
MiMo-V2.6-Pro: Xiaomi's vlaggenschip met een biljoen parameters, van de kaart gelezen
- OrcaNIEUWOrca: OrcaCyber Zero 1.52026-10-10$3.00 / $7.50 per 1 mln tokens · 54 tok/s
- openaiNIEUWOpenAI: GPT-6.1 Sol2026-09-2952Intelligentie
- anthropicAnthropic: Claude Sonnet 5.52026-09-2856Intelligentie
- typesafeTypeSafe: Jev 1.132026-09-24$0.04 / $0.00 per 1 mln tokens · 740 tok/s
- OpenAIOpenAI: GPT-6 Luna2026-09-2238Intelligentie
- OpenAIOpenAI: GPT-6 Sol2026-09-2248Intelligentie
- AnthropicAnthropic: Claude Opus 5.52026-09-2258Intelligentie
- xAIGrok 4.72026-09-2146Intelligentie
- OrcaOrca: OrcaCyber Zero 1.02026-09-17$3.00 / $7.50 per 1 mln tokens · 41 tok/s
- OrcaOrca: OrcaVerify Text 1.02026-09-16$2.00 / $0.00 per 1 mln tokens · 2230 tok/s
- DeepSeekDeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash2026-09-1040Intelligentie
- OpenAIOpenAI: GPT-6 Astra2026-09-0453Intelligentie77Coderen
- GoogleGoogle: Gemini 3.8 Flash2026-09-0241Intelligentie76Coderen
- AlibabaQwen: Qwen3.8 Max (0902)2026-09-0245Intelligentie76Coderen
- AnthropicAnthropic: Claude Fable 5.12026-09-0153Intelligentie82Coderen
- TencentTencent: Hy4 preview2026-08-28$0.83 / $2.50 per 1 mln tokens · 57 tok/s
- AlibabaQwen: Qwen3.8 Flash2026-08-26$0.15 / $0.47 per 1 mln tokens · 134 tok/s
- z-aiZ.ai: GLM 5.3 Flash2026-08-2642Intelligentie72Coderen
- DeepSeekDeepSeek: DeepSeek V4 Flash Vision (Exp)2026-08-21$0.22 / $0.66 per 1 mln tokens · 210 tok/s
- z-aiZ.ai: GLM 5.32026-08-1845Intelligentie75Coderen
MiMo-V2.6-Pro is het vlaggenschip-checkpoint van de MiMo-V2.6-serie van het Xiaomi MiMo-team: een sparse mixture-of-experts-model met in totaal ongeveer 1,02 biljoen parameters en 42 miljard actieve per token, native tekst-, beeld-, video- en audio-invoer, een context van 1M tokens en gewichten onder MIT-licentie. Het staat boven MiMo-V2.6-Flash, het efficiëntie-checkpoint van 309B, in een serie waarvan de onderdelen afzonderlijke trainingsruns zijn in plaats van één model in twee groottes. Lezers komen deze naam op drie manieren tegen — mimo-v2.6-pro als platformidentificatie, mimo v2.6 pro met spaties, en mimo v2 6 pro met de versie opgesplitst in cijfers — en alle drie verwijzen naar hetzelfde checkpoint, het exemplaar waarvan de gewichten te vinden zijn op XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Pro-RL.
Deze pagina is de referentie voor het model zelf. De vergelijkingen en de kostenberekeningen bestaan al op deze blog en worden hieronder geïndexeerd in plaats van herhaald; wat volgt is wat het model is, wat het over zichzelf publiceert, en welke cijfers op de kaart het vertrouwen waard zijn voor zover hun bron dat toelaat.
Identiteit: het lab, de klasse en wat "Pro" onderscheidt
De uitgever is Xiaomi, via de groep die zijn technische rapporten ondertekent als het Xiaomi MiMo Team. De gewichten, de platformdocumentatie en de API komen allemaal van die ene organisatie, wat van belang is voor de herkomst: elk capaciteitscijfer hieronder is de leverancier die zijn eigen checkpoint beschrijft, en niets ervan is hier gereproduceerd.
"Pro" is een positie binnen een serie van drie modellen, geen kwaliteitsadjectief. Xiaomi's eigen serie-notitie noemt Pro het krachtigste flagship-redeneermodel tot nu toe — omni-modaal, ultrahoog presterend, biljoen parameters — gebouwd voor complexe projecten, langetermijntaken, werk met hoge inzet en onderzoek; Flash is het full-modality, laagkostig redeneermodel, en Pro-UltraSpeed is een serving-tier die hetzelfde checkpoint levert met tot twintig keer de outputsnelheid voor latentiegevoelig werk. De snelkeuzegids van het platform leidt complexe projecten, langetermijntaken en werk met hoge waarde naar Pro, hoogfrequente professionele kantooroproepen naar Flash, en alles wat gevoelig is voor reactiesnelheid naar Pro-UltraSpeed. Drie gepubliceerde posities, één serie — niet drie maten van één trainingsrun.
