MiMo V2.6 Pro API

Was ist MiMo-V2.6-Pro?

MiMo-V2.6-Pro ist das Flaggschiff der multimodalen Reasoning-Modelle von Xiaomi MiMo, entwickelt für komplexe Projekte, langfristige Aufgaben, professionelle Workflows, Forschung, Cybersecurity, Programmierung und agentische Anwendungen.

Das Modell unterstützt ein natives Verständnis von Text, Bildern, Video und Audio innerhalb eines einheitlichen Modells. Es bietet ein Kontextfenster mit 1 Million Tokens und unterstützt bis zu 128K Ausgabetokens, wodurch es sich für große Repositories, lange Dokumente, umfangreiche Tool-Traces und Agenten-Workflows über mehrere Sitzungen eignet.

Der Open-Weight-Checkpoint MiMo-V2.6-Pro-RL verwendet eine Sparse Mixture-of-Experts-Architektur mit 1.02 Billionen Gesamtparametern und 42 Milliarden aktivierten Parametern. Die Architektur umfasst einen Vision-Encoder mit 681M Parametern, dedizierte Audio-Encoder sowie einen fünf-schichtigen spekulativen Decoder.

Technische Spezifikationen

Xiaomis offizielle Modellseite nennt 100 RPM und 10M TPM für die Modell-API.

Hauptfunktionen von MiMo-V2.6-Pro

1. Natives omnimodales Verständnis

MiMo-V2.6-Pro ist darauf ausgelegt, Text, Bilder, Video und Audio gemeinsam zu verstehen, anstatt multimodale Verarbeitung auf einen separaten, unterstützenden Workflow zu beschränken.

Dies ermöglicht Anwendungen, verschiedene Informationsformen in einem einzigen Reasoning-Prozess zu kombinieren, einschließlich Dokumenten mit Bildern, videobasierter Analyse, Audioinhalten, Screenshots und textuellen Anweisungen.

2. 1M-Token-Langkontext

Das Modell bietet ein Kontextfenster von bis zu 1 Million Tokens. Das macht es geeignet für Workflows mit großen Codebasen, langen Dokumenten, umfangreichen Forschungsmaterialien, persistenten Agentenverläufen und großen Tool-Call-Traces.

Ein langes Kontextfenster ist besonders nützlich für agentische Systeme, da eine umfangreiche Aufgabenhistorie und Zwischenergebnisse verfügbar bleiben können, ohne die Unterhaltung wiederholt komprimieren zu müssen.

3. Erweitertes Reasoning und Agentenfähigkeiten

MiMo-V2.6-Pro ist auf reasoning-intensive und langfristige Workflows ausgerichtet. Xiaomi hebt komplexe Projekte, Multi-Agenten-Zusammenarbeit und professionelle Arbeitslasten als zentrale Anwendungsfälle hervor. Das Modell unterstützt außerdem Deep Thinking und Tool-Aufrufe.

Diese Fähigkeiten machen es geeignet für:

• Komplexe Softwareentwicklung
• Forschungsagenten
• Mehrschrittige Planung
• Tool-Orchestrierung
• Workflows zur Computerbedienung
• Cybersecurity-Analyse
• Wissensintensive Aufgaben

4. Tool-Aufrufe und strukturierte Ausgaben

MiMo-V2.6-Pro unterstützt Tool-Aufrufe und strukturierte Ausgaben und ermöglicht es Anwendungen, das Modell mit externen APIs, Datenbanken, Suchsystemen, Business-Tools und anderen Softwarekomponenten zu verbinden.

Strukturierte Ausgaben sind besonders nützlich, wenn Modellantworten von nachgelagerter Anwendungslogik konsumiert werden müssen, anstatt ausschließlich als natürlichsprachiger Text angezeigt zu werden.

5. Langfristige Agenten-Workflows

Die Kombination aus langem Kontext, multimodalem Verständnis, Reasoning und Tool-Nutzung ermöglicht es MiMo-V2.6-Pro, in Workflows zu operieren, die mehrere Phasen der Planung und Ausführung erfordern.

