MiMo V2.6 Flash
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Xiaomi | contexto de 1,050,000 tokens | $0.14/M entrada, $0.28/M salida. MiMo-V2.6-Flash es un modelo base de código abierto desarrollado por Xiaomi. Construido sobre una arquitectura de mezcla de expertos con 309B parámetros totales y 15B activados por token, emplea un mecanismo de atención híbrido para mayor eficiencia computacional. El modelo cuenta con una ventana de contexto de 1M tokens y capacidades multimodales nativas. Optimizado para flujos de trabajo agenticos, ofrece un rendimiento sólido en codificación, visual, general e investigación, destacando en tareas complejas de largo horizonte con robusta generalización en una amplia variedad de agentes.
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Notas del capitán
Notas del 2026-10-13
MiMo-V2.6-Flash es el modelo de pesos abiertos equilibrado en eficiencia de Xiaomi de la serie MiMo-V2.6: un MoE disperso de 309B parámetros que activa solo 15B por token, con contexto de un millón de tokens y soporte nativo para texto, imagen, video y audio. Su método de entrenamiento escala el aprendizaje por refuerzo a través de tareas de codificación, agentes, visuales y de ciberseguridad en una sola ejecución mixta, por lo que las capacidades se transfieren entre distintos agentes en lugar de quedar aisladas. A $0.14 por millón de tokens de entrada está muy por debajo de la mayoría de modelos multimodales de frontera.
Conocido por
- Omnimodal en un solo modelo: texto, imagen, video y audio nativos
- Contexto de un millón de tokens para manejar repositorios largos, trazas de herramientas y sesiones múltiples
- Una sola ejecución mixta de RL transfiere estrategias entre agentes no vistos
- 15B parámetros activados mantiene la inferencia ligera a pesar de 309B pesos totales
- Pesos abiertos disponibles en Hugging Face para autoalojamiento
Cuidado con
- 309B parámetros totales significa que el autoalojamiento requiere hardware serio; revisa VRAM antes de comprometerte.
- Los términos de licencia no están detallados en lo publicado por Xiaomi; verifica antes de despliegue comercial.
- Flash es el checkpoint eficiente; existe la variante Pro si necesitas el máximo rendimiento, no el precio.
Prompts para probar
Agente para refactorización multi-archivo
Trabajas en un monorepo Python. El módulo auth usa un dict de configuración global mutable pasado por referencia en seis archivos. Propón un plan concreto de refactorización: identifica los sitios de llamada riesgosos, sugiere un patrón de reemplazo usando una dataclass tipada y escribe la versión actualizada del archivo core auth.py con el nuevo patrón.
Visión: de diagrama a código
Adjunto una captura de pantalla de un diagrama entidad-relación de base de datos. Lee las entidades, sus atributos y las relaciones mostradas, luego escribe los modelos ORM SQLAlchemy que coincidan exactamente, incluyendo claves foráneas y tablas de unión implícitas por relaciones muchos a muchos.
Auditoría de repositorio con contexto largo
Pego el contenido completo de un código Node.js REST API. Lee cada archivo y produce una auditoría de seguridad: lista cada endpoint, la autenticación aplicada, cualquier brecha en validación de entrada y versiones de dependencias con CVEs conocidos. Ordena los hallazgos por severidad.
Comparar con
- MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeedModelo solo APIContexto de 1,048,576 tokens · $4.35/M entrada, $8.70/M salida
- MiMo-V2.5Modelo con pesos abiertosContexto de 1,050,000 tokens · $0.14/M entrada, $0.28/M salida
- MiMo-V2.6-ProModelo con pesos abiertosContexto de 1,050,000 tokens · $0.43/M entrada, $0.87/M salida
- MiMo-V2.5-ProModelo con pesos abiertosContexto de 1,050,000 tokens · $0.43/M entrada, $0.87/M salida
Más modelos de texto de xiaomi
Preguntas frecuentes
- ¿Los pesos son abiertos y puedo ejecutar MiMo-V2.6-Flash localmente?
- Sí, los pesos son abiertos y están alojados en Hugging Face bajo XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Flash-RL. Ejecutarlo localmente es posible pero los 309B parámetros totales requieren hardware sustancial; solo se activan 15B parámetros por token, lo que ayuda al costo de inferencia pero no reduce el tamaño en disco.
- ¿Cuánto cuesta MiMo-V2.6-Flash y cuál es su ventana de contexto?
- A través de la API de Xiaomi cuesta $0.14 por millón de tokens de entrada y $0.28 por millón de tokens de salida, con una ventana de contexto de un millón de tokens.
