O que é MiMo-V2.6-Pro?
O MiMo-V2.6-Pro é o principal modelo de linguagem da Xiaomi, lançado com pesos abertos sob a licença MIT em 21 de setembro de 2026, junto com um MiMo-V2.6-Flash menor. É um modelo esparso de mixture-of-experts com 1,02 trilhão de parâmetros, 42 bilhões ativos por token, e contexto de 1 milhão de tokens. Ele lê texto, imagens, vídeo e áudio e escreve texto, usando seu próprio codificador de visão de 681 milhões de parâmetros e um codificador de áudio separado.
O irmão Flash tem 309 bilhões de parâmetros, 15 bilhões ativos, com o mesmo contexto e as mesmas entradas. Os dois estão no Hugging Face e no ModelScope, nos apps MiMo Studio, MiMo Code e MiMo Desktop da Xiaomi, na plataforma de API Xiaomi MiMo e no OpenRouter. Em 27 de setembro, a Xiaomi acrescentou checkpoints MOPD dos dois, retreinados para reduzir o hábito de repetir a mesma chamada de ferramenta em loops de agentes.
Na API da Xiaomi, o Pro custa $0,435 por milhão de tokens de entrada e $0,87 por milhão de tokens de saída, com entrada em cache a $0,004; o Flash custa $0,14 e $0,28. Uma versão UltraSpeed do Pro roda cerca de 20 vezes mais rápido por dez vezes o preço.
Quanto custa MiMo-V2.6-Pro?
| Plano | Preço | O que inclui |
|---|---|---|
| Weights | Free | Licença MIT |
| MiMo-V2.6-Pro | $0.435 in / $0.87 out per 1M tokens | Entrada em cache $0,004 |
| MiMo-V2.6-Flash | $0.14 in / $0.28 out per 1M tokens | |
| Pro UltraSpeed | $4.35 in / $8.70 out per 1M tokens | Saída cerca de 20 vezes mais rápida |
Pesos abertos sob MIT. API da Xiaomi: Pro $0,435 entrada / $0,87 saída por 1M de tokens, entrada em cache $0,004; Flash $0,14 / $0,28; Pro UltraSpeed $4,35 / $8,70; Batch API pela metade do preço.
MiMo-V2.6-Pro vale a pena?
O MiMo-V2.6-Pro é o modelo de pesos abertos mais forte disponível. A Artificial Analysis lhe dá 46 no seu Intelligence Index, primeiro entre 121 modelos abertos do seu porte, à frente do GLM-5.3 com 45 e do Kimi K3 com 44, e no nível do Grok 4.7 da xAI, que é fechado. Ele custa cerca de $0,13 por tarefa do índice, contra $2,00 do Kimi K3, então é ao mesmo tempo melhor e cerca de quinze vezes mais barato de usar do que o modelo que desbancou.
As tabelas da própria Xiaomi o colocam perto dos modelos fechados de fronteira de meados de 2026. Ele marca 71,9 no DeepSWE contra 74,0 do Claude Opus 5, 89,9 no Terminal Bench 2.1 contra 89,1, e 53,1 no AutomationBench, à frente dos três modelos fechados que ela lista. No Terminal Bench 4.0, mais difícil, ele fica claramente atrás, 34,9 contra 49,0, e nos testes de escrita de exploits está bem atrás. São execuções da Xiaomi e devem ser lidas como tal.
O Flash é a escolha prática para a maioria das equipes. Ele fica a poucos pontos do Pro na maioria dos testes de agentes da Xiaomi, custa um terço por token e roda em muito menos hardware. O Pro é para equipes que querem o melhor modelo aberto e podem pagar para hospedá-lo.
Os pontos fracos são a velocidade e o serving. A Artificial Analysis mediu 56,8 tokens por segundo na API da Xiaomi, mais lento que a maioria dos modelos da sua categoria. A receita de SGLang da Xiaomi usa tensor parallelism de 16 vias em dois nós. O próprio model card também documenta uma tendência a repetir chamadas de ferramenta em loops de agentes, que os checkpoints MOPD posteriores foram treinados para reduzir.
Onde ele se destaca
Uma startup que roda agentes de programação e pesquisa em alto volume
Cortar custos de modelo sem cair muito abaixo da qualidade dos modelos fechados
O Pro fica a poucos pontos do Claude Opus 5 nos testes de agentes da Xiaomi, a $0,435/$0,87 por milhão de tokens. Uma tarefa com 500K tokens de entrada e 30K de saída custa cerca de $0,24 antes do cache, contra cerca de $1,95 no Kimi K3.
Uma grande empresa com o próprio cluster de GPUs
Rodar um modelo aberto de nível de fronteira inteiramente dentro de casa
Sirva o checkpoint MOPD com SGLang em dois nós de 8 GPUs, ou com vLLM em tensor-parallel 8 para cargas menores. A licença MIT não impõe condições ao uso comercial.