De versievermelding is een regel waard, want daar verliezen terugkerende lezers hun houvast. MiMo-V2.5 Pro, het vorige vlaggenschip, is gepland voor uitfasering: Xiaomi's platform geeft een deprecatietijd van 10:00 Beijingtijd op 21 oktober 2026 voor zowel mimo-v2.5 als mimo-v2.5-pro, en raadt aan over te stappen op de nieuwe versie. Pro is die nieuwe versie, dus een zoekopdracht naar "MiMo Pro" die op materiaal uit 2025 terechtkomt, komt uit bij het model dat deze heeft vervangen.
De specificatie, overgenomen uit de modelkaart
Het eigen samenvattingsblok van de kaart is de kortste eerlijke beschrijving van het model, en elke regel ervan is van de leverancier:
• Parameters — 1,02 biljoen in totaal, 42 miljard actief per token, een sparse mixture of experts. Metadata van de repository telt 1.024.216.603.392 parameters over de gepubliceerde shards.
• Context en uitvoer — een contextvenster van 1M tokens en tot 128.000 tokens aan uitvoer.
Modaliteiten — tekst-, beeld-, video- en audio-invoer in één model, met een MiMo ViT van 681M parameters voor visie en een AudioTokenizer van 308M plus een audio-patchencoder van 127M voor audio.
• Backbone — 70 lagen, 60 sliding-window en 10 global; hidden size 6.144; 384 routed experts, waarvan 8 geactiveerd; sliding window 128. Het eerste blok voert global attention uit met een dense FFN, en geen enkel blok gebruikt shared experts.
• Speculatieve decoding — een 5-laagse schuifvenster-drafter voor multi-tokenvoorspelling, die volgens de kaart zeven extra tokens per voorwaartse pass voorspelt.
Twee opmerkingen bij het lezen van die lijst. Het totale aantal parameters is een opgave van de leverancier, maar het is wel het cijfer dat een buitenstaander deels kan controleren, omdat de shardgroottes in de bestandslijst van de repository worden gepubliceerd; het geactiveerde cijfer kent een dergelijke kruiscontrole niet en moet als opgegeven worden beschouwd. En de laatste twee items staan enigszins op gespannen voet met elkaar — een drafter die wordt beschreven aan de hand van zijn aantal lagen en een drafter die wordt beschreven aan de hand van hoeveel tokens hij per pass voorspelt, zijn twee verschillende metingen van dezelfde component, en alleen het aantal lagen komt voor in de architectuurtabel.

Pro tegenover base en Flash, op één plek
Dit zijn de verschillen waarmee lezers daadwerkelijk aankomen, beide partijen lezen op dezelfde dag uit dezelfde leveranciersdocumentatie:
• Schaal — Pro heeft in totaal 1,02 biljoen parameters, waarvan 42 miljard actief; Flash is een afzonderlijke trainingsrun met in totaal 309 miljard parameters, waarvan 15 miljard actief.
• Diepte — Pro draait 70 lagen met 384 gerouteerde experts en 8 geactiveerd; Flash draait 48 lagen met 256 gerouteerde experts en 8 geactiveerd.
• Prijs — Pro kost US$0,435 per miljoen invoertokens en US$0,87 per miljoen uitvoertokens bij een cachemiss, met een cachehit van US$0,0036; Flash kost US$0,14 en US$0,28, met een cachehit van US$0,0028.
• Selectie — Xiaomi routeert complex, langdurig en hoogwaardig werk naar Pro en hoogfrequent professioneel kantoorverkeer naar Flash.
• Gedeeld — het contextvenster van 1M, het uitvoerplafond van 128.000 tokens en de MIT-licentie zijn bij beide identiek.
De twee vergelijkingen die deze blog al biedt, gaan dieper dan die lijst en worden hier niet weergegeven. Het stuk waarin Pro tegenover de kale serienaam staat, werkt uit waarom "MiMo-V2.6" een verzameling is met meer dan één lid en niet een derde checkpoint tussen Pro en Flash. Het stuk Pro tegenover Flash bevat het volledige architectuurcontrast, laag voor laag, voor een lezer die op basis van een echte workload tussen de twee kiest.
