MiMo V2.6 Flash
9344°
Modeli çalıştır
Teklifler / Reklamlar
Xiaomi | 1.050.000 token bağlam | Giriş $0.14/M, Çıkış $0.28/M. MiMo-V2.6-Flash, Xiaomi tarafından geliştirilen açık kaynaklı bir temel modeldir. 309 milyar toplam parametreye ve token başına 15 milyar etkin parametreye sahip Uzman Karışımı mimarisi üzerine inşa edilmiştir ve daha yüksek hesaplama verimliliği için hibrit dikkat mekanizması kullanır. Model, 1 milyon token bağlam penceresi ve yerel çok modlu yeteneklere sahiptir. Ajan iş akışları için optimize edilmiştir ve kodlama, görsel, genel ve araştırma senaryolarında güçlü performans sunar; karmaşık, uzun vadeli görevlerde ve çeşitli ajan uygulamalarında sağlam genelleme yeteneği gösterir.
Bu model için rehberler
Ollama Nasıl Kurulur ve Yerel AI Nasıl Çalıştırılır (Windows, Mac, Linux)
Ollama vs LM Studio (2026): Hangi Yerel AI Uygulamasını Kullanmalı ve Her Biri Hangi Üst Modelleri Çalıştırıyor
Kullanım Amacına Göre En İyi Yerel LLM (Ekim 2026): Her İş İçin Doğru Açık Model
Ekim 2026'da bir Yapay Zeka modeli nasıl seçilir: kapalı kaynak haberleri, ardından indirilmeye değer açık ağırlıklar
Yerel AI için aslında ne kadar VRAM gerekiyor?
Açık ağırlıklar vs açık kaynak vs sadece API: aslında ne yapmana izin veriliyor
GGUF dosyası nedir? Kuantize modellerin açıklaması (Q4, Q8, fp8, NF4)
Kaptanın notları
2026-10-13 tarihli notlar
MiMo-V2.6-Flash, Xiaomi'nin MiMo-V2.6 serisinden verimlilik dengeli açık ağırlıklı modeli olup, 309 milyar parametreli seyrek MoE yapısında token başına yalnızca 15 milyar parametreyi etkinleştirir. 1 milyon token bağlam penceresi ve metin, görüntü, video ve ses için yerel destek sunar. Eğitim yöntemi, kodlama, ajanlar, görsel ve siber güvenlik görevlerinde pekiştirmeli öğrenmeyi tek bir karma çalışmada ölçeklendirerek yeteneklerin ajan donanımları arasında aktarılmasını sağlar. Milyon giriş tokenı başına 0,14$ fiyatla çoğu öncü sınıf çok modlu modelin oldukça altındadır.
İle tanınır
- Tek modelde omnimodal: metin, görüntü, video ve ses yerel olarak
- 1 milyon token bağlam uzun depolar, araç izleri ve çoklu oturumları yönetir
- Tek karma RL çalışması, stratejileri görülmemiş ajan donanımlarına aktarır
- 309 milyar toplam ağırlığa rağmen 15 milyar aktif parametre çıkarımı hafif tutar
- Açık ağırlıklar Hugging Face'de kendi sunumunuz için mevcut
Dikkat et
- 309 milyar toplam parametre yerel çalıştırma için ciddi donanım gerektirir; başlamadan önce VRAM kontrol edin.
- Xiaomi'nin yayınladığı lisans koşulları detaylı değil; ticari dağıtım öncesi doğrulayın.
- Flash verimlilik dengeli kontrol noktasıdır; tavan performans için Pro varyantı mevcuttur.
Denenecek istemler
Çok dosyalı yeniden düzenleme ajanı
Python monoreposunda çalışıyorsunuz. Kimlik doğrulama modülü, altı dosyada referansla geçen global değiştirilebilir bir config sözlüğü kullanıyor. Somut bir yeniden düzenleme planı önerin: riskli çağrı noktalarını belirleyin, tipli dataclass kullanan bir değişim modeli önerin ve yeni modeli içeren güncellenmiş auth.py dosyasını yazın.
Görsel: diyagramdan koda
Bir veritabanı varlık-ilişki diyagramının ekran görüntüsünü ekliyorum. Varlıkları, niteliklerini ve gösterilen ilişkileri okuyun, ardından tam olarak eşleşen SQLAlchemy ORM modellerini yazın; yabancı anahtarlar ve çoktan çoğa ilişkilerle ilgili ara tablolar dahil.
