MiMo-V2.6-Flash 權重開放嗎？我能本地運行嗎？

Xiaomi | 1,050,000 代幣上下文 | $0.14/M 輸入，$0.28/M 輸出。MiMo-V2.6-Flash 是小米開源的基礎模型。基於混合專家架構，擁有 309B 總參數和每個代幣激活 15B 參數，採用混合注意力機制以提升計算效率。該模型具備 1M 代幣上下文窗口和原生多模態能力。優化於代理工作流程，在編碼、視覺、通用及研究場景中表現強勁，擅長複雜且長期任務，並在多樣化代理框架中展現出強大的泛化能力。

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全部指南

船長筆記

由 Captain 撰寫，內部編輯

2026-10-13 的筆記

MiMo-V2.6-Flash 是小米 MiMo-V2.6 系列中效率平衡的開放權重模型：一款稀疏 3090 億參數 MoE，單標記啟用僅 150 億參數，具備百萬標記上下文，原生支持文字、圖像、影片與音訊。其訓練方法透過單次混合強化學習涵蓋編碼、代理、視覺與資安任務，使能力能跨代理框架轉移而非孤立。輸入標記成本 0.14 美元/百萬，遠低於多數前沿多模態模型。

以...聞名

一模型全模態：原生支持文字、圖像、影片與音訊
百萬標記上下文，處理長程代碼庫、工具追蹤與多次會話
單次混合強化學習跨代理框架轉移策略
150 億活躍參數，推理高效，儘管總權重達 3090 億
權重開放於 Hugging Face，支持自托管

注意

3090 億總參數意味著自托管需強大硬體，部署前請先確認 VRAM。
小米公布的授權條款不詳，商業部署前請核實。
Flash 是效率平衡檢查點，若需最高性能可選 Pro 版本。

最適合

可嘗試的提示詞

多檔案重構代理

你在一個 Python monorepo 工作。認證模組使用全域可變配置字典，跨六個檔案以引用方式傳遞。請提出具體重構計畫：標記風險調用點，建議使用型別化 dataclass 替代，並撰寫更新後的核心 auth.py 檔案。

視覺：圖表轉程式碼

我附上一張資料庫實體關係圖截圖。請閱讀實體、屬性及關係，然後撰寫完全對應的 SQLAlchemy ORM 模型，包括外鍵與多對多關係隱含的連接表。

長上下文程式庫審核

我將貼上完整 Node.js REST API 程式碼庫。請閱讀所有檔案，產出安全審核報告：列出每個端點、其認證方式、輸入驗證缺口及有已知 CVE 的依賴版本，並依嚴重性排序。

比較

MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed
僅限 API 模型
1,048,576 代幣上下文 · $4.35/M 輸入，$8.70/M 輸出
MiMo-V2.5
開放權重模型
1,050,000 代幣上下文 · $0.14/M 輸入，$0.28/M 輸出
MiMo-V2.6-Pro
開放權重模型
1,050,000 代幣上下文 · $0.43/M 輸入，$0.87/M 輸出
MiMo-V2.5-Pro
開放權重模型
1,050,000 代幣上下文 · $0.43/M 輸入，$0.87/M 輸出

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常見問題

MiMo-V2.6-Flash 權重開放嗎？我能本地運行嗎？: 是的，權重開放並托管於 Hugging Face XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Flash-RL。可本地運行，但 3090 億總參數需強大硬體；雖然每標記僅啟用 150 億參數降低推理成本，但模型檔案大小不變。
MiMo-V2.6-Flash 價格及上下文窗口是多少？: 透過小米 API，輸入標記每百萬 0.14 美元，輸出標記每百萬 0.28 美元，上下文窗口為百萬標記。
Flash 與 MiMo-V2.6-Pro 有何不同？: Flash 是系列中效率平衡的檢查點，犧牲部分最高性能以降低推理成本；Pro 則為高性能版本。兩者架構與訓練方法相同。

船長評語
真正經濟實惠的百萬標記全模態代理入口，若硬體足夠，開放權重值得認真考慮。

Hugging Face 上的模型卡

船長根據模型自身描述與模型卡撰寫這些筆記。價格與上下文大小為撰寫時提供者資料，可能會變動。

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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MiMo V2.6 Flash 熱度趨勢

熱度分數，自 21 Sep 2026 起

熱度分數

9,344°

本週

▲

43.2%

9,297° 當時，9,344° 現在

本月

n/a

尚未發布/追蹤

過去一年

n/a

尚未發布/追蹤

7,000°

基準值

分數範圍是從 0° 到 9,999°。低於 7,000° 的部分是留給還沒被任何來源報告的模型，它們會有一個替代數字，讓列表保持完整。7,000° 是有測量數據開始的地方：有真實數據但幾乎沒下載的模型會在基準值，之後的度數才是測量結果。基準值本身不代表模型好壞，只有基準值以上的度數才會區分模型。

+1,956°

OpenRouter 代幣

此模型在過去30天內透過 OpenRouter 處理了 32,884,504,724,760 代幣，包含提示和回答。每 10,000,000 代幣算作一次下載，共 3,288,450 次；最後一天的代幣會加入採用率。來源：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)。

