
MiMo-V2.6-Pro: Flagship Triliun-Parameter Xiaomi, Dibaca dari Kartu
- OrcaBARUOrca: OrcaCyber Zero 1.52026-10-10$3.00 / $7.50 per 1 juta token · 54 tok/s
- openaiBARUOpenAI: GPT-6.1 Sol2026-09-2952Kecerdasan
- anthropicAnthropic: Claude Sonnet 5.52026-09-2856Kecerdasan
- typesafeTypeSafe: Jev 1.132026-09-24$0.04 / $0.00 per 1 juta token · 740 tok/s
- OpenAIOpenAI: GPT-6 Luna2026-09-2238Kecerdasan
- OpenAIOpenAI: GPT-6 Sol2026-09-2248Kecerdasan
- AnthropicAnthropic: Claude Opus 5.52026-09-2258Kecerdasan
- xAIGrok 4.72026-09-2146Kecerdasan
- OrcaOrca: OrcaCyber Zero 1.02026-09-17$3.00 / $7.50 per 1 juta token · 41 tok/s
- OrcaOrca: OrcaVerify Text 1.02026-09-16$2.00 / $0.00 per 1 juta token · 2230 tok/s
- DeepSeekDeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash2026-09-1040Kecerdasan
- OpenAIOpenAI: GPT-6 Astra2026-09-0453Kecerdasan77Koding
- GoogleGoogle: Gemini 3.8 Flash2026-09-0241Kecerdasan76Koding
- AlibabaQwen: Qwen3.8 Max (0902)2026-09-0245Kecerdasan76Koding
- AnthropicAnthropic: Claude Fable 5.12026-09-0153Kecerdasan82Koding
- TencentTencent: Hy4 preview2026-08-28$0.83 / $2.50 per 1 juta token · 57 tok/s
- AlibabaQwen: Qwen3.8 Flash2026-08-26$0.15 / $0.47 per 1 juta token · 134 tok/s
- z-aiZ.ai: GLM 5.3 Flash2026-08-2642Kecerdasan72Koding
- DeepSeekDeepSeek: DeepSeek V4 Flash Vision (Exp)2026-08-21$0.22 / $0.66 per 1 juta token · 210 tok/s
- z-aiZ.ai: GLM 5.32026-08-1845Kecerdasan75Koding
MiMo-V2.6-Pro adalah checkpoint unggulan seri MiMo-V2.6 dari tim Xiaomi MiMo: model sparse mixture-of-experts dengan total sekitar 1,02 triliun parameter dan 42 miliar aktif per token, input teks, gambar, video, dan audio native, konteks 1 juta token, dan bobot berlisensi MIT. Ia berada di atas MiMo-V2.6-Flash, checkpoint efisiensi 309B, dalam seri yang bagian-bagiannya merupakan proses pelatihan terpisah, bukan satu model dalam dua ukuran. Pembaca menjumpai nama ini yang dieja dengan tiga cara — mimo-v2.6-pro sebagai pengenal platform, mimo v2.6 pro dengan spasi, dan mimo v2 6 pro dengan versi yang dipisah menjadi digit — dan ketiganya menunjuk ke checkpoint yang sama, yang bobotnya berada di XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Pro-RL.
Halaman ini adalah referensi untuk model itu sendiri. Perbandingan dan penghitungan biaya sudah tersedia di blog ini dan diindeks di bawah alih-alih diulang; yang berikut ini menjelaskan apa model tersebut, apa yang dipublikasikannya tentang dirinya sendiri, dan angka mana pada kartu yang layak dipercaya sejauh yang dimungkinkan oleh sumbernya.
Identitas: lab, kelas, dan apa yang membedakan "Pro"
Penerbitnya adalah Xiaomi, melalui grup yang menandatangani laporan teknisnya sebagai Tim Xiaomi MiMo. Bobot, dokumentasi platform, dan API semuanya berasal dari satu organisasi yang sama, yang penting untuk provenans: setiap angka kapasitas di bawah ini adalah vendor yang mendeskripsikan checkpoint miliknya sendiri, dan tidak ada satu pun yang direproduksi di sini.
