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Xiaomi: MiMo-V2.6-Flash
xiaomi/mimo-v2.6-flash
Nossa análise
Análise com auxílio de IA baseada nas fontes abaixo. A adequação é uma avaliação editorial; teste com suas próprias tarefas.
xiaomi/mimo-v2.6-flash é o MiMo-V2.6-Flash da Xiaomi, listado no OpenRouter como um modelo Mixture-of-Experts esparso com 309B de parâmetros totais e 15B ativados por token, atenção híbrida e uma janela de contexto de aproximadamente 1M de tokens. O catálogo e a ficha vinculada de XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Flash-RL descrevem entrada omnimodal (texto, imagem, vídeo e áudio) com saída de texto, raciocínio opcional, licença MIT e treinamento centrado em aprendizado por reforço em larga escala para tarefas de código e agentes. Os resultados de benchmarks publicados são reportados pelo fornecedor e não foram confirmados de forma independente.[1][2]
Pontos fortes
- Entradas omnimodais (texto, imagem, vídeo e áudio) com saída de texto, conforme o catálogo e a ficha do modelo.[1][2]
- Janela de contexto de aproximadamente 1M de tokens, documentada para repositórios extensos, rastros de ferramentas e execuções de agentes em múltiplas sessões.[1][2]
- Orientação agêntica: suporta chamadas de ferramentas, chamadas em paralelo, saídas estruturadas e raciocínio opcional; a ficha descreve treinamento com RL para tarefas de código e agentes.[1][2]
Limitações
- Os resultados de benchmarks vêm da ficha da Xiaomi; a medição independente é escassa (o catálogo mostra apenas um índice de inteligência de terceiros, sem índices de código ou agênticos), portanto é necessária validação com as próprias cargas de trabalho.[1][2]
- A documentação refere-se ao checkpoint MiMo-V2.6-Flash-RL; seus detalhes podem não corresponder exatamente ao endpoint xiaomi/mimo-v2.6-flash.[1][2]
- A data de corte de conhecimento não é divulgada, e a auto-hospedagem segue uma receita documentada multi-GPU (paralelismo de tensores e de dados), tornando a implantação local exigente.[1][2]
Onde usar
- Análise de contexto longo de bases de código extensas, registros ou rastros de agentes em múltiplas sessões.[1][2]
- Assistentes de código e agentes que usam ferramentas, dado o foco de RL descrito na ficha e o suporte a chamadas de ferramentas no catálogo.[1][2]
- Aplicações multimodais que convertem entrada de imagem, vídeo ou áudio em texto.[1][2]
Fontes
- [1] OpenRouter catalog · Xiaomi: MiMo-V2.6-FlashFontes consultadas: 13 de nov. de 2026
- [2] Model documentation · Xiaomi: MiMo-V2.6-FlashFontes consultadas: 13 de nov. de 2026
Sobre este modelo
A descrição abaixo é o texto original fornecido pelo OpenRouter, no idioma da fonte.
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...
Especificações
- ID do modelo
- xiaomi/mimo-v2.6-flash
- ID canônico
- xiaomi/mimo-v2.6-flash-20260921
- Criador
- xiaomi
- Adicionado ao OpenRouter
- 21.09.2026
- Comprimento de contexto
- 1,050,000
- Modalidade
- text+image+audio+video->text
- Modalidades de entrada
- text, image, video, audio
- Modalidades de saída
- text
- Preço por token
- USD por 1M de tokens: entrada $0.140 / saída $0.280
- Corte de conhecimento
- —
- Data de expiração
- —
Tarefas e capacidades
Uma nota aparece apenas quando a fonte fornece uma medição correspondente para aquela tarefa, o modelo está ativo e a coorte tem pelo menos 10 modelos comparáveis. A coluna de capacidade lista fatos declarados pela fonte — formatos compatíveis, raciocínio e parâmetros de ferramentas — que não são qualidade medida.
| Tarefa | Nota | Capacidade declarada pela fonte |
|---|---|---|
| Qualidade geral | BB — próximos 30% da coorte | raciocínio: opcional · parâmetros: include_reasoning, reasoning |
| Programação | Sem medição | — |
| Agentes | Sem medição | parâmetros: structured_outputs, tool_choice, tools |
| Escrita | Sem medição | saída: text |
| Raciocínio | Sem medição | raciocínio: opcional · parâmetros: include_reasoning, reasoning |
| Análise de documentos | Sem medição | — |
| Visão | Sem medição | entrada: image |
| Geração de imagens | Sem medição | — |
| Áudio | Sem medição | entrada: audio |
| Vídeo | Sem medição | entrada: video |
| Embeddings | Sem medição | — |
Avaliações
| Fonte | Benchmark | Valor | Nota | Dados obtidos |
|---|---|---|---|---|
| Artificial Analysis | Intelligence index | 26.7 | BB — próximos 30% da coorte | 13.11.2026 |
Como funcionam as notas
Cada nota compara um modelo apenas com outros modelos avaliados pela mesma fonte e métrica no snapshot atual. S é o top 10%, A os 20% seguintes, B os 30% seguintes e C o restante. Modelos sem medição publicada aparecem como não avaliados — um formato compatível nunca implica qualidade medida.
- S — S — top 10% da coorte
- A — A — próximos 20% da coorte
- B — B — próximos 30% da coorte
- C — C — abaixo da faixa B
Provedores
Estatísticas opcionais de provedores ao vivo do OpenRouter. Valores ausentes são desconhecidos, não zero.
| Provedor | Comprimento de contexto | Preço entrada /1M | Preço saída /1M | Latência p50 (30m, s) | Taxa p50 (30m, tok/s) | Disponibilidade (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% |
Dados de provedores obtidos: 13.11.2026
Artigos relacionados
Nenhum artigo publicado identifica este modelo ainda.