本文へスキップ

このレビューはまだ日本語版がないため、Englishの原文を表示しています。

MiMo V2.6 Flash Review: $0.14 per Million, Four Input Types, 1M Tokens

Pick MiMo V2.6 Flash for high-volume multimodal jobs on a small budget, and set reasoning_effort none on simple ones; so far we have run only launch checks.

プレイグラウンドを開く

Spicy Index

76.2/ 100

暫定

Freedom Score

未テスト

料金
$0.175 混合 100 万トークンあたり（入力 3：出力 1）
出力速度
120 トークン/秒
成功率
データ収集中

MiMo V2.6 Flash is the lighter model in Xiaomi's V2.6 family, released as open weights in September 2026. Xiaomi positions it for high-volume multimodal office work. On our API it is one OpenAI-compatible chat endpoint that reads text, images, video and audio, holds 1,048,576 tokens of input and allows replies up to 131,072 tokens, reasoning included, at $0.14 per million input tokens.

The verdict

Reasoning is on by default: reasoningeffort accepts none, minimal, low, medium or high, and defaults to high, so set none explicitly for classification, extraction and short rewrites. Sampling has a catch. temperature (0 to 1.5) and topp apply only at none; while the model reasons it uses 1.0 and 0.95 and ignores your values.

This is a launch-day review. On 28 October 2026 our platform ran a real request through the endpoint as part of launch: one neutral message, answered without streaming at low reasoning effort. It returned a complete answer. We have not run a quality blind test or a content-level test, and this page does not score the model.

Try MiMo V2.6 Flash →

Key facts

  • Tested: one real launch request on 28 Oct 2026 (neutral prompt, low reasoning effort, no streaming), plus integration checks of media input. No scored runs yet.
  • Price: $0.14 per million input tokens, $0.0028 cached and $0.28 output. The live price is on the model page.
  • Limits: 1,048,576-token context, replies up to 131,072 tokens (default 4,096, reasoning included), text, image, video and audio input, images up to 16,384 tokens each.
  • Reasoning: reasoning_effort takes none, minimal, low, medium or high (default high).
  • Sampling: temperature 0 to 1.5 and topp 0.01 to 1, applied only at reasoningeffort none.
  • Sources: scoring rules are on our review methodology page, full parameters on the MiMo V2.6 Flash model page.

良かった点と足りなかった点

良かった点

  • A very low per-token price. $0.14 input and $0.28 output per million tokens, with cached input at $0.0028, makes per-item pipelines over thousands of documents affordable.
  • Four input types in one request. text, imageurl, videourl, audiourl and inputaudio (wav or mp3) parts can be mixed, so a slide, a screen recording and a voice memo can go in one turn.
  • A none setting. It skips the reasoning pass, so replies start sooner and use fewer output tokens, and it frees temperature and top_p.
  • A larger image budget than Pro. Images can use up to 16,384 tokens each here, against 8,192 on MiMo V2.6 Pro.
  • Tool calling is on the endpoint. Up to 128 function definitions with toolchoice and paralleltool_calls; we have not graded tool-use quality yet.

足りなかった点

  • The default is high reasoning. Every request reasons unless you set none, so a pipeline that forgets to set it pays for thinking it may not need.
  • Sampling is conditional. temperature and top_p are ignored while the model reasons.
  • Reasoning is paid for out of max_tokens. A small cap at high effort can be used up before the visible answer is complete; check finish_reason.
  • The lighter model. Xiaomi positions Pro for complex projects, so hard multi-step tasks may call for it.
  • No quality numbers of our own yet. We have not compared Flash with Pro or with other low-cost models.

What we tested

On 28 October 2026 our platform sent MiMo V2.6 Flash one real request as part of launch: a single neutral user message, answered without streaming at low reasoning effort with a 1,024-token cap. It returned a complete answer, and the request was priced at the published rate. The endpoint also passed our pre-launch checks of its price table and request limits. During integration, media requests were accepted and answered.

That is a working-endpoint check, not a benchmark. We have not compared its answers with Pro or another model, tested video and audio on real clips, measured speed, or tried a prompt near the 1,048,576-token limit.

Prompts to start from

These starting prompts come from the model page's published examples. We have not graded the outputs, so they are a place to begin rather than prompts proven on this model.

1. Turn notes into action items. A good fit for reasoning_effort none.

text
Extract action items from meeting notes and separate decisions from open questions. Work from the material I provide, cite the relevant lines, and say what information is missing.

Run this prompt on MiMo V2.6 Flash →

2. A tool step. Confirms your function-calling loop end to end with a trivial function.

text
Call report_status with status ready.

Settings that matter: set reasoningeffort none for extraction, classification and short rewrites and move up only when a question needs working out; leave maxtokens headroom when reasoning is on; keep inline video and audio under 14 MB combined.

How far it writes

We have not run our content-level test on MiMo V2.6 Flash, so we have no result to report here. The model page states the position plainly: content decisions come from the model, behaviour can vary, and no guarantee of unrestricted output is made.

Not tested yet: the content-level ladder, multi-turn behaviour over a long session, languages other than English, audio and video understanding on real material, and quality of none against the reasoning levels.

Every character in a request should be an adult, keep real, identifiable people out of it, and you are responsible for the law where you publish.

What the community says

When the V2.6 family launched, one reader reported a hands-on result on Flash: "Just tried 2.6 flash on a really niche topic I specialise in and it has done a really good job." Another summed up the pitch: "This looks great in terms of cost and capabilities, truly pushing the frontier forward in terms of open weight light weight models." These are individual impressions of the family, not our results.