"Pro" adalah posisi dalam rangkaian tiga model, bukan kata sifat kualitas. Catatan seri Xiaomi sendiri menyebut Pro sebagai model penalaran unggulan paling kuat hingga saat ini — omni-modal, performa ultra-tinggi, berparameter triliunan — dibangun untuk proyek kompleks, tugas berjangka panjang, pekerjaan berisiko tinggi, dan penelitian; Flash adalah model penalaran berbiaya rendah dengan modalitas penuh, dan Pro-UltraSpeed adalah tier penyajian yang membawa checkpoint yang sama dengan kecepatan output hingga dua puluh kali lipat untuk pekerjaan yang sensitif terhadap latensi. Panduan pemilihan cepat platform mengarahkan proyek kompleks, tugas jangka panjang, dan pekerjaan bernilai tinggi ke Pro, panggilan kantor profesional frekuensi tinggi ke Flash, dan apa pun yang sensitif terhadap kecepatan respons ke Pro-UltraSpeed. Tiga posisi yang dipublikasikan, satu seri — bukan tiga ukuran dari satu proses pelatihan.
Penyertaan versi ini layak mendapat satu baris, karena di sinilah pembaca yang kembali kehilangan pijakan. MiMo-V2.5 Pro, model unggulan sebelumnya, dijadwalkan pensiun: platform Xiaomi memberikan waktu penghentian pukul 10.00 waktu Beijing pada 21 Oktober 2026 untuk mimo-v2.5 dan mimo-v2.5-pro, dan merekomendasikan beralih ke versi baru. Pro adalah versi baru itu, jadi penelusuran untuk "MiMo Pro" yang menemukan materi 2025 justru menemukan model yang digantikan oleh versi ini.
Spesifikasi, diambil dari kartu model
Blok ringkasan kartu itu sendiri adalah deskripsi paling singkat dan jujur tentang model tersebut, dan setiap barisnya adalah milik vendor:
• Parameter — 1.02T secara total, 42B aktif per token, sebuah sparse mixture of experts. Metadata repositori mencatat 1,024,216,603,392 parameter di seluruh shard yang dipublikasikan.
• Konteks dan output — jendela konteks 1 juta token dan output hingga 128.000 token.
• Modalitas — input teks, gambar, video, dan audio dalam satu model, dengan MiMo ViT 681M-parameter untuk visi dan AudioTokenizer 308M plus encoder patch audio 127M untuk audio.
• Backbone — 70 lapisan, 60 jendela geser dan 10 global; ukuran tersembunyi 6.144; 384 pakar yang dirutekan dengan 8 diaktifkan; jendela geser 128. Blok pertama menjalankan attention global dengan FFN padat, dan tidak ada blok yang menggunakan pakar bersama.
• Decoding spekulatif — drafter prediksi multi-token dengan jendela geser 5 lapis, yang oleh kartu tersebut dijelaskan sebagai memprediksi tujuh token tambahan per forward pass.
Dua catatan tentang membaca daftar itu. Total parameter adalah angka vendor, tetapi itulah yang dapat diperiksa sebagian oleh orang luar, karena ukuran shard dipublikasikan dalam daftar file repositori; yang diaktifkan, angka tersebut tidak memiliki pemeriksaan silang semacam itu dan harus dianggap seperti yang diklaim. Dan dua item terakhir sedikit bertentangan satu sama lain — perancang yang dijelaskan oleh jumlah lapisannya dan perancang yang dijelaskan oleh berapa banyak token yang diprediksinya per lintasan adalah dua pengukuran berbeda dari komponen yang sama, dan hanya jumlah lapisan yang muncul dalam tabel arsitektur.

