TL;DR
MiMo-V2.6, Xiaomi'nin yeni açık-ağırlıklı, yerel çok modlu, ajan odaklı akıl yürütme model ailesidir. MiMo-V2.6-Pro, toplam 1,02 trilyon parametreye ve belirteç başına yaklaşık 42 milyar etkin parametreye sahip seyrek MoE tasarımını kullanırken, MiMo-V2.6-Flash 309 milyar toplam parametre ve yaklaşık 15 milyar etkin parametre kullanır. Her ikisi de 1M-belirteçlik bağlam penceresini ve metin, görsel, video ve sesi içeren çok modlu girdileri destekler.
Öne Çıkanlar
- MiMo-V2.6-Pro, belirteç başına yaklaşık 42B etkin parametreye sahip 1,02T parametreli seyrek MoE modelidir; Flash 309B toplam ve yaklaşık 15B etkin parametre kullanır.
- Her iki model de Xiaomi'nin API'si üzerinden 1M-belirteç bağlam penceresini, çok modlu girişi ve 128K'ya kadar çıktı belirteçlerini destekler.
- Aile; akıl yürütme, araç kullanımı, web araması, yapılandırılmış çıktı ve uzun vadeli ajan iş akışları için tasarlanmıştır.
- Xiaomi, V2.6'yı kodlama, genel ajanlar, görsel görevler ve siber güvenlik ortamları arasında karma takviyeli öğrenmeyle (RL) eğitti.
- Resmi sonuçlar, Pro'yu daha yüksek yetenekli seçenek, Flash'ı ise daha düşük maliyetli, yüksek hacimli seçenek olarak konumlandırır; iş yüküne özel değerlendirme hâlâ gereklidir.
Xiaomi MiMo-V2.6 Nedir?
MiMo-V2.6, Xiaomi'nin MiMo model ailesinin en son neslidir. Odak noktası yalnızca daha iyi yanıtlar üretmek değil, uzun eylem dizilerini yürütmektir: bir ortamı incelemek, araçları çağırmak, sonuçları gözlemlemek, hataları düzeltmek ve hedef tamamlanana kadar devam etmek. Xiaomi, sürümü Recursive Self-Improvement (RSI) etrafında çerçeveler; bu, modelin ortamları tekrar tekrar keşfettiği, daha zengin ödül sinyalleri aldığı, yörüngeleri karşılaştırdığı ve daha etkili stratejiler öğrendiği bir RL eğitim döngüsüdür. Bu, modelin kendi halefi olan modeli özerk şekilde yeniden yazdığı ve eğittiği şeklinde yorumlanmamalıdır.
Pro vs Flash vs UltraSpeed: Farkları neler?
| Özellik | MiMo-V2.6-Pro | MiMo-V2.6-Flash | MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed |
|---|---|---|---|
| Konumlandırma | Amiral gemisi akıl yürütme | Yüksek hacimli / değer odaklı | Düşük gecikmeli amiral gemisi |
| Toplam parametre | 1.02T | 309B | Aynı Pro modeli |
| Etkin parametre | 42B | 15B | Aynı Pro yeteneği |
| Mimari | Seyrek MoE | Seyrek MoE | Pro servis modu |
| Bağlam | 1M | 1M | 1M |
| Maksimum çıktı | 128K | 128K | 128K |
| Metin / görsel / video / ses girişi | Evet | Evet | Evet |
| Derin akıl yürütme / araç çağrımı | Evet | Evet | Evet |
| Yapılandırılmış çıktı / bağlam önbellekleme | Evet | Evet | Evet |
| Ana avantaj | Maksimum yetenek | Maliyet verimliliği | 20 kata kadar daha hızlı sunum |
MiMo-V2.6-Pro mu yoksa Flash mı: Hangisini Kullanmalısınız?
Pratik seçim: Zor, uzun vadeli mühendislik, araştırma, siber güvenlik ve yüksek değerli ajan işleri için MiMo-V2.6-Pro'yu; yüksek hacimli otomasyon, belge ve çok modlu işleme ve maliyet duyarlı tekrarlı çağrılar için MiMo-V2.6-Flash'ı; Pro düzeyi akıl yürütme gerektiğinde ancak gecikmenin baskın olduğu durumlarda MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed'i seçin. UltraSpeed, farklı bir yetenek modeli değil, bir sunum katmanıdır ve standart Pro'ya göre 20×'ye kadar çıktı hızında reklam edilir.
Xiaomi MiMo-V2.6 Nasıl Çalışır?
