MiMo-V2.6-Flash
MiMo-V2.6-Flash是小米开发的开源基础模型，采用混合专家架构，总参数规模达3090亿，每轮推理会激活150亿参数，同时运用混合注意力机制优化模型性能，在兼顾模型规模与推理效率的同时，为各类自然语言处理任务提供可靠的技术支撑，助力开发者构建高效的AI应用场景。
上下文 1.1M会用工具结构化输出能看图
适合做什么
根据公开评测与能力标签，一句话帮你判断用途
整体来看，还能看图一起分析。
- 长文友好：一次塞很多资料也不容易“忘前面”
实力怎么样
Artificial Analysis 公开指数，分数越高越好，大约按 0–100 理解
综合智能
常识、推理、知识问答这类“脑子够不够用”
37.9 一般
评测榜第 35 名 / 161大概要花多少钱
按每百万 tokens 计价（约等于几十万到上百万汉字量级）
读入内容
$0.140/M
你把资料/问题喂给模型的费用
写出回答
$0.280/M
模型生成回复的费用，通常更贵
重复内容缓存
$0.0028/M
相同上下文再次命中时更便宜
举个例子：读进约 50 万 tokens、写出约 5 万 tokens，大约花费 $0.08（按公开标价估算）。
能处理什么
输入、输出与常见能力开关
能看懂
文本图像视频音频
能产出
文本
还会这些
工具调用JSON / 结构化指定输出格式推理参数可见思考过程
怎么思考
推理模式决定它会不会先“慢慢想再答”
这是一台可以按需加深思考的模型。
- 默认直接答；需要时再打开推理
- 支持把思考过程一并返回，方便排查它怎么想的
近期有多热
OpenRouter 日调用量 · 最近一日第 5 / 51 名