MiMo V2.6 Flash API

Что такое MiMo-V2.6-Flash?

MiMo-V2.6-Flash — это ориентированная на эффективность модель из семейства MiMo-V2.6 от Xiaomi. Это нативная мультимодальная модель рассуждения, разработанная для частых вызовов, крупномасштабных нагрузок, кодирования, автоматизации и долгосрочных агентных задач.

Модель принимает входные данные в виде текста, изображений, видео и аудио и генерирует текстовый вывод. Xiaomi описывает её как полномодальную модель, оптимизированную для реальных рабочих процессов, с окном контекста на 1 миллион токенов, глубоким рассуждением, вызовом инструментов, структурированным выводом, потоковой выдачей, веб-поиском и кэшированием контекста.

Чекпойнт с открытыми весами MiMo-V2.6-Flash-RL использует разрежённую архитектуру Mixture-of-Experts с 309 миллиардами общих параметров и 15 миллиардами активируемых параметров. В карточке модели описываются контекст длиной 1M токенов, визуальный энкодер на 681M параметров, аудиоэнкодеры и пятислойный спекулятивный декодер.

Технические характеристики

Официальная страница модели Xiaomi указывает окно контекста 1M токенов, до 128K токенов вывода, 100 RPM и 10M TPM.

Основные особенности MiMo-V2.6-Flash

1. Нативное понимание полной модальности

MiMo-V2.6-Flash рассчитана на обработку текста, изображений, видео и аудио в рамках одной модели. Это делает её подходящей для приложений, где информация распределена по нескольким медиапазонам, а не полностью содержится в тексте.

Типичные применения включают мультимодальный анализ документов, визуальную инспекцию, понимание видео, исследования с использованием аудио и рабочие процессы, объединяющие различные типы доказательств.

2. Длинный контекст на 1M токенов

Модель поддерживает окно контекста до 1 миллиона токенов, что подходит для крупных репозиториев, длинных документов, расширенных следов инструментов и многоcеансовых агентных рабочих процессов. Xiaomi специально позиционирует модель для задач длинного горизонта и многоагентного взаимодействия.

Такая ёмкость контекста может снизить необходимость неоднократно суммировать или делить большие массивы информации перед обработкой.

3. Рассуждение и агентные рабочие процессы

MiMo-V2.6-Flash ориентирована на рабочие нагрузки, связанные с рассуждением и агентами. В официальном списке возможностей указаны глубокое рассуждение и вызов инструментов, а карточка модели описывает смешанное обучение с подкреплением по задачам кодирования, общим агентам, визуальным задачам и кибербезопасности.

Это делает модель релевантной для приложений, таких как:

• Многошаговые исследовательские агенты
• Кодирующие агенты
• Оркестрация инструментов
• Рабочие процессы компьютерного использования
• Автоматизированный анализ
• Длительные планировочные задачи

4. Вызов инструментов и структурированный вывод

Модель поддерживает вызов инструментов и структурированный вывод, что позволяет использовать её в приложениях, где необходимо вызывать внешние функции или возвращать информацию в предсказуемом, машиночитаемом формате.

Это особенно полезно для агентных систем, которые подключают LLM к поиску, базам данных, API, бизнес-инструментам или другим функциям приложений.

5. Агентные возможности в мультимодальности

MiMo-V2.6-Flash сочетает мультимодальное понимание с ориентированным на агента рассуждением. Вместо того чтобы рассматривать обработку изображений, видео, аудио и текста как отдельные задачи модели, она предоставляет унифицированный интерфейс для этих входов.

Такая архитектура полезна для рабочих процессов, таких как совместный разбор технического документа с диаграммами, анализ записанных совещаний, проверка видеодоказательств или объединение скриншотов с текстовыми инструкциями.

6. Дизайн MiMo-V2.6 с упором на эффективность

Вариант Flash позиционируется Xiaomi как сбалансированный по эффективности член семейства MiMo-V2.6. Его разрежённая архитектура MoE активирует подмножество параметров для каждого токена вместо использования всего пула параметров на каждом токене.

Модель также использует пятислойный спекулятивный декодер, который предсказывает несколько последующих токенов для параллельной проверки — архитектурный подход, призванный улучшить эффективность вывода.

Результаты в бенчмарках

Публикуемая Xiaomi таблица оценок показывает результаты MiMo-V2.6-Flash по бенчмаркам кодирования, общих агентов, кибербезопасности и визуальных агентов. Это результаты бенчмарков, опубликованные поставщиком, поэтому их не следует рассматривать как независимые рейтинги сторонних организаций.

Например, Xiaomi сообщает 87.6 на Terminal Bench 2.1, 80.8 на OSWorld-Verified, 73.6 на Toolathlon-Verified и 95.1 на CyberGym.