Seyrek Uzman Karışımı (Mixture-of-Experts) mimarisi
MiMo-V2.6, her belirteç için tüm parametre setini etkinleştirmez. Amiral gemisi Pro kontrol noktası 1,02 trilyon toplam parametre içerir, ancak her belirteç için yalnızca yaklaşık 42 milyarı etkindir. Xiaomi'nin model kartı, 70 Transformer katmanı, 384 yönlendirilen uzman ve aynı anda etkinleştirilen sekiz uzmanı tanımlar. Flash, 309B toplam / 15B etkin, 48 Transformer katmanı ve 256 yönlendirilen uzmanla önemli ölçüde daha küçüktür.
| Mimari özellikleri | MiMo-V2.6-Pro | MiMo-V2.6-Flash |
|---|---|---|
| Toplam parametre | 1.02T | 309B |
| Etkinleştirilen parametre | 42B | 15B |
| Transformer katmanları | 70 | 48 |
| Gizli boyut | 6,144 | 4,096 |
| Yönlendirilen uzmanlar | 384 | 256 |
| Etkinleştirilen uzmanlar | 8 | 8 |
| Maksimum bağlam | 1M | 1M |
| MiMo ViT | 681M param | 681M param |
| AudioTokenizer | 308M param | 308M param |
| Ses yama kodlayıcı | 127M param | 127M param |
| Spekülatif kod çözücü | 5 katman | 5 katman |
Mimari, kayan pencereli dikkat mekanizmasını küresel dikkat katmanlarıyla birleştirir ve beş katmanlı çok belirteçli tahmin spekülatif kod çözücüsü içerir. Pratik sonuç, manşet parametre sayısı ile belirteç başına hesaplamanın çok farklı nicelikler olmasıdır: seyrek yönlendirme, Xiaomi'nin her belirteç için tüm ağırlıklar üzerinde yoğun çıkarım yapmadan büyük bir uzman havuzunu sürdürmesine olanak tanır.
Yerel çok modlu anlama
MiMo-V2.6, görsel kodlama için Xiaomi'nin 681M parametreli MiMo ViT'ini özel ses bileşenleriyle birlikte kullanır. Bu, aynı ajanın metin talimatlarını, ekran görüntülerini, fotoğrafları, videoyu ve sesi işlemesini sağlar. Bilgisayar kullanımı ajanları için yerel çok modluluk önemlidir; çünkü algılama ve karar verme, birbirinden kopuk kullanıcıya dönük modeller yerine aynı akıl yürütme döngüsü içinde gerçekleşebilir.
Takviyeli Öğrenme (RL) MiMo-V2.6 için Neden Bu Kadar Önemli?
Xiaomi, altı günlük halka açık bir eğitim deneyinde hem Flash hem de Pro'nun yaklaşık 30 RL adımı ve yaklaşık 750.000 yörüngeden geçtiğini bildiriyor. Bildirilen eğitim maliyetleri Flash için yaklaşık 850.000 $ ve Pro için 2,62 milyon $ idi. Her güncelleme 1.568 eğitim örneği kullandı ve tekil eğitim adımları yaklaşık 3,5–3,7 milyar belirtece ulaştı. Görev karışımı kod, genel ajanlar, görsel görevler, siber güvenlik ve çoklu ajan kılıflarını kapsıyordu.
Bu RL süreci sırasında Xiaomi, örneklem dışı DeepSWE v1.1 puanının Flash için 48,8'den 65,7'ye ve Pro için 58,4'ten 72,6'ya yükseldiğini bildiriyor. Bu sayılar canlı RL deneyimini açıklar ve değerlendirme kurulumunun farklı olabilmesi nedeniyle yayınlanan kontrol noktalarının her bir nihai kıyaslama puanıyla karıştırılmamalıdır.
Grup bazlı ajansal derecelendirme
Ajan eğitimi için ikili geçiş/başarısızlık ödülü, iki başarılı yörünge arasındaki anlamlı farklılıkları gizleyebilir. Bir çözüm birkaç araç çağrısıyla hızla tamamlanabilirken, bir diğeri onlarca adımı boşa harcayabilir. Xiaomi bu nedenle, bir grup içindeki yörüngeleri karşılaştırmak ve daha temiz çözümlere yönelik öğrenme sinyalini yeniden dağıtmak için Groupwise Reward Synthesis ve Groupwise Advantage Redistribution'ı mekanizmalar olarak açıklar. Amaç yalnızca görev tamamlamayı değil, izlenen yolun verimliliğini de iyileştirmektir.
