MiMo V2.6 Flash API

Czym jest MiMo-V2.6-Flash?

MiMo-V2.6-Flash to model firmy Xiaomi skoncentrowany na efektywności w rodzinie MiMo-V2.6. To natywny wielomodalny model wnioskowania zaprojektowany do wywołań o wysokiej częstotliwości, obciążeń na dużą skalę, kodowania, automatyzacji oraz zadań agentowych o długim horyzoncie.

Model przyjmuje jako wejście tekst, obrazy, wideo i audio, a generuje wyjście tekstowe. Xiaomi opisuje go jako model pełnej modalności zoptymalizowany pod kątem rzeczywistych przepływów pracy, z oknem kontekstu o wielkości 1 miliona tokenów, głębokim rozumowaniem, wywoływaniem narzędzi, ustrukturyzowanym wyjściem, strumieniowaniem, wyszukiwaniem w sieci oraz buforowaniem kontekstu.

Punkt kontrolny o otwartych wagach MiMo-V2.6-Flash-RL wykorzystuje rzadką architekturę Mixture-of-Experts z 309 miliardami łącznych parametrów i 15 miliardami aktywowanych parametrów. Karta modelu opisuje długość kontekstu 1M tokenów, 681M‑parametrowy enkoder wizualny, enkodery audio oraz pięciowarstwowy dekoder spekulacyjny.

Specyfikacja techniczna

Oficjalna strona modelu Xiaomi podaje okno kontekstu 1M tokenów, do 128K tokenów wyjściowych, 100 RPM oraz 10M TPM.

Główne funkcje MiMo-V2.6-Flash

1. Natywne rozumienie pełnej modalności

MiMo-V2.6-Flash został zaprojektowany do przetwarzania tekstu, obrazów, wideo i audio w ramach tego samego modelu. Dzięki temu nadaje się do zastosowań, w których informacje są rozproszone w wielu formatach mediów, a nie zawarte wyłącznie w tekście.

Typowe zastosowania obejmują analizę wielomodalnych dokumentów, inspekcję wizualną, rozumienie wideo, badania wspierane dźwiękiem oraz przepływy pracy łączące różne rodzaje dowodów.

2. Długi kontekst 1M tokenów

Model obsługuje okno kontekstu do 1 miliona tokenów, co czyni go odpowiednim dla dużych repozytoriów, obszernych dokumentów, rozbudowanych śladów użycia narzędzi oraz wielosesyjnych przepływów pracy agentów. Xiaomi pozycjonuje model szczególnie pod kątem zadań o długim horyzoncie i współpracy wielu agentów.

Ta duża pojemność kontekstu może ograniczyć potrzebę wielokrotnego streszczania lub dzielenia obszernych zbiorów informacji przed przetwarzaniem.

3. Wnioskowanie i przepływy pracy agentowe

MiMo-V2.6-Flash jest zbudowany z myślą o obciążeniach nastawionych na wnioskowanie i przepływy pracy agentowe. Oficjalna lista możliwości obejmuje głębokie rozumowanie i wywoływanie narzędzi, a karta modelu opisuje mieszane uczenie ze wzmocnieniem w obszarach kodowania, ogólnych agentów, zadań wizualnych oraz cyberbezpieczeństwa.

To sprawia, że model jest istotny dla zastosowań takich jak:

• Wielokrokowe agenty badawcze
• Agenty do kodowania
• Orkiestracja narzędzi
• Przepływy pracy związane z używaniem komputera
• Zautomatyzowana analiza
• Długotrwałe zadania planistyczne

4. Wywoływanie narzędzi i ustrukturyzowane wyjście

Model obsługuje wywoływanie narzędzi i ustrukturyzowane wyjście, co pozwala mu uczestniczyć w zastosowaniach, w których trzeba wywoływać zewnętrzne funkcje lub zwracać informacje w przewidywalnym, możliwym do odczytu przez maszyny formacie.

Jest to szczególnie użyteczne dla systemów agentowych, które łączą LLM z wyszukiwaniem, bazami danych, interfejsami API, narzędziami biznesowymi lub innymi funkcjami aplikacji.

5. Zdolności agentowe w trybie wielomodalnym

MiMo-V2.6-Flash łączy wielomodalne rozumienie z ukierunkowanym na agenta wnioskowaniem. Zamiast traktować przetwarzanie obrazów, wideo, audio i tekstu jako odrębne zadania modelu, zapewnia jednolity interfejs modelu dla tych wejść.

Taka architektura jest użyteczna w przepływach pracy takich jak przegląd dokumentu technicznego wraz ze schematami, analiza nagranych spotkań, inspekcja materiału wideo lub łączenie zrzutów ekranu z instrukcjami tekstowymi.

6. Projekt MiMo-V2.6 ukierunkowany na efektywność

Wariant Flash jest pozycjonowany przez Xiaomi jako członek rodziny MiMo-V2.6 zbalansowany pod kątem efektywności. Jego rzadkie MoE aktywuje podzbiór parametrów dla każdego tokena zamiast używać całej puli parametrów przy każdym tokenie.

Model wykorzystuje również pięciowarstwowy dekoder spekulacyjny, który przewiduje wiele kolejnych tokenów do równoległej weryfikacji — podejście architektoniczne mające na celu poprawę efektywności wnioskowania.

Wydajność w benchmarkach

Opublikowana przez Xiaomi tabela ocen przedstawia wyniki MiMo-V2.6-Flash w benchmarkach dotyczących kodowania, ogólnych agentów, cyberbezpieczeństwa oraz agentów wizualnych. Są to wyniki opublikowane przez dostawcę, dlatego nie należy traktować ich jako niezależnych rankingów stron trzecich.

