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Xiaomi · MiMo

MiMo-V2.6-Pro

MiMo-V2.6-Pro-RL

open-weightModell, dessen trainierte Gewichte öffentlich herunterladbar sind, sodass man es selbst (lokal oder auf eigener Hardware) betreiben kann. Nicht zwingend vollständig quelloffen – die Lizenz bestimmt die erlaubte Nutzung.Mehr im Wissen →TextBild (Eingabe)Video (Eingabe)Audio (Eingabe)

Erste WahlPreis-Leistungs-Spitze im Index

46,3 Punkte im AA-IntelligenzZusammengesetzter Intelligenz-Index von Artificial Analysis (unabhängig, 0–100): bündelt mehrere Reasoning-, Wissens- und Mathe-Benchmarks zu einer Zahl. Je höher, desto stärker das allgemeine Reasoning.Mehr im Wissen → – gleichauf mit Grok 4.7 (high) – bei 0,13 $ Kosten je Index-Aufgabe. Kein anderes von Artificial Analysis gemessenes Modell mit mindestens 44 Punkten arbeitet günstiger; Grok 4.7 kostet in der höchsten Stufe das 28-Fache. Die Grenzen: Coding- und AA-AgenticAgentic-Teilindex von Artificial Analysis (unabhängig, 0–100): misst, wie gut ein Modell mehrstufige, werkzeugnutzende Aufgaben eigenständig löst.Mehr im Wissen → sind noch nicht gemessen, und die MIT-Lizenz hilft nur, wer 524 GB Gewichte auf zwei Rechenknoten legen kann.

  • hohe Anfragemengen mit knappem Budget
  • multimodale Eingaben (Bild, Video, Ton) in einem Modell
  • sehr lange Kontexte bis 1 Mio. Token
  • Einsätze, die offene Gewichte und eine freie Lizenz verlangen
KontextfensterDie maximale Textmenge (in Tokens), die ein Modell pro Anfrage gleichzeitig „im Blick“ hat – Eingabe plus bisheriger Verlauf. Ist es voll, fällt Älteres aus dem Kontext.Mehr im Wissen →
1 Mio.TokenDie kleinste Verarbeitungseinheit eines Sprachmodells – ein Wortstück, kein ganzes Wort. Faustregel: rund 1.000 Tokens entsprechen grob 750 deutschen Wörtern. Preise und Kontextlängen werden in Tokens gerechnet.Mehr im Wissen →
Max. Ausgabe
128 K Token
Preis (Input / Output)
$0.43 / $0.87 je 1 Mio. Token
Preis-LeistungHier: AA-Intelligenz geteilt durch den (3:1 gewichteten) Token-Preis – Indexpunkte je Dollar pro Mio. Tokens. Höher = mehr Leistung fürs Geld. Entspricht der „Intelligence vs. Price“-Sicht von Artificial Analysis.Mehr im Wissen →
85,2 Indexpkt. je $/Mio. Token
Release
21. September 2026

Stärken

  • AA-Intelligence-Index 46,3 – über GLM-5.3 (44,8) und Kimi K3 (43,6), gleichauf mit Grok 4.7 (high)
  • 0,13 $ je Index-Aufgabe: das günstigste von Artificial Analysis gemessene Modell ab 44 Indexpunkten; das nächstgünstigere (GPT-6 Astra low) kostet das Sechsfache
  • MIT-Lizenz, Gewichte ohne Zugangsvorbehalt auf Hugging Face und ModelScope
  • Kontextfenster von 1 Mio. Token, Text, Bild, Video und Ton in einem Modell

Schwächen

  • Coding- und Agentic-Index von Artificial Analysis noch nicht veröffentlicht – der unabhängige Vergleich hängt allein an der Intelligenz-Achse
  • Selbst betreiben ist aufwendig: 524 GB Gewichte, empfohlene Serverkonfiguration mit zwei Knoten und 16-facher Tensor-Parallelität
  • Nur eine gemessene Bezugsquelle (Xiaomis eigene Plattform); der Preis hängt damit an einem einzigen Anbieter
  • Die Benchmark-Tabelle der Modellkarte ist anbieter-selbstberichtet; bei zwei der fünf Cybersecurity-Tests fehlen Vergleichswerte ganz
  • 7,1 Punkte hinter Claude Fable 5.1 (53,4) und 6,4 hinter GPT-6 Astra (52,7)
  • Das gemessene Tempo ist nicht stabil: Am 22. September maß Artificial Analysis 123,85 Ausgabe-Token je Sekunde, am 26. September noch 44,66 – langsamer als Grok 4.7 (48,83 in der Stufe xhigh) und Claude Fable 5.1 (69,28). Bis das erste Antwort-Token kommt, vergehen im Mittel 48 Sekunden

