การ์ดชื่อเรื่องสำหรับ MiMo-V2.6-Pro โดยระบุชื่อ Xiaomi MiMo Team เป็นผู้เผยแพร่ พร้อมการ์ดสำหรับการแบ่งพารามิเตอร์ทั้งหมด 1.02T / ใช้งาน 42B หน้าต่างบริบท 1M โทเคน เพดานเอาต์พุต 128,000 โทเคน สัญญาอนุญาต MIT และแบนเนอร์ที่เขียนว่า อินพุตข้อความ รูปภาพ วิดีโอ และเสียงแบบเนทีฟในโมเดลเดียว
Guides & Insights

MiMo-V2.6-Pro: เรือธงหนึ่งล้านล้านพารามิเตอร์ของ Xiaomi อ่านจากสเปกการ์ด

ผู้เขียน

Rowan Sterling

วันที่เผยแพร่

โมเดลล่าสุด · 20ดูโมเดลทั้งหมด →
เบนช์มาร์ก: Artificial Analysis · อัปเดตทุกวัน
กลับไปยังโพสต์ทั้งหมด

MiMo-V2.6-Pro เป็นเช็กพอยต์ระดับเรือธงของซีรีส์ MiMo-V2.6 จากทีม Xiaomi MiMo: โมเดล sparse mixture-of-experts ที่มีพารามิเตอร์รวมราว 1.02 ล้านล้านตัว และเปิดใช้งาน 42 พันล้านตัวต่อโทเคน รองรับอินพุตข้อความ รูปภาพ วิดีโอ และเสียงแบบเนทีฟ มีคอนเท็กซ์ 1 ล้านโทเคน และน้ำหนักโมเดลภายใต้สัญญาอนุญาต MIT โดยอยู่เหนือ MiMo-V2.6-Flash ซึ่งเป็นเช็กพอยต์สายประสิทธิภาพขนาด 309B ขึ้นไป ในซีรีส์ที่แต่ละส่วนเป็นการฝึกแยกจากกัน ไม่ใช่โมเดลเดียวในสองขนาด ผู้อ่านพบชื่อนี้สะกดได้สามแบบ — mimo-v2.6-pro ในฐานะตัวระบุของแพลตฟอร์ม mimo v2.6 pro แบบมีเว้นวรรค และ mimo v2 6 pro แบบที่แยกเวอร์ชันออกเป็นตัวเลข — และทั้งสามแบบชี้ไปที่เช็กพอยต์เดียวกัน คือตัวที่มีน้ำหนักอยู่ที่ XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Pro-RL

หน้านี้เป็นเอกสารอ้างอิงสำหรับตัวโมเดลเอง การเปรียบเทียบและการคำนวณต้นทุนมีอยู่แล้วในบล็อกนี้และถูกจัดทำดัชนีไว้ด้านล่างแทนที่จะกล่าวซ้ำ สิ่งที่ตามมาคือโมเดลนี้คืออะไร สิ่งที่มันเผยแพร่เกี่ยวกับตัวมันเอง และตัวเลขใดบนการ์ดที่ควรค่าแก่การเชื่อถือเท่าที่แหล่งที่มาของตัวเลขเหล่านั้นเอื้ออำนวย

อัตลักษณ์: แล็บ, คลาส และสิ่งที่ "Pro" จำแนกความแตกต่าง

ผู้เผยแพร่คือ X​iaomi ผ่านกลุ่มที่ลงนามในรายงานทางเทคนิคของตนในชื่อ X​iaomi MiMo Team น้ำหนักโมเดล เอกสารของแพลตฟอร์ม และ API ล้วนมาจากองค์กรเดียว ซึ่งสำคัญในแง่ของที่มา: ตัวเลขขีดความสามารถทุกตัวด้านล่างนี้ล้วนเป็นคำอธิบายของผู้ขายเกี่ยวกับเช็กพอยต์ของตนเอง และไม่มีส่วนใดถูกนำมาทำซ้ำที่นี่

