xiaomi/mimo-v2.6-flash小米原生全模态推理模型,联合理解文字、图片、视频与音频,适合高频办公整理、内容分析、代码协作和工具辅助任务。
比较同一模型在不同供应商的价格与服务表现。
| 供应商 | 输入/M | 输出/M | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
XiaomiMIMO XiaomiMIMO 官方 | $75 | $75 |
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BPE (vendor-specific)标准化评测得分。百分比越高越好,并展示排名百分位。
指标来源:Artificial Analysis 2026-09-30·MiMo V2.6 Flash
当前基准快照不包含此模型。
缺失的模型或测量值不代表零分。
基准图表保留来源中的模型选择和思考设置。缺失的模型或测量值不代表零分,基准成本或速度也不是本站的服务承诺。
MiMo-V2.6 Flash 适合日常专业工作中的多模态内容处理。它可以联合理解文字、图片、视频和音频,再输出文字结果。例如结合讲解录音与演示画面提炼要点,阅读商品图片和说明整理属性,或把操作录像中的过程写成步骤清单。用户不必把每一种材料都手工转述成文字后再分析。
处理会议或培训资料时,可以给模型明确目标:区分已确认决定与讨论建议,找出负责人、待办和未解决问题,再将结果按主题组织。多份材料存在差异时,要求指出证据所在,避免把画面中出现的文字直接当成发言者已经确认的结论。
模型支持深度思考与工具调用,可根据需求分析代码、提出实现方案,并借助应用提供的工具读取文件、执行检查或查询数据。适合把工作拆成小步:先定位相关材料,再处理一项修改,获得结果后继续。工具是否成功应以执行返回为准,并将新结果纳入后续对话。
百万 Token 级上下文可容纳较长材料,但建议按文件、时间段与主题分组,明确当前要解决的问题。简单整理可使用直接回复方式,涉及跨材料推断或多步代码分析时再启用思考,并为正式结论留出输出空间。
模型可生成结构化结果,适合内容标签、会议行动项和资料归档。提示中写清字段、缺失值和重复项处理方式,应用再校验并保存。输出为文字;若要播放语音,需要另外接入语音合成服务。
例如整理产品培训,提交录音、演示视频和补充文字后输入:
“请形成一份面向新同事的培训笔记。按‘功能用途、演示步骤、注意事项、尚未回答的问题’整理。区分讲解者明确说明的规则与画面中的临时示例;每项结论标注材料名称和可定位的片段,无法确定时写待确认。最后提取行动项,包含任务、负责人、截止日期,未提及的字段留空。”
长录音与视频可先按主题切段,再汇总笔记;保留片段编号与原始时间范围,便于回看。需要写入任务系统时,先校验结构化字段,并确认负责人和日期来自材料。
/v1/chat/completions| 参数 | 类型 | 默认值 / 范围 | 说明信息 |
|---|---|---|---|
temperature | number | = 10 ~ 2 | 采样温度;越低越稳定 |
top_p | number | = 10 ~ 1 | 核采样累计概率 |
max_tokens | integer | >= 1 | 响应中最大 token 数 |
frequency_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 惩罚高频 token 的重复出现 |
presence_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 鼓励引入新话题 |
stop | array | — | 最多 4 个停止生成的字符串 |
seed | integer | — | 尽量保证可复现的采样种子 |
n | integer | = 1>= 1 | 生成的候选条数 |
stream | boolean | = false | 通过 SSE 流式返回 token |
response_format | object | — | 强制输出 JSON 对象或符合 Schema 的结果 |
tools | array | — | 模型可调用的工具 / 函数声明 |
tool_choice | string | autononerequired | 工具选择策略或具体工具名 |
logprobs | boolean | = false | 返回每个 token 的对数概率 |
top_logprobs | integer | 0 ~ 20 | 每个 token 返回的 top 概率数量 |
logit_bias | object | — | 按 token 的 logit 偏置映射 |
user | string | — | 用于风险审计的终端用户标识 |
替换 <YOUR_API_KEY> 替换为 API 密钥页面中的密钥。
所有请求必须携带 Authorization: Bearer <TOKEN> 请求头。Anthropic 格式的端点也接受 x-api-key 请求头。
在「API 密钥」页面生成 API 密钥,可以按模型、分组、IP、速率等维度精细化授权。
| 参数 | 类型 | 默认值 / 范围 | 说明信息 |
|---|---|---|---|
temperature | number | = 10 ~ 2 | 采样温度;越低越稳定 |
top_p | number | = 10 ~ 1 | 核采样累计概率 |
max_tokens | integer | >= 1 | 响应中最大 token 数 |
frequency_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 惩罚高频 token 的重复出现 |
presence_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 鼓励引入新话题 |
stop | array | — | 最多 4 个停止生成的字符串 |
seed | integer | — | 尽量保证可复现的采样种子 |
n | integer | = 1>= 1 | 生成的候选条数 |
stream | boolean | = false | 通过 SSE 流式返回 token |
response_format | object | — | 强制输出 JSON 对象或符合 Schema 的结果 |
tools | array | — | 模型可调用的工具 / 函数声明 |
tool_choice | string | autononerequired | 工具选择策略或具体工具名 |
logprobs | boolean | = false | 返回每个 token 的对数概率 |
top_logprobs | integer | 0 ~ 20 | 每个 token 返回的 top 概率数量 |
logit_bias | object | — | 按 token 的 logit 偏置映射 |
user | string | — | 用于风险审计的终端用户标识 |
| 供应商 | RPM | TPM | RPD |
|---|---|---|---|
| XiaomiMIMO | 无限制 | 无限制 | 无限制 |
无限制
小米原生全模态推理模型,联合理解文字、图片、视频与音频,适合高频办公整理、内容分析、代码协作和工具辅助任务。
创建具有 xiaomi/mimo-v2.6-flash 访问权限的 API 密钥,然后使用 API 接入模块中的准确模型 ID 和受支持的接口。请求字段取决于所选接口。
费用取决于所选供应商分组和模型计费单位。注册前即可在本页查看当前输入、输出、单次请求或媒体价格。
模型目录配置的上下文窗口为 1050000 tokens。具体请求限制请查看所选接口。
模型目录配置的最大输出为 131072 tokens。请求设置可能指定更低的上限。
请先参考本页的使用场景与提示词指南,再使用项目中的代表性输入评估模型。
