MiMo-V2.6-Flash est le palier rapide et économique de la famille de modèles de base open source MiMo V2.6 de Xiaomi. Reposant sur une architecture Mixture-of-Experts comptant 309B de paramètres au total et 15B activés par token, ainsi que sur une conception d'attention hybride, il offre de solides performances agentiques, de codage et sur long horizon pour une fraction du coût et de la latence du palier Pro phare. Il est nativement omni-modal : il accepte en entrée du texte, des images, de la vidéo et de l'audio, et renvoie du texte, ce qui permet de raisonner directement sur des captures d'écran d'interface et des états d'erreur, des schémas d'architecture et de réseau, des tableaux de bord et des graphiques, des sessions d'écran enregistrées et de l'audio, conjointement avec du code source et un long contexte textuel. Une fenêtre de contexte de 1 048 576 tokens permet à des dépôts entiers, de grands ensembles de documents et de journaux, de longues transcriptions ou des traces d'outils multi-sessions de tenir en un seul appel sans pipeline de récupération, tandis qu'un plafond de sortie allant jusqu'à 131 072 tokens prend en charge de longs artefacts en une seule passe — rapports complets, refactorisations et génération de code étendues, ou plans détaillés en plusieurs étapes. Il prend en charge les modes réflexion et non-réflexion avec un effort de raisonnement sélectionnable, l'appel de fonctions natif et la sortie structurée (JSON), ce qui le rend particulièrement adapté aux outils agentiques qui planifient, invoquent des outils et renvoient des résultats analysables par machine — assistants de codage, agents d'utilisation d'ordinateur et de navigateur, et workflows automatisés qui transportent beaucoup d'état sur de nombreux tours. Il rapporte 87,6 sur Terminal-Bench 2.1, 80,8 sur OSWorld-Verified, 73,6 sur Toolathlon-Verified et 67,9 sur DeepSWE v1.1. En tant que palier Flash, il est calibré pour l'étendue et le volume — tri massif, exécutions d'agents à large éventail et assistants interactifs servis à grande échelle — là où le débit et le coût par token comptent autant que l'intelligence de pointe brute, pour laquelle les paliers MiMo Pro plus lourds restent le meilleur choix. Il est disponible via les API Chat Completions, OpenAI Responses et Anthropic Messages, de sorte que les clients existants de style OpenAI et Anthropic peuvent le cibler sans modification de code.
Compatible OpenAI — gardez votre SDK actuel
https://api.orcarouter.ai/v1https://api.orcarouter.aiimport os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key=os.environ["ORCAROUTER_API_KEY"],
)
response = client.chat.completions.create(
model="xiaomi/mimo-v2.6-flash",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biaslogprobsmax_tokensmin_pparallel_tool_callspresence_penaltyreasoningrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p| Entrée / 1M tokens | $0.140 |
|---|---|
| Sortie / 1M tokens | $0.280 |
| Lecture cache / 1M | $0.0028 |
| Devise | USD |
Estimation basée sur le tarif public
Estimation seulement — le nombre réel de tokens dépend du tokeniseur du fournisseur.
Comparer les coûts mensuels des modèles dans le calculateur de coûts LLM
Ce dont parlent les développeurs cette semaine
GET /api/public/models/xiaomi/mimo-v2.6-flashOuvrir @misc{orcarouter_mimo_v2_6_flash,
title = {MiMo-V2.6-Flash API},
author = {Xiaomi},
year = {2026},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/xiaomi/mimo-v2.6-flash}
}Xiaomi. (2026). MiMo-V2.6-Flash API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/xiaomi/mimo-v2.6-flash