Bukás ba ang mga timbang at maaari ko bang patakbuhin ang MiMo-V2.6-Flash nang lokal?

Oo, bukas ang mga timbang at naka-host sa Hugging Face sa XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Flash-RL. Posibleng patakbuhin ito nang lokal pero ang 309B kabuuang parameters ay nangangailangan ng malaking hardware; 15B lang ang na-activate kada token, na nakakatulong sa gastos sa inference pero hindi nagpapaliit ng modelo sa disk.

Magkano ang MiMo-V2.6-Flash at gaano kalaki ang context window?

Sa Xiaomi API, presyo nito ay $0.14 kada milyong input tokens at $0.28 kada milyong output tokens, na may 1-milyong token na context window.

Paano naiiba ang Flash sa MiMo-V2.6-Pro?

Ang Flash ang efficiency-balanced checkpoint sa serye, nagpapalitan ng kaunting ceiling performance para sa mas mababang gastos sa inference; ang Pro ang mas mataas na capability variant. Pareho silang may parehong arkitektura at paraan ng pagsasanay.

▲

43.2%

ngayong linggo

MiMo V2.6 Flash

9344°

#llm #xiaomi #paningin #audio #video #pangangatwiran

Patakbuhin ang modelong ito

Alok / Ads

OpenRouter Terminal / API

Bayad kada token

Makipag-chat sa modelong ito sa browser o tawagan ito mula sa iyong code gamit ang isang API key.

Xiaomi | 1,050,000 token context | $0.14/M input, $0.28/M output. Ang MiMo-V2.6-Flash ay isang open-source foundation model na binuo ng Xiaomi. Itinayo sa Mixture-of-Experts architecture na may 309B kabuuang parameters at 15B na na-activate kada token, gumagamit ito ng hybrid attention mechanism para sa mas mataas na computational efficiency. Ang modelo ay may 1M-token context window at likas na multimodal capabilities. Optimized para sa agentic workflows, nagbibigay ito ng malakas na performance sa coding, visual, pangkalahatan, at research na mga senaryo, na mahusay sa komplikado at long-horizon na mga gawain na may matibay na generalization sa iba't ibang uri ng agent harnesses.

Mga gabay para sa model na ito

Paano Mag-install ng Ollama at Magpatakbo ng Lokal na AI (Windows, Mac, Linux)

Ollama vs LM Studio (2026): alin ang local AI app na gagamitin, at alin ang mga top models na pinapatakbo ng bawat isa

Pinakamahusay na lokal na LLM ayon sa gamit (Oktubre 2026): ang tamang open model para sa bawat trabaho

Paano pumili ng AI model sa Oktubre 2026: ang balita sa closed source, tapos ang open weights na sulit i-download

Gaano ba talaga kalaki ang VRAM na kailangan ko para sa local AI?

Open weights vs open source vs API-only: ano talaga ang pwede mong gawin

Ano ang GGUF file? Ipinaliwanag ang mga quantized na modelo (Q4, Q8, fp8, NF4)

Lahat ng gabay

Mga tala ng Kapitan

Isinulat ni Captain, ang editor ng bahay

Mga tala mula sa 2026-10-13

Ang MiMo-V2.6-Flash ay efficiency-balanced open-weights na modelo ng Xiaomi mula sa MiMo-V2.6 series: isang sparse 309B-parameter MoE na nag-a-activate lamang ng 15B kada token, na may 1-milyong token na konteksto at native na suporta para sa teksto, larawan, video, at audio. Ang paraan ng pagsasanay nito ay nagpapalawak ng reinforcement learning sa coding, agents, visual, at cybersecurity tasks sa isang mixed run, kaya ang mga kakayahan ay naililipat sa iba't ibang agent harnesses sa halip na manatiling siloed. Sa $0.14 kada milyong input tokens, mas mababa ito kaysa karamihan ng frontier-class multimodal models.

Kilalang-kilala sa

Omnimodal sa isang modelo: teksto, larawan, video, at audio nang native
1-milyong token na konteksto para sa mahahabang repos, tool traces, at multi-session runs
Isang mixed RL run na nagpapalipat-lipat ng mga estratehiya sa mga hindi pa nakikitang agent harnesses
15B activated parameters na nagpapanatiling magaan ang inference sa kabila ng 309B kabuuang timbang
Bukás ang mga timbang sa Hugging Face para sa self-hosting

Mag-ingat sa

Ang 309B kabuuang parameters ay nangangahulugan na ang self-hosting ay nangangailangan ng seryosong hardware; suriin ang VRAM bago mag-commit.
Hindi detalyado ang lisensya sa inilathala ng Xiaomi; siguraduhing suriin bago gamitin sa komersyo.
Ang Flash ay ang efficiency checkpoint; may Pro variant kung kailangan mo ng pinakamataas na performance, hindi mura.

