MiMo v2.6 Pro est-il disponible en Zero Data Retention sur Elosia ?

MiMo v2.6 Pro fonctionne sur le backend standard d'Elosia ; le ZDR est disponible sur de nombreux autres modèles du catalogue.

Combien coûte MiMo v2.6 Pro sur Elosia ?

MiMo v2.6 Pro est facturé à l'usage : 0.435 $ par million de tokens en entrée et 0.87 $ par million de tokens en sortie, inclus dans votre plan Elosia.

Quelle est la fenêtre de contexte de MiMo v2.6 Pro ?

MiMo v2.6 Pro prend en charge une fenêtre de contexte allant jusqu'à 1,048,576 tokens.

MiMo v2.6 Pro est-il hébergé dans l'UE ?

MiMo v2.6 Pro n'est pas disponible sur le backend hébergé dans l'UE (EdenAI) d'Elosia ; il utilise le backend par défaut.

Quand choisir MiMo v2.6 Pro ?

MiMo v2.6 Pro est un modèle flagship, à privilégier pour les tâches de raisonnement, d'agentivité et de contexte long les plus exigeantes.

MiMo v2.6 Pro

XiaomiFlagship

RaisonnementOutilsVisionSortie structurée

À propos de ce modèle

MiMo-V2.6-Pro is the flagship foundation model developed by Xiaomi. Built at a scale of over 1T parameters, it is designed to push the ceiling of capability for the most demanding...

Catégorie de performance

Flagship

MiMo v2.6 Pro est un modèle flagship de Xiaomi : le plus performant de leur gamme.

Meilleur modèle de ce fournisseur. Performances maximales sur les benchmarks, idéal pour les tâches exigeantes.

Tarification

Ce modèle est inclus dans les plans Elosia

Abordable

Coût réduit. Adapté à un usage soutenu et aux interactions volumineuses.

Type	par 1M tokens
Entrée (prompt)	$0.435
Sortie (complétion)	$0.870
Lecture cache	$0.0036

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

GPQA Diamond

Non reporté

Mathématiques

MATH-500

Non reporté

Programmation

HumanEval

Non reporté

SWE-bench Verified

Non reporté

Raisonnement

IFEval

Non reporté

Humanity's Last Exam

49.4%

Agentique

Terminal-Bench 2.1

89.9%

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Usages recommandés

ProgrammationAnalyseRechercheExtraction de données

Points forts

MoE sparse de 1,02T de paramètres au total et 42B actifs, poids ouverts sous licence MIT permissive
Entrée omni-modale native : texte, image, vidéo et audio dans un seul modèle, sur un contexte de 1M tokens
Entraîné par un unique run d'apprentissage par renforcement mêlant code, agents généralistes, tâches visuelles et cybersécurité, ce qui permet de transférer les stratégies à des harnais d'agents non vus à l'entraînement
La notation agentique par groupe pendant l'entraînement oriente le modèle vers des chemins de solution plus courts et moins de tokens par tâche
Module de prédiction multi-tokens intégré qui propose plusieurs tokens par passe pour le décodage spéculatif

Limites

Le constructeur ne publie presque aucun benchmark académique standard (ni GPQA Diamond, ni SWE-bench, ni MMMU-Pro) ; le score Humanity's Last Exam affiché provient de tests tiers
Tend à répondre plutôt qu'à s'abstenir sur les questions dont il ignore la réponse, selon des tests indépendants de fiabilité factuelle
Génération lente sur l'endpoint standard ; les usages à faible latence passent par une édition distincte optimisée pour la vitesse
L'auto-hébergement du modèle complet exige un cluster GPU multi-nœuds