Gewichten en licentie voor deze build
Er is één repository voor dit checkpoint, XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Pro-RL, en de metadata is ondubbelzinnig: MIT-licentie, zonder toegangsbeperking, aangemaakt op 21 september 2026, voor het laatst gewijzigd op 9 oktober 2026, met iets meer dan 96.000 downloads op het moment van schrijven. De parameters zijn over de opslag-dtypes verdeeld als ruwweg 1.000,2 miljard in U8, 13,4 miljard in FP8 (E4M3), 10,6 miljard in BF16 en een spoortje in F32 — de vorm van een checkpoint dat zijn expertgewichten in een lage-precisieformaat meelevert en de rest op BF16 houdt. De shards zijn groot: één enkel expert-parallel bestand loopt op tot ongeveer 4,15 GB, en de volledige download ligt in de orde van enkele honderden gigabytes.
Het achtervoegsel -RL is een herkomstmarkering, geen adapter en geen kwantisatie. Beide V2.6-checkpoints dragen het, en de kaart positioneert de hele reeks rond reinforcement learning op schaal — één gemengde run over programmeren, algemene agents, visueel werk en cybersecurity in plaats van afzonderlijke runs per domein, met een groepsgewijze beoordelingsfase die geslaagde trajecten rangschikt in plaats van ze als geslaagd of gezakt te beoordelen. Niets daarvan verandert wat de gewichten zijn; het verklaart waarom de repository de naam heeft die hij heeft.

Het uitvoeren ervan: wat er daadwerkelijk wordt gepubliceerd
De kaart biedt twee deploymentpaden en verder niets. SGLang wordt geserveerd met de gewone aanroep python3 -m sglang.launch_server op het repositorypad, en het voorbeeld op de kaart zelf gebruikt een opstelling met twee nodes en expert-parallelisme. vLLM wordt geserveerd met vllm serve plus de flags die de parsers van dit model benoemen, --reasoning-parser mimo en --tool-call-parser mimo, met automatische toolkeuze ingeschakeld en de generatieconfiguratie uitgelezen uit de modelmap. De sampling op de kaart is temperatuur 1,0 en top_p 0,95 — warme instellingen, en een terechte waarschuwing dat de 0,7 die veel harnesses standaard gebruiken, niet is wat de leverancier heeft getest.
Naast de self-hosted routes publiceert het platform van Xiaomi de operationele envelop voor zijn gehoste endpoint: het contextvenster van 1M, een maximale output van 128.000 tokens en een quotum van 100 verzoeken en 10 miljoen tokens per minuut. Het platform vermeldt ook een Batch API die dit model dekt voor niet-realtime werk tegen een lager tarief. Wat niet wordt gepubliceerd, is enige doorvoer- of geheugenwaarde van Xiaomi zelf, dus deze pagina bevat er geen — de snelheidscijfers die circuleren komen van derden, meten hun hardware in plaats van de uwe, en horen te worden weergegeven met hun meetomstandigheden erbij.
De scores, en wie ze heeft gemeten
De kaart van Xiaomi bevat een benchmarktabel, en alles erin is door de leverancier gerapporteerd: DeepSWE v1.1 op 71,9, Terminal Bench 2.1 op 89,9, Agents' Last Exam op 31,6, OSWorld-Verified op 82,0, GDPval-AA 2.1 op 1673, AutomationBench v1.0.6 op 53,1, en op de cybersecurityrijen CyberGym op 94,0 en de eigen MiMo Cyber Bench van de leverancier op 80,2. Dat zijn de cijfers om te citeren als de vraag is wat het lab claimt. Dezelfde tabel toont cijfers voor Flash, voor de vorige MiMo-V2.5 Pro en voor drie gesloten modellen, wat een nuttige herinnering is: de vergelijkingsrijen van een leverancierstabel zijn de selectie van de leverancier, uitgevoerd met de door de leverancier gekozen harness.
Het onafhankelijke cijfer is een ander verhaal, en dat is het cijfer dat sinds de berichtgeving rond de lancering is opgeschoven. Artificial Analysis geeft MiMo-V2.6-Pro een score van 46 op zijn Intelligence Index, gemeten op versie 4.3.2 van die index — de hoogste score die die pagina registreert voor een model met open gewichten, één punt boven GLM-5.3, twee boven Kimi K3, en achter de gesloten koplopers die het ook evalueert. Dezelfde pagina prijst een volledige indexrun op ongeveer US$206,66, registreert een cachekorting van 99% ten opzichte van de lijstprijs, en geeft een kostprijs per indextaak van ongeveer US$0,13. Lees de twee bronnen samen en de vorm van het model is leesbaar zonder dat een van beide wordt gepromoot: een leverancier wiens eigen tabel royaal is, en een derde partij die het met één enkele index nog steeds vooraan in het open-gewichtenveld plaatst.

