градусы сверху.7,000°текущий итог
- 2Добавь загрузки.461,615 эквивалентов загрузок всего, с Токены OpenRouter. Десятикратное увеличение загрузок добавляет те же 300°, так что размер важен, но не доминирует в оценке.+1,699°8,699°текущий итог
- 3Добавь темп внедрения.Примерно 24,039 загрузок в день сейчас, измерено между двумя замерами, с четвертью веса.+329°9,028°текущий итог
- =Итоговый показатель heat.Где эта модель находится в каждом списке на этом сайте. Ничто другое на него не влияет.9,028°
Глоссарий: используемые здесь термины
- Показатель heat
- Одно число, показывающее, насколько модель сейчас используется и востребована, от 0° до 9,999°. Все списки на сайте с пометкой hottest сортируются именно по нему.
- Минимум
- 7,000° — стартовая точка для каждой модели с реальными данными. Шкала от 0° до 9,999°; часть ниже минимума отведена для моделей без данных, чтобы модели с данными всегда были выше. Минимум одинаков для всех и ничего не решает; градусы выше него — это измерение.
- Эквиваленты загрузок
- Всё, что считается как загрузка в оценке, сложенное вместе: сами загрузки, каждый сид торрента считается за 1,000, каждое изображение AI Horde и каждый запуск на сайте генерации считаются за один.
- Логарифмическая шкала
- Счёт по десяткам, а не по единицам: переход от 1,000 к 10,000 загрузок добавляет столько же градусов, сколько от 10,000 к 100,000. Это не даёт гигантам заглушать всё остальное.
- Лайки
- Одобрения и лайки со всех источников, каждый стоит половину загрузки на логарифмической шкале.
- Темп внедрения
- Сколько загрузок в день получает модель сейчас, по разнице между двумя замерами источника. Четверть веса от термина загрузки.
- Измерено и оценено
- Измерено значит, что есть два показания источника, и разница реальна. Оценено значит, что известна только сегодняшняя сумма, а прошлое распределено по жизни модели; сайт показывает, что именно отображается.
- Сидер
- Кто-то, кто хранит копию весов онлайн, чтобы другие могли скачать через торрент, или размещённое зеркало, делающие то же самое. Каждый такой считается за 1000 загрузок.
- AI Horde
- Волонтёрская сеть, которая бесплатно генерирует изображения на пожертвованных компьютерах. Количество изображений, созданных с моделью, публично, и каждое считается за одну загрузку.
- Сайты генерации
- Сайты, которые хранят свои копии модели и позволяют людям генерировать с ней, например PixAI, SeaArt и Yodayo. Их загрузки считаются как у Civitai, и каждый запуск генерации — за одну загрузку.
- Токены OpenRouter
- Текстовая модель, обслуживаемая через API, такая как Claude или GPT, не имеет весов для скачивания, поэтому её использование измеряется токенами: кусочками текста, которые она прочитала и написала через OpenRouter, шлюз, который используют многие приложения, за последние 30 дней. Каждые 10,000,000 токенов считаются за одно скачивание. Источник: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Полная модель (чекпоинт)
- Сами веса, файл, который генерирует самостоятельно. Получает бонус, потому что от него зависят дополнения.
- LoRA и эмбеддинг
- Небольшие файлы-дополнения, которые направляют чужие веса в сторону стиля, персонажа или концепции. Они не могут работать сами по себе.
- Семейство и веса
- База, на которой построена модель, например SD 1.5, SDXL, Flux или Wan. Каждая модель наследует дату выпуска весов своего семейства.
- Возраст
- Градусы снимаются за то, как давно вышли веса семейства: 150° в год, максимум 750°. Старые загрузки, которые успели накопиться за годы, остаются вверху списка.
- Буст семейства
- Небольшой ограниченный толчок для LoRA из семейства, которое этот сайт сейчас продвигает, всегда указан в разбивке.
- Оценка-замена
- Стабильное число ниже минимального, даваемое модели, о которой ещё нет данных, чтобы списки были полными. Никогда не выше модели с данными.
- Новинка! (период ожидания)
- Модель младше 7 дней показывает Новинка! вместо оценки и не занимает место в рейтинге. Её оценка вычисляется с первого дня, но модель в один день растёт быстрее всего, поэтому без ожидания #1 недели всегда была бы модель, вышедшая вчера, а не та, что держалась неделю.
- Тренд
- Как рост модели за период сравнивается с типичным ростом модели за тот же период. Быстрее типичного — рост, медленнее — падение.
- Типичная модель
- Средина каталога: половина моделей с цифрой росли быстрее за период, половина медленнее.
Как менялась популярность этой модели по сравнению с остальным каталогом: её рост по загрузкам, лайкам и использованию за каждый период, измеренный относительно типичного роста моделей за тот же период, с учётом её текущего показателя heat score. Если выше типичного роста — значит рост, если ниже — спад. Прошлое восстанавливается по сегодняшним итогам, первому дню модели и скорости загрузок, если есть два замера; если модель не существовала в начале периода, показывается n/a.
MiMo V2.6 Pro — это текстовая модель для семейства Text / LLM, представленная на ModelTrends.ai, каталоге открытых ИИ-моделей для изображений, видео и текста, доступном только для чтения. Сравните её с другими моделями Text / LLM и посмотрите индекс популярности, чтобы оценить тренд.
Другие модели Text / LLMДругие Текст / LLM Text / LLMllmxiaomiвидениеаудиовидеологикаагентыпрограммирование
Обзор по семействам моделей
Модели Text / LLM
434
Модели Anima
528
Модели Chroma
19
Модели Fibo
2
Модели Flux
1,496
Модели Flux 2 / Klein
1,239
Модели Flux 3
3
Модели Moss
3
Модели Iris
1
Модели MiniMax H3
364
Модели Hunyuan
204
Модели Ideogram
20
Модели Krea2
717
Модели Qwen
20
Модели Qwen2
47
Модели Ltx2
153