Xiaomi MiMo-V2.6 Ajan Kıyaslamalarında Ne Kadar İyi?
V2.6 için en güçlü kamuya açık kanıt, geleneksel çoktan seçmeli testlerden ziyade ajansal kıyaslamalarda yoğunlaşmıştır. Xiaomi'nin resmi grafiği, kodlama, genel ajan, siber güvenlik ve görsel ajan görevleri boyunca Pro ve Flash'ı MiMo-V2.5-Pro, Claude Opus 5, GPT-5.6 Sol ve Fable 5 ile karşılaştırır.
| Kıyaslama | MiMo-V2.6-Pro | MiMo-V2.6-Flash | Claude Opus 5 | GPT-5.6 Sol |
|---|---|---|---|---|
| DeepSWE v1.1 | 71.9 | 67.9 | 74.0 | 73.0 |
| ProgramBench | 26.5 | 26.0 | 37.0 | 25.0 |
| MiMo Code Bench | 63.2 | 61.2 | 68.6 | 59.3 |
| AutomationBench v1.0.6 | 53.1 | 52.3 | 50.3 | 45.8 |
| Toolathlon-Verified | 76.9 | 73.6 | 80.6 | 74.9 |
| Agents' Last Exam | 31.6 | 27.6 | 31.6 | 30.8 |
| Terminal Bench 2.1 | 89.9 | 87.6 | 89.1 | 88.8 |
| OSWorld-Verified | 82.0 | 80.8 | 83.4 | 83.0 |
| JobBench | 62.0 | 61.2 | 65.7 | 45.4 |
| MiMo Visual Coding | 72.3 | 71.5 | 70.0 | 73.4 |
Kodlama İlerlemesi
Kodlamadaki kazanımlar, en net biçimde uzun vadeli yürütmede görülür. Canlı RL çalışması sırasında Xiaomi, örneklem dışı DeepSWE v1.1'in Flash için 48,8'den 65,7'ye ve Pro için 58,4'ten 72,6'ya iyileştiğini bildiriyor. Yayınlanan çapraz model tablosunda Pro, DeepSWE v1.1'de 71,9'a ve MiMo Code Bench'te 63,2'ye ulaşırken, Flash 67,9 ve 61,2'ye ulaşır. Pro her kodlama testini kazanmaz—Claude Opus 5, DeepSWE, ProgramBench ve MiMo Code Bench'te önde kalır—ancak V2.6, açık ağırlıklar ve önemli ölçüde daha düşük API fiyatlandırması ile rekabetçi depo ölçekli performansı birleştirir.
Akıl Yürütme ve Ajansal İlerleme
Akıl yürütmedeki ilerleme, tek bir soyut zekâ puanı olarak değil, planlama, araç kullanımı ve toparlanmadaki iyileşme olarak daha iyi anlaşılır. Pro, Terminal Bench 2.1'de 89,9, AutomationBench'te 53,1 ve Toolathlon-Verified'da 76,9 kaydeder; Flash sırasıyla 87,6, 52,3 ve 73,6. Pro, Terminal Bench 2.1'de listelenen Claude Opus 5 ve GPT-5.6 Sol sonuçlarını hafifçe geçerken, her iki V2.6 modeli de AutomationBench'te bu karşılaştırıcıların önündedir. Xiaomi, iyileşmeyi grup bazlı yörünge karşılaştırmasına, daha zengin değerlendiricilere, çoklu kılıf eğitimine ve daha kısa, daha temiz çözüm yollarını tercih eden ödül sinyallerine bağlar.
Bilgi ve Araştırma İlerlemesi
Bilgi yoğun ilerleme, geleneksel bilgi sınavı paketinden ziyade ajan değerlendirmeleri ve gösterimler tarafından daha fazla desteklenir. Pro, Agents' Last Exam'de 31,6 ile Claude Opus 5 ile eşleşir ve JobBench'te 62,0'a ulaşır. Xiaomi ayrıca literatür ve patent geri kazanımı, hipotez üretimi ve hesaplamalı taramayı içeren malzemeler araştırması iş akışlarını ve 6.000'i aşkın doğrulanmış satırı aşan bir Lean 4 biçimselleştirme projesini rapor eder. Bu örnekler, daha güçlü geri kazanım, sentez, biçimsel akıl yürütme ve araca dayalı bilgi çalışmasını önerir; ancak bunlar, evrensel bilgi üstünlüğünün bağımsız kanıtı olarak ele alınmamalıdır.