Pinakamainam para sa

Mga ahente at paggamit ng tool

Mga prompt na subukan

Multi-file refactor agent

Nagtatrabaho ka sa isang Python monorepo. Ang auth module ay gumagamit ng global mutable config dict na ipinapasa sa anim na files. Magmungkahi ng konkretong plano sa refactor: tukuyin ang mga risky call sites, magmungkahi ng pattern gamit ang typed dataclass, at isulat ang updated na bersyon ng core auth.py file gamit ang bagong pattern.

Vision: diagram to code

Naka-attach ang screenshot ng isang database entity-relationship diagram. Basahin ang mga entities, attributes, at relationships, pagkatapos isulat ang SQLAlchemy ORM models na eksaktong tumutugma dito, kasama ang foreign keys at anumang junction tables na ipinapahiwatig ng many-to-many relationships.

Long-context repo audit

Ipapaste ko ang buong nilalaman ng isang Node.js REST API codebase. Basahin ang bawat file, pagkatapos gumawa ng security audit: ilista ang bawat endpoint, ang authentication na ginagamit, anumang input validation gaps, at mga dependency versions na may kilalang CVEs. I-rank ang mga findings ayon sa severity.

Ihambing sa

MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed
Modelong API lang
1,048,576 token na konteksto · $4.35/M input, $8.70/M output
MiMo-V2.5
Modelong bukas ang timbang
1,050,000 token na konteksto · $0.14/M input, $0.28/M output
MiMo-V2.6-Pro
Modelong bukas ang timbang
1,050,000 token na konteksto · $0.43/M input, $0.87/M output
MiMo-V2.5-Pro
Modelong bukas ang timbang
1,050,000 token na konteksto · $0.43/M input, $0.87/M output

Higit pang mga text model mula sa xiaomi

Mga tanong na madalas itanong

Bukás ba ang mga timbang at maaari ko bang patakbuhin ang MiMo-V2.6-Flash nang lokal?: Oo, bukas ang mga timbang at naka-host sa Hugging Face sa XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Flash-RL. Posibleng patakbuhin ito nang lokal pero ang 309B kabuuang parameters ay nangangailangan ng malaking hardware; 15B lang ang na-activate kada token, na nakakatulong sa gastos sa inference pero hindi nagpapaliit ng modelo sa disk.
Magkano ang MiMo-V2.6-Flash at gaano kalaki ang context window?: Sa Xiaomi API, presyo nito ay $0.14 kada milyong input tokens at $0.28 kada milyong output tokens, na may 1-milyong token na context window.
Paano naiiba ang Flash sa MiMo-V2.6-Pro?: Ang Flash ang efficiency-balanced checkpoint sa serye, nagpapalitan ng kaunting ceiling performance para sa mas mababang gastos sa inference; ang Pro ang mas mataas na capability variant. Pareho silang may parehong arkitektura at paraan ng pagsasanay.

Hatol ng Kapitan
Isang tunay na murang pasukan sa milyon-token omnimodal agentic na teritoryo, at ang bukas na mga timbang ay sulit isaalang-alang kung kaya ng iyong hardware.

Model card sa Hugging Face

Isinusulat ng Kapitan ang mga tala na ito mula sa sariling paglalarawan at model card ng modelo. Ang mga presyo at laki ng konteksto ay mula sa provider sa oras ng pagsulat at maaaring magbago.

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

Trend ng kasikatan ng MiMo V2.6 Flash

Heat score mula 21 Sep 2026

Iskor ng init

9,344°

Ngayong linggo

▲

43.2%

9,297° noon, 9,344° ngayon

Ngayong buwan

n/a

Hindi pa nailalabas/natatrack

Nakaraang taon

n/a

Hindi pa nailalabas/natatrack

7,000°

Floor

Ang sukat ay mula 0° hanggang 9,999°. Lahat ng nasa ibaba ng 7,000° ay para sa mga modelong wala pang ulat mula sa pinanggalingan, kaya may stand-in na numero doon para kumpleto ang mga listahan. Sa 7,000° nagsisimula ang nasusukat na datos: ang modelong may totoong datos pero halos walang downloads ay nasa floor, at ang mga sukat ay pumupuno sa mga degree sa itaas nito. Ang floor ay hindi nagsasabi ng anuman tungkol sa modelo; ang mga degree sa itaas nito ang nagkakaiba-iba at siyang naghihiwalay ng mga modelo.