- ¿En qué se diferencia Flash de MiMo-V2.6-Pro?
- Flash es el checkpoint equilibrado en eficiencia de la serie, sacrificando algo de rendimiento máximo por menor costo de inferencia; Pro es la variante de mayor capacidad. Ambos comparten la misma arquitectura y método de entrenamiento.
Veredicto del capitánUna entrada genuinamente económica al territorio omnimodal agentico con contexto de un millón de tokens, y los pesos abiertos lo hacen muy recomendable si tu hardware puede manejarlo.
Ficha del modelo en Hugging Face
El capitán escribe estas notas a partir de la descripción y ficha del modelo. Los precios y tamaños de contexto son los del proveedor al momento de escribir y pueden cambiar.
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
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Also ranked: #4 Hottest Text / LLM model · #4 Hottest Text / LLM text model
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Tendencia de popularidad de MiMo V2.6 Flash
Puntuación de calor desde 21 Sep 2026
Puntuación de popularidad
9,344°
Esta semana
▲
43.2%
9,297° entonces, 9,344° ahora
Este mes
n/a
No fue lanzado/seguido
Último año
n/a
No fue lanzado/seguido
7,000°
Piso
La escala va de 0° a 9,999°. Todo lo que está por debajo de 7,000° se reserva para modelos que ninguna fuente reporta aún, que llevan un número provisional ahí para que las listas se mantengan completas. 7,000° es donde empiezan los datos medidos: un modelo con datos reales pero casi sin descargas se sitúa en el piso, y las mediciones llenan los grados por encima. El piso no dice nada sobre el modelo; solo los grados por encima lo hacen, y son los que separan un modelo de otro.
+1,956°
Tokens de OpenRouter
32,884,504,724,760 tokens procesados por este modelo a través de OpenRouter en los últimos 30 días, sumando prompts y respuestas. Cada 10,000,000 tokens cuentan como una descarga en el periodo de descargas, 3,288,450 en total; los tokens del último día se suman a la tasa de adopción. Fuente: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).
+388°
Tasa de adopción
Unos 151,030 descargas al día, medidos entre dos lecturas de las fuentes, nunca estimados a partir de un promedio de toda la vida. La velocidad pesa un cuarto del término de descargas, así que un aumento reciente se nota sin que un pico de un día supere años de uso.
Mostrar desglose detallado
Cada número en este sitio se puede verificar. La puntuación de popularidad de este modelo es 9,344°, y aquí se construye un ingrediente a la vez, con el total acumulado después de cada uno: el piso, los grados que añade cada fuente, el bono por el tipo de modelo y lo que la antigüedad de sus pesos resta. Los colores son las bandas del gráfico de arriba. El glosario al final define cada término.
- 1Empieza en el piso.Por qué 7,000° y no cero: la escala va de 0° a 9,999°, y la parte por debajo de 7,000° está reservada para modelos que ninguna fuente reporta aún, que llevan un número provisional ahí para que las listas se mantengan completas y nunca superen a un modelo con datos. 7,000° es donde empiezan los datos medidos. Un modelo con datos reales pero casi sin descargas está aquí; todo lo que sigue es medición, y el espacio sobre el piso tiene diez pasos de diez veces más descargas a 300° cada uno. El piso es igual para todos los modelos, así que no decide nada; los grados por encima sí.7,000°total acumulado
- 2Suma las descargas.3,288,450 equivalentes a descargas en total, de Tokens de OpenRouter. Diez veces las descargas suman el mismo 300°, así que el tamaño importa pero nunca domina la puntuación.+1,956°8,956°total acumulado
- 3Añade la tasa de adopción.Unos 151,030 descargas al día ahora mismo, medido entre dos lecturas, con un cuarto del peso.+388°9,344°total acumulado
- =La puntuación heat.Dónde está este modelo en cada lista de este sitio. Nada más la ajusta.9,344°
Glosario: los términos usados aquí
- Puntuación heat
- Un número que muestra cuánto se usa y quiere un modelo ahora mismo, de 0° a 9,999°. Cada lista en este sitio que dice más popular está ordenada por esto y nada más.
- Piso
- Los 7,000° con los que empieza todo modelo con datos reales. La escala va de 0° a 9,999°; la parte bajo el piso está reservada para sustitutos (modelos sin datos), para que un modelo con datos siempre esté por encima de uno sin. El piso es igual para todos y no decide nada; los grados sobre él son la medida.
