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Xiaomi: MiMo-V2.6-Flash
xiaomi/mimo-v2.6-flash
Nuestro análisis
Análisis asistido por IA basado en las fuentes siguientes. La idoneidad es una valoración editorial; compruébala con tus propias tareas.
xiaomi/mimo-v2.6-flash es el MiMo-V2.6-Flash de Xiaomi, listado en OpenRouter como un modelo Mixture-of-Experts disperso con 309B de parámetros totales y 15B activados por token, atención híbrida y una ventana de contexto de aproximadamente 1M de tokens. El catálogo y la ficha enlazada de XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Flash-RL describen entrada omnimodal (texto, imagen, video y audio) con salida de texto, razonamiento opcional, licencia MIT y entrenamiento centrado en aprendizaje por refuerzo a gran escala para tareas de código y agentes. Los resultados de benchmarks publicados son reportados por el proveedor y no están confirmados de forma independiente.[1][2]
Puntos fuertes
- Entradas omnimodales (texto, imagen, video y audio) con salida de texto, según el catálogo y la ficha del modelo.[1][2]
- Ventana de contexto de aproximadamente 1M de tokens, documentada para repositorios extensos, trazas de herramientas y ejecuciones de agentes de varias sesiones.[1][2]
- Orientación agéntica: admite llamadas a herramientas, llamadas en paralelo, salidas estructuradas y razonamiento opcional; la ficha describe entrenamiento con RL para tareas de código y agentes.[1][2]
Limitaciones
- Los resultados de benchmarks provienen de la ficha de Xiaomi; la medición independiente es escasa (el catálogo solo muestra un índice de inteligencia de terceros, sin índices de código ni agénticos), por lo que se requiere validación con cargas de trabajo propias.[1][2]
- La documentación corresponde al checkpoint MiMo-V2.6-Flash-RL; sus detalles podrían no corresponder exactamente al endpoint xiaomi/mimo-v2.6-flash.[1][2]
- No se divulga la fecha de corte de conocimiento, y el autoalojamiento sigue una receta documentada multi-GPU (paralelismo de tensores y de datos), por lo que el despliegue local es exigente.[1][2]
Dónde utilizarlo
- Análisis de contexto largo de bases de código extensas, registros o trazas de agentes de varias sesiones.[1][2]
- Asistentes de código y agentes que usan herramientas, dado el enfoque de RL descrito en la ficha y el soporte de llamadas a herramientas del catálogo.[1][2]
- Aplicaciones multimodales que convierten entrada de imagen, video o audio en texto.[1][2]
Fuentes
- [1] OpenRouter catalog · Xiaomi: MiMo-V2.6-FlashFuentes consultadas: 13 nov 2026
- [2] Model documentation · Xiaomi: MiMo-V2.6-FlashFuentes consultadas: 13 nov 2026
Sobre este modelo
La descripción siguiente es el texto original aportado por OpenRouter, en el idioma de la fuente.
MiMo-V2.6-Flash is an open-source foundation model developed by Xiaomi. Built on a Mixture-of-Experts architecture with 309B total parameters and 15B activated per token, it employs a hybrid attention mechanism for...
Especificaciones
- ID del modelo
- xiaomi/mimo-v2.6-flash
- ID canónico
- xiaomi/mimo-v2.6-flash-20260921
- Creador
- xiaomi
- Añadido a OpenRouter
- 21.09.2026
- Longitud de contexto
- 1,050,000
- Modalidad
- text+image+audio+video->text
- Modalidades de entrada
- text, image, video, audio
- Modalidades de salida
- text
- Precio por token
- USD por 1M de tokens: entrada $0.140 / salida $0.280
- Corte de conocimiento
- —
- Fecha de expiración
- —
Tareas y capacidades
Una nota aparece solo cuando la fuente aporta una medición correspondiente para esa tarea, el modelo está activo y la cohorte tiene al menos 10 modelos comparables. La columna de capacidad muestra hechos declarados por la fuente — formatos compatibles, razonamiento y parámetros de herramientas — que no son calidad medida.
| Tarea | Nota | Capacidad declarada por la fuente |
|---|---|---|
| Calidad general | BB — siguiente 30% de la cohorte | razonamiento: opcional · parámetros: include_reasoning, reasoning |
| Programación | Sin medición | — |
| Agentes | Sin medición | parámetros: structured_outputs, tool_choice, tools |
| Escritura | Sin medición | salida: text |
| Razonamiento | Sin medición | razonamiento: opcional · parámetros: include_reasoning, reasoning |
| Análisis de documentos | Sin medición | — |
| Visión | Sin medición | entrada: image |
| Generación de imágenes | Sin medición | — |
| Audio | Sin medición | entrada: audio |
| Vídeo | Sin medición | entrada: video |
| Embeddings | Sin medición | — |
Evaluaciones
| Fuente | Benchmark | Valor | Nota | Datos obtenidos |
|---|---|---|---|---|
| Artificial Analysis | Intelligence index | 26.7 | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
Cómo funcionan las notas
Cada nota compara un modelo solo con otros modelos evaluados por la misma fuente y métrica en la instantánea actual. S es el 10% superior, A el siguiente 20%, B el siguiente 30% y C el resto. Los modelos sin medición publicada aparecen como no evaluados: un formato compatible nunca implica calidad medida.
- S — S — 10% superior de la cohorte
- A — A — siguiente 20% de la cohorte
- B — B — siguiente 30% de la cohorte
- C — C — por debajo de la franja B
Proveedores
Estadísticas opcionales de proveedores en vivo desde OpenRouter. Los valores ausentes son desconocidos, no cero.
| Proveedor | Longitud de contexto | Precio entrada /1M | Precio salida /1M | Latencia p50 (30m, s) | Rendimiento p50 (30m, tok/s) | Disponibilidad (30m) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Darkbloomfp4 | 1,048,576 | $0.100 | $0.280 | — | — | 93.75% |
| GMICloudbf16 | 1,050,000 | $0.112 | $0.224 | — | — | 100% |
| Coherefp8 | 1,048,576 | $0.140 | $0.280 | — | — | 100% |
| DeepInfrafp8 | 1,048,576 | $0.140 | $0.280 | — | — | 0% |
| Xiaomifp8 | 1,048,576 | $0.140 | $0.280 | — | — | 100% |
| Tenstorrentfp8 | 1,048,576 | $0.165 | $0.330 | — | — | 100% |
| Venicefp8 | 1,000,000 | $0.175 | $0.350 | — | — | 66.67% |
| Makorafp8 | 1,048,576 | $0.180 | $0.360 | — | — | 100% |
Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026
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