Het kostenwerk, geïndexeerd in plaats van herhaald
Drie gepubliceerde artikelen bevatten al het prijsverschil- en waardeargument voor dit model, en elk beantwoordt een andere vraag:
• Het Pareto-frontierstuk vraagt waar MiMo-V2.6-Pro uitkomt wanneer de kosten per eenheid gemeten capaciteit opnieuw worden berekend over het bredere veld in plaats van tegen één rivaal.
• Het stuk over de kostenkloof per taak vraagt wat dezelfde gemeten capaciteit kost wanneer de goedkopere kant degene met open gewichten is.
• Het gelijkscorende stuk behandelt het geval waarin twee checkpoints binnen een fractie van een punt op één index uitkomen en de rekening voor het draaien van die index tegen elk van beide met meer dan een orde van grootte verschilt.
Wat hier in plaats daarvan thuishoort, is de prijs als een feit over het model, niet als een argument. Xiaomi publiceert twee tariefkaarten, en het zijn twee gepubliceerde getallen in plaats van het ene omgerekend naar het andere: de kaart voor het vasteland vermeldt ¥0,025 per miljoen inputtokens bij een cache-hit, ¥3,00 bij een miss en ¥6,00 voor output, terwijl de overzeese kaart US$0,0036, US$0,435 en US$0,87 voor dezelfde drie regels vermeldt. Cache-writes zijn op beide gratis gedurende een beperkte promotieperiode. Of de factuur van een bepaalde workload op de cache-hitrij of de cache-missrij lijkt, is een vraag over de workload, en de drie onderdelen hierboven zijn waar die vraag wordt bediscussieerd.
Eén structureel punt overleeft elke afzonderlijke tariefkaart: een gepubliceerde prijs is alleen nuttig als het de prijs is die je daadwerkelijk gefactureerd krijgt. Daarom bevat de catalogus achter deze blog 200+ modellen tegen de listprijs van de provider, met 0% opslag doorberekend, in plaats van een marge bovenop wat de provider ook heeft ingesteld — een wijziging die de leverancier doorvoert, is dezelfde dag een wijziging op je factuur, niet pas bij een verlenging.
Wat is niet geregeld
Twee losse eindjes, geen van beide een defect, beide het kennen waard voordat je het specificatieblad citeert. De speculatieve decoder van de kaart wordt in twee verschillende eenheden beschreven — vijf lagen in de architectuurtabel, zeven voorspelde tokens per pass in de lopende tekst — en alleen de eerste wordt als configuratie vermeld. En de modaliteitsclaim is ruimer op de kaart dan wat derde partijen momenteel voor het geserveerde endpoint vastleggen: de weights accepteren vier invoertypen, terwijl een evaluatiesite die een gehoste API meet, een beperkter oppervlak kan tonen. Dat is het gebruikelijke verschil tussen wat een checkpoint kan en wat een bepaald endpoint beschikbaar stelt, en wie audio- of videowerk plant, moet dit nagaan bij het endpoint dat men wil aanroepen, niet bij deze pagina.
De pagina teruglezen
De korte versie, voor een lezer die uit een zoekvak komt en het antwoord wil in plaats van het betoog: MiMo-V2.6-Pro is Xiaomi's vlaggenschip met een biljoen parameters — sparse mixture of experts met ongeveer 1,02T totaal en 42B actief, native tekst-, beeld-, video- en audio-invoer, een context van 1M tokens met 128.000 tokens output, MIT-gelicenseerde gewichten op XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Pro-RL, 46 op de Intelligence Index, waar die index de bron is, en 71,9 op DeepSWE v1.1, waar Xiaomi de bron is, geprijsd op US$0,435 en US$0,87 per miljoen tokens op de buitenlandse prijskaart met een cachehit tegen US$0,0036, en onderscheidt zich van MiMo-V2.6-Flash door schaal, diepgang, prijs en beoogde workload in plaats van door generatie.
Eén voorbehoud bij deze hele pagina, aangezien dit een naslagwerk is en geen nieuwsbericht: elk cijfer hier is zoals gepubliceerd op 13 oktober 2026 door de bronnen die ernaast worden genoemd, en door leveranciers gerapporteerde cijfers zijn aangeduid als door de leverancier gerapporteerd waar ze voorkomen. Een tariefkaart, een cacheprijs, een contextplafond en een score van een externe index zijn allemaal zaken die zonder aankondiging veranderen, dus wie zich op een ervan baseert voor een beslissing, kan die regel beter controleren aan de hand van de bron dan aan de hand van deze pagina.
Vergeleken in dit artikel1
Herkend uit dit artikel · Benchmarks: Artificial Analysis · dagelijks bijgewerkt