+1,956°

OpenRouter tokens

32,884,504,724,760 tokens ang naproseso ng modelong ito sa pamamagitan ng OpenRouter sa nakaraang 30 araw, kasama ang mga prompt at sagot. Bawat 10,000,000 tokens ay katumbas ng isang download sa termino ng download, 3,288,450 lahat-lahat; ang mga tokens ng huling araw ay kasama sa adoption rate. Pinagmulan: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

+388°

Bilis ng pagtanggap

Mga humigit-kumulang 151,030 downloads bawat araw, sinusukat sa pagitan ng dalawang pagbabasa ng mga pinanggalingan, hindi hinuhulaan mula sa average ng buong buhay. Ang bilis ay katumbas ng isang-kapat ng term ng downloads, kaya ang bagong pagtaas ay nakikita nang hindi pinapantayan ng isang araw na spike ang mga taon ng paggamit.

Ipakita ang detalyadong paghahati

Pwedeng suriin ang bawat numero sa site na ito. Ang heat score ng modelong ito ay 9,344°, at dito ito binubuo ng paisa-isang sangkap, kasama ang tumatakbong kabuuan pagkatapos ng bawat isa: ang floor, ang mga degree na idinadagdag ng bawat pinanggalingan, ang bonus para sa uri ng modelo at ang binabawas ng edad ng mga weights nito. Ang mga kulay ay ang mga banda ng tsart sa itaas. Ang glossary sa dulo ay naglilinaw ng bawat termino.

1
Magsimula sa floor.
Bakit 7,000° at hindi zero: ang sukat ay mula 0° hanggang 9,999°, at ang bahagi sa ibaba ng 7,000° ay nakalaan para sa mga modelong wala pang ulat mula sa pinanggalingan, kaya may stand-in na numero doon para kumpleto ang mga listahan at hindi mauuna sa modelong may datos. Sa 7,000° nagsisimula ang nasusukat na datos. Ang modelong may totoong datos pero halos walang downloads ay nandito; ang lahat ng susunod ay sukat, at ang espasyo sa itaas ng floor ay may sampung hakbang na sampung beses na pagtaas sa downloads na may 300° bawat isa. Pareho ang floor para sa lahat ng modelo, kaya hindi ito nagdedesisyon; ang mga degree sa itaas nito ang nagdedesisyon.
7,000°
patuloy na kabuuan
2
Idagdag ang mga download.
3,288,450 na katumbas ng download sa lahat, mula sa OpenRouter tokens. Sampung beses na pagdagdag ng downloads ay nagdadagdag ng parehong 300°, kaya mahalaga ang laki pero hindi ito sobra sa puntos.
+1,956°
8,956°
patuloy na kabuuan
3
Idagdag ang bilis ng pagtanggap.
Mga 151,030 downloads kada araw ngayon, sinusukat sa pagitan ng dalawang readings, na may isang-kapat na bigat.
+388°
9,344°
patuloy na kabuuan
=
Ang heat score.
Kung saan nakatayo ang modelong ito sa bawat listahan ng site na ito. Wala nang ibang nagbabago nito.
9,344°