Genel olarak: V2.6'nın ilerlemesi geniş ancak eşitsizdir. En güçlü kanıt, uzun vadeli kodlama ve ajan yürütmedeki iyileşmedir; genel akıl yürütme ve bilgiye ilişkin iddialar, belirli kıyaslama, kılıf ve gösterime bağlı kalmalıdır.
Kıyaslama notu: Aksi belirtilmedikçe, aşağıdaki çapraz model sonuçları Xiaomi tarafından MiMo-V2.6 model kartında rapor edilmiştir. Puanlar, kıyaslama sürümlerine, ajan kılıflarına, araç yapılandırmalarına, çıkarım bütçelerine ve değerlendirme protokollerine bağlı olabilir; bu nedenle bağımsız olarak yeniden üretilmiş bir sıralama olarak yorumlanmamalıdır.
MiMo-V2.6 vs MiMo-V2.5: Neler Değişti?
| Boyut | MiMo-V2.5 nesli | MiMo-V2.6 atılımı |
|---|---|---|
| Eğitim odağı | Güçlü çok modlu ajanlar, uzun bağlam ve belirteç verimliliği | Kod, genel ajanlar, görsel, siber güvenlik ve birden çok kılıf genelinde çok daha büyük karma RL programı |
| Ajan yeteneği | V2.5-Pro zor uzun vadeli işe odaklandı | Xiaomi, V2.6-Flash'in ajan kıyaslama paketinde V2.5-Pro'yu kapsamlı şekilde geride bıraktığını bildiriyor |
| Öğrenme verimliliği | Önceki üretim kontrol noktası | Yaklaşık 30 RL adımı boyunca yaklaşık 750.000 yörünge; eğitim sırasında Flash için yaklaşık 17 puan ve Pro için 14 puan DeepSWE artışı |
| Açıklık | Açık ağırlıklar ve ekosistem desteği | Tam RL kodu, 7.000+ görev ortamı, eğitim çerçevesi, hafif kılıflar ve 9B damıtım kontrol noktası ekler |
| Ekonomi | Mevcut V2.5 API fiyat seviyesi | Aynı resmi API fiyatlarında daha yüksek raporlanan zekâ, yetenek-maliyet sınırını dışa doğru taşır |
Kodlama ve ajan yürütme
V2.5'e kıyasla en net değişim, daha uzun bağlam penceresinden ziyade daha güçlü bir ajan politikasındadır. Xiaomi, V2.6-Flash'in ajan kıyaslama paketinde V2.5-Pro'yu geride bıraktığını rapor eder. V2.6 eğitim çalışması sırasında, örneklem dışı DeepSWE v1.1, Flash için 48,8'den 65,7'ye ve Pro için 58,4'ten 72,6'ya iyileşmiştir; bu eğitim çalışması puanları, yukarıdaki yayınlanmış model kıyaslama tablosuyla doğrudan değiştirilebilir değildir.
Akıl yürütme, bilgi ve eğitim genişliği
V2.6, kodlama, genel ajanlar, görsel, siber güvenlik ve çoklu kılıflar genelinde takviyeli öğrenmeyi genişletir. Xiaomi, yaklaşık 30 RL adımı boyunca yaklaşık 750.000 yörünge bildirmektedir. Bu, daha geniş planlama, araç kullanımı ve toparlanmayı destekler; ancak tek başına her bilgi veya akıl yürütme kıyaslamasında evrensel bir kazanım ortaya koymaz; eşleştirilmiş görevleri ve değerlendirme ayarlarını karşılaştırın.
Geçiş ve açıklık
Sürüm ayrıca RL kodu, 7.000'den fazla görev ortamı, eğitim altyapısı ve 9B bir damıtım kontrol noktası ekler. 1M-belirteç bağlam ve çok modlu girişler, V2.5'ten devam eden özelliklerdir; V2.6'nın yeni atılımları değildir.
Dolayısıyla pratik değişim yeni bir bağlam zarfı değildir—1M bağlam ve tam çok modluluk zaten V2.5'te mevcuttu—; daha çok, önemli ölçüde daha fazla takviyeli öğrenme hesabı ve daha geniş doğrulanabilir ortamlarla eğitilmiş daha güçlü bir ajan politikasının ürünüdür. Xiaomi, V2.5 ve V2.5-Pro model adlarının 21 Ekim 2026'da çalışmayı durduracağını duyurdu; bu nedenle yeni dağıtımlar V2.6'yı hedeflemeli ve mevcut dağıtımlar geçiş testlerini planlamalıdır.