"Pro" เป็นตำแหน่งในซีรีส์สามโมเดล ไม่ใช่คำคุณศัพท์ที่บอกคุณภาพ บันทึกซีรีส์ของ Xiaomi เองระบุว่า Pro เป็นโมเดลการให้เหตุผลเรือธงที่ทรงพลังที่สุดจนถึงปัจจุบัน — omni-modal, ประสิทธิภาพสูงมาก, พารามิเตอร์ระดับล้านล้าน — สร้างสำหรับโปรเจกต์ซับซ้อน งานระยะยาว งานที่มีเดิมพันสูง และงานวิจัย; Flash คือโมเดลการให้เหตุผลแบบ full-modality ต้นทุนต่ำ และ Pro-UltraSpeed คือระดับการให้บริการที่ใช้ checkpoint เดียวกัน ด้วยความเร็วเอาต์พุตสูงสุดถึง 20 เท่า สำหรับงานที่ไวต่อความหน่วง คู่มือเลือกอย่างรวดเร็วของแพลตฟอร์มแนะนำเส้นทางสำหรับโปรเจกต์ซับซ้อน งานระยะยาว และงานมูลค่าสูงไปที่ Pro, การเรียกใช้งานในออฟฟิศระดับมืออาชีพที่มีความถี่สูงไปที่ Flash, และสิ่งใดก็ตามที่ไวต่อความเร็วในการตอบสนองไปที่ Pro-UltraSpeed สามตำแหน่งที่ประกาศ หนึ่งซีรีส์ — ไม่ใช่สามขนาดที่มาจากการเทรนครั้งเดียว

การพ่วงเวอร์ชัน (version carry) คุ้มค่าที่จะเขียนถึงสักบรรทัด เพราะเป็นจุดที่ผู้อ่านที่กลับมาอ่านอีกครั้งเสียหลัก MiMo-V2.5 Pro ซึ่งเป็นเรือธงรุ่นก่อน มีกำหนดปลดระวาง: แพลตฟอร์มของ Xiaomi ระบุเวลาที่เลิกใช้งาน (deprecation) ไว้ที่ 10:00 ตามเวลาปักกิ่งของวันที่ 21 ตุลาคม 2026 สำหรับทั้ง mimo-v2.5 และ mimo-v2.5-pro และแนะนำให้เปลี่ยนไปใช้เวอร์ชันใหม่ Pro คือเวอร์ชันใหม่นั้น ดังนั้นการค้นหา "MiMo Pro" ที่ไปเจอเนื้อหาปี 2025 ก็เท่ากับไปเจอโมเดลที่รุ่นนี้เข้ามาแทนที่

ข้อกำหนดที่นำมาจากการ์ดโมเดล

บล็อกสรุปของการ์ดเองคือคำอธิบายโมเดลที่ตรงไปตรงมาและสั้นที่สุด และทุกบรรทัดในนั้นเป็นของผู้ขาย:

• พารามิเตอร์ — รวมทั้งหมด 1.02T, ใช้งาน 42B ต่อโทเคน, เป็น sparse mixture of experts เมทาดาทาของที่เก็บระบุจำนวนพารามิเตอร์ 1,024,216,603,392 ตัวทั่วชาร์ดที่เผยแพร่

• คอนเท็กซ์และเอาต์พุต — หน้าต่างคอนเท็กซ์ขนาด 1 ล้านโทเคน และเอาต์พุตได้สูงสุด 128,000 โทเคน

• รูปแบบข้อมูล — การป้อนข้อมูลข้อความ รูปภาพ วิดีโอ และเสียงในโมเดลเดียว โดยมี MiMo ViT ขนาด 681M พารามิเตอร์สำหรับการมองเห็น และ AudioTokenizer ขนาด 308M พร้อมตัวเข้ารหัสแพตช์เสียงขนาด 127M สำหรับเสียง

• Backbone — 70 เลเยอร์ โดย 60 เลเยอร์เป็น sliding-window และ 10 เลเยอร์เป็น global; hidden size 6,144; routed experts 384 ตัว โดยเปิดใช้งาน 8 ตัว; sliding window 128. บล็อกแรกใช้ global attention ร่วมกับ dense FFN และไม่มีบล็อกใดใช้ shared experts

การถอดรหัสเชิงคาดการณ์ (Speculative decoding) — ดราฟเตอร์ทำนายหลายโทเคนแบบหน้าต่างเลื่อน 5 ชั้น ซึ่งการ์ดระบุว่าเป็นการทำนายโทเคนเพิ่มเติมอีกเจ็ดโทเคนต่อการส่งผ่านไปข้างหน้าหนึ่งครั้ง