Uzun bağlamlı depo denetimi
Aşağıya tam bir Node.js REST API kod tabanını yapıştırıyorum. Her dosyayı okuyun, ardından bir güvenlik denetimi yapın: her uç noktayı, uygulanan kimlik doğrulamayı, giriş doğrulama boşluklarını ve bilinen CVE'li bağımlılık sürümlerini listeleyin. Bulguları şiddet derecesine göre sıralayın.
İle karşılaştır
- MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeedSadece API modeli1,048,576 token bağlam · $4.35/M girdi, $8.70/M çıktı
- MiMo-V2.5Açık ağırlıklı model1,050,000 token bağlam · $0.14/M girdi, $0.28/M çıktı
- MiMo-V2.6-ProAçık ağırlıklı model1,050,000 token bağlam · $0.43/M girdi, $0.87/M çıktı
- MiMo-V2.5-ProAçık ağırlıklı model1,050,000 token bağlam · $0.43/M girdi, $0.87/M çıktı
xiaomi tarafından daha fazla metin modeli
İnsanların sorduğu sorular
- MiMo-V2.6-Flash ağırlıkları açık mı ve yerel çalıştırabilir miyim?
- Evet, ağırlıklar XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Flash-RL Hugging Face deposunda açıktır. Yerel çalıştırmak mümkün ancak 309 milyar toplam parametre ciddi donanım gerektirir; token başına yalnızca 15 milyar parametre etkinleştirilir, bu çıkarım maliyetini düşürür ama diskte modeli küçültmez.
- MiMo-V2.6-Flash'ın maliyeti nedir ve bağlam penceresi ne kadar?
- Xiaomi API üzerinden milyon giriş tokenı başına 0,14$ ve milyon çıkış tokenı başına 0,28$ fiyatlandırılır, bağlam penceresi 1 milyon token büyüklüğündedir.
- Flash, MiMo-V2.6-Pro'dan nasıl farklıdır?
- Flash seride verimlilik dengeli kontrol noktasıdır, çıkarım maliyetini düşürmek için tavan performanstan biraz ödün verir; Pro daha yüksek yeteneklidir. İkisi aynı mimari ve eğitim yaklaşımını paylaşır.
Kaptanın kararıMilyon token omnimodal ajan alanına gerçekten ucuz bir giriş ve donanımınız yetiyorsa açık ağırlıklar ciddi değerlendirmeye değer.
Hugging Face'de model kartı
Kaptan bu notları modelin kendi açıklaması ve model kartından yazıyor. Fiyatlar ve bağlam boyutları yazım anındaki sağlayıcıya aittir ve değişebilir.
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: #4 Hottest Text / LLM model · #4 Hottest Text / LLM text model
Not this creator?
Get your own badge
MiMo V2.6 Flash popülerlik eğilimi
21 Sep 2026 tarihinden beri ısı puanı
Isı puanı
9,344°
Bu hafta
▲
43.2%
9,297° o zaman, 9,344° şimdi
Bu ay
n/a
Henüz yayınlanmadı/izlenmedi
Geçen yıl
n/a
Henüz yayınlanmadı/izlenmedi
7,000°
Taban
Ölçek 0° ile 9.999° arasında. 7,000° altındaki her şey, henüz hiçbir kaynağın raporlamadığı modeller için ayrılmıştır ve listelerin tamamlanması için orada bir geçici sayı bulunur. 7,000° ölçülen verinin başladığı yerdir: gerçek verisi olan ama neredeyse hiç indirmesi olmayan bir model tabanda durur ve ölçümler üstündeki dereceleri doldurur. Taban model hakkında hiçbir şey söylemez; sadece üstündeki dereceler söyler ve modelleri birbirinden ayıran budur.
+1,956°
OpenRouter tokenları
Bu model son 30 günde OpenRouter üzerinden 32,884,504,724,760 token işledi, istemler ve yanıtlar birlikte. Her 10,000,000 token bir indirme olarak sayılır, toplam 3,288,450; son günün tokenları benimsenme oranına katılır. Kaynak: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).
+388°
Benimsenme oranı
Kaynakların iki ölçümü arasındaki sürede günlük yaklaşık 151,030 indirme. Ömür boyu ortalamadan tahmin edilmez. Hız indirme teriminin dörtte biri kadar önemlidir, böylece yeni bir artış görünür ama bir günlük sıçrama yılların kullanımını geçemez.
