MiMo V2.6 Pro API

Hva er MiMo-V2.6-Pro?

MiMo-V2.6-Pro er Xiaomi MiMos flaggskip innen multimodal resonnering, bygget for komplekse prosjekter, oppgaver med lang horisont, profesjonelle arbeidsflyter, forskning, cybersikkerhet, koding og agentbaserte applikasjoner.

Modellen støtter innebygd forståelse av tekst, bilder, video og lyd i én samlet modell. Den tilbyr et kontekstvindu på 1 million tokens og støtter opptil 128K utdata-tokens, noe som gjør den egnet for store kodebaser, lange dokumenter, utvidede verktøyspor og flerøkts agentarbeidsflyter.

Sjekkpunktet med åpne vekter, MiMo-V2.6-Pro-RL, bruker en sparse Mixture-of-Experts-arkitektur med 1.02 billioner totale parametere og 42 milliarder aktiverte parametere. Arkitekturen inkluderer en visjonsenkoder med 681M parametere, dedikerte lyd-enkodere og en femlags spekulativ dekoder.

Tekniske spesifikasjoner

Den offisielle modellsiden til Xiaomi oppgir 100 RPM og 10M TPM for modell-API-et.

Hovedfunksjoner i MiMo-V2.6-Pro

1. Innebygd omnimodal forståelse

MiMo-V2.6-Pro er utformet for å forstå tekst, bilder, video og lyd i fellesskap, i stedet for å begrense multimodal behandling til en separat hjelpearbeidsflyt.

Dette lar applikasjoner kombinere ulike former for informasjon i én sammenhengende resonnementprosess, inkludert dokumenter med bilder, videobasert analyse, lydinnhold, skjermbilder og tekstlige instruksjoner.

2. 1M-token langt kontekstvindu

Modellen tilbyr et kontekstvindu på opptil 1 million tokens. Dette gjør den egnet for arbeidsflyter som omfatter store kodebaser, lange dokumenter, omfattende forskningsmateriale, vedvarende agenthistorikk og store verktøykall-spor.

Et langt kontekstvindu er særlig nyttig for agentiske systemer fordi betydelig oppgavehistorikk og mellomresultater kan forbli tilgjengelige uten å måtte komprimere samtalen gjentatte ganger.

3. Avansert resonnering og agentfunksjoner

MiMo-V2.6-Pro er utformet for resonnementstunge arbeidsflyter med lang horisont. Xiaomi fremhever komplekse prosjekter, samarbeid mellom flere agenter og profesjonelle arbeidsbelastninger som sentrale brukstilfeller. Modellen støtter også dyp tenkning og verktøykalling.

Disse evnene gjør den egnet for:

• Kompleks programvareutvikling
• Forskningsagenter
• Flertrinns planlegging
• Orkestrering av verktøy
• Arbeidsflyter for databruk
• Cybersikkerhetsanalyse
• Kunnskapsintensive oppgaver

4. Verktøykalling og strukturert utdata

MiMo-V2.6-Pro støtter verktøykalling og strukturert utdata, slik at applikasjoner kan koble modellen til eksterne API-er, databaser, søkesystemer, forretningsverktøy og andre programvarekomponenter.

Strukturert utdata er spesielt nyttig når modellens svar skal konsumeres av nedstrøms applikasjonslogikk i stedet for bare å vises som tekst på naturlig språk.

5. Agentarbeidsflyter med lang horisont

Kombinasjonen av lang kontekst, multimodal forståelse, resonnering og verktøybruk gjør at MiMo-V2.6-Pro kan operere i arbeidsflyter som krever flere stadier med planlegging og utførelse.

Xiaomi beskriver MiMo-V2.6-serien som optimalisert for multimodalt, multi-agent og multi-harness-samarbeid. Offisielle eksempler inkluderer koding, kontorarbeid, design, forskning, innholdsproduksjon, cybersikkerhet og databetjening.

6. Modellsarkitektur med åpne vekter

MiMo-V2.6-Pro-RL er utgitt som et sjekkpunkt med åpne vekter. Modellkortet dokumenterer en sparse MoE-arkitektur med 1.02T totale parametere og 42B aktiverte parametere, sammen med dedikerte visuelle og lyd-enkodere.

Modellkortet dokumenterer også forsterkningslæringsmetodikken som er brukt for å forbedre evner innen koding, generelle agenter, visuelle agenter og cybersikkerhet.

Benchmark-ytelse

Xiaomis publiserte evaluering dekker kodeagenter, generelle agenter, cybersikkerhet og visuelle agentoppgaver. Dette er leverandørpubliserte evalueringsresultater, og bør derfor skilles fra uavhengige tredjeparts benchmark-studier.

Rapporterte resultater som skiller seg ut inkluderer 89.9 på Terminal Bench 2.1, 82.0 på OSWorld-Verified, 76.9 på Toolathlon-Verified og 94.0 på CyberGym.

Xiaomis offisielle modellsiden rapporterer også en Artificial Analysis sammensatt intelligensindeks på 46.32. Fordi dette er en tredjepartsevaluering referert av Xiaomi, bør den behandles separat fra Xiaomis egen benchmarksuite.

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

MiMo-V2.6-Pro og MiMo-V2.6-Flash deler samme overordnede multimodale og langkontekst-design, men de retter seg mot ulike modellskalaer.

