MiMo v2.6 Flash
XiaomiÉquilibré
RaisonnementOutilsVisionSortie structurée
À propos de ce modèle
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...
Catégorie de performance
Équilibré
MiMo v2.6 Flash est un modèle équilibré de Xiaomi : un bon compromis entre bonnes performances à un prix raisonnable.
Bon rapport coût-performance. Fiable pour la plupart des usages professionnels sans tarification premium.
Tarification
Ce modèle est inclus dans les plans ElosiaÉco
Coût minimal. Idéal pour le très haut volume ou les tâches simples.
| Type | par 1M tokens |
|---|---|
| Entrée (prompt) | $0.140 |
| Sortie (complétion) | $0.280 |
| Lecture cache | $0.0028 |
Capacités
Taille du contexte1.0M
Tokens de sortie max131K
TokenizerOther
Entréetext, image, video, audio
Sortietext
Date de sortie21 septembre 2026
Benchmarks
Intelligence générale
MMLU
Non reporté
Mathématiques
MATH-500
Non reporté
Programmation
HumanEval
Non reporté
Agentique
Terminal-Bench 2.1
87.6%
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Usages recommandés
AnalyseRechercheProgrammationExtraction de données
Points forts
- MoE sparse de 309B de paramètres au total et 15B actifs, poids ouverts sous licence MIT permissive
- Entrée omni-modale native (texte, image, vidéo, audio) sur un contexte de 1M tokens, avec les mêmes encodeurs vision et audio que le flagship de la série
- Même recette d'apprentissage par renforcement mixte que le flagship de la série, couvrant code, agents généralistes, tâches visuelles et cybersécurité
- Module de prédiction multi-tokens intégré pour un décodage spéculatif plus rapide
Limites
- Le constructeur ne publie aucun résultat GPQA Diamond, SWE-bench ou MMMU-Pro, et le seul score standard affiché est le sien
- Le développement d'exploits et les tâches de sécurité offensive sont son point le plus faible dans l'évaluation du constructeur lui-même
Questions fréquentes
Ressources
Ce modèle peut utiliser vos données pour l'entraînement