V2.6 diğer sınır modellerle nasıl karşılaştırılır
| Boyut | MiMo-V2.6-Pro | Kapalı sınır modeller | Diğer açık ağırlıklı modeller |
|---|---|---|---|
| Ağırlıklar | Açık ağırlıklar | Genellikle kapalı | Modele bağlı |
| Doğrulanmış MiMo bağlam | 1M belirteç | Her resmi model sayfasına bakın | Her resmi model kartına bakın |
| Doğrulanmış MiMo modaliteler | Metin, görsel, video, ses | Sağlayıcıya bağlı | Modele bağlı |
| Ajan odaklı RL | Güçlü sürüm vurgusu | Model ve sisteme bağlı | Modele ve kontrol noktasına bağlı |
| Kendi kendine barındırma | Evet, önemli altyapı ile | Genellikle hayır | Genellikle açık kontrol noktaları için mümkün |
| Birincil MiMo avantajı | Açık ağırlıklar, yerel çok modluluk, düşük API maliyeti | Sağlayıcı ekosistemi ve yönetilen araçlar | Lisans, boyut ve dağıtım yığınına göre değişir |
Güncel bir karşılaştırma seti için, MiMo-V2.6'yı uzun süre çalışan ajansal kodlama için Claude Opus 5.5, en zor otonom işler için Claude Fable 5.1, GPT-6 Sol ve Gemini 4 Pro ile karşılaştırın. Model kullanılabilirliği ve fiyatlar dinamiktir; bu nedenle üretim karşılaştırmaları canlı katalog ve eşleşmiş istemler, araçlar, çaba bütçeleri ve kabul kriterleriyle yapılmalıdır.
Xiaomi MiMo-V2.6 Gerçekte Ne Yapabilir?
Kodlama ve yazılım mühendisliği ajanları
MiMo-V2.6, depoları incelemek, kodu değiştirmek, terminal araçlarını kullanmak, testleri çalıştırmak, hataları teşhis etmek ve bir hedef karşılanana kadar devam etmek gibi uzun yazılım mühendisliği yörüngeleri için tasarlanmıştır. DeepSWE, Terminal Bench, AutomationBench ve Toolathlon sonuçları, Xiaomi'nin yalnızca kod tamamlama değil, yürütme için optimize ettiğini gösterir. Pratik iş yükleri arasında kodlama ajanları, otomatik hata ayıklama, depo yeniden düzenleme, CI sorun çözümü ve çok araçlı mühendislik iş akışları bulunur.
Bilgisayar kullanımı
Xiaomi, açıkça bir Computer Use Agent (CUA) gösterir. Model, grafiksel arayüzleri yorumlayabilir, bilgi alabilir, içerik düzenleyebilir, veri işleyebilir, sonuçları inceleyebilir, sorunları teşhis edebilir ve görsel geri bildirime dayalı olarak sonraki eylemleri değiştirebilir. Bu iş akışında model çıktısı genellikle nihai ürün değildir; bunun yerine bir sonraki yazılım veya tarayıcı eylemini belirleyebilir.
3D dünyalar ve Blender iş akışları
"Vibe World" konsepti altında, MiMo-V2.6 bir 3D isteği sahne inşası, etkileşim programlama ve görsel doğrulama görevlerine bölebilir. Xiaomi ayrıca modelin, açıklamalardan veya referans görsellerden 3D nesneler ve sahneler oluşturmak için Blender'ı kontrol ettiğini gösterir. Bu, vibe kodlamasını uygulama kodunun ötesinde etkileşimli ortamlara genişletir.
Robotik ve bedenlenmiş ajanlar
Xiaomi, çoklu görünüm kamera görüntüleri ve bir Franka Panda robotik kol kullanan bedenlenmiş bir simülasyon ortamında MiMo-V2.6'yı gösterir. Örnek görevler arasında nesneleri kavrama, renk eşleştirme ve hassas yerleştirme bulunur. Bu, V2.6'yı evrensel bir robotik temel model olarak kurmaz; ancak yerel görünün ve uzun vadeli karar vermenin bedenlenmiş kontrol döngülerine nasıl bağlanabileceğini gösterir.