+388°

採用率

大約每天 151,030 次下載，根據兩次來源讀取間的變化計算，不是用整個生命週期平均。速度佔下載項目的四分之一，能反映新熱潮，但不會讓一天的爆量超過多年累積。

顯示詳細分析

這個網站上的每個數字都可以查證。這個模型的熱度分數是 9,344°，這裡會一步步拆解它的組成，每加一項就會顯示目前的總分：基準值、每個來源增加的度數、模型類型的加分，以及權重年齡帶來的扣分。顏色對應上方圖表的區間。最後的詞彙表會解釋每個術語。

1
從基準值開始。
為什麼是 7,000° 而不是零：分數範圍是 0° 到 9,999°，低於 7,000° 的部分是留給還沒被任何來源報告的模型，它們有替代數字，讓列表完整且不會超過有數據的模型。7,000° 是有測量數據開始的地方。有真實數據但幾乎沒下載的模型會在這裡；之後的度數是測量結果，基準值以上有十個十倍下載的階段，每階段增加 300°。基準值對所有模型都一樣，不會決定排名；真正區分模型的是基準值以上的度數。
7,000°
累計總和
2
加入下載量。
總共 3,288,450 個下載等值，來自 OpenRouter 代幣。下載量增加十倍會增加相同的 300°，所以大小很重要，但不會主導分數。
+1,956°
8,956°
累計總和
3
加入採用率。
目前大約每天 151,030 次下載，根據兩次讀取間的差異計算，權重是下載量的四分之一。
+388°
9,344°
累計總和
=
熱度分數。
這個模型在本網站所有排行榜上的位置。沒有其他因素會調整它。
9,344°

詞彙表：這裡使用的術語

熱度分數: 一個數字，表示模型目前的使用和需求程度，範圍從 0° 到 9,999°。本網站所有標示「最熱門」的排行榜都是依此排序，沒有其他排序依據。
底線: 每個有實際數據的模型起始於 7,000°。分數範圍是 0° 到 9,999°；底線以下保留給沒有數據的模型，確保有數據的模型總是排名較前。底線對所有人相同，不影響排名；超過底線的度數才是評分依據。
下載等值: 分數中視為下載的所有項目加總：下載本身、每個種子節點算 1,000、每張 AI Horde 圖像和每次生成網站的執行算一。
對數刻度: 以十為單位計數，不是以一為單位：從 1,000 到 10,000 下載增加的度數，和從 10,000 到 100,000 增加的度數相同。這樣能防止巨頭壓過其他模型。
喜歡數: 來自各來源的讚和喜歡，每個在對數刻度上算半個下載量。
採用率: 模型目前每天的下載次數，根據兩次來源讀取的差異計算。權重是下載量的四分之一。
實測與估算: 實測表示有兩個來源的讀數，且差異是真實的。估算表示只知道今天的總數，過去的數據則分散在模型的整個生命週期；網站會說明顯示的是哪一種。
種子節點: 指在線上保留權重檔案供他人透過種子下載的人，或是提供相同服務的鏡像站。每一個種子節點算作1,000次下載。
AI Horde: 一個志願者網絡，利用捐贈的電腦免費生成圖片。它用某模型生成的圖片數量是公開的，每張圖片算作一次下載。
生成網站: 自己托管模型並讓人使用它生成圖片的網站，例如PixAI、SeaArt和Yodayo。它們的下載量和Civitai一樣，每次生成算一次下載。
OpenRouter 代幣: 透過 API 提供的文字模型，如 Claude 或 GPT，沒有權重可下載，因此使用量以代幣計算：過去30天內透過 OpenRouter（許多應用使用的閘道）讀取和生成的文字片段。每 10,000,000 代幣算作一次下載。來源：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)，CC BY 4.0。
完整模型（檢查點）: 權重本身，是能獨立生成的檔案。它會有額外加分，因為其他附加檔案都依賴它。
LoRA和嵌入: 小型附加檔案，用來引導別人的權重走向某種風格、角色或概念。它們無法獨立運行。
家族與權重: 模型所建立的基礎，例如SD 1.5、SDXL、Flux或Wan。每個模型都繼承其家族權重的發布日期。
年齡: 根據家族權重發布時間距今多久，扣除的度數：每年150°，最多750°。它會保留那些有多年累積下載的舊模型，防止它們從排行榜頂端消失。
家族加成: 針對本站目前推廣的某個家族的LoRA給予的小幅度限制加成，會在分解中顯示。
替代分數: 給尚無來源報告的模型一個穩定的最低分，讓列表保持完整。它永遠不會高於有數據的模型。
全新！(寬限期): 不到 7 天的新模型會顯示「全新！」而非分數，且不列入排名。分數從第一天開始計算，但一天大的模型成長最快，若不等待，週榜首將永遠是昨天剛出的模型，而非持續一週的。
趨勢: 模型在某段時間內的成長與典型模型同期成長的比較。比典型快表示上升，比典型慢表示下降。
典型模型: 目錄中的中間值：一半模型在該期間成長較快，一半較慢。