MiMo V2.6 Pro API

Wat is MiMo-V2.6-Pro?

MiMo-V2.6-Pro is het vlaggenschip-multimodale redeneermodel van Xiaomi MiMo, gebouwd voor complexe projecten, langetermijntaken, professionele workflows, onderzoek, cybersecurity, codering en agent-gedreven toepassingen.

Het model ondersteunt native begrip van tekst, afbeeldingen, video en audio binnen één uniform model. Het biedt een contextvenster van 1 miljoen tokens en ondersteunt tot 128K outputtokens, waardoor het geschikt is voor grote repositories, lange documenten, uitgebreide tooltraces en agentworkflows met meerdere sessies.

De open-weight MiMo-V2.6-Pro-RL-checkpoint gebruikt een sparse Mixture-of-Experts-architectuur met 1.02 trillion totale parameters en 42 billion geactiveerde parameters. De architectuur omvat een vision-encoder met 681M parameters, toegewijde audio-encoders en een speculatieve decoder met vijf lagen.

Technische specificaties

De officiële modelpagina van Xiaomi vermeldt 100 RPM en 10M TPM voor de model-API.

Belangrijkste functies van MiMo-V2.6-Pro

1. Native omni-modale interpretatie

MiMo-V2.6-Pro is ontworpen om tekst, afbeeldingen, video en audio gezamenlijk te begrijpen, in plaats van multimodale verwerking te beperken tot een aparte, secundaire workflow.

Hierdoor kunnen toepassingen verschillende vormen van informatie combineren binnen één redeneerproces, inclusief documenten met afbeeldingen, videoanalyse, audiocontent, screenshots en tekstuele instructies.

2. Lange 1M-token-context

Het model biedt een contextvenster tot 1 miljoen tokens. Dit maakt het geschikt voor workflows met grote codebases, lange documenten, uitgebreide onderzoeksdocumentatie, persistente agentgeschiedenis en grote traces van toolaanroepen.

Een lang contextvenster is bijzonder nuttig voor agent-systemen, omdat een aanzienlijke taakgeschiedenis en tussenresultaten beschikbaar kunnen blijven zonder dat het gesprek steeds opnieuw gecomprimeerd hoeft te worden.

3. Geavanceerde redenering en agent-capaciteiten

MiMo-V2.6-Pro is ontworpen voor redeneerintensieve workflows met lange horizon. Xiaomi benadrukt complexe projecten, samenwerking met meerdere agents en professionele workloads als kerngebruiksscenario’s. Het model ondersteunt ook deep thinking en toolaanroepen.

Deze capaciteiten maken het geschikt voor:

• Complexe software-engineering
• Onderzoeksagents
• Meertrapse planning
• Toolorkestratie
• Computergebruiksworkflows
• Cybersecurity-analyse
• Kennisintensieve taken

4. Toolaanroepen en gestructureerde output

MiMo-V2.6-Pro ondersteunt toolaanroepen en gestructureerde output, waardoor toepassingen het model kunnen verbinden met externe API’s, databases, zoeksystemen, bedrijfstools en andere softwarecomponenten.

Gestructureerde output is vooral nuttig wanneer modelantwoorden moeten worden gebruikt door downstream applicatielogica in plaats van alleen als natuurlijke taaltekst te worden weergegeven.

5. Langetermijn-agentworkflows

De combinatie van lange context, multimodaal begrip, redenering en toolgebruik stelt MiMo-V2.6-Pro in staat om te opereren in workflows die meerdere fasen van planning en uitvoering vereisen.

Xiaomi beschrijft de MiMo-V2.6-serie als geoptimaliseerd voor multimodale, multi-agent- en multi-harness-samenwerking. De officiële voorbeelden omvatten codering, kantoorwerk, ontwerp, onderzoek, contentcreatie, cybersecurity en computerbediening.

6. Open-weight modelarchitectuur

MiMo-V2.6-Pro-RL wordt uitgebracht als een open-weight-checkpoint. De modelkaart documenteert een sparse MoE-architectuur met 1.02T totale parameters en 42B geactiveerde parameters, naast toegewijde vision- en audio-encoders.

De modelkaart documenteert ook de reinforcement-learning-methodologie die is gebruikt om de capaciteiten voor codering, algemene agents, visuele agents en cybersecurity te verbeteren.

Benchmarkprestaties

Door Xiaomi gepubliceerde evaluaties omvatten coding agents, algemene agents, cybersecurity en visual-agent-taken. Dit zijn door de aanbieder gepubliceerde evaluatieresultaten, en moeten daarom worden onderscheiden van onafhankelijke benchmarkstudies door derden.

Opvallende gerapporteerde resultaten omvatten 89.9 op Terminal Bench 2.1, 82.0 op OSWorld-Verified, 76.9 op Toolathlon-Verified en 94.0 op CyberGym.

De officiële modelpagina van Xiaomi vermeldt ook een samengestelde intelligentie-indexscore van 46.32 van Artificial Analysis. Omdat dit een externe evaluatie is waar Xiaomi naar verwijst, moet deze afzonderlijk worden behandeld van Xiaomi’s eigen benchmarksuite.

MiMo-V2.6-Pro versus MiMo-V2.6-Flash

MiMo-V2.6-Pro en MiMo-V2.6-Flash delen hetzelfde brede multimodale en long-context ontwerp, maar richten zich op verschillende modelschalen.