Uma equipe que constrói agentes multimodais
Lidar com capturas de tela, vídeo e áudio em um único modelo
Tanto o Pro quanto o Flash aceitam nativamente entrada de imagem, vídeo e áudio. O Flash, a $0,14/$0,28, é o ponto de partida mais barato e marca 80,8 no OSWorld-Verified nos testes da Xiaomi.
Antes de decidir
- Configuração
- Chame-o pela plataforma de API Xiaomi MiMo ou pelo OpenRouter, ou baixe os pesos do Hugging Face ou do ModelScope. A Xiaomi recomenda os checkpoints MOPD para uso com agentes e temperature 1.0, top_p 0.95.
- Integrações
- Receitas de SGLang e vLLM com os parsers de tool-call e de raciocínio do MiMo; apps MiMo Studio, MiMo Code e MiMo Desktop; OpenRouter.
- Dados e privacidade
- Pesos sob MIT. A política de privacidade do MiMo da Xiaomi diz que os dados são armazenados em Singapura e apagados ou anonimizados após o período de retenção; o app Desktop treina com as entradas, a menos que você faça opt-out. Gateways de terceiros informam que a API da Xiaomi não treina com o tráfego, algo que os termos da API da Xiaomi deveriam confirmar.
- Custo em escala
- $0,435/$0,87 por milhão de tokens, com 99% de desconto no cache e batch pela metade do preço. 1.000 tarefas de agente com 500K tokens de entrada e 30K de saída custam cerca de $244 sem cache; no Flash seriam cerca de $78.
- Limites
- Contexto de 1M de tokens. A Artificial Analysis mediu 56,8 tokens por segundo e 3,11 segundos até o primeiro token na API da Xiaomi. O MiMo-V2.5 e o V2.5-Pro saem da API da Xiaomi em 21 de outubro de 2026.
O que é bom
- Primeiro entre os modelos abertos no Intelligence Index da Artificial Analysis (46)
- Cerca de $0,13 por tarefa do índice, contra $2,00 do Kimi K3
- Licença MIT, sem condições de receita ou de exibição
- Contexto de 1M de tokens e entrada de texto, imagem, vídeo e áudio
O que não é
- Lento, com 56,8 tokens por segundo na API da Xiaomi
- Hospedar o Pro por conta própria exige dois nós de 8 GPUs
- Fica atrás do Claude Opus 5 no Terminal Bench 4.0 e em testes de exploits
- Os checkpoints originais repetem chamadas de ferramenta em loops de agentes
Ideal para
Equipes que querem o modelo de pesos abertos mais forte para agentes e programação, seja hospedado barato na API da Xiaomi, seja em um cluster de GPUs próprio.
Alternativas ao MiMo-V2.6-Pro
MiMo-V2.6-Pro: perguntas frequentes
- MiMo-V2.6-Pro vale a pena?
- A Xiaomi agora faz o modelo de pesos abertos com a maior pontuação, por uma fração do preço dos modelos fechados; o porém é que hospedá-lo por conta própria é trabalho para 16 GPUs. Damos nota 4.5 de 5.
- Quanto custa MiMo-V2.6-Pro?
- Pesos abertos sob MIT. API da Xiaomi: Pro $0,435 entrada / $0,87 saída por 1M de tokens, entrada em cache $0,004; Flash $0,14 / $0,28; Pro UltraSpeed $4,35 / $8,70; Batch API pela metade do preço.
- Quais são as desvantagens de MiMo-V2.6-Pro?
- Lento, com 56,8 tokens por segundo na API da Xiaomi; hospedar o Pro por conta própria exige dois nós de 8 GPUs; fica atrás do Claude Opus 5 no Terminal Bench 4.0 e em testes de exploits; os checkpoints originais repetem chamadas de ferramenta em loops de agentes.
- Para quem MiMo-V2.6-Pro é indicado?
- Equipes que querem o modelo de pesos abertos mais forte para agentes e programação, seja hospedado barato na API da Xiaomi, seja em um cluster de GPUs próprio.
- Quanto custa MiMo-V2.6-Pro para uma equipe ou em produção?
- $0,435/$0,87 por milhão de tokens, com 99% de desconto no cache e batch pela metade do preço. 1.000 tarefas de agente com 500K tokens de entrada e 30K de saída custam cerca de $244 sem cache; no Flash seriam cerca de $78.
- MiMo-V2.6-Pro é seguro para dados da empresa?
- Pesos sob MIT. A política de privacidade do MiMo da Xiaomi diz que os dados são armazenados em Singapura e apagados ou anonimizados após o período de retenção; o app Desktop treina com as entradas, a menos que você faça opt-out. Gateways de terceiros informam que a API da Xiaomi não treina com o tráfego, algo que os termos da API da Xiaomi deveriam confirmar.
- Quais são as melhores alternativas ao MiMo-V2.6-Pro?
- As alternativas mais próximas que analisamos são GLM-5.3, Kimi K3.1 Pro, DeepSeek-V4-Pro e Qwen3.8-Max.
Respostas verificadas em 25 de out. de 2026.