Tekniske spesifikasjoner for MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed
| Spesifikasjon | MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed |
|---|---|
| Leverandør | Xiaomi MiMo |
| Modell-ID | mimo-v2.6-pro-ultraspeed |
| Modellfamilie | MiMo V2.6 Pro |
| Utgivelse / oppdatering | September 22, 2026 |
| Modelltype | Modell for høyhastighetsresonnering / multimodal |
| Inndata-modaliteter | Tekst, bilde, video, lyd |
| Utdata-modalitet | Tekst |
| Kontekstvindu | 1,048,576 tokens (1M) |
| Maksimal utdata | 131,072 tokens (128K) |
| Resonnering | Dyp tenkning |
| Verktøy-kalling | Støttet |
| Strømming | Støttet |
| Websøk | Støttet |
| Strukturert utdata | Støttet |
| Kontekstbufring | Støttet |
| API-protokoller | OpenAI-kompatibel, Anthropic-kompatibel |
| Opprinnelig API-base-URL | https://api.xiaomimimo.com/v1 |
Xiaomis offisielle modellsiden oppgir tekst, bilde, video og lyd som støttede inndata-modaliteter, med tekst som utdata. Den lister også multimodal forståelse, dyp tenkning, verktøy-kalling, strømming, websøk, strukturert utdata og kontekstbufring. Det dokumenterte kontekstvinduet er 1M tokens og maksimal utdata er 128K tokens.
Hva er MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed?
MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed er Xiaomis lavlatens leveringsversjon av MiMo-V2.6-Pro, designet for applikasjoner der resonneringsevnen til Pro-modellen må kombineres med vesentlig raskere utdatagenerering.
Xiaomi oppgir at UltraSpeed beholder V2.6-Pro sin flaggskipskapasitet samtidig som den gir opptil 20× raskere utdatahastighet enn standard V2.6-Pro-serveringsmodus. Xiaomi retter spesifikt inn mot sanntidsinteraksjon og produksjonsarbeidslaster som er sensitive for responstid.
Forskjellen handler derfor primært om inferenshastighet og servering, ikke en ny kapabilitetsfamilie. Uavhengige modellkataloger beskriver tilsvarende UltraSpeed som en hostet høyhastighetsvariant av MiMo-V2.6-Pro-familien snarere enn et separat utgitt open-weight-sjekkpunkt.
Hovedfunksjoner for MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed
- Ultra-høyhastighets Pro-inferens: Xiaomi hevder at utdatagenerering kan nå opptil 20× hastigheten til standard MiMo-V2.6-Pro, rettet mot latenssensitive produksjonssystemer.
- Full multimodal inndata: Modellen aksepterer tekst, bilder, video og lyd, og genererer tekstsvar.
- 1M-token kontekst: 1,048,576-token kontekstvinduet støtter store repositorier, lange dokumenter, multimodal kontekst og utvidede agentsesjoner.
- Dyp resonnering: UltraSpeed beholder den resonnement-orienterte atferden til MiMo-V2.6-Pro-familien, i stedet for å være redusert til en lettvekts, rent generativ modell. Xiaomi beskriver den eksplisitt som å beholde Pro-ytelsen.
- Agent- og verktøyarbeidsflyter: Verktøy-kalling, strukturert utdata, websøk, strømming og kontekstbufring er oppført blant de støttede kapabilitetene.
- Kompatibilitet med OpenAI- og Anthropic-protokoller: Xiaomi tilbyr integrasjonseksempler for begge protokoller, slik at utviklere kan tilpasse eksisterende API-klienter i stedet for å bygge en proprietær integrasjon fra grunnen av.
MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed vs MiMo-V2.6-Pro vs MiMo-V2.6-Flash
| Modell | Primær posisjonering | Kontekst | Maks utdata | Nøkkelforskjell |
|---|---|---|---|---|
| MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed | Sanntid / latenssensitiv Pro-servering | 1M | 128K | Opptil 20× påstått utdatahastighet vs Pro |
| MiMo-V2.6-Pro | Flaggskipsmodell for resonnering | 1M | 128K | Standard Pro-inferens |
| MiMo-V2.6-Flash | Mer effektivitetsorientert V2.6-modell | 1M | 128K | Designet for lettere, kostnadssensitive arbeidslaster |
Xiaomi beskriver V2.6-Pro som sin flaggskipsmodell for resonnering for komplekse prosjekter, langhorisont-oppgaver, høyrisikoarbeid, cybersikkerhet og forskning, mens UltraSpeed er spesifikt optimalisert rundt den latenssensitive versjonen av den Pro-opplevelsen.
De offisielle prisene illustrerer også at UltraSpeed er et eget serveringstrinn: Xiaomi oppgir for tiden $4.35/M inndata og $8.70/M utdata for UltraSpeed, mot $0.435/M inndata og $0.87/M utdata for standard V2.6-Pro. Cache-treff-inndata er oppført til $0.036/M for UltraSpeed.
Begrensninger ved MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed
- UltraSpeed-hastighetstall er leverandørpåstander: Xiaomi oppgir “opptil 20×” raskere utdata, men en standardisert uavhengig måling for dette spesifikke serveringstrinnet ble ikke funnet.
- Kun tekstutdata: Selv om modellen aksepterer tekst, bilder, video og lyd, er den dokumenterte utdata-modaliteten tekst.
- Hostet serveringsdistinksjon: UltraSpeed bør ikke beskrives som et separat open-weight-sjekkpunkt uten forbehold. Nåværende kilder skiller den standard åpne MiMo-V2.6-Pro-modellen fra den hostede UltraSpeed-serveringsmodusen.
- Høyere tokenpriser enn standard Pro: Xiaomis oppførte UltraSpeed-satser er vesentlig høyere enn standard MiMo-V2.6-Pro-satser. Den relevante avveiningen er derfor latens kontra tokenkostnad, snarere enn ren modellkapabilitet.
- Kontospesifikk gjennomstrømning: Xiaomi oppgir RPM/TPM for UltraSpeed som en tilpasset tjeneste i stedet for å publisere en universell grense på modellsiden.
Anbefalte brukstilfeller
Sanntidskodeassistanse
Xiaomi identifiserer spesifikt sanntids kodeassistanse som et UltraSpeed-scenario. Raskere generering kan redusere opplevd forsinkelse under kodefullføring, feilsøking og interaktiv utvikling.
Sanntidsrisikokontroll
Modellen posisjoneres også for latenssensitive risikokontroll-arbeidsflyter der resonnering må skje innenfor et kort operasjonelt vindu. Xiaomi nevner sanntids svindel- og risikovurdering som et eksempel.
Kvantitativ og markedsanalyse
Xiaomi oppgir kvantitativ handel som et annet målscenario, der rask behandling av ny informasjon og generering av analytisk utdata kan være viktig. Dette er et dokumentert brukstilfelle fra Xiaomi, ikke et bevis på at modellen uavhengig produserer pålitelige handelsbeslutninger.
Vitenskapelig forskning
Den offisielle modellsiden beskriver sanntids hypotesegenerering og -validering som en potensiell forskningsarbeidsflyt, særlig der reduksjon av modellens svartidslatens kan forbedre interaktiv eksperimentering.
Langkontekst multimodale agenter
Kombinasjonen av et 1M-token kontekstvindu, multimodale inndata, resonnering, verktøy-kalling og strømming gjør UltraSpeed relevant for langkontekst agentsystemer som må prosessere betydelige mengder blandet informasjon samtidig som interaktiv responshastighet opprettholdes.