Talahulugan: ang mga terminong ginagamit dito

Heat score: Isang numero kung gaano kadalas gamitin at gusto ang isang modelo ngayon, mula 0° hanggang 9,999°. Bawat listahan sa site na ito na nagsasabing pinakamainit ay nakaayos base dito at wala nang iba pa.
Floor: Ang 7,000° na panimulang puntos ng bawat modelong may totoong datos. Ang sukatan ay mula 0° hanggang 9,999°; ang bahagi sa ilalim ng floor ay para sa mga stand-in (mga modelong walang datos), para laging mas mataas ang ranggo ng may datos kaysa wala. Pareho ang floor para sa lahat at hindi ito nagpapasya; ang mga degree sa itaas nito ang totoong sukat.
Katumbas ng download: Lahat ng tinatrato ng score bilang download, pinagsama-sama: mga download mismo, bawat torrent seeder bilang 1,000, bawat AI Horde na larawan at bawat takbo sa isang generation site bilang isa.
Log scale: Bilang ng sampu, hindi isa-isa: ang pagtaas mula 1,000 hanggang 10,000 downloads ay nagdadagdag ng parehong degree tulad ng mula 10,000 hanggang 100,000. Pinipigilan nito ang mga higante na mauna sa lahat.
Likes: Thumbs up at likes mula sa lahat ng pinanggalingan, na katumbas ng kalahati ng download sa log scale.
Bilis ng pagtanggap: Ilang downloads kada araw ang nakukuha ng modelo ngayon, mula sa pagkakaiba ng dalawang readings ng isang pinanggalingan. Isang-kapat ng bigat ng term na download.
Nasukat at tinantya: Ang nasukat ay ibig sabihin may dalawang pagbabasa mula sa isang pinagmulan at tunay ang pagkakaiba. Ang tinantya naman ay alam lang ang kabuuan ngayon at hinahati ang nakaraan sa buong buhay ng modelo; sinasabi ng site kung alin ang ipinapakita.
Seeder: Isang tao na nag-iimbak ng kopya ng weights online para ma-download ng iba gamit ang torrent, o isang naka-host na mirror na gumagawa rin nito. Bawat isa ay katumbas ng 1,000 downloads.
AI Horde: Isang volunteer network na gumagawa ng mga larawan nang libre gamit ang mga donadong computer. Pampubliko kung ilang larawan ang nagawa gamit ang isang modelo, at bawat isa ay katumbas ng isang download.
Mga generation site: Mga site na may sariling kopya ng modelo at pinapayagan ang mga tao na gumawa gamit ito, tulad ng PixAI, SeaArt at Yodayo. Ang kanilang mga downloads ay binibilang tulad ng sa Civitai at bawat generation run ay isang download.
OpenRouter tokens: Ang isang text model na pinagsisilbihan sa pamamagitan ng API, tulad ng Claude o GPT, ay walang weights na ida-download, kaya ang paggamit nito ay sinusukat sa tokens: mga piraso ng teksto na binasa at isinulat nito sa pamamagitan ng OpenRouter, isang gateway na ginagamit ng maraming apps, sa nakaraang 30 araw. Bawat 10,000,000 tokens ay katumbas ng isang download. Pinagmulan: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Buong modelo (checkpoint): Ang weights mismo, ang file na kayang mag-generate mag-isa. May bonus ito dahil nakadepende dito ang mga add-on.
LoRA at embedding: Maliit na add-on files na nagtutulak sa weights ng iba papunta sa isang estilo, karakter o konsepto. Hindi sila kayang tumakbo mag-isa.
Pamilya at weights: Ang base na pinagbuo ng modelo, tulad ng SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Lahat ng modelo ay namamana ang petsa ng release ng weights ng pamilya nito.
Edad: Mga degree na ibinabawas base sa gaano katagal nang lumabas ang weights ng pamilya: 150° kada taon, hanggang 750°. Pinananatili nito ang mga lumang downloads na may taon para mag-ipon mula sa pag-freeze sa taas ng listahan.
Pampasigla ng pamilya: Isang maliit at limitadong tulak para sa mga LoRA ng pamilyang itinataguyod ng site ngayon, palaging nakalista sa breakdown.
Stand-in score: Isang matatag na numero sa ibaba ng floor na ibinibigay sa modelong wala pang ulat mula sa pinagmulan, para kumpleto ang listahan. Hindi ito nangunguna sa modelong may datos.
Bago! (panahon ng grace): Ang isang model na mas mababa sa 7 araw ang tanda ay nagpapakita ng Bago! sa halip na score at walang puwesto sa mga ranggo. Ang score nito ay kinakalkula mula unang araw, pero ang modelong isang araw pa lang ang tanda ay lumalago nang mas mabilis kaysa sa iba, kaya kung walang paghihintay, ang #1 ng linggo ay palaging yung lumabas kahapon kaysa sa tumagal nang isang linggo.
Uso: Paano ang paglago ng modelo sa isang panahon kumpara sa karaniwang paglago ng modelo sa parehong panahon. Mas mabilis kaysa karaniwan ay pagtaas, mas mabagal ay pagbaba.
Karaniwang modelo: Gitna ng katalogo: kalahati ng mga modelo na may numero ay mas mabilis ang paglago sa panahon, kalahati ay mas mabagal.

Paano gumalaw ang kasikatan ng modelong ito kumpara sa ibang mga nasa katalogo: ang paglago nito sa downloads, likes, at paggamit sa bawat panahon, sinusukat laban sa karaniwang paglago ng modelo sa parehong panahon, kasama ang heat score nito sa panahong iyon. Kapag mas mataas kaysa sa karaniwan, ibig sabihin ay pagtaas, kapag mas mababa ay pagbaba. Binubuo ang nakaraan mula sa mga kabuuan ngayon, unang araw ng modelo at sukat na bilis ng pag-download kung may dalawang sukat; ang modelong hindi pa umiiral sa simula ng panahon ay nagpapakita ng n/a.

Mga katulad na model

Mga AI model para sa paggawa ng larawan, video at teksto

Ang MiMo V2.6 Flash ay isang text model para sa pamilyang Text / LLM na nakalista sa ModelTrends.ai, isang read-only na catalog ng mga open source AI model para sa larawan, video at teksto. Ikumpara ito sa ibang Text / LLM model at tingnan ang heat score nito para makita kung gaano ito kasikat.

Higit pang Text / LLM model Higit pang Text / LLM Teksto / LLM llm xiaomi paningin audio video pangangatwiran mga ahente pag-coding

Mag-browse ayon sa pamilya ng model