Xiaomi MiMo-V2.6 Pro / Flash：価格、CodeMidas、API ガイド
MiMo-V2.6 の Pro と Flash は、大規模強化学習後のフルモーダルモデルです。 両者は 1M コンテキスト、最大 128K 出力、テキスト・画像・音声・動画入力とテキスト出力を備えます。Pro 仕様、Flash 仕様
発表時、Xiaomi は MiMo-V2.6-Pro の Artificial Analysis（AA）総合知能指数 46 をオープンウェイトモデル首位と報告しました（2026 年 9 月 22 日確認）。これは全実タスクの勝者を証明するものではありません。AA、発表
Pro と Flash の選び方
| 項目 | Pro | Flash |
|---|---|---|
| API ID | mimo-v2.6-pro |
mimo-v2.6-flash |
| 用途 | 複雑な長期ワークフロー、専門タスク | 高頻度・大量処理、コスト管理 |
| 優先評価 | 複数ファイル修正、調査、計画 | 抽出、要約、日常コーディング |
まず Flash で品質・費用の基準を作り、失敗するタスクを Pro で比較してください。「Flash」という名称だけで、全ネットワーク、クライアント、出力長で高速とは判断できません。当サイトのルートは Pro と Flash のみで、UltraSpeed は提供していません。
AA とベンチマークの境界
AA は候補を絞る指標であり、リポジトリ修正、ツール、再試行、成果物を置き換えません。順位は同種モデルとパラメータ規模のグループ内で表示されるため、「第 1 位」から全クローズドモデル超えを導けません。
| 発表表の項目 | Pro | Flash |
|---|---|---|
| DeepSWE v1.1 | 71.9 | 67.9 |
| ProgramBench | 26.5 | 26.0 |
| Terminal Bench 2.1 | 89.9 | 87.6 |
| MiMo Visual Coding | 72.3 | 71.5 |
これは発表者の資料で、独立評価ではありません。Live RL の DeepSWE v1.1 の推移は Pro 58.4 → 72.6、Flash 48.8 → 65.7 で、上表とは別のチェックポイント・設定の数値です。統一ランキングとして混ぜてはいけません。
Live RL と CodeMidas
6 日未満の公開 RL ラウンドは Pro 約 262 万ドル、Flash 約 85 万ドル、合計 347 万ドル、各 30 ステップでした。これは当該 RL ラウンドのみで、研究開発、事前学習、データ、基盤を含む総費用ではありません。公式説明
CodeMidas 論文 は、既存の動くコードから検証可能な RL 課題を作る方法です。仕様とインターフェースを残して中核実装を除き、参照実装で期待結果を作り、実行性、答えの漏えい、検証器の誤判定を確認します。
論文は 3,185 リポジトリ、23 言語から 5,545 タスクを報告します。主な訓練実験は MiMo-V2.5 であり、V2.6 の結果や別の RL 環境数と合算できません。
API 価格：公式と当サイトを分ける
公式のリアルタイム API は元 / 百万 Tokens です。Pro 価格、Flash 価格
| 公式 API | キャッシュ入力 | 非ヒット入力 | 出力 |
|---|---|---|---|
| Pro | ¥0.025 | ¥3 | ¥6 |
| Flash | ¥0.02 | ¥1 | ¥2 |
当サイトの 2026-09-22 公開スナップショットは mimo-v2.6-pro が 4 倍率 / ¥1.6、mimo-v2.6-flash が 2 倍率 / ¥0.8（百万 Tokens 参考価格）です。公開価格資料 この表は公式のキャッシュ・入力・出力と混算しません。実料金はモデル価格と請求書で確認してください。Batch API は即時レスポンスを要しないオフライン推論で、同時の通常リクエストや当サイトの同等機能を意味しません。
公式直連の例として、Pro の 100 万入力中 90% がキャッシュヒットし、10 万出力なら 0.9 × 0.025 + 0.1 × 3 + 0.1 × 6 = ¥0.9225。ヒットなしなら 1 × 3 + 0.1 × 6 = ¥3.6 です。実測請求や当サイト倍率の見積りではありません。
実タスクでの評価と接続
同じ入力、ツール権限、合格条件で 3D（寸法・資産）、フロントエンド（実行・レスポンシブ）、リポジトリ修正（回帰テスト）、表計算（行の追跡可能性）、調査（開ける引用と事実/推論の分離）を試してください。初回合格率、総時間、修正時間、総 API 費用 ÷ 合格タスク数 を記録します。MiMo Desktop の成功例は、別 Agent フレームワークの API 成績と同一ではありません。
curl "https://api.llm-token.cn/v1/chat/completions" -H "Authorization: Bearer $API_KEY" -H "Content-Type: application/json" -d '{"model":"mimo-v2.6-flash","messages":[{"role":"user","content":"CSV インポートの実行可能な受入基準を三つ挙げてください。"}],"stream":false}'
Pro 比較では model のみ mimo-v2.6-pro に変えます。戻りモデル名、使用量、請求を記録してください。Pro ガイド、Flash ガイド、購入、チャージ。
FAQ
最強のオープンモデルですか？
発表時の AA 46 とその比較範囲に限る表現です。全コードベース、言語、クライアントで優位とは言えません。
Flash は Pro を置き換えますか？
要約、抽出、日常コーディングで先に測れます。多段依存、複雑推論、高い手戻りコストでは Pro と最終成果を比べてください。
フルモーダルなら画像・音声・動画を出力しますか？
いいえ。公式出力はテキストです。Web、3D、動画の成果は通常コードと外部ツールを伴います。
CodeMidas の関係は？
実行・採点可能なコーディング RL 課題の関連研究です。V2.5 の論文実験と V2.6 発表成績は別に引用します。
価格の読み方は？
公式はキャッシュ入力・通常入力・出力を別課金し、当サイトは倍率参考価格です。Base URL、Key、事業者を確認し、プラットフォーム間で混用しないでください。
資料と検証範囲
検証日：2026-09-22。本記事は発表資料の分析と接続ガイドで、独立したモデル比較実測はしていません。MiMo-V2.6 オープンコレクション で重み、技術報告、RL リソースを確認し、ライセンス、依存関係、計算要件は各リポジトリで確認してください。