MiMo-V2.6-Pro

Oversikt. MiMo-V2.6-Pro er Xiaomis flaggskipmodell for resonnering i MiMo-V2.6-serien, utgitt i september 2026 som en modellversjon med åpne vekter under MIT-lisens. Det er en sparse mixture-of-experts-modell med omtrent 1,02 billioner parametere totalt og rundt 42 milliarder aktiverte per token. Den tar imot tekst, bilder, video og lyd som inndata og returnerer tekst. Utviklere velger den når de trenger en resonneringsmodell med lang kontekst som de også kan kjøre selv, siden vektene er åpent publisert.

Viktigste styrker. Modellens styrke er resonneringsdybde kombinert med et kontekstvindu på 1 000 000 token, noe som gjør den godt egnet for lange kildesett fremfor enkle instrukser. Den publiserte modellversjonen er «-RL»-varianten, trent med skalert mixed-GRPO-forsterkningslæring, og Xiaomis API tilbyr en tenkebryter der dyp tenkning er på som standard. På Artificial Analysis Intelligence Index skårer den 46, noe som plasserer den i det øvre mellomsjiktet snarere enn blant frontmodellene. Arkitekturen ruter hvert token gjennom 8 av 384 eksperter, noe som holder aktiv beregning langt under det totale parametertallet.

Når du bør bruke den. Bruk denne modellen til analyse over lange inndata – utvidede dokumentsett, store kodebaser eller samtaler med mange runder – der kontekstvinduet på 1 million token og resonneringssporet begge er viktige. Den passer for oppgaver som drar nytte av en skrevet tankekjede før svaret, og tenkebryteren lar deg slå dette av når du vil ha et raskere, direkte svar. Kombinasjonen av åpne vekter og en åpen lisens gjør den også til et fornuftig valg når arbeidsmengden må kjøres i din egen inferensinfrastruktur. Støtten for inndata i flere modaliteter passer for arbeidsflyter som blander tekst med bilder, lyd eller video, selv om svaret alltid er tekst.

Begrensninger. Utdata er bare tekst, så modellen kan ikke generere bilder, lyd eller tale. Verktøykall og strukturert utdata støttes – leverandørens serveringsoppskrifter leveres med en MiMo-verktøykall-parser med automatisk verktøyvalg, og API-et eksponerer tools, tool_choice og response_format – men ingen innebygd nettsøk er dokumentert. Mens tenkemodus er aktivert – som er standard – overstyres egendefinerte verdier for temperature og top_p i stedet for å bli brukt. Xiaomi oppgir ikke når treningsdataene slutter, og standard serveringsmodus er gjennomstrømmingsorientert: Xiaomi selger et eget alternativ med kortere svartid for tidskritiske arbeidsbelastninger.

Suverenitetsnotat. MiMo-V2.6-Pro kommer fra Xiaomi, en kinesisk modellskaper, og faller dermed utenfor rekkevidden til den amerikanske CLOUD Act. Vektene er utgitt under MIT og kan kjøres på din egen infrastruktur, men datalokasjon på endepunktnivå avhenger av hvem som betjener modellen.