ข้อสังเกตสองข้อในการอ่านรายการนั้น ยอดรวมพารามิเตอร์เป็นตัวเลขจากผู้ขาย แต่เป็นตัวเลขเดียวที่คนภายนอกสามารถตรวจสอบได้บางส่วน เพราะขนาดของชาร์ดถูกเผยแพร่ไว้ในรายการไฟล์ของที่เก็บโค้ด; ส่วน ค่าที่เปิดใช้งานดังกล่าวไม่มีการตรวจสอบข้ามเช่นนั้น และควรถือตามที่กล่าวอ้าง และสองรายการสุดท้ายดูจะขัดแย้งกันเล็กน้อย — drafter ที่อธิบายด้วยจำนวนเลเยอร์กับ drafter ที่อธิบายด้วยจำนวนโทเคนที่ทำนายต่อรอบ เป็นการวัดที่แตกต่างกันสองแบบขององค์ประกอบเดียวกัน และมีเพียงจำนวนเลเยอร์เท่านั้นที่ปรากฏในตารางสถาปัตยกรรม

Single-column scoreboard for MiMo-V2.6-Pro showing total parameters 1.02T with 42B active, a 1M-token context window, a 128,000-token maximum output, text/image/video/audio modalities, an MIT ungated licence, and an Artificial Analysis Intelligence Index score of 46 on index version 4.3.2, over a footer separating vendor figures from the third-party index.

เปรียบเทียบ Pro กับ base และ Flash ได้ในที่เดียว

สิ่งเหล่านี้คือข้อแตกต่างที่ผู้อ่านมีติดตัวมาจริง ๆ โดยทั้งสองฝ่ายอ่านเอกสารของผู้จำหน่ายฉบับเดียวกันในวันเดียวกัน:

• ขนาด — Pro มีพารามิเตอร์ทั้งหมด 1.02T โดยมี 42B ที่ทำงานอยู่; Flash เป็นการฝึกแยกต่างหากที่มีทั้งหมด 309B โดยมี 15B ที่ทำงานอยู่

• ความลึก — Pro รัน 70 เลเยอร์ โดยมีผู้เชี่ยวชาญที่ถูกจัดเส้นทาง 384 ราย และเปิดใช้งาน 8 ราย; Flash รัน 48 เลเยอร์ โดยมีผู้เชี่ยวชาญที่ถูกจัดเส้นทาง 256 ราย และเปิดใช้งาน 8 ราย

• ราคา — Pro อยู่ที่ 0.435 ดอลลาร์สหรัฐต่อล้านโทเค็นอินพุต และ 0.87 ดอลลาร์สหรัฐต่อล้านโทเค็นเอาต์พุตเมื่อเกิดแคชมิส โดยแคชฮิตอยู่ที่ 0.0036 ดอลลาร์สหรัฐ; Flash อยู่ที่ 0.14 และ 0.28 ดอลลาร์สหรัฐ โดยแคชฮิตอยู่ที่ 0.0028 ดอลลาร์สหรัฐ

• การคัดเลือก — X​iaomi จัดเส้นทางงานที่ซับซ้อน มีขอบเขตระยะยาว และมีมูลค่าสูงไปยัง Pro และจัดทราฟฟิกงานสำนักงานระดับมืออาชีพที่มีความถี่สูงไปยัง Flash

• ใช้ร่วมกัน — หน้าต่างบริบท 1M เพดานเอาต์พุต 128,000 โทเคน และสัญญาอนุญาต MIT เหมือนกันทั้งสองแบบ

การเปรียบเทียบสองชิ้นที่บล็อกนี้จัดทำอยู่แล้วนั้นลงลึกกว่ารายการนั้น และไม่ได้ถูกนำมาทำซ้ำที่นี่ ชิ้นที่เปรียบเทียบ Pro กับชื่อซีรีส์เปล่า ๆ อธิบายว่าเหตุใด "MiMo-V2.6" จึงเป็นคอลเลกชันที่มีสมาชิกมากกว่าหนึ่งตัว แทนที่จะเป็นเช็คพอยต์ที่สามที่อยู่ระหว่าง Pro กับ Flash ชิ้นที่เปรียบเทียบ Pro กับ Flash นำเสนอความแตกต่างทางสถาปัตยกรรมแบบเต็มรูปแบบ ทีละชั้น สำหรับผู้อ่านที่กำลังเลือกระหว่างทั้งสองสำหรับงานจริง

