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。
比較同一模型在不同供應商的價格與服務表現。
| 供應商 | 輸入/M | 輸出/M | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
XiaomiMIMO XiaomiMIMO 官方 | $75 | $75 |
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指標來源:Artificial Analysis 2026-09-30·MiMo V2.6 Flash
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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。
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| 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 | integer | 0 ~ 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。
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。
| 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 | integer | 0 ~ 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 |
| 供應商 | RPM | TPM | RPD |
|---|---|---|---|
| XiaomiMIMO | 無限制 | 無限制 | 無限制 |
無限制
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。
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.
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.
The model catalog lists a context window of 1050000 tokens. Check the selected endpoint for request limits.
The model catalog lists a maximum output of 131072 tokens. Your request settings may set a lower limit.
Start with the use cases and prompting guidance on this page, then evaluate the model with representative inputs from your project.