Bilimsel araştırma ve biçimsel akıl yürütme
Xiaomi, MiMo-V2.6-Pro'nun PFAS adsorpsiyonu için metal-organik iskeletlerle araştırmacılara yardımcı olduğu bir malzeme bilimi vakasını bildirir; buna literatür ve patent araması, aday formülasyonu ve hesaplamalı araç çağrıları dahildir. Başka bir deneyde model, "Period Three Implies Chaos"ın ana teoremini Lean 4'te biçimselleştirmeye yardımcı oldu. Xiaomi, ispatlanmamış yer tutucular olmadan Lean çekirdeği tarafından doğrulanan 6.000 satırı aşan tamamlanmış bir projeyi rapor eder. Bu örnekler, ajansal araştırma iş akışlarının gösterimi olarak en iyi şekilde yorumlanmalıdır; özerk bilimsel keşfin kanıtı olarak değil.
Web siteleri, sunumlar, video ve müzik
MiMo-V2.6, ön uç kodlama, tasarım iş akışları, slaytlar, SVG varlıkları, video hatları ve müzik prodüksiyon araçlarını koordine edebilir. Xiaomi, V2.6'nın her görüntü, video veya ses üreticisinin yerini aldığını iddia etmek yerine, MiMo-V2.5-TTS aracılığıyla anlatım dahil uzman medya sistemleriyle orkestrasyonu gösterir. Bu nedenle model, yaratıcı üretim orkestratörü olarak doğal bir şekilde konumlanır.
Bu bölümdeki kullanım durumları Xiaomi gösterimleridir; her dağıtımın aynı sonuçları yeniden üreteceğine dair bağımsız kanıt değildir. Üretim ekipleri, modeli kendi araçları, izinleri, hata kurtarma yöntemleri ve değerlendirme kriterleri ile test etmelidir.
Xiaomi MiMo-V2.6'nın Maliyeti Nedir?
| Fiyatlandırma | MiMo-V2.6-Pro | MiMo-V2.6-Flash | Pro UltraSpeed |
|---|---|---|---|
| Önbelleğe alınmış girdi / 1M | $0.0036 | $0.0028 | $0.036 |
| Önbelleksiz girdi / 1M | $0.435 | $0.14 | $4.35 |
| Çıktı / 1M | $0.87 | $0.28 | $8.70 |
Xiaomi, V2.6 API fiyatlandırmasını V2.5 nesliyle aynı genel seviyede tutar. Flash, yüksek hacimli iş yükleri için özellikle dikkat çekicidir: resmi Xiaomi fiyatlandırması, milyon başına önbelleksiz girdi belirteçleri için $0,14 ve milyon başına çıktı belirteçleri için $0,28 gösterir.
CometAPI Fiyatlandırması ve Kullanılabilirlik
| CometAPI rotası | Girdi / 1M | Çıktı / 1M | Katalog durumu |
|---|---|---|---|
| mimo-v2.6-pro-ultraspeed | $3.48 | $6.96 | Mevcut; listelenen resmi önbelleksiz oranların %20 altında |
| mimo-v2.6-pro | $0.348 | $0.6960 | Mevcut; listelenen resmi önbelleksiz oranların %20 altında |
| mimo-v2.6-flash | $0.112 | $0.2240 | Mevcut; listelenen resmi önbelleksiz oranların %20 altında |
Geliştiriciler Xiaomi MiMo-V2.6'ya Nasıl Erişebilir?
Xiaomi, modelleri OpenAI uyumlu bir API üzerinden sunar ve resmi model sayfalarında Anthropic protokolü ile uyumluluğu belgelendirir. Resmi tanımlayıcılar: mimo-v2.6-pro, mimo-v2.6-flash ve mimo-v2.6-pro-ultraspeed. Xiaomi; araç çağrımı, yapılandırılmış çıktı, akış, akıl yürütme kontrolleri, bağlam önbellekleme ve web aramasını belgelendirir. OpenAI uyumlu arayüz, V2.6 modelleri için varsayılan olarak etkin olan derin düşünme ile enabled veya disabled gibi thinking.type değerleri kullanır.
Geliştiricilerin üç pratik erişim yolu vardır. Birincisi, önemli sunum gereksinimlerine tabi, kendi barındırmalı entegrasyon için Pro veya Flash açık ağırlıklı kontrol noktasını indirmek. İkincisi, Xiaomi anahtarı ve belgelenmiş uç noktasını kullanarak Xiaomi'nin yönetilen API'sini kullanmak. Üçüncüsü, CometAPI anahtarı ve temel URL ile desteklenen bir CometAPI rotasını kullanmak; bu, çoklu model değerlendirmeyi ve faturalandırmayı basitleştirebilir. Claude Code gibi kodlama asistanları, o rota ve model desteklendiğinde Anthropic uyumlu bir rota kullanabilir; ancak uyumluluk varsayılmak yerine test edilmelidir.