น้ำหนักและใบอนุญาตสำหรับบิลด์นี้

มีที่เก็บข้อมูลหนึ่งแห่งสำหรับเช็คพอยต์นี้ X​iaomiMiMo/MiMo-V2.6-Pro-RL และข้อมูลเมตาของมันชัดเจนไม่กำกวม: สัญญาอนุญาต MIT, ไม่มีข้อจำกัดการเข้าถึง, สร้างเมื่อวันที่ 21 กันยายน 2026, แก้ไขล่าสุดเมื่อวันที่ 9 ตุลาคม 2026, โดยมีบันทึกการดาวน์โหลดมากกว่า 96,000 ครั้งเล็กน้อย ณ เวลาที่เขียน พารามิเตอร์แบ่งตามชนิดข้อมูลที่ใช้จัดเก็บโดยประมาณ 1,000.2 พันล้านใน U8, 13.4 พันล้านใน FP8 (E4M3), 10.6 พันล้านใน BF16 และปริมาณเล็กน้อยใน F32 — รูปร่างของเช็คพอยต์ที่จัดส่งน้ำหนักผู้เชี่ยวชาญในรูปแบบความแม่นยำต่ำและเก็บส่วนที่เหลือไว้ที่ BF16 แฟรกเมนต์มีขนาดใหญ่: ไฟล์แบบขนานผู้เชี่ยวชาญไฟล์เดียวมีขนาดประมาณ 4.15 GB และการดาวน์โหลดทั้งหมดอยู่ในหลักหลายร้อยกิกะไบต์

คำต่อท้าย -RL เป็นเครื่องหมายแสดงสายตระกูล ไม่ใช่อะแดปเตอร์และไม่ใช่การควอนไทซ์ เช็กพอยต์ V2.6 ทั้งสองตัวมีคำต่อท้ายนี้ และการ์ดวางตำแหน่งซีรีส์ทั้งหมดไว้รอบการเรียนรู้แบบเสริมกำลังในระดับสเกล — เป็นการรันแบบผสมครั้งเดียวครอบคลุมงานเขียนโค้ด เอเจนต์ทั่วไป งานด้านภาพ และไซเบอร์ซิเคียวริตี แทนที่จะเป็นการรันแยกตามโดเมน พร้อมขั้นตอนการให้เกรดแบบเป็นกลุ่มซึ่งจัดอันดับเส้นทางที่ผ่านเกณฑ์ แทนที่จะให้คะแนนผ่านหรือไม่ผ่าน ทั้งหมดนี้ไม่ได้เปลี่ยนว่าค่าเวตต์คืออะไร แต่ช่วยอธิบายว่าทำไมรีพอซิทอรีจึงมีชื่ออย่างที่เป็น

Xiaomi's own MiMo-V2.6-Pro-RL model card on Hugging Face, showing the MIT licence badge, the evaluated benchmark tags, the 706 likes and the first paragraphs of the technical report that name the checkpoint as the flagship of the MiMo-V2.6 series.

การรัน: สิ่งที่เผยแพร่จริง

การ์ดให้เส้นทางการดีพลอยไว้สองเส้นทางเท่านั้น SGLang ให้บริการด้วยการเรียกใช้ python3 -m sglang.launch_server ตามปกติโดยชี้ไปที่พาธของรีพอซิทอรี และตัวอย่างของการ์ดเองใช้เลย์เอาต์สองโหนดพร้อม expert parallelism ส่วน vLLM ให้บริการด้วย vllm serve พร้อมแฟล็กที่ระบุพาร์เซอร์ของโมเดลนี้ ได้แก่ --reasoning-parser mimo และ --tool-call-parser mimo โดยเปิดใช้ auto tool choice และอ่าน generation config จากไดเรกทอรีของโมเดล การสุ่มบนการ์ดคือ temperature 1.0 และ top_p 0.95 — เป็นการตั้งค่าที่ค่อนไปทางอุ่น และเป็นคำเตือนที่สมเหตุสมผลว่า 0.7 ซึ่งฮาร์เนสหลายตัวใช้เป็นค่าเริ่มต้น ไม่ใช่ค่าที่ผู้จำหน่ายทดสอบไว้