Detaylı dökümü göster
Bu sitedeki her sayı kontrol edilebilir. Bu modelin ısı skoru 9,344° ve burada her bir bileşen tek tek eklenerek, her adımda toplam gösterilerek oluşturuluyor: taban, her kaynağın eklediği derece, model türü için bonus ve ağırlıkların yaşı nedeniyle çıkarılan derece. Renkler yukarıdaki grafiğin bantlarıdır. Sonundaki sözlük her terimi tanımlar.
- 1Tabandan başla.Neden 7,000° sıfır değil: Ölçek 0° ile 9.999° arasında ve 7,000° altı henüz raporlanmamış modeller için ayrılmıştır, orada geçici bir sayı bulunur ve listeler tamamlanır, verisi olan bir modelin önünde asla sıralanmaz. 7,000° ölçülen verinin başladığı yerdir. Gerçek verisi olan ama neredeyse hiç indirmesi olmayan model burada durur; sonraki her şey ölçümdür ve tabanın üstünde on kez on kat artış için 300°'lik adımlar vardır. Taban her model için aynıdır, yani karar vermez; üstündeki dereceler karar verir.7,000°toplamda
- 2İndirmeleri ekle.Toplamda OpenRouter tokenları kaynaklardan 3,288,450 indirme eşdeğeri. İndirmelerin on katı aynı 300° ekler, yani boyut önemli ama puanı tek başına belirlemez.+1,956°8,956°toplamda
- 3Benimsenme oranını ekle.Şu anda günde yaklaşık 151,030 indirme, iki ölçüm arasındaki farkla hesaplanır, ağırlığı indirmenin dörtte biri.+388°9,344°toplamda
- =Isı puanı.Bu modelin bu sitedeki her listede nerede durduğunu gösterir. Başka hiçbir şey bunu değiştirmez.9,344°
Terimler: burada kullanılan ifadeler
- Isı puanı
- Bir modelin şu anda ne kadar kullanıldığı ve istendiğini gösteren tek sayı, 0° ile 9.999° arasında. Bu sitedeki en sıcak modeller listeleri buna göre sıralanır, başka hiçbir şeyle değil.
- Taban
- Gerçek verisi olan her modelin başladığı 7.000°. Ölçek 0° ile 9.999° arasında; tabanın altı veri olmayan modeller için ayrılmıştır, böylece veri olan model her zaman veri olmayanın üstünde yer alır. Taban herkes için aynıdır ve karar vermez; üzerindeki derece ölçümdür.
- İndirme eşdeğerleri
- Puanın indirme olarak saydığı her şeyin toplamı: indirmeler, her torrent seed'ı 1.000 olarak, her AI Horde resmi ve her jenerasyon sitesindeki çalışma bir olarak sayılır.
- Logaritmik ölçek
- Onluk sayma, bire bir değil: 1.000'den 10.000'e çıkmak, 10.000'den 100.000'e çıkmakla aynı dereceyi ekler. Devlerin diğerlerini gölgelemesini engeller.
- Beğeniler
- Her kaynaktan gelen beğeni ve onaylar, logaritmik ölçekte bir indirmenin yarısı değerinde.
- Benimsenme oranı
- Bir modelin şu anda günde kaç indirme aldığı, bir kaynağın iki ölçümü arasındaki farktan hesaplanır. İndirme teriminin dörtte biri ağırlığında.
- Ölçülen ve tahmin edilen
- Ölçülen, bir kaynaktan iki okuma olduğu ve farkın gerçek olduğu anlamına gelir. Tahmin edilen ise sadece bugünün toplamının bilindiği ve geçmişin modelin ömrü boyunca dağıtıldığı anlamına gelir; site hangisini gösterdiğini belirtir.
- Seeder
- Ağırlıkların bir kopyasını torrent üzerinden başkalarının indirebilmesi için çevrimiçi tutan biri veya aynı işi yapan barındırılan bir ayna. Her biri 1.000 indirme olarak sayılır.
- AI Horde
- Bağışlanan bilgisayarlarda ücretsiz olarak görüntü üreten gönüllü bir ağ. Bir modelle yaptığı görüntü sayısı açıktır ve her biri bir indirme olarak sayılır.