CometAPI üzerinden MiMo-V2.6'ya Erişim
CometAPI, desteklenen modeller için birleşik bir uç nokta ve faturalandırma katmanı sağlar. Başlıca operasyonel avantaj, göç sadeleşmesidir: ekipler tanıdık bir SDK'yı koruyabilir, temel URL ve model kimliğini değiştirir, MiMo'yu diğer sınır modellerle aynı hesapta karşılaştırır ve kullanımı, fiyatlandırmayı ve uygunluğu merkezileştirir. Bu, çoklu model yönlendirme, geri dönüş stratejileri, konsolide faturalar ve sağlayıcılar arasında aynı istemleri gerektiren değerlendirmeler için yararlıdır.
CometAPI, platform düzeyinde üç metin istek formatını belgelendirir: OpenAI Chat Completions, Anthropic Messages ve OpenAI Responses. Uyumlu bir SDK için, göç genellikle tüm uygulamayı yeniden yazmak yerine temel URL, API anahtarı ve model kimliğini değiştirmek anlamına gelir. Uç nokta ve parametre desteği modele göre değişebilir; bu yüzden tam MiMo-V2.6 varyantını ve istek formatını, üç rotanın da onun için çalıştığını iddia etmeden önce test edin.
23 Eylül 2026'da kontrol edildiği üzere, MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed listelenen girdi ve çıktı fiyatlarıyla birlikte kullanılabilir bir katalog rotasına sahiptir. Ayrı Pro ve Flash sayfaları, API sağlık panelleri Mevcut dese de katalog anlık görüntülerinde Coming soon gösterir. Bunu, onaylanmış üretim kullanılabilirliği veya fiyatlandırması değil, tutarsız bir sayfa sinyali olarak değerlendirin. Dağıtımdan önce canlı kataloğu, panoyu ve bir test isteğini kontrol edin.
Aşağıdaki örnek, CometAPI'nin yayımlanmış Anthropic-SDK örüntüsünü izler ve şu anda listelenen UltraSpeed rotasını çağırır. API anahtarını bir ortam değişkenine kaydedin.
import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk';
const client = new Anthropic({
apiKey: process.env.COMETAPI_KEY,
baseURL: 'https://api.cometapi.com',
});
const message = await client.messages.create({
model: 'mimo-v2.6-pro-ultraspeed',
max_tokens: 4096,
messages: [{ role: 'user', content: 'Analyze this project and propose the next implementation steps.' }],
});
Xiaomi MiMo-V2.6 Açık Kaynak mı?
Xiaomi, model ağırlıklarını, teknik materyalleri, RL kaynaklarını, eğitim ortamlarını ve ilgili altyapıyı yayımladı. Sürüm; yazılım mühendisliği, güvenlik açığı çoğaltma, bilgi yoğun çalışma ve web tasarım/geliştirmeyi kapsayan 7.000'den fazla RL görev ortamını içerir. Xiaomi ayrıca araştırmacıların RL hattını çok daha küçük ölçekte inceleyebilmesi için MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B'yi yayımladı.
Resmi model kartları: MiMo-V2.6-Pro-RL | MiMo-V2.6-Flash-RL
Xiaomi MiMo-V2.6'nın Sınırlamaları Nelerdir?
Trilyon parametrelik manşet, V2.6'nın kapalı sınır sistemlerden evrensel olarak daha güçlü olduğunun kanıtı olarak ele alınmamalıdır. Xiaomi'nin kendi kıyaslama tablosu, karışık bir tablo gösterir: Claude Opus 5, bazı kodlama, araç kullanımı ve OS kıyaslamalarında önde kalırken, GPT-5.6 Sol da seçili testlerde öndedir. Bu nedenle iş yüküne özel değerlendirme, genel bir kazanan etiketinden daha anlamlıdır.
Tam Pro kontrol noktasını kendi kendine barındırmak da altyapı açısından ağır bir görevdir. Açık ağırlıklar, kolay bir iş istasyonu dağıtımı anlamına gelmez. Ayrıca, araştırma, bedenlenmiş kontrol, 3D dünyalar ve video prodüksiyonu gibi bazı manşet gösterimler, harici araçlar ve ajan kılıflarına bağlıdır. MiMo-V2.6, yalnızca bağımsız bir sohbet modeli olarak değil, bir sistem içindeki bir model olarak değerlendirilmelidir.
Xiaomi MiMo-V2.6 Neden Önemli?
