XiaomiMiMo

MiMo V2.6 Flash

Xiaomi按量收費
Alias: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。

textimagevideoaudiofunction_callingtoolsjson_modestructured_outputreasoningvisioncontext:1048576
起始價格
輸入 / 輸出 · 1M
上下文
1.1M
最大輸入窗口
最大輸出
131.1K
單次回應最大 token 數
模態
→

Pricing by Supplier

比較同一模型在不同供應商的價格與服務表現。

供應商1
USD · 每 1M tokens效能 · Last 24 hours
供應商輸入/M輸出/M
XiaomiMIMO

XiaomiMIMO 官方

$75
$75
刪除線金額為標準價。效能統計涵蓋最近 24 小時,實際表現隨請求變化。

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能力 / 支援的模態

串流輸出函數呼叫工具JSON 模式結構化輸出推理視覺
輸入
輸出

廠商與數據私隱

供應商
Unknown
分詞器
BPE (vendor-specific)
許可證
Provider-specific未知
數據保留25 日預設不會用於上游訓練

效能

基準測試

標準化評測得分。百分比越高越好,並展示排名百分位。

指標來源:Artificial Analysis 2026-09-30·MiMo V2.6 Flash

目前基準快照不包含此模型。

缺少模型或測量值不代表零分。

基準圖表保留來源中的模型選擇和推理設定。缺少模型或測量值不代表零分,基準成本或速度也不是本站的服務承諾。

About MiMo V2.6 Flash

把录音、画面与文字一起读懂

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。

怎样用于代码和连续工作流?

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。

输出能接入业务系统吗?

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。

Use cases and prompting

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。

API access

API 介面文件

呼叫示例

請求POST/v1/chat/completions
請求範例
參數
參數類型預設值 / 範圍說明資訊
temperature
number
=10 ~ 2
採樣溫度;越低越穩定
top_p
number
=10 ~ 1
核採樣累積概率
max_tokens
integer>= 1回應中最大 token 數
frequency_penalty
number
=0-2 ~ 2
懲罰高頻 token 的重複出現
presence_penalty
number
=0-2 ~ 2
鼓勵引入新話題
stop
array—最多 4 個停止生成的字串
seed
integer—盡量保證可復現的採樣種子
n
integer
=1>= 1
生成的候選條數
stream
boolean
=false
透過 SSE 串流返回 token
response_format
object—強制輸出 JSON 物件或符合 Schema 的結果
tools
array—模型可呼叫的工具 / 函數聲明
tool_choice
string
autononerequired
工具選擇策略或具體工具名
logprobs
boolean
=false
返回每個 token 的對數概率
top_logprobs
integer0 ~ 20每個 token 返回的 top 概率數量
logit_bias
object—按 token 的 logit 偏置映射
user
string—用於風險審計的終端用戶標識

替換 <YOUR_API_KEY> 替換為 API 金鑰頁面中的金鑰。

身份驗證

所有請求必須攜帶 Authorization: Bearer <TOKEN> 請求頭。Anthropic 格式的端點也接受 x-api-key 請求頭。

在「令牌」頁面生成 API Key,可以按模型、分組、IP、速率等維度精細化授權。

支援的參數

Generation parameters
參數類型預設值 / 範圍說明資訊
temperature
number
=10 ~ 2
採樣溫度;越低越穩定
top_p
number
=10 ~ 1
核採樣累積概率
max_tokens
integer>= 1回應中最大 token 數
frequency_penalty
number
=0-2 ~ 2
懲罰高頻 token 的重複出現
presence_penalty
number
=0-2 ~ 2
鼓勵引入新話題
stop
array—最多 4 個停止生成的字串
seed
integer—盡量保證可復現的採樣種子
n
integer
=1>= 1
生成的候選條數
stream
boolean
=false
透過 SSE 串流返回 token
response_format
object—強制輸出 JSON 物件或符合 Schema 的結果
tools
array—模型可呼叫的工具 / 函數聲明
tool_choice
string
autononerequired
工具選擇策略或具體工具名
logprobs
boolean
=false
返回每個 token 的對數概率
top_logprobs
integer0 ~ 20每個 token 返回的 top 概率數量
logit_bias
object—按 token 的 logit 偏置映射
user
string—用於風險審計的終端用戶標識

速率限制

供應商RPMTPMRPD
XiaomiMIMO無限制無限制無限制

無限制

Frequently asked questions about xiaomi/mimo-v2.6-flash

What is 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。

How do I call xiaomi/mimo-v2.6-flash?

Create an API key with access to xiaomi/mimo-v2.6-flash, then use the exact model ID and a supported endpoint from the API access section. Request fields depend on the selected endpoint.

How is xiaomi/mimo-v2.6-flash priced?

Pricing depends on the selected provider group and the model billing unit. The current input, output, request, or media prices are shown on this page before sign-up.

What is the context window of xiaomi/mimo-v2.6-flash?

The model catalog lists a context window of 1050000 tokens. Check the selected endpoint for request limits.

What is the maximum output of xiaomi/mimo-v2.6-flash?

The model catalog lists a maximum output of 131072 tokens. Your request settings may set a lower limit.

How should I evaluate xiaomi/mimo-v2.6-flash for my project?

Start with the use cases and prompting guidance on this page, then evaluate the model with representative inputs from your project.