Pro versus base dan Flash, di satu tempat
Inilah perbedaan-perbedaan yang sebenarnya dibawa oleh para pembaca saat mereka datang, kedua belah pihak membaca dokumentasi vendor yang sama pada hari yang sama:
• Skala — Pro memiliki total 1.02T parameter dengan 42B aktif; Flash adalah proses pelatihan terpisah dengan total 309B dan 15B aktif.
• Kedalaman — Pro menjalankan 70 lapisan dengan 384 expert yang dirutekan dan 8 yang diaktifkan; Flash menjalankan 48 lapisan dengan 256 expert yang dirutekan dan 8 yang diaktifkan.
• Harga — Pro adalah US$0.435 per juta token input dan US$0.87 per juta token output pada cache miss, dengan cache hit sebesar US$0.0036; Flash adalah US$0.14 dan US$0.28, dengan cache hit sebesar US$0.0028.
• Seleksi — Xiaomi mengarahkan pekerjaan yang kompleks, berjangka panjang, dan bernilai tinggi ke Pro serta lalu lintas kantor profesional berfrekuensi tinggi ke Flash.
• Sama — jendela konteks 1M, batas keluaran 128.000 token, dan lisensi MIT identik pada keduanya.
Dua perbandingan yang sudah dijalankan blog ini lebih mendalam daripada daftar itu dan tidak diulang di sini. Tulisan yang membandingkan Pro dengan nama seri saja menjelaskan mengapa "MiMo-V2.6" adalah kumpulan dengan lebih dari satu anggota, bukan checkpoint ketiga yang berada di antara Pro dan Flash. Tulisan Pro versus Flash memuat kontras arsitektur lengkap, lapis demi lapis, bagi pembaca yang memilih di antara keduanya untuk beban kerja nyata.
Bobot dan lisensi untuk build ini
Ada satu repositori untuk checkpoint ini, XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Pro-RL, dan metadatanya tidak ambigu: lisensi MIT, tanpa gating, dibuat 21 September 2026, terakhir dimodifikasi 9 Oktober 2026, dengan sedikit lebih dari 96.000 unduhan yang tercatat pada saat penulisan. Parameternya terbagi ke berbagai dtype penyimpanan menjadi kira-kira 1.000,2 miliar dalam U8, 13,4 miliar dalam FP8 (E4M3), 10,6 miliar dalam BF16, dan sedikit jejak dalam F32 — bentuk checkpoint yang mengirimkan bobot expert-nya dalam format presisi rendah dan mempertahankan sisanya pada BF16. Shard-nya besar: satu file expert-parallel mencapai sekitar 4,15 GB, dan unduhan lengkapnya berada pada kisaran beberapa ratus gigabyte.
Akhiran -RL adalah penanda bahasa, bukan adaptor dan bukan kuantisasi. Kedua checkpoint V2 membawanya, dan kartu tersebut memposisikan seluruh seri di sekitar pembelajaran penguatan — satu proses campuran yang mencakup coding, agen umum, pekerjaan visual, dan keamanan siber alih-alih proses terpisah per domain, dengan tahap penilaian per kelompok yang memeringkat trajektori yang lulus alih-alih menilainya lulus atau gagal. Tidak ada dari semua itu yang mengubah apa bobotnya; itu menjelaskan mengapa repositori ini dinamai seperti itu.

Menjalankannya: apa yang sebenarnya dipublikasikan
Kartu ini menyediakan dua jalur penerapan dan tidak lebih. SGLang disajikan dengan pemanggilan python3 -m sglang.launch_server biasa terhadap path repositori, dan contoh di kartu ini sendiri menggunakan tata letak dua node dengan paralelisme pakar. vLLM disajikan dengan vllm serve plus flag yang menamai parser model ini, --reasoning-parser mimo dan --tool-call-parser mimo, dengan auto tool choice diaktifkan dan konfigurasi generasi dibaca dari direktori model. Sampling pada kartu ini adalah temperature 1.0 dan top_p 0.95 — pengaturan yang hangat, dan peringatan yang pantas bahwa 0.7 yang menjadi default banyak harness bukanlah yang diuji vendor.