MiMo-V2.6, üç önemli yönü birleştirir: çok büyük seyrek MoE modelleri, yerel çok modluluk ve gerçek ajan ortamlarında takviyeli öğrenme. 1,02T parametre rakamı dikkat çeker; ancak daha önemli tasarım seçimi, Xiaomi'nin tekrar eden ortam etkileşimine, yörünge derecelendirmesine, araç kullanımına ve öz-düzeltmeye yatırım yapmasıdır.
Bu yaklaşım ölçeklenmeye devam ederse, açık modeller; yalnızca ne kadar statik bilgi içerdiğine göre değil, aynı zamanda ne kadar etkili şekilde hareket ettikleri, değerlendirdikleri, toparlandıkları ve uzun görevleri tamamladıklarına göre giderek daha fazla ayrışabilir. Bu nedenle MiMo-V2.6, yalnızca başka bir trilyon parametreli sohbet botu olarak değil, açık ajan odaklı bir temel model olarak en iyi şekilde anlaşılır.
Sonuç
MiMo-V2.6, yerel metin, görsel, video ve ses girişi ile uzun bağlamı, seyrek MoE çıkarımını ve gerçek ajan ortamları genelinde takviyeli öğrenmeyi birleştirdiği için önemli bir açık ağırlık sürümüdür. Pro, zor uzun vadeli görevler için daha iyi bir uyum; Flash, yüksek hacimli ve maliyet duyarlı iş yüklerini hedefler; UltraSpeed ise daha düşük gecikme için önemli ölçüde daha yüksek API fiyatını değiş tokuş eder.
Model ailesi, satıcı tarafından bildirilen birkaç ajan kıyaslamasında rekabetçidir; ancak her değerlendirmeye liderlik etmez ve kapalı sınır modellerin evrensel bir ikamesi olarak ele alınmamalıdır. En güvenilir benimseme yolu, MiMo-V2.6'yı hedef üretim iş akışının tam araçları, gecikme hedefleri, hata modları ve maliyet profiline karşı test etmektir.
SSS
Ekipler MiMo-V2.6'yı üretime almadan önce neyi test etmelidir?
Modelin tek başına değil, tüm sistemin test edilmesi gerekir. Görev tamamlama, araç çağrım doğruluğu, başarısız eylemlerden toparlanma, gecikme, belirteç tüketimi, bağlam yönetimi ve izin sınırlarını ölçün. Ajan kıyaslamaları yönlendirme sağlar; ancak iç değerlendirmeler, gerçek depo, tarayıcı, belge veya araştırma iş akışını yansıtmalıdır.
Seyrek mimarisine rağmen MiMo-V2.6-Pro'yu kendi kendine barındırmak neden zor olabilir?
Seyrek etkinleştirme, yoğun trilyon parametreli bir modele kıyasla belirteç başına hesaplamayı azaltır; ancak tam kontrol noktası hâlâ çok büyük bir bellek ve dağıtık sunum ayak izine sahiptir. Üretim dağıtımı, çok düğümlü çıkarım, uzman paralelliği, özelleşmiş çekirdekler ve dikkatli kapasite planlaması gerektirebilir.
Geliştiriciler Xiaomi'nin çapraz model kıyaslama tablosunu nasıl yorumlamalıdır?
Bunu bağımsız olarak yeniden üretilmiş evrensel bir sıralama değil, satıcı tarafından raporlanan kanıt olarak ele alın. Sonuçlar; ajan kılıfı, çıkarım bütçesi, araçlar, ortam imajı, örnekleme yöntemi ve kıyaslama sürümü ile değişebilir. Birden çok görev genelinde eğilimleri karşılaştırın ve en ilgili iş yüklerini dahili olarak yeniden üretin.
MiMo-V2.6-Flash, Pro'dan ne zaman daha iyi bir seçimdir?
Çağrı hacmi ve maliyetin baskın olduğu durumlarda, özellikle belge işleme, çok modlu analiz ve tekrarlı ajan adımları için Flash daha güçlü varsayılandır. Zor akıl yürütmenin veya uzun vadeli yürütmenin, daha yüksek fiyatı haklı çıkarmak için yeterli iş değeri sağladığı durumlarda Pro daha uygundur.
1M-belirteçlik bağlam penceresi, alma veya istem yönetimi ihtiyacını ortadan kaldırır mı?
Hayır. Daha büyük bir pencere kapasiteyi artırır; ancak gereksiz geçmişi göndermek gecikmeyi ve maliyeti yükseltebilir ve ilgili kanıtı seyreltebilir. Alma, özetleme, yapılandırılmış bellek ve bağlam budama, güvenilir üretim ajanları için önemli olmaya devam eder.