- Üretim siteleri
- Kendi modellerinin kopyalarını barındıran ve insanların bunlarla üretim yapmasına izin veren siteler, örneğin PixAI, SeaArt ve Yodayo. İndirmeleri Civitai gibi sayılır ve her üretim bir indirme olarak kabul edilir.
- OpenRouter tokenları
- Claude veya GPT gibi API üzerinden sunulan bir metin modelinin indirilecek ağırlıkları yoktur, bu yüzden kullanımı tokenlarla ölçülür: son 30 günde OpenRouter üzerinden okuduğu ve yazdığı metin parçaları. Her 10,000,000 token bir indirme sayılır. Kaynak: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Tam model (checkpoint)
- Ağırlıkların kendisi, kendi başına üretim yapan dosya. Eklentilerin buna bağlı olması nedeniyle ekstra puan alır.
- LoRA ve embedding
- Başkasının ağırlıklarını belirli bir stile, karaktere veya konsepte yönlendiren küçük eklenti dosyaları. Tek başlarına çalışamazlar.
- Aile ve ağırlıklar
- Bir modelin üzerine kurulduğu temel, örneğin SD 1.5, SDXL, Flux veya Wan. Her model ailesinin ağırlıklarının yayın tarihini miras alır.
- Yaş
- Ailenin ağırlıklarının ne kadar önce çıktığına göre çıkarılan derece: yılda 150°, maksimum 750°. Yıllar içinde biriken eski indirmeleri listenin en üstünde tutar.
- Aile desteği
- Bu sitenin şu anda desteklediği bir ailenin LoRA'ları için küçük, sınırlı bir destek, her zaman detaylarda listelenir.
- Yer tutucu puan
- Henüz hiçbir kaynaktan rapor almamış bir modele verilen tabanın altındaki sabit bir sayı, böylece listeler eksiksiz kalır. Hiçbir zaman veri olan bir modelin üstünde sıralanmaz.
- Yeni! (hoşgörü süresi)
- 7 günden daha yeni modeller puan yerine Yeni! gösterir ve sıralamada yer almaz. Puanları ilk günden hesaplanır, ancak bir günlük model her şeyden hızlı büyür, bu yüzden beklemeden haftanın #1'i her zaman dün çıkan model olurdu, haftalarca dayanmış olan değil.
- Trend
- Bir modelin belli bir dönemdeki büyümesinin, aynı dönemdeki tipik model büyümesiyle karşılaştırılması. Tipikten hızlıysa yükseliş, yavaşsa düşüş olarak okunur.
- Tipik model
- Kataloğun ortası: rakamı olan modellerin yarısı dönemde daha hızlı büyüdü, yarısı daha yavaş.
Bu modelin popülerliğinin katalogdaki diğer modellere göre nasıl değiştiği: her dönemdeki indirme, beğeni ve kullanım artışı, aynı dönemde tipik bir modelin büyümesiyle karşılaştırılarak ve o zamanki ısı puanıyla ölçülür. Tipik büyümenin üstü artış, altı düşüş olarak okunur. Geçmiş, bugünkü toplamlar, modelin ilk günü ve ölçülen indirme hızı kullanılarak yeniden oluşturulur; iki ölçüm varsa; bir dönemin başında var olmayan model için n/a gösterilir.
MiMo V2.6 Flash, açık kaynak yapay zeka görsel, video ve metin modellerinin salt okunur kataloğu ModelTrends.ai'de listelenen Text / LLM ailesine ait bir metin modeli modelidir. Diğer Text / LLM modelleriyle karşılaştırın ve trendini görmek için popülerlik puanına bakın.
Daha fazla Text / LLM modeliDaha fazla Text / LLM Metin / LLMllmxiaomigörüşsesvideoakıl yürütmeajanlarkodlama
Model Ailesine Göre Göz At
Text / LLM Modelleri
434
Anima Modelleri
528
Chroma Modelleri
19
Fibo Modelleri
2
Flux Modelleri
1,496
Flux 2 / Klein Modelleri
1,239
Flux 3 Modelleri
3
Moss Modelleri
3
Iris Modelleri
1
MiniMax H3 Modelleri
364
Hunyuan Modelleri
204
Ideogram Modelleri
20
Krea2 Modelleri
717
Qwen Modelleri
20
Qwen2 Modelleri
47
Ltx2 Modelleri
153