Профиль бенчмарков предполагает, что модель спроектирована в первую очередь вокруг агентных, кодировочных, инструментальных и мультимодальных рабочих процессов, а не позиционируется исключительно как традиционная разговорная модель.

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

MiMo-V2.6-Flash и MiMo-V2.6-Pro относятся к одному семейству моделей и разделяют нативную мультимодальность и контекст 1M, но нацелены на разные точки спектра эффективности модели.

Опубликованная архитектура показывает, что модель Pro имеет 1.02T общих / 42B активируемых параметров по сравнению с Flash — 309B общих / 15B активируемых параметров.

MiMo-V2.6-Flash vs другие модели

MiMo-V2.6-Flash занимает своеобразную позицию среди современных мультимодальных моделей рассуждения, поскольку сочетает четыре характеристики в одной модели: длинный контекст, нативный мультимодальный ввод, рассуждение и ориентированное на инструменты использование агентами.

По сравнению с обычной текстовой моделью рассуждения, MiMo-V2.6-Flash может напрямую учитывать изображения, видео и аудио. По сравнению с более компактной мультимодальной моделью, её контекст на 1M токенов делает её более подходящей для крупных репозиториев и расширенных траекторий агента. По сравнению с более крупной MiMo-V2.6-Pro, Flash делает упор на более эффективную архитектуру.

Представительные варианты использования

Кодирование и разработка ПО

MiMo-V2.6-Flash можно использовать для генерации кода, отладки, анализа репозиториев, планирования разработки и агентных рабочих процессов.

Опубликованные результаты включают оценки DeepSWE v1.1, ProgramBench, MiMo Code Bench и Terminal Bench.

Анализ документов с длинным контекстом

Окно контекста на 1M токенов делает модель подходящей для анализа больших коллекций документов, технических спецификаций, исследовательских материалов или длинной истории проектов без агрессивного сокращения доступного контекста.

Мультимодальные исследования

Поскольку модель принимает текст, изображения, видео и аудио, она может объединять информацию из различных медиасources в одном процессе рассуждения.

Агентная автоматизация и инструменты

Вызов инструментов, структурированный вывод, рассуждение и длинный контекст делают модель подходящей для агентов, которым необходимо планировать задачи, вызывать внешние инструменты, проверять результаты и продолжать рассуждение в несколько шагов.

Рабочие процессы «компьютерного использования»

Опубликованный результат OSWorld-Verified 80.8 и другие агентные бенчмарки показывают, что Xiaomi оценивает модель на интерактивных агентных задачах в дополнение к традиционным бенчмаркам языковых моделей.

Мультимодальные бизнес-процессы

MiMo-V2.6-Flash может поддерживать рабочие процессы, включающие отчёты, скриншоты, записи, презентации, документы и другую смешанную бизнес-информацию, где одна модель должна синтезировать несколько типов входных данных.

Ограничения

MiMo-V2.6-Flash — недавно выпущенная модель, поэтому покрытие бенчмарками и независимая сторонняя оценка всё ещё развиваются. Публикуемая Xiaomi таблица бенчмарков предоставляет существенные доказательства по агентным и мультимодальным задачам, но эти результаты публикуются поставщиком и не заменяют тестирование под конкретные приложения.

Модель также имеет крупную базовую архитектуру, несмотря на разрежённую активацию. Организациям, рассматривающим самостоятельное развёртывание, следует оценить аппаратные требования, совместимость с движками вывода, квантование, пропускную способность и операционные требования, а не исходить из того, что число 15B активируемых параметров отражает полный эксплуатационный след. Официальная карточка модели предоставляет рекомендации по развёртыванию для SGLang и vLLM.

Как получить доступ к API MiMo-V2.6-Flash через CometAPI

Шаг 1: Зарегистрируйтесь в CometAPI и получите свой API-ключ CometAPI

Создайте или войдите в свою учётную запись CometAPI и откройте раздел управления API. Сгенерируйте API-ключ в своей учётной записи CometAPI и сохраните его для конфигурации приложения.

Шаг 2: Выберите MiMo-V2.6-Flash и настройте приложение

Найдите MiMo-V2.6-Flash в доступном каталоге моделей и подтвердите идентификатор модели как mimo-v2.6-flash. Установите MiMo-V2.6-Flash целевой моделью в вашей интеграции CometAPI. Настройте запрос в соответствии с мультимодальными входами и агентными возможностями, требуемыми вашим приложением.

Шаг 3: Отправляйте запросы

Передавайте текст или поддерживаемые мультимодальные входные данные через интеграцию CometAPI и используйте возвращаемый ответ модели в рабочем процессе вашего приложения.

Шаг 4: Обрабатывайте ответ

Обрабатывайте сгенерированный текст, структурированный вывод, результаты рассуждения или информацию о вызове инструментов в соответствии с рабочим процессом вашего приложения.