Alternatives

  • The larger sibling? MiMo V2.6 Pro has the same window and input types, costs more per token and caps images at 8,192 tokens; Xiaomi positions it for complex projects.
  • Another low-cost multimodal model? MiniMax M3.1 Flash reads text, images and video, but has no none setting and no audio input.
  • A cheap model with a content-level review? DeepSeek V4.1 Flash reads 1,048,576 tokens; see the DeepSeek V4.1 Flash review.

MiMo V2.6 Flash の Spicy Index の内訳

各項目から採点の詳細に進めます。点数がどの行から来たのか、なぜ減点されたのかがわかります。

公開リーダーボード 品質の 40%
未テスト

追跡している公開リーダーボードに、完全に一致するエントリーはまだありません。 仕組み

ロールプレイ 品質の 15%
未テスト

このモデルではまだロールプレイのテストを実施していません。 仕組み

創作文 品質の 15%
61.7
指示への従い方 品質の 15%
95.0
長いコンテキストの記憶 品質の 15%
未テスト

このモデルではまだ長いコンテキストのテストを実施していません。 仕組み

機能 重み 10.5%
64.0
Freedom Score 重み 30%
未テスト

自由度が未測定、または証拠が不十分です。Index は元の品質・機能スコアを維持し、暫定表示で順位に含めます。証拠の欠如を 0 点とは扱いません。 仕組み

自由度が未測定、または証拠が不十分です。Index は元の品質・機能スコアを維持し、暫定表示で順位に含めます。証拠の欠如を 0 点とは扱いません。

テストレポートをすべて見る →

機能の項目別採点

公開採点表の点数です。アップスケールで作る解像度や、当社が独自に設けた上限は数えません。

コンテキスト長（開発元の公表値）未記載
0.0 / 30
SpicyAPI での入力形式テキストと画像, 音声
19.0 / 25
ツール使用ツールと tool_choice
15.0 / 15
構造化出力対応、スキーマ準拠を確認済み
15.0 / 15
推論の制御5 段階：none · minimal · low · medium · high
15.0 / 15

SpicyAPI で MiMo V2.6 Flash にできること

SpicyAPI の現在のモデル仕様から直接取得しています。開発元が自社アプリでより多くの機能を提供している場合もありますが、ここに載っているのは現在当社の API から呼び出せる機能です。

エンドポイント別の機能
機能チャット
コンテキスト長1,048,576 トークン
1 リクエストの最大出力131,072 トークン
推論レベルnone · minimal · low · medium · high
ツール呼び出しあり
構造化出力あり
すべてのパラメーターとコード例を見る →

実際にかかる時間

過去 30 日の実際のジョブで、リクエストから完成までを計測しています。所要時間には当社自身のテスト実行も含みます。

出力速度
120 トークン/秒最初のトークンまでの時間を含みます
成功率
データ収集中

完了したジョブが 10 件以上そろうと所要時間を表示します。成功率はお客様のジョブだけで数え、30 日分のトラフィックがそろうまで全モデルで非表示にしています。

MiMo V2.6 Flash についての声

肯定的 2・賛否 0・否定的 0

  • Just tried 2.6 flash on a really niche topic I specialise in and it has done a really good job.

    hacker-news· 2026年9月21日· 肯定的出典

  • This looks great in terms of cost and capabilities, truly pushing the frontier forward in terms of open weight light weight models.

    hacker-news· 2026年9月21日· 肯定的出典

引用は公開投稿の原文そのままで、元の投稿にリンクしています。評価ではなく、どのスコアにも反映していません。

MiMo V2.6 Flash の代わりに検討できるモデル

あなたの意見は？

このレビューは役に立ちましたか？

投票するにはログインしてください。

コメント

コメントは自動チェックと当社チームによる確認を経ています。スパム、不適切な内容、個人攻撃、実在の人物の名前を同意なく挙げる投稿は削除します。コメントを報告いただければ、1 営業日以内に確認します。

このモデルを試しましたか？うまくいった方法を共有してください。スパムを防ぐため、コメントには無料アカウントが必要です。

MiMo V2.6 Flash のよくある質問

MiMo V2.6 Flash を自分で試す

プレイグラウンドで全パラメーターを設定し、実行前に正確な料金を確認できます。

$0.175 混合 100 万トークンあたり（入力 3：出力 1）

ほかのレビュー

ランキングを見る →
  • Small blank marble tiles race along a short brass rail on a basalt plinth into a three-slot marble gate, where a gold filament splits into three channels ending in three neat stacks

    GPT 6.1 Terra

    Pick GPT 6.1 Terra for high-volume screens, documents and writing where reasoning_effort none helps; so far we have run only launch checks, no scored tests.

    Spicy Index
    79.9
    Freedom Score
    —

    2026年10月28日 にテスト

    レビューを読む
  • Small blank marble tiles race along a short brass rail on a basalt plinth into a three-slot marble gate, where a gold filament splits into three channels ending in three neat stacks

    Kimi K3.1 Pro

    Pick Kimi K3.1 Pro for long-context work with screenshots and clips when you accept always-on thinking; so far we have run only launch checks, no scored tests.

    Spicy Index
    80.4
    Freedom Score
    —

    2026年10月28日 にテスト

    レビューを読む
  • A burst of golden light filaments fanning low across a shallow glass dish against pure black

    Grok 4.3

    巨大な文脈窓、本物の推論オフ、低価格の規制なし文章が欲しいなら Grok 4.3。ファイル添付が要るなら見送りを。

    Spicy Index
    77.0
    Freedom Score
    98.9

    2026年9月24日 にテスト

    レビューを読む