Den viktigste arkitektoniske forskjellen er modellskala: Pro-sjekkpunktet har 1.02T totale / 42B aktiverte parametere, sammenlignet med 309B totale / 15B aktiverte parametere for Flash.

MiMo-V2.6-Pro vs andre resonneringsmodeller

MiMo-V2.6-Pro kombinerer flere kapabiliteter som ofte er fordelt på ulike modellkategorier: multimodal forståelse, langkontekst-resonnering, koding, verktøybruk og agentisk utførelse.

Dets 1M-token kontekst skiller det fra modeller med betydelig mindre kontekstvinduer, mens de innebygde bilde-, video- og lydinndataene strekker seg utover tekstsentrerte resonneringssystemer. Sparse MoE-arkitekturen skiller også modellens totale kapasitet fra antallet parametere som aktiveres per token.

For agentorienterte applikasjoner dekker den publiserte evalueringsserien programvareutvikling, generell verktøybruk, datamaskininteraksjon, cybersikkerhet og visuell koding, i stedet for å fokusere utelukkende på konvensjonelle språkbenchmarker.

Representative brukstilfeller

Kompleks programvareutvikling

MiMo-V2.6-Pro kan støtte kodegenerering, lageranalyse, feilsøking, programvarearkitektur, oppgaveplanlegging og autonome kodearbeidsflyter.

Publiserte evalueringer inkluderer DeepSWE v1.1, ProgramBench, MiMo Code Bench og Terminal Bench.

Forskning med lang kontekst

Kontekstvinduet på 1M tokens gjør modellen egnet for store forskningsprosjekter som involverer lange artikler, teknisk dokumentasjon, datasett, notater og akkumulert forskningshistorikk.

Multimodal analyse

Applikasjoner kan kombinere tekst, bilder, video og lyd i en samlet arbeidsflyt. Dette er nyttig for å analysere multimediedokumenter, opptak, visuelle bevis, skjermbilder og forskningsdata i blandede formater.

AI-agenter og verktøyautomatisering

Verktøykalling, strukturert utdata, dyp tenkning og lang kontekst gjør MiMo-V2.6-Pro egnet for agenter som må planlegge, kalle eksterne verktøy, inspisere resultater og fortsette arbeidet over flere steg.

Cybersikkerhet

Cybersikkerhet er et av evalueringsområdene som inngår i Xiaomis publiserte modellresultater. Modellen rapporterer 94.0 på CyberGym, 80.2 på MiMo Cyber Bench, 47.9 på ExploitBench og 66.3 på SEC Bench Pro.

Arbeidsflyter for databruk

MiMo-V2.6-Pro er evaluert på OSWorld-Verified, der Xiaomi rapporterer en score på 82.0. Dette gjør datamaskininteraksjon og UI-orientert automatisering til et annet relevant bruksområde for modellen.

Vitenskapelige og profesjonelle arbeidsflyter

Xiaomi viser frem MiMo-V2.6-Pro i vitenskapelige forskningsarbeidsflyter, inkludert materialforskning, samt design, innholdsproduksjon, kontorarbeid og andre komplekse profesjonelle oppgaver.

Begrensninger

MiMo-V2.6-Pros benchmarkresultater er primært publisert av Xiaomi og bør tolkes i konteksten av hver benchmarks metodikk, snarere enn som et universelt mål på applikasjonsytelse.

Modellens 1.02T total-parameterarkitektur representerer også en betydelig underliggende modellskala. Tallet 42B for aktiverte parametere beskriver spars aktivisering, ikke modellens komplette maskinvare- eller deployeringsfotavtrykk. Organisasjoner som vurderer egen hosting bør derfor evaluere støtte for inferensmotor, minnekrav, kvantisering, gjennomstrømning og maskinvarekrav uavhengig.

For API-baserte applikasjoner kan den hostede modellen nås via Xiaomis API-plattform, mens sjekkpunktet med åpne vekter gir en separat vei for organisasjoner som ønsker å administrere egen inferensinfrastruktur.

Slik får du tilgang til MiMo-V2.6-Pro API via CometAPI

Trinn 1: Registrer deg for CometAPI og hent din CometAPI API-nøkkel

Opprett eller logg inn på CometAPI-kontoen din og åpne API-administrasjonsområdet. Generer en API-nøkkel fra CometAPI-kontoen din og gjør den klar for applikasjonen din.

Trinn 2: Velg MiMo-V2.6-Pro

Finn MiMo-V2.6-Pro i CometAPI-modellkatalogen og bekreft modell-ID-en som mimo-v2.6-pro. Angi MiMo-V2.6-Pro som målmodell i CometAPI-integrasjonen. Konfigurer applikasjonen i henhold til de tekst-, bilde-, video-, lyd-, resonnement- eller verktøykallingsfunksjonene som kreves av arbeidsflyten din.

Trinn 3: Send forespørsler

Send forespørsler via CometAPI-integrasjonen og oppgi nødvendige inndata for applikasjonen din.

Trinn 4: Behandle svaret

Bruk de returnerte modellutdataene, strukturerte dataene, resonnementresultatene eller verktøykall-informasjonen i applikasjonens arbeidsflyt.