Di samping rute yang dihosting sendiri, platform Xiaomi menerbitkan batas operasional untuk endpoint yang dihosting: jendela konteks 1M, output maksimum 128.000 token, dan kuota laju 100 permintaan serta 10 juta token per menit. Platform ini juga mencantumkan Batch API yang mencakup model ini untuk pekerjaan non-real-time dengan tarif lebih rendah. Yang tidak dipublikasikan adalah angka throughput atau memori apa pun dari Xiaomi sendiri, jadi halaman ini tidak memuatnya — angka kecepatan yang beredar berasal dari pihak ketiga, mengukur perangkat keras mereka, bukan perangkat keras Anda, dan baru bermakna jika disertai kondisi pengukurannya.
Skor-skor itu, dan siapa yang mengukurnya
Kartu Xiaomi memuat tabel benchmark, dan semua yang ada di dalamnya dilaporkan vendor: DeepSWE v1.1 sebesar 71,9; Terminal Bench 2.1 sebesar 89,9; Agents' Last Exam sebesar 31,6; OSWorld-Verified sebesar 82,0; GDPval-AA 2.1 sebesar 1673; AutomationBench v1.0.6 sebesar 53,1; dan pada baris keamanan siber, CyberGym sebesar 94,0 serta MiMo Cyber Bench milik vendor sendiri sebesar 80,2. Itulah angka-angka yang perlu dikutip ketika pertanyaannya adalah apa yang diklaim oleh lab. Tabel yang sama juga mencantumkan angka untuk Flash, untuk MiMo-V2.5 Pro sebelumnya, dan untuk tiga model tertutup, yang merupakan pengingat penting: baris-baris perbandingan dalam tabel vendor adalah pilihan vendor, dijalankan dengan pilihan harness vendor.
Angka independen adalah hal yang berbeda, dan itulah yang berubah sejak liputan peluncuran. Artificial Analysis memberi MiMo-V2.6-Pro skor 46 pada Intelligence Index-nya, yang diukur pada versi 4.3.2 indeks tersebut — skor tertinggi yang dicatat halaman itu untuk model dengan bobot terbuka, satu poin di atas GLM-5.3, dua poin di atas Kimi K3, dan di belakang para pemimpin tertutup yang juga dievaluasinya. Halaman yang sama memasang harga sekitar US$206,66 untuk satu kali menjalankan indeks penuh, mencatat diskon cache 99% terhadap harga daftar, dan memberikan biaya per tugas indeks sekitar US$0,13. Baca kedua sumber itu bersama-sama dan bentuk modelnya menjadi terbaca tanpa salah satunya perlu dipromosikan: vendor yang tabelnya sendiri bermurah hati, dan pihak ketiga yang indeks tunggalnya tetap menempatkannya di depan dalam bidang bobot terbuka.

Pekerjaan biaya, diindeks alih-alih diulang
Tiga tulisan yang sudah terbit telah memuat argumen selisih harga dan nilai untuk model ini, dan masing-masing menjawab pertanyaan yang berbeda:
• Bagian Pareto-frontier menanyakan di mana MiMo-V2.6-Pro berada ketika biaya per unit kapabilitas terukur dihitung ulang di seluruh bidang yang lebih luas, bukan terhadap satu pesaing.
• Bagian selisih biaya per tugas menanyakan berapa biaya kemampuan terukur yang sama ketika pihak yang lebih murah adalah pihak dengan bobot terbuka.
• Tulisan same-score mengangkat kasus ketika dua checkpoint finis dalam selisih sepersekian poin pada satu indeks dan biaya untuk menjalankan indeks itu terhadap masing-masing berbeda lebih dari satu orde besaran.