Het belangrijkste architecturale onderscheid is de modelschaal: het Pro-checkpoint heeft 1.02T totale / 42B geactiveerde parameters, vergeleken met 309B totale / 15B geactiveerde parameters voor Flash.

MiMo-V2.6-Pro versus andere redeneermodellen

MiMo-V2.6-Pro combineert verschillende capaciteiten die vaak zijn verdeeld over verschillende modelcategorieën: multimodaal begrip, long-context redenering, codering, toolgebruik en agent-gedreven uitvoering.

Het 1M-token contextvenster onderscheidt het van modellen met aanzienlijk kleinere contextvensters, terwijl de native invoer van afbeeldingen, video en audio het uitbreidt voorbij tekstcentrische redeneersystemen. De sparse MoE-architectuur scheidt ook de totale modelcapaciteit van het aantal parameters dat voor elke token wordt geactiveerd.

Voor agent-georiënteerde toepassingen bestrijkt de gepubliceerde evaluatiesuite software-engineering, algemeen toolgebruik, computerinteractie, cybersecurity en visuele codering, in plaats van zich uitsluitend te richten op conventionele taalbenchmarks.

Representatieve toepassingsscenario’s

Complexe software-engineering

MiMo-V2.6-Pro kan codegeneratie, repository-analyse, debuggen, softwarearchitectuur, taakplanning en autonome codingworkflows ondersteunen.

De gepubliceerde evaluaties omvatten DeepSWE v1.1, ProgramBench, MiMo Code Bench en Terminal Bench.

Onderzoek met lange context

Het contextvenster van 1M tokens maakt het model geschikt voor grote onderzoeksprojecten met lange papers, technische documentatie, datasets, notities en opgebouwde onderzoeksgeschiedenis.

Multimodale analyse

Toepassingen kunnen tekst, afbeeldingen, video en audio combineren binnen één uniforme workflow. Dit is nuttig voor het analyseren van multimediale documenten, opgenomen materiaal, visueel bewijs, screenshots en onderzoeksdata in gemengd formaat.

AI-agents en toolautomatisering

Toolaanroepen, gestructureerde output, deep thinking en lange context maken MiMo-V2.6-Pro geschikt voor agents die moeten plannen, externe tools aanroepen, resultaten inspecteren en in meerdere stappen blijven doorwerken.

Cybersecurity

Cybersecurity is een van de evaluatiegebieden die zijn opgenomen in de door Xiaomi gepubliceerde modelresultaten. Het model rapporteert 94.0 op CyberGym, 80.2 op MiMo Cyber Bench, 47.9 op ExploitBench en 66.3 op SEC Bench Pro.

Workflows voor computergebruik

MiMo-V2.6-Pro is geëvalueerd op OSWorld-Verified, waar Xiaomi een score van 82.0 rapporteert. Dit maakt computerinteractie en UI-georiënteerde automatisering tot een ander relevant toepassingsgebied voor het model.

Wetenschappelijke en professionele workflows

Xiaomi toont MiMo-V2.6-Pro in wetenschappelijke onderzoeksworkflows, inclusief materiaalonderzoek, evenals ontwerp, contentcreatie, kantoorwerk en andere complexe professionele taken.

Beperkingen

De benchmarkresultaten van MiMo-V2.6-Pro zijn hoofdzakelijk gepubliceerd door Xiaomi en moeten worden geïnterpreteerd binnen de context van de methodologie van elke benchmark, in plaats van als een universele maatstaf voor toepassingsprestaties.

De 1.02T totale-parameterarchitectuur vertegenwoordigt ook een aanzienlijke onderliggende modelschaal. De 42B geactiveerde-parameterwaarde beschrijft sparse activatie in plaats van de volledige hardware- of deployfootprint. Organisaties die self-hosting overwegen, moeten daarom onafhankelijk de ondersteuning van inferentie-engines, geheugeneisen, kwantisatie, doorvoer en hardwarevereisten evalueren.

Voor op API gebaseerde toepassingen kan het gehoste model worden benaderd via het API-platform van Xiaomi, terwijl het open-weight-checkpoint een afzonderlijk pad biedt voor organisaties die hun eigen inferentie-infrastructuur willen beheren.

Toegang tot de MiMo‑V2.6‑Pro-API via CometAPI

Stap 1: Meld je aan voor CometAPI en verkrijg je CometAPI-API-sleutel

Maak een CometAPI-account aan of log in en open het API-beheergebied. Genereer een API-sleutel vanuit je CometAPI-account en houd deze gereed voor je toepassing.

Stap 2: Selecteer MiMo‑V2.6‑Pro

Zoek MiMo‑V2.6‑Pro in de CometAPI-modelcatalogus en bevestig de model-ID als mimo-v2.6-pro. Stel MiMo‑V2.6‑Pro in als het doeldmodel in je CometAPI-integratie. Configureer de toepassing volgens de tekst-, afbeelding-, video-, audio-, redeneer- of toolaanroepmogelijkheden die je workflow vereist.

Stap 3: Verzoeken verzenden

Dien verzoeken in via de CometAPI-integratie en geef de vereiste invoer op voor je toepassing.

Stap 4: Verwerk de respons

Gebruik de geretourneerde modeloutput, gestructureerde data, redeneerresultaten of informatie over toolaanroepen binnen de workflow van je toepassing.