Xiaomi beschreibt die MiMo-V2.6-Serie als optimiert für multimodale, Multi-Agenten- und Multi-Harness-Zusammenarbeit. Offizielle Beispiele umfassen Programmierung, Büroarbeit, Design, Forschung, Content-Erstellung, Cybersecurity und Computerbedienung.

6. Open-Weight-Modellarchitektur

MiMo-V2.6-Pro-RL wird als Open-Weight-Checkpoint veröffentlicht. Die Model-Card dokumentiert eine Sparse MoE-Architektur mit 1.02T Gesamtparametern und 42B aktivierten Parametern sowie dedizierte Vision- und Audio-Encoder.

Die Model-Card dokumentiert zudem die eingesetzte Reinforcement-Learning-Methodik zur Verbesserung der Fähigkeiten in den Bereichen Programmierung, General-Agent, Visual-Agent und Cybersecurity.

Benchmark-Leistung

Xiaomis veröffentlichte Evaluation umfasst Coding Agents, General Agents, Cybersecurity und Visual-Agent-Aufgaben. Dies sind vom Anbieter veröffentlichte Evaluationsergebnisse und sollten daher von unabhängigen Benchmark-Studien Dritter unterschieden werden.

Hervorzuhebende Ergebnisse sind 89.9 bei Terminal Bench 2.1, 82.0 bei OSWorld-Verified, 76.9 bei Toolathlon-Verified und 94.0 bei CyberGym.

Xiaomis offizielle Modellseite nennt außerdem einen Artificial Analysis Composite-Intelligence-Indexwert von 46.32. Da es sich um eine von Xiaomi referenzierte Dritthersteller-Evaluation handelt, sollte sie getrennt von Xiaomis eigenem Benchmark-Suite betrachtet werden.

MiMo-V2.6-Pro vs MiMo-V2.6-Flash

MiMo-V2.6-Pro und MiMo-V2.6-Flash teilen dasselbe übergreifende Design für Multimodalität und Langkontext, zielen jedoch auf unterschiedliche Modellskalen ab.

Der wichtigste architektonische Unterschied ist die Modellskala: Der Pro-Checkpoint hat 1.02T Gesamt- / 42B aktivierte Parameter, verglichen mit 309B Gesamt- / 15B aktivierten Parametern beim Flash.

MiMo-V2.6-Pro vs andere Reasoning-Modelle

MiMo-V2.6-Pro kombiniert mehrere Fähigkeiten, die oft über verschiedene Modellkategorien verteilt sind: multimodales Verständnis, Langkontext-Reasoning, Programmierung, Tool-Nutzung und agentische Ausführung.

Sein 1M-Token-Kontext unterscheidet es von Modellen mit deutlich kleineren Kontextfenstern, während seine nativen Bild-, Video- und Audioeingaben es über textzentrierte Reasoning-Systeme hinaus erweitern. Seine Sparse-MoE-Architektur trennt zudem die gesamte Modellkapazität von der Anzahl der pro Token aktivierten Parameter.

Für agentenorientierte Anwendungen deckt die veröffentlichte Evaluationssuite Softwareentwicklung, allgemeine Tool-Nutzung, Computerinteraktion, Cybersecurity und visuelles Coding ab, anstatt sich ausschließlich auf konventionelle Sprachbenchmarks zu konzentrieren.

Repräsentative Anwendungsfälle

Komplexe Softwareentwicklung

MiMo-V2.6-Pro kann Codegenerierung, Repository-Analyse, Debugging, Softwarearchitektur, Aufgabenplanung und autonome Coding-Workflows unterstützen.

Die veröffentlichten Evaluationen umfassen DeepSWE v1.1, ProgramBench, MiMo Code Bench und Terminal Bench.

Forschung mit Langkontext

Der 1M-Token-Kontext macht das Modell geeignet für große Forschungsprojekte mit langen Papers, technischer Dokumentation, Datensätzen, Notizen und kumulierter Forschungshistorie.