Yang seharusnya ada di sini sebagai gantinya adalah harga sebagai fakta tentang model, bukan sebagai argumen. Xiaomi menerbitkan dua daftar tarif, dan keduanya adalah dua angka yang diterbitkan, bukan satu yang dikonversi ke yang lain: daftar tarif Tiongkok daratan mencantumkan ¥0.025 per juta token masukan saat cache hit, ¥3.00 saat cache miss, dan ¥6.00 untuk keluaran, sementara daftar tarif luar negeri mencantumkan US$0.0036, US$0.435, dan US$0.87 untuk tiga baris yang sama. Penulisan cache gratis untuk periode promosi terbatas pada keduanya. Apakah tagihan beban kerja tertentu menyerupai baris cache-hit atau baris cache-miss adalah pertanyaan tentang beban kerja tersebut, dan tiga bagian di atas adalah tempat pertanyaan itu diperdebatkan.
Satu poin struktural tetap bertahan melampaui kartu tarif mana pun: harga yang dipublikasikan hanya berguna jika itu adalah harga yang benar-benar ditagihkan kepada Anda. Itulah sebabnya katalog di balik blog ini memuat 200+ model pada harga daftar penyedia dengan markup 0% yang diteruskan, bukan margin yang diterapkan di atas berapa pun yang ditetapkan penyedia — perubahan yang dilakukan vendor menjadi perubahan pada tagihan Anda di hari yang sama, bukan saat perpanjangan.
Apa yang belum terselesaikan
Dua hal yang belum tuntas, tak satu pun merupakan cacat, keduanya layak diketahui sebelum Anda mengutip lembar spesifikasi. Dekoder spekulatif pada kartu ini dijelaskan dalam dua satuan berbeda — lima lapisan di tabel arsitektur, tujuh token yang diprediksi per lintasan di uraian — dan hanya yang pertama dinyatakan sebagai konfigurasi. Klaim modalitasnya juga lebih luas pada kartu ini daripada yang saat ini dicatat pihak ketiga untuk endpoint yang dilayani: bobotnya menerima empat jenis masukan, sementara situs evaluasi yang mengukur API yang dihosting mungkin menunjukkan cakupan yang lebih sempit. Itulah kesenjangan biasa antara apa yang dapat dilakukan sebuah checkpoint dan apa yang diekspos oleh endpoint tertentu, dan siapa pun yang merencanakan pekerjaan audio atau video harus memastikannya pada endpoint yang hendak mereka panggil, bukan pada halaman ini.
Membaca halaman kembali
Versi singkatnya, untuk pembaca yang datang dari kotak pencarian dan menginginkan jawabannya alih-alih argumennya: MiMo-V2.6-Pro adalah produk unggulan bertriliun parameter milik Xiaomi — sparse mixture of experts dengan total sekitar 1,02T dan 42B aktif, input native teks, gambar, video, dan audio, konteks 1 juta token dengan keluaran 128.000 token, bobot berlisensi MIT di XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Pro-RL, 46 pada Intelligence Index dengan indeks itu sebagai sumber, dan 71,9 pada DeepSWE v1.1 dengan Xiaomi sebagai sumber, dihargai US$0,435 dan US$0,87 per juta token pada kartu luar negeri dengan cache hit US$0,0036, dan dibedakan dari MiMo-V2.6-Flash oleh skala, kedalaman, harga, dan beban kerja yang dituju, bukan oleh generasi.
Satu catatan untuk keseluruhan halaman ini, karena ini adalah referensi dan bukan artikel berita: setiap angka di sini adalah sebagaimana dipublikasikan pada 13 Oktober 2026 oleh sumber yang disebutkan di sampingnya, dan angka yang dilaporkan vendor diberi label sebagai dilaporkan vendor di tempat angka itu muncul. Kartu tarif, harga cache, batas konteks, dan skor indeks pihak ketiga semuanya adalah hal yang berubah tanpa pengumuman, jadi siapa pun yang mengandalkan salah satunya untuk mengambil keputusan harus memeriksa baris itu terhadap sumbernya, bukan terhadap halaman ini.
Dibandingkan dalam artikel ini1
Terdeteksi dari artikel ini · Benchmark: Artificial Analysis · diperbarui setiap hari