Na przykład Xiaomi podaje wynik 87.6 w Terminal Bench 2.1, 80.8 w OSWorld-Verified, 73.6 w Toolathlon-Verified oraz 95.1 w CyberGym.

Profil benchmarków sugeruje, że model jest projektowany szczególnie pod kątem przepływów pracy agentowych, kodowania, użycia narzędzi i trybów wielomodalnych, a nie pozycjonowany wyłącznie jako konwencjonalny model konwersacyjny.

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

MiMo-V2.6-Flash i MiMo-V2.6-Pro należą do tej samej rodziny modeli i dzielą natywną wielomodalność oraz projekt z kontekstem 1M, ale celują w różne punkty spektrum efektywności modeli.

Opublikowana architektura pokazuje model Pro z 1.02T łącznych / 42B aktywowanych parametrów, w porównaniu z Flashem: 309B łącznych / 15B aktywowanych parametrów.

MiMo-V2.6-Flash vs inne modele

MiMo-V2.6-Flash zajmuje wyróżniającą się pozycję wśród nowoczesnych wielomodalnych modeli wnioskowania, ponieważ łączy cztery cechy w jednym modelu: długi kontekst, natywne wejście wielomodalne, wnioskowanie oraz zorientowane na agenta wykorzystanie narzędzi.

W porównaniu z konwencjonalnym modelem wnioskowania opartym wyłącznie na tekście MiMo-V2.6-Flash może bezpośrednio uwzględniać obrazy, wideo i audio. W porównaniu z mniejszym modelem wielomodalnym jego kontekst 1M tokenów sprawia, że lepiej nadaje się do dużych repozytoriów i wydłużonych trajektorii agentów. W porównaniu z większym MiMo-V2.6-Pro, Flash kładzie nacisk na bardziej zorientowaną na efektywność architekturę.

Reprezentatywne przypadki użycia

Programowanie i inżynieria oprogramowania

MiMo-V2.6-Flash można używać do generowania kodu, debugowania, analizy repozytoriów, planowania oprogramowania oraz agentowych przepływów pracy wytwórczych.

Opublikowane wyniki obejmują oceny w DeepSWE v1.1, ProgramBench, MiMo Code Bench i Terminal Bench.

Analiza dokumentów w długim kontekście

Okno kontekstu 1M tokenów sprawia, że model nadaje się do analizy dużych zbiorów dokumentów, specyfikacji technicznych, materiałów badawczych lub długich historii projektów bez agresywnego ograniczania dostępnego kontekstu.

Badania wielomodalne

Ponieważ model akceptuje tekst, obraz, wideo i audio, może łączyć informacje z różnych mediów w jednym przepływie wnioskowania.

Automatyzacja agentów i narzędzi

Wywoływanie narzędzi, ustrukturyzowane wyjście, wnioskowanie i długi kontekst sprawiają, że model nadaje się do agentów, którzy muszą planować zadania, wywoływać zewnętrzne narzędzia, sprawdzać wyniki i kontynuować rozumowanie przez wiele kroków.

Przepływy pracy związane z używaniem komputera

Opublikowany wynik 80.8 w OSWorld-Verified oraz inne benchmarki agentowe pokazują, że Xiaomi ocenia model w interaktywnych zadaniach agentowych, oprócz tradycyjnych benchmarków modeli językowych.

Wielomodalne przepływy pracy biznesowe

MiMo-V2.6-Flash może wspierać przepływy pracy obejmujące raporty, zrzuty ekranu, nagrania, prezentacje, dokumenty i inne biznesowe informacje z różnych mediów, w których jeden model musi syntezować wiele typów wejść.

Ograniczenia

MiMo-V2.6-Flash to nowo wydany model, dlatego zakres benchmarków i niezależnych ocen stron trzecich wciąż się rozwija. Opublikowana przez Xiaomi tabela benchmarków dostarcza istotnych dowodów w zadaniach agentowych i wielomodalnych, lecz są to wyniki raportowane przez dostawcę, a nie substytut testów specyficznych dla danej aplikacji.

Model ma również dużą architekturę bazową mimo rzadkiej aktywacji. Organizacje rozważające samodzielne hostowanie powinny zatem ocenić sprzęt, kompatybilność z silnikiem wnioskowania, kwantyzację, przepustowość oraz wymagania operacyjne, zamiast zakładać, że wartość 15B aktywowanych parametrów odzwierciedla całkowity ślad wdrożenia. Oficjalna karta modelu zawiera wskazówki dotyczące wdrożenia dla SGLang i vLLM.

Jak uzyskać dostęp do API MiMo-V2.6-Flash przez CometAPI

Krok 1: Zarejestruj się w CometAPI i uzyskaj klucz API CometAPI

Utwórz lub zaloguj się na konto CometAPI i otwórz sekcję zarządzania API. Wygeneruj klucz API w swoim koncie CometAPI i zachowaj go do konfiguracji aplikacji.

Krok 2: Wybierz MiMo-V2.6-Flash i skonfiguruj aplikację

Znajdź MiMo-V2.6-Flash w katalogu dostępnych modeli i potwierdź identyfikator modelu jako mimo-v2.6-flash. Ustaw MiMo-V2.6-Flash jako docelowy model w integracji CometAPI. Skonfiguruj żądanie zgodnie z wielomodalnymi wejściami i możliwościami agentowymi wymaganymi przez Twoją aplikację.

Krok 3: Wysyłaj żądania

Przekazuj tekst lub obsługiwane wejścia wielomodalne przez integrację CometAPI i wykorzystuj zwróconą odpowiedź modelu w przepływie pracy aplikacji.

Krok 4: Przetwarzaj odpowiedź

Obsługuj wygenerowany tekst, ustrukturyzowane wyniki, rezultaty wnioskowania lub informacje o wywołaniach narzędzi zgodnie z przepływem pracy Twojej aplikacji.