MiMo-V2.6-Flash API
Xiaomi کا MiMo-V2.6-Flash ایک اوپن سورس ماڈل ہے جو متن، تصویر، ویڈیو اور آڈیو ان پٹ سنبھالتا ہے اور ذہانت، کارکردگی اور لاگت کے درمیان بہترین توازن پیش کرتا ہے۔
Xiaomi نے 21 ستمبر 2026 کو MiMo-V2.6-Flash جاری کیا، جو MiMo-V2.6 سیریز کا تیز رفتار اور کم لاگت والا رکن ہے۔ یہ ایک mixture-of-experts ماڈل ہے جس میں کل 309 بلین parameters ہیں اور فی inference تقریباً 15 بلین فعال ہوتے ہیں۔ اسے MIT اوپن سورس لائسنس کے تحت جاری کیا گیا ہے اور اس کے model weights Hugging Face پر دستیاب ہیں۔
یہ ماڈل متن، تصویر، ویڈیو اور آڈیو ان پٹ قبول کرتا ہے اور متن آؤٹ پٹ دیتا ہے، جبکہ 1M tokens تک کا context اور 131K tokens تک آؤٹ پٹ سنبھالتا ہے۔ Tool calling، JSON structured output، streaming، thinking mode اور OpenAI Chat Completions، OpenAI Responses اور Anthropic Messages کے ساتھ مطابقت جیسی سہولیات شامل ہیں۔
یہ پیشہ ورانہ دفتری کاموں، بڑے پیمانے کے taskوں، coding، agentic کاموں اور بصری فہم کے لیے موزوں ہے۔ اندرونی جانچ میں اس کی response-level repetition rate 0.05% سے تجاوز کر گئی تھی، جسے بہتر بنایا گیا ہے۔ ایک کمی یہ ہے کہ یہ کبھی کبھی چھوٹی بصری تفصیلات، جیسے جھکی ہوئی بوتل کا ڈھکن، نظر انداز کر دیتا ہے۔
تازہ کاری:
MODEL ID
mimo-v2.6-flash- سیاق
- 1.05M
- زیادہ سے زیادہ آؤٹ پٹ
- 131.072K
- تجویز کردہ API
- messages
- ان پٹ
- text / image / video / audio
- آؤٹ پٹ
- text
نمایاں خصوصیات
- ذہانت، کارکردگی اور لاگت کا بہترین توازن
- آؤٹ پٹ رفتار پچھلی نسل سے 20 گنا تیز
- coding agent benchmarks میں MiMo-V2.5-Pro سے آگے
- OCR، اشیاء کی گنتی اور بصری استدلال میں مضبوط
- Pro ورژن کے قریب کارکردگی، کم لاگت
فراہم کنندگان
فراہم کنندگان کے درمیان API قیمتوں کا موازنہ کریں۔ تمام چارجز اور شرائط دیکھنے کے لیے کوئی فراہم کنندہ منتخب کریں۔
| $0.14 | $0.28 | $0.0028 |
$10 میں کیا ملتا ہے
- ان پٹ
- 7.1 کروڑ tokens
- آؤٹ پٹ
- 3.6 کروڑ tokens
موجودہ ان پٹ اور آؤٹ پٹ قیمتوں سے تخمینہ، رعایت سے پہلے۔
بینچ مارکس
- 67.9
DeepSWE v1.1
پوائنٹس
- 87.6
Terminal-Bench 2.1
پوائنٹس
اسکورز جیسا کہ ماڈل فراہم کنندہ نے شائع کیے۔
استدلال
- ہمیشہ فعال
- نہیں
فوری آغاز
Felo API Platform کے موافق APIs کے ساتھ اس ماڈل کو کال کرنے کے لیے تیار کوڈ۔ کوڈ لکھنے سے پہلے پرامپٹس آزمائنا چاہیں تو Playground سے شروع کریں۔
اپنی API کلید حاصل کریں
اپنے Felo API Platform اکاؤنٹ سے کلید بنائیں اور اسے ماحولیاتی متغیر کے طور پر سیٹ کریں۔
export FELO_API_KEY="YOUR_API_KEY"اپنی پہلی درخواست بھیجیں
یہ ماڈل ID Felo API Platform endpoint کے ساتھ استعمال کریں۔ X-Request-Id جیسے اختیاری درخواست ہیڈرز مسئلہ حل کرنے میں مدد دے سکتے ہیں۔
mimo-v2.6-flashیہ ماڈل استدلال کے قابل ہے۔ اگر منتخب پروٹوکول اور ماڈل روٹ استدلال کنٹرولز فراہم کرتے ہیں تو گفتگو جاری رکھتے وقت واپس شدہ استدلال میٹاڈیٹا محفوظ رکھیں۔
const response = await fetch("https://openapi.felo.ai/api/v1/messages", {
method: 'POST',
headers: {
Authorization: `Bearer ${process.env.FELO_API_KEY}`,
'Content-Type': 'application/json',
},
body: JSON.stringify({
"model": "mimo-v2.6-flash",
"max_tokens": 1024,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Hello"
}
]
}),
});
if (!response.ok) throw new Error(await response.text());
console.log(await response.json());تیسرے فریق کے SDKs استعمال کرنا
موافق SDKs استعمال کریں اور baseURL کو اس پر سیٹ کریں: https://openapi.felo.ai/api/v1. Claude طرز کے کلائنٹس کے لیے Anthropic کے موافق بنیادی URL استعمال کریں۔ https://openapi.felo.ai/api.
اسٹریمنگ فعال کریں
جوابات کو سرور سے بھیجے گئے ایونٹس کے طور پر وصول کرنے کے لیے stream: true شامل کریں۔
curl -N https://openapi.felo.ai/api/v1/messages \
-H "Authorization: Bearer $FELO_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "mimo-v2.6-flash",
"max_tokens": 1024,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Hello"
}
],
"stream": true
}'Endpoint
Felo API Platform ماڈل کال کرنے کی موافق سطحیں فراہم کرتا ہے۔ وہ سطح چنیں جو