Typische Einsatzfälle

  • Hochvolumige Agenten- und Coding-Läufe
  • multimodale Dokument- und Videoauswertung
  • Betrieb auf eigener Infrastruktur
  • Kostenvergleiche gegen proprietäre Spitzenmodelle

Leistung im Vergleich

Unabhängige Indizes (Artificial Analysis, 0–100), zwei kontaminationsarme Einzel-Benchmarks (Terminal-Bench, agentische Shell-Aufgaben; τ²-bench, Tool-Use-Verlässlichkeit über viele Läufe) und Human-Präferenz-Elo (LMArena). Die dunkle Markierung zeigt den Bestwert im Katalog – so wird der Abstand zur Spitze sichtbar. Die Preis-LeistungHier: AA-Intelligenz geteilt durch den (3:1 gewichteten) Token-Preis – Indexpunkte je Dollar pro Mio. Tokens. Höher = mehr Leistung fürs Geld. Entspricht der „Intelligence vs. Price“-Sicht von Artificial Analysis.Mehr im Wissen → oben ist daraus abgeleitet: AA-Intelligenz je AA-Blended-Preis (3:1) – entspricht der „Intelligence vs. Price“-Sicht von Artificial Analysis. AAs token-basiertes „Cost to Run Index“ ist nicht öffentlich abrufbar.

  • AA-IntelligenzZusammengesetzter Intelligenz-Index von Artificial Analysis (unabhängig, 0–100): bündelt mehrere Reasoning-, Wissens- und Mathe-Benchmarks zu einer Zahl. Je höher, desto stärker das allgemeine Reasoning.Mehr im Wissen →46

Benchmarks im Detail

Kennzahlen aus zitierten Messungen – unabhängige Quellen sind ausgewiesen, Anbieterangaben entsprechend markiert. Werte sind nicht über Skalen hinweg vergleichbar. Wie man Benchmark-Zahlen liest →

  • Artificial Analysis Intelligence Index

    46,3

    – Grok 4.7 liegt bei 46,3 (high) bzw. 46,4 (xhigh), GLM-5.3 bei 44,8, Claude Fable 5.1 bei 53,4

    unabhängigArtificial Analysis (API, Freiroute, Index-Fassung v4.3), abgerufen 2026-09-22

  • Kosten je Index-Aufgabe (Artificial Analysis)

    0,13

    $ – gegen 2,73 $ für Grok 4.7 (high), 3,74 $ (xhigh) und 3,26 $ für GPT-6 Astra

    unabhängigArtificial Analysis (API, Freiroute), abgerufen 2026-09-22

  • DeepSWE v1.1 (Anbieterangabe)

    71,9 %

    gegen 74,0 % für Claude Opus 5, 73,0 % für GPT-5.6 Sol und 70,0 % für Claude Fable 5

    AnbieterangabeXiaomi – Modellkarte MiMo-V2.6-Pro-RL, Hugging Face

  • Terminal Bench 4.0 (Anbieterangabe)

    34,9 %

    gegen 49,0 % für Claude Opus 5, 39,9 % für GPT-5.6 Sol und 42,4 % für Claude Fable 5

    AnbieterangabeXiaomi – Modellkarte MiMo-V2.6-Pro-RL, Hugging Face

Einordnung

  • Gegenüber Grok 4.7 misst Artificial Analysis denselben Indexwert (46,3 in der Stufe high) bei einem Achtundzwanzigstel der Kosten je Aufgabe. Der Token-Preis erklärt das nur zum Teil: Auf die Ausgabe gerechnet verlangt SpaceXAI knapp das Siebenfache, je erledigter Aufgabe aber das 28-Fache – MiMo braucht also deutlich weniger Token.Beleg · Primärquelle

ℹ️ Spärlich besetzte Expertenarchitektur mit 1,02 Bio. Parametern, von denen je Token 42 Mrd. aktiv sind (384 Experten, acht pro Token). Daneben steht die kleinere Variante Flash mit 309 Mrd. Parametern. Ausgewertet in der Depesche `mimo-v2-6-pro-46-3-indexpunkte-13-cent-je-aufgabe`.