นอกเหนือจากเส้นทางแบบโฮสต์เอง แพลตฟอร์มของ X​iaomi ยังเผยแพร่ขอบเขตการดำเนินงานสำหรับเอนด์พอยต์ที่โฮสต์ไว้ ได้แก่ หน้าต่างบริบท 1M เอาต์พุตสูงสุด 128,000 โทเคน และโควตาอัตรา 100 คำขอ และ 10 ล้านโทเคนต่อนาที แพลตฟอร์มยังระบุ Batch API ที่ครอบคลุมโมเดลนี้สำหรับงานที่ไม่ใช่เรียลไทม์ในอัตราที่ต่ำกว่า สิ่งที่ไม่ได้เผยแพร่คือตัวเลขปริมาณงาน (throughput) หรือหน่วยความจำใด ๆ จาก X​iaomi เอง ดังนั้นหน้านี้จึงไม่มีตัวเลขดังกล่าว — ตัวเลขความเร็วที่แพร่หลายกันนั้นมาจากบุคคลที่สาม วัดบนฮาร์ดแวร์ของพวกเขา ไม่ใช่ของคุณ และควรนำมาพร้อมกับเงื่อนไขการวัดของพวกเขา

คะแนน และใครเป็นผู้วัด

การ์ดของ Xiaomi มาพร้อมตาราง benchmark และทุกอย่างในนั้นเป็นข้อมูลที่ผู้ขายรายงานเอง: DeepSWE v1.1 ที่ 71.9, Terminal Bench 2.1 ที่ 89.9, Agents' Last Exam ที่ 31.6, OSWorld-Verified ที่ 82.0, GDPval-AA 2.1 ที่ 1673, AutomationBench v1.0.6 ที่ 53.1 และในแถวด้านความปลอดภัยไซเบอร์ CyberGym ที่ 94.0 กับ MiMo Cyber Bench ของผู้ขายเองที่ 80.2 นี่คือตัวเลขที่ควรอ้างอิงเมื่อคำถามคือว่าห้องแล็บอ้างอะไร ตารางเดียวกันยังแสดงตัวเลขสำหรับ Flash สำหรับ MiMo-V2.5 Pro รุ่นก่อน และสำหรับโมเดลปิดสามรุ่น ซึ่งเป็นเครื่องเตือนใจที่ควรมี: แถวเปรียบเทียบในตารางของผู้ขายคือสิ่งที่ผู้ขายเลือก และรันด้วยการตั้งค่า harness ที่ผู้ขายเลือกเอง

ตัวเลขจากแหล่งอิสระเป็นอีกเรื่องหนึ่ง และเป็นตัวเลขที่ขยับไปนับตั้งแต่การรายงานช่วงเปิดตัว Artificial Analysis ให้คะแนน MiMo-V2.6-Pro ที่ 46 บน Intelligence Index ของตน ซึ่งวัดบนเวอร์ชัน 4.3.2 ของดัชนีนั้น — เป็นคะแนนสูงสุดที่หน้านั้นบันทึกไว้สำหรับโมเดลแบบ open weights สูงกว่า GLM-5.3 อยู่หนึ่งคะแนน สูงกว่า Kimi K3 สองคะแนน และตามหลังผู้นำกลุ่มปิดที่它也ประเมินด้วยเช่นกัน หน้าเดียวกันนี้ตั้งราคาการรันดัชนีเต็มรอบไว้ที่ประมาณ US$206.66 บันทึกส่วนลดแคช 99% เทียบกับราคาตามรายการ และให้ต้นทุนต่อหนึ่งงานในดัชนีที่ราว US$0.13 เมื่ออ่านสองแหล่งนี้ร่วมกัน รูปร่างของโมเดลก็อ่านออกได้โดยไม่ต้องโปรโมตแหล่งใดแหล่งหนึ่ง: ผู้ขายที่ตารางของตัวเองให้ไว้อย่างใจกว้าง และบุคคลที่สามที่ดัชนีเพียงตัวเดียวก็ยังจัดให้มันอยู่แถวหน้าของกลุ่ม open weights

Artificial Analysis model page for MiMo-V2.6-Pro showing an Intelligence Index of 46, an open-weights label, $0.435 input and $0.87 output per million tokens with a 99% cache discount, roughly $0.13 cost per index task, 1.02T total and 42B active parameters, and the 1M-token context window.

