Română · beta. Traducerea a fost făcută automat și este încă în curs de revizuire. Citește pagina în engleză

Xiaomi · pașaport de model

Xiaomi: MiMo-V2.6-Pro

mimo-v2-6-pro

Ponderi deschise
Licență MIT
1.02T parametri
1,050,000 context
Lansat 2026-09-21(repo HF creat)

General · LMArena: 1,479#24 din 396
Cea mai bună percentilă: 97.4Programare
Poziția în cohortă: 77.8mediană 60.3

Ce spun datele

Evaluat pe 8 din 27 axe urmărite. Fiecare cifră de mai jos este rezultatul publicat al modelului pe acel clasament.

Cele mai puternice axe

97.4 pct — Programare (1,538)
95.3 pct — Factuality Arena (1,483)
94.9 pct — Prompturi dificile (1,504)

Neuniform: 30,7 puncte de percentilă între cea mai bună și cea mai slabă axă a sa — 97.4 pct pe Programare față de 66.7 pct pe Vision Arena.

Programare97.4 pct1,538Verifică →
Factuality Arena95.3 pct1,483Verifică →
Prompturi dificile94.9 pct1,504Verifică →
General94.2 pct1,479Verifică →
Urmarea instrucțiunilor92.7 pct1,471Verifică →
WebDev Arena87.8 pct1,625Verifică →
Agent Arena76.4 pct0.040Verifică →
Vision Arena66.7 pct1,246Verifică →
Search ArenaNeevaluat
Document ArenaNeevaluat
GPQA DiamondNeevaluat
AIME (matematică)Neevaluat
FrontierMathNeevaluat
SimpleQA VerifiedNeevaluat
ARC-AGI-2Neevaluat
Humanity's Last ExamNeevaluat
SimpleBenchNeevaluat
LiveBenchNeevaluat
BFCL v4 (apelare de funcții)Neevaluat
SWE-bench Verified (clasament live)Neevaluat
Terminal-Bench 4.0Neevaluat
MMLU-Pro (Artificial Analysis)Neevaluat
LiveCodeBench (Artificial Analysis)Neevaluat
IFBench (Artificial Analysis)Neevaluat
Halucinații HHEM (Vectara)Neevaluat
SWE-bench VerifiedNeevaluat
Terminal-BenchNeevaluat

Percentilele reprezintă poziția modelului în populația proprie a fiecărui clasament. Axele marcate „neevaluat” nu au niciun rezultat publicat pentru acest model — este o absență a datelor, nu un scor mic.

Cum îl rulezi

Rulează-l singur

RepositoryXiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Pro-RL

Parametri1.02T

ArhitecturăMiMoV2ForCausalLM

LicențăMIT

Transformers

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Pro-RL"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)

Ollama

Nu sincronizăm tag-urile Ollama, așa că nu afișăm o comandă pe care nu o putem verifica — una greșită ar descărca modelul greșit. Caută în biblioteca Ollama →

Rețetele de fine-tuning Unsloth sunt specifice fiecărui model și nu le derivăm aici. Documentația Unsloth →

Folosește-l găzduit

ID de model APIxiaomi/mimo-v2.6-pro

Lungime context1,050,000 tokeni

Ieșire maximă131,072 tokeni

Acceptătext, image, video, audio

Preț intrare$0.43 per 1M tokeni

Preț intrare din cache$0.00 per 1M tokeni

Preț ieșire$0.87 per 1M tokeni

Parametri API acceptați de acest endpoint

Frequency penaltyInclude reasoningLogit biasMax tokensMin-pPresence penaltyReasoningRepetition penaltyResponse formatSeedStop sequencesStructured outputsTemperatureTool choiceTool callingTop-kTop-p

Exemplu de cerere

curl https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"xiaomi/mimo-v2.6-pro","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}]}'

Vezi pe OpenRouter →

Identificatorii, limitele și prețurile sunt sincronizate din sursa upstream afișată mai sus. Orice câmp nesincronizat este omis complet, nu ghicit.

mimo-v2.6-pro stands at 77.8 (raw mean 88.2) — measured on 8 of 27 axes.
pozițieșablonVerifică →
mimo-v2.6-pro stands at 77.8 versus a cohort median of 60.3 across 176 models released within 180 days — above the peer median.
cohortășablonVerifică →

Fiecare afirmație este un fapt calculat din datele actuale ale clasamentului, formulat de un apel de model la temperatură scăzută și respins de o poartă de validare dacă vreun număr nu se află în rândul sursă. Cum funcționează clasamentele →