趋近智
MiMo-V2.6-Flash
参数
309B
上下文长度
1.05M
模态
Multimodal
架构
-
许可证
-
发布日期
21 Sept 2026
训练数据截止日期
-
API 价格 (每 1M)
输入: $0.14 · 输出: $0.28
系统要求
不同量化方法和上下文大小的显存要求
1024 个令牌
650.54 GB VRAM
消费级
36x RTX 4090
24GB VRAM
数据中心
10x NVIDIA A100
80GB VRAM
Apple Silicon
7x Apple M3 Max
128GB VRAM
1048576 个令牌
794.71 GB VRAM
消费级
44x RTX 4090
24GB VRAM
数据中心
12x NVIDIA A100
80GB VRAM
Apple Silicon
9x Apple M3 Max
128GB VRAM
架构图
评估基准
没有可用的 MiMo-V2.6-Flash 评估基准。
排名
排名
-
编程排名
-
关于 MiMo-V2.6-Flash
MiMo-V2.6-Flash 是由小米开发的开源多模态混合专家 (MoE) 基座模型。该模型总参数量为 309B，每个 token 激活 15B 参数，在处理文本、图像、音频和视频输入时具备高效的性能表现。
技术规格
注意力
注意力结构
-
注意力头
-
键值头
-
注意力头维度
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位置嵌入
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RoPE Theta
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滑动窗口注意力
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滑动窗口大小
-
滑动窗口比例
-
线性注意力
-
线性注意力比例
-
归一化
-
激活函数
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维度
辅助参数
-
隐藏维度大小
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层数
-
FFN 中间层大小（稠密层）
-
多 Token 预测头数
-
分词器
词汇量大小
-
资源
关于 MiMo V2
MiMo-V2-Flash 是一款采用混合注意力架构的混合专家 (MoE) 模型，专为高速推理和智能体工作流而设计。它具备多词元预测 (MTP) 功能，在实现业界领先性能的同时，显著降低了推理成本。该模型针对长上下文建模和高效推理进行了专门优化。