Thông số kỹ thuật của MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed
| Thông số | MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed |
|---|---|
| Nhà cung cấp | Xiaomi MiMo |
| ID mô hình | mimo-v2.6-pro-ultraspeed |
| Dòng mô hình | MiMo V2.6 Pro |
| Phát hành / cập nhật | 22 tháng 9, 2026 |
| Loại mô hình | Mô hình suy luận tốc độ cao / đa phương thức |
| Phương thức đầu vào | Văn bản, hình ảnh, video, âm thanh |
| Phương thức đầu ra | Văn bản |
| Cửa sổ ngữ cảnh | 1,048,576 token (1M) |
| Đầu ra tối đa | 131,072 token (128K) |
| Suy luận | Tư duy sâu |
| Gọi công cụ | Hỗ trợ |
| Truyền phát | Hỗ trợ |
| Tìm kiếm web | Hỗ trợ |
| Đầu ra có cấu trúc | Hỗ trợ |
| Bộ nhớ đệm ngữ cảnh | Hỗ trợ |
| Giao thức API | Tương thích OpenAI, tương thích Anthropic |
| URL gốc của API | https://api.xiaomimimo.com/v1 |
Trang mô hình chính thức của Xiaomi liệt kê văn bản, hình ảnh, video và âm thanh là các phương thức đầu vào được hỗ trợ, với đầu ra dạng văn bản. Trang cũng liệt kê hiểu đa phương thức, tư duy sâu, gọi công cụ, truyền phát, tìm kiếm web, đầu ra có cấu trúc và bộ nhớ đệm ngữ cảnh. Cửa sổ ngữ cảnh được công bố là 1M token và đầu ra tối đa là 128K token.
MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed là gì?
MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed là phiên bản phục vụ độ trễ thấp của MiMo-V2.6-Pro từ Xiaomi, được thiết kế cho các ứng dụng cần kết hợp năng lực suy luận của bản Pro với khả năng tạo đầu ra nhanh hơn đáng kể.
Xiaomi cho biết UltraSpeed giữ nguyên năng lực cấp đầu bảng của V2.6-Pro đồng thời cung cấp tốc độ tạo đầu ra nhanh hơn tới 20× so với chế độ phục vụ V2.6-Pro tiêu chuẩn. Xiaomi đặc biệt nhắm tới tương tác thời gian thực và khối lượng công việc sản xuất nhạy cảm với độ trễ phản hồi.
Vì vậy, điểm khác biệt chủ yếu là về tốc độ suy luận và cách phục vụ, không phải một họ năng lực mới. Các danh mục mô hình độc lập cũng mô tả UltraSpeed là một biến thể tốc độ cao được lưu trữ của họ MiMo-V2.6-Pro, thay vì một checkpoint trọng số mở phát hành riêng biệt.
Tính năng chính của MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed
- Suy luận Pro siêu tốc: Xiaomi tuyên bố tốc độ tạo đầu ra có thể đạt tới 20× so với MiMo-V2.6-Pro tiêu chuẩn, hướng tới các hệ thống sản xuất nhạy cảm với độ trễ.
- Đầu vào đa phương thức đầy đủ: Mô hình nhận văn bản, hình ảnh, video và âm thanh, và tạo phản hồi dạng văn bản.
- Ngữ cảnh 1M token: Cửa sổ ngữ cảnh 1,048,576 token hỗ trợ kho dữ liệu lớn, tài liệu dài, ngữ cảnh đa phương thức và phiên tác tử kéo dài.
- Suy luận sâu: UltraSpeed giữ nguyên hành vi định hướng suy luận của họ MiMo-V2.6-Pro thay vì bị giản lược thành mô hình chỉ tạo văn bản nhẹ. Xiaomi mô tả rõ rằng hiệu năng Pro được giữ nguyên.
- Quy trình tác tử và công cụ: Gọi công cụ, đầu ra có cấu trúc, tìm kiếm web, truyền phát và bộ nhớ đệm ngữ cảnh nằm trong số các khả năng được hỗ trợ.
- Tương thích giao thức OpenAI và Anthropic: Xiaomi cung cấp ví dụ tích hợp cho cả hai giao thức, cho phép nhà phát triển tái sử dụng client API hiện có thay vì xây dựng tích hợp độc quyền từ đầu.
MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed so với MiMo-V2.6-Pro và MiMo-V2.6-Flash
| Mô hình | Định vị chính | Ngữ cảnh | Đầu ra tối đa | Khác biệt chính |
|---|---|---|---|---|
| MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed | Phục vụ Pro thời gian thực / nhạy cảm độ trễ | 1M | 128K | Tốc độ tạo đầu ra tuyên bố tới 20× so với Pro |
| MiMo-V2.6-Pro | Mô hình suy luận đầu bảng | 1M | 128K | Suy luận Pro tiêu chuẩn |
| MiMo-V2.6-Flash | Mô hình V2.6 thiên về hiệu quả hơn | 1M | 128K | Thiết kế cho khối lượng công việc nhẹ hơn, nhạy cảm chi phí |
Xiaomi mô tả V2.6-Pro là mô hình suy luận đầu bảng cho các dự án phức tạp, nhiệm vụ đường dài, công việc rủi ro cao, an ninh mạng và nghiên cứu, trong khi UltraSpeed được tối ưu hóa riêng quanh phiên bản Pro nhạy cảm với độ trễ.
Bảng giá chính thức cũng cho thấy UltraSpeed là một bậc phục vụ riêng: hiện Xiaomi niêm yết $4.35/M đầu vào và $8.70/M đầu ra cho UltraSpeed, so với $0.435/M đầu vào và $0.87/M đầu ra cho V2.6-Pro tiêu chuẩn. Đầu vào cache-hit được niêm yết ở mức $0.036/M cho UltraSpeed.
Hạn chế của MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed
- Các con số về tốc độ UltraSpeed là tuyên bố từ nhà cung cấp: Xiaomi nêu “tới 20×” nhanh hơn, nhưng chưa tìm thấy phép đo độc lập tiêu chuẩn hóa cho bậc phục vụ cụ thể này.
- Chỉ đầu ra dạng văn bản: Dù chấp nhận đầu vào văn bản, hình ảnh, video và âm thanh, phương thức đầu ra được ghi nhận là văn bản.
- Khác biệt ở chế độ phục vụ được lưu trữ: UltraSpeed không nên được mô tả như một checkpoint trọng số mở riêng biệt nếu không có điều kiện bổ sung. Nguồn hiện tại phân biệt mô hình MiMo-V2.6-Pro mở tiêu chuẩn với chế độ phục vụ UltraSpeed được lưu trữ.
- Giá token cao hơn so với Pro tiêu chuẩn: Mức giá UltraSpeed cao hơn đáng kể so với MiMo-V2.6-Pro tiêu chuẩn. Sự đánh đổi liên quan là độ trễ so với chi phí token chứ không đơn thuần là năng lực mô hình.
- Thông lượng theo tài khoản: Xiaomi liệt kê RPM/TPM cho UltraSpeed là dịch vụ tùy biến theo tài khoản thay vì công bố một giới hạn chung trên trang mô hình.
Trường hợp sử dụng được khuyến nghị
Hỗ trợ viết mã thời gian thực
Xiaomi xác định rõ hỗ trợ viết mã thời gian thực là một kịch bản cho UltraSpeed. Tốc độ tạo nhanh hơn có thể giảm độ trễ cảm nhận trong khi hoàn thành mã, gỡ lỗi và phát triển tương tác.
Kiểm soát rủi ro thời gian thực
Mô hình cũng được định vị cho các quy trình kiểm soát rủi ro nhạy cảm với độ trễ, nơi suy luận cần diễn ra trong một khoảng thời gian vận hành ngắn. Xiaomi đưa ra ví dụ về chống gian lận và đánh giá rủi ro thời gian thực.
Phân tích định lượng và thị trường
Xiaomi liệt kê giao dịch định lượng là một kịch bản mục tiêu khác, nơi việc xử lý nhanh thông tin mới và tạo đầu ra phân tích có thể quan trọng. Đây là ví dụ trường hợp sử dụng được Xiaomi ghi nhận, không phải bằng chứng rằng mô hình tự thân đưa ra quyết định giao dịch đáng tin cậy.
Nghiên cứu khoa học
Trang mô hình chính thức mô tả việc tạo và kiểm chứng giả thuyết theo thời gian thực như một quy trình nghiên cứu tiềm năng, đặc biệt khi giảm độ trễ phản hồi có thể cải thiện thử nghiệm tương tác.
Tác tử đa phương thức ngữ cảnh dài
Sự kết hợp giữa cửa sổ ngữ cảnh 1M token, đầu vào đa phương thức, suy luận, gọi công cụ và truyền phát khiến UltraSpeed phù hợp với các hệ thống tác tử ngữ cảnh dài cần xử lý lượng thông tin hỗn hợp lớn trong khi vẫn duy trì tốc độ phản hồi tương tác.