- Equivalentes a descargas
- Todo lo que la puntuación trata como una descarga, sumado: las descargas mismas, cada seeder de torrent como 1,000, cada imagen de AI Horde y cada ejecución en un sitio de generación como uno.
- Escala logarítmica
- Cuenta de a decenas, no de a uno: pasar de 1,000 a 10,000 descargas suma los mismos grados que pasar de 10,000 a 100,000. Evita que los gigantes opaquen todo lo demás.
- Likes
- Pulgares arriba y likes de todas las fuentes, valen la mitad de una descarga cada uno en la escala logarítmica.
- Tasa de adopción
- Cuántas descargas al día recibe un modelo ahora mismo, según la diferencia entre dos lecturas de una fuente. Un cuarto del peso del término de descarga.
- Medido y estimado
- Medido significa que hay dos lecturas de una fuente y la diferencia es real. Estimado significa que solo se conoce el total de hoy y el pasado se distribuye a lo largo de la vida del modelo; el sitio indica cuál está mostrando.
- Seeder
- Alguien que mantiene una copia de los pesos en línea para que otros la descarguen por torrent, o un espejo alojado que hace lo mismo. Cada uno cuenta como 1,000 descargas.
- AI Horde
- Una red de voluntarios que genera imágenes gratis en computadoras donadas. El número de imágenes que ha hecho con un modelo es público, y cada una cuenta como una descarga.
- Sitios de generación
- Sitios que alojan sus propias copias de un modelo y permiten que la gente genere con él, como PixAI, SeaArt y Yodayo. Sus descargas cuentan igual que las de Civitai y cada generación cuenta como una descarga.
- Tokens de OpenRouter
- Un modelo de texto servido mediante una API, como Claude o GPT, no tiene pesos para descargar, por lo que su uso se mide en tokens: fragmentos de texto que leyó y escribió a través de OpenRouter, una puerta de acceso que usan muchas apps, durante los últimos 30 días. Cada 10,000,000 tokens cuentan como una descarga. Fuente: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Modelo completo (checkpoint)
- Los pesos en sí, el archivo que genera por sí solo. Tiene un bono porque los complementos dependen de él.
- LoRA y embedding
- Archivos pequeños que dirigen los pesos de otro hacia un estilo, personaje o concepto. No pueden funcionar solos.
- Familia y pesos
- La base sobre la que se construye un modelo, como SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Cada modelo hereda la fecha de lanzamiento de los pesos de su familia.
- Antigüedad
- Grados descontados según hace cuánto salieron los pesos de la familia: 150° por año, hasta 750°. Mantiene las descargas antiguas que tuvieron años para acumularse congelando la cima de la lista.
- Impulso de familia
- Un pequeño empujón limitado para LoRAs de una familia que este sitio está promoviendo ahora, siempre listado en el desglose.
- Puntaje provisional
- Un número estable por debajo del mínimo dado a un modelo que aún no tiene reportes de fuentes, para que las listas estén completas. Nunca se posiciona por encima de un modelo con datos.
- ¡Nuevo! (periodo de gracia)
- Un modelo con menos de 7 días muestra ¡Nuevo! en lugar de una puntuación y no ocupa lugar en los rankings. Su puntuación se calcula desde el primer día, pero un modelo de un día crece más rápido que cualquier otro, así que sin este periodo el #1 de la semana siempre sería el que salió ayer en vez del que se mantuvo una semana.
- Tendencia
- Cómo el crecimiento de un modelo en un período se compara con el crecimiento típico de modelos en ese mismo período. Más rápido que lo típico se lee como subida, más lento como bajada.
- Modelo típico
- El punto medio del catálogo: la mitad de los modelos con cifras crecieron más rápido en el período, la otra mitad más lento.
Cómo se ha movido la popularidad de este modelo frente al resto del catálogo: su crecimiento en descargas, likes y uso en cada periodo, medido contra el crecimiento típico de un modelo en el mismo periodo, con su puntuación de calor en ese momento. Por encima del crecimiento típico se lee como un aumento, por debajo como una caída. El pasado se reconstruye a partir de los totales de hoy, el primer día del modelo y su velocidad de descarga medida cuando hay dos lecturas; un modelo que no existía al inicio de un periodo muestra n/a.
MiMo V2.6 Flash es un modelo de texto para la familia Text / LLM listado en ModelTrends.ai, un catálogo de solo lectura de modelos de IA de imagen, vídeo y texto de código abierto. Compáralo con otros modelos Text / LLM y consulta su puntuación de calor para ver su tendencia.
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