งานด้านต้นทุน จัดทำดัชนีแทนที่จะทำซ้ำ

บทความที่เผยแพร่แล้วสามชิ้นได้เสนอประเด็นเรื่องช่องว่างราคาและคุณค่าสำหรับโมเดลนี้ไว้แล้ว และแต่ละชิ้นก็ตอบคำถามที่แตกต่างกัน:

• ชิ้นงานว่าด้วยพรมแดนพาเรโตถามว่า MiMo-V2.6-Pro อยู่ตรงจุดใด เมื่อต้นทุนต่อหน่วยของความสามารถที่วัดได้ถูกคำนวณใหม่ครอบคลุมแวดวงที่กว้างกว่า แทนที่จะเทียบกับคู่แข่งเพียงรายเดียว

• ส่วนว่าด้วยช่องว่างต้นทุนต่องานถามว่า ความสามารถที่วัดได้เดียวกันนั้นมีต้นทุนเท่าใด เมื่อฝ่ายที่ถูกกว่าคือฝ่ายที่มีน้ำหนักแบบเปิด

• ชิ้นงานแบบ same-score ยกกรณีที่เช็กพอยต์สองแห่งได้คะแนนต่างกันเพียงเศษเสี้ยวของหนึ่งคะแนนบนดัชนีเดียว และค่าใช้จ่ายในการรันดัชนีนั้นกับแต่ละแห่งต่างกันมากกว่าหนึ่งลำดับขนาด

สิ่งที่ควรอยู่ตรงนี้แทนคือราคาในฐานะข้อเท็จจริงเกี่ยวกับโมเดล ไม่ใช่ในฐานะข้อโต้แย้ง Xiaomi เผยแพร่ตารางอัตราค่าใช้จ่ายสองตาราง และทั้งสองเป็นตัวเลขที่เผยแพร่แล้วสองตัว ไม่ใช่ตัวหนึ่งที่ถูกแปลงเป็นอีกตัว: ตารางของจีนแผ่นดินใหญ่ระบุ ¥0.025 ต่ออินพุตโทเคนหนึ่งล้านตัวเมื่อเกิดแคชฮิต ¥3.00 เมื่อแคชพลาด และ ¥6.00 สำหรับเอาต์พุต ขณะที่ตารางต่างประเทศระบุ US$0.0036, US$0.435 และ US$0.87 สำหรับสามบรรทัดเดียวกัน การเขียนแคชฟรีในช่วงโปรโมชันแบบจำกัดเวลาสำหรับทั้งสองตาราง การที่บิลของเวิร์กโหลดหนึ่ง ๆ จะคล้ายกับแถวแคชฮิตหรือแถวแคชพลาดนั้นเป็นคำถามเกี่ยวกับเวิร์กโหลด และสามส่วนข้างต้นคือจุดที่คำถามนั้นถูกโต้แย้ง

ประเด็นเชิงโครงสร้างหนึ่งข้อจะคงอยู่ยั่งยืนกว่าราคาใดราคาหนึ่งในตารางราคา: ราคาที่เผยแพร่จะมีประโยชน์ก็ต่อเมื่อมันเป็นราคาที่คุณถูกเรียกเก็บจริงเท่านั้น นั่นคือเหตุผลที่แค็ตตาล็อกเบื้องหลังบล็อกนี้มีโมเดลมากกว่า 200 รายการในราคาตามรายการของผู้ให้บริการ โดยบวกเพิ่ม 0% และส่งต่อราคานั้น แทนที่จะเป็นกำไรส่วนเพิ่มที่บวกทับบนราคาที่ผู้ให้บริการตั้งไว้ — การเปลี่ยนแปลงที่ผู้ขายทำจะกลายเป็นการเปลี่ยนแปลงในบิลของคุณในวันเดียวกัน ไม่ใช่ตอนต่ออายุ