Multimodale Analyse

Anwendungen können Text, Bilder, Video und Audio in einem einheitlichen Workflow kombinieren. Das ist nützlich zur Analyse von Multimediadokumenten, aufgezeichnetem Material, visuellen Belegen, Screenshots und Forschungsdaten in gemischtem Format.

KI-Agenten und Tool-Automatisierung

Tool-Aufrufe, strukturierte Ausgaben, Deep Thinking und Langkontext machen MiMo-V2.6-Pro geeignet für Agenten, die planen, externe Tools aufrufen, Ergebnisse inspizieren und über mehrere Schritte hinweg weiterarbeiten müssen.

Cybersecurity

Cybersecurity ist einer der Evaluationsbereiche in Xiaomis veröffentlichten Modellergebnissen. Das Modell meldet 94.0 bei CyberGym, 80.2 bei MiMo Cyber Bench, 47.9 bei ExploitBench und 66.3 bei SEC Bench Pro.

Workflows zur Computerbedienung

MiMo-V2.6-Pro wird bei OSWorld-Verified evaluiert, wo Xiaomi einen Score von 82.0 meldet. Das macht Computerinteraktion und UI-orientierte Automatisierung zu einem weiteren relevanten Anwendungsbereich für das Modell.

Wissenschaftliche und professionelle Workflows

Xiaomi zeigt MiMo-V2.6-Pro in wissenschaftlichen Forschungs-Workflows, einschließlich Materialforschung, sowie in Design, Content-Erstellung, Büroarbeit und anderen komplexen professionellen Aufgaben.

Einschränkungen

Die Benchmark-Ergebnisse von MiMo-V2.6-Pro werden hauptsächlich von Xiaomi veröffentlicht und sollten im Kontext der jeweiligen Benchmark-Methodik interpretiert werden, nicht als universelles Maß für die Anwendungsleistung.

Die Architektur mit 1.02T Gesamtparametern repräsentiert auch eine erhebliche Modellgröße. Die Zahl von 42B aktivierten Parametern beschreibt eine spärliche Aktivierung und nicht den vollständigen Hardware- oder Deployment-Footprint. Organisationen, die Self-Hosting erwägen, sollten daher Unterstützung durch Inferenz-Engines, Speicheranforderungen, Quantisierung, Durchsatz und Hardware-Anforderungen eigenständig evaluieren.

Für API-basierte Anwendungen kann auf das gehostete Modell über Xiaomis API-Plattform zugegriffen werden, während der Open-Weight-Checkpoint einen separaten Weg für Organisationen bietet, die ihre eigene Inferenzinfrastruktur betreiben möchten.

So greifen Sie über CometAPI auf die MiMo-V2.6-Pro-API zu

Schritt 1: Bei CometAPI registrieren und Ihren CometAPI-API-Schlüssel abrufen

Erstellen Sie ein CometAPI-Konto oder melden Sie sich an und öffnen Sie den API-Verwaltungsbereich. Generieren Sie einen API-Schlüssel in Ihrem CometAPI-Konto und halten Sie ihn für Ihre Anwendung bereit.

Schritt 2: MiMo-V2.6-Pro auswählen

Finden Sie MiMo-V2.6-Pro im CometAPI-Modellkatalog und bestätigen Sie die Modell-ID als mimo-v2.6-pro. Setzen Sie MiMo-V2.6-Pro als Zielmodell in Ihrer CometAPI-Integration. Konfigurieren Sie die Anwendung gemäß den Text-, Bild-, Video-, Audio-, Reasoning- oder Tool-Calling-Fähigkeiten, die Ihr Workflow benötigt.

Schritt 3: Anfragen senden

Senden Sie Anfragen über die CometAPI-Integration und stellen Sie die für Ihre Anwendung erforderlichen Eingaben bereit.

Schritt 4: Antwort verarbeiten

Verwenden Sie die zurückgegebenen Modellausgaben, strukturierten Daten, Reasoning-Ergebnisse oder Tool-Call-Informationen innerhalb des Workflows Ihrer Anwendung.