อะไรที่ยังไม่ยุติ

ประเด็นค้างคา 2 เรื่อง ซึ่งไม่มีเรื่องใดเป็นข้อบกพร่อง และทั้งคู่ก็ควรรู้ก่อนคุณจะอ้างอิงสเปกชีต ตัวถอดรหัสเชิงคาดการณ์ของการ์ดถูกอธิบายไว้ในสองหน่วยที่ต่างกัน — ห้าชั้นในตารางสถาปัตยกรรม กับเจ็ดโทเคนที่คาดการณ์ต่อรอบในเนื้อความ — และมีเพียงแบบแรกเท่านั้นที่ระบุว่าเป็นค่าคอนฟิกูเรชัน และข้อกล่าวอ้างเรื่องโมดาลิตีบนการ์ดนั้นกว้างกว่าที่บุคคลที่สามบันทึกไว้ในปัจจุบันสำหรับเอนด์พอยต์ที่ให้บริการ: น้ำหนักของโมเดลรองรับประเภทอินพุตสี่ประเภท ขณะที่ไซต์ประเมินซึ่งวัด API ที่โฮสต์อาจแสดงขอบเขตที่แคบกว่า นี่คือช่องว่างตามปกติระหว่างสิ่งที่เช็กพอยต์ทำได้กับสิ่งที่เอนด์พอยต์หนึ่งๆ เปิดให้เข้าถึง และใครก็ตามที่วางแผนงานด้านเสียงหรือวิดีโอควรตรวจสอบกับเอนด์พอยต์ที่ตนตั้งใจจะเรียกใช้ ไม่ใช่กับหน้านี้

การอ่านหน้ากลับ

ฉบับสั้น สำหรับผู้อ่านที่มาจากช่องค้นหาและต้องการคำตอบมากกว่าการโต้แย้ง: MiMo-V2.6-Pro เป็นโมเดลเรือธงระดับล้านล้านพารามิเตอร์ของ Xiaomi — เป็น sparse mixture of experts ที่มีขนาดรวมประมาณ 1.02T และมีพารามิเตอร์ที่ใช้งานจริง 42B รองรับอินพุตข้อความ รูปภาพ วิดีโอ และเสียงแบบเนทีฟ มีบริบท 1M โทเค็นพร้อมเอาต์พุต 128,000 โทเค็น น้ำหนักโมเดลภายใต้สัญญาอนุญาต MIT ที่ XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Pro-RL ได้ 46 บน Intelligence Index โดยที่ดัชนีดังกล่าวเป็นแหล่งที่มา และ 71.9 บน DeepSWE v1.1 โดยที่ Xiaomi เป็นแหล่งที่มา ราคา US$0.435 และ US$0.87 ต่อล้านโทเค็นบนการ์ดต่างประเทศ โดยมี cache hit ที่ US$0.0036 และแยกจาก MiMo-V2.6-Flash ด้วยขนาด ความลึก ราคา และภาระงานที่มุ่งหมาย มากกว่าจะต่างกันที่รุ่น

ข้อควรระวังหนึ่งประการสำหรับทั้งหน้านี้ เนื่องจากนี่เป็นเอกสารอ้างอิง ไม่ใช่ข่าว: ตัวเลขทุกตัวในที่นี้เป็นไปตามที่เผยแพร่เมื่อวันที่ 13 ตุลาคม 2026 โดยแหล่งข้อมูลที่ระบุไว้ข้างตัวเลขนั้น และตัวเลขที่ผู้ขายรายงานจะถูกกำกับว่าเป็นข้อมูลที่ผู้ขายรายงานในจุดที่ปรากฏ ตารางอัตราค่าบริการ ราคาแคช เพดานบริบท และคะแนนดัชนีจากบุคคลที่สาม ล้วนเป็นสิ่งที่เปลี่ยนแปลงได้โดยไม่มีการประกาศ ดังนั้นใครก็ตามที่ใช้ข้อมูลใดข้อมูลหนึ่งเหล่านี้ประกอบการตัดสินใจ ควรตรวจสอบรายการนั้นกับแหล่งข้อมูลต้นทางของมัน แทนที่จะตรวจสอบกับหน้านี้

การเปรียบเทียบในบทความนี้1

ตรวจพบจากบทความนี้ · เบนช์มาร์ก: Artificial Analysis · อัปเดตทุกวัน

© 2026 OrcaRouter

สำหรับผู้ให้บริการ

ให้บริการแพลตฟอร์มการอนุมานอยู่หรือไม่ นำโมเดลของคุณขึ้น OrcaRouter

providers@orcarouter.ai

เข้าร่วมคอมมูนิตี้ของเรา

Discordsupport@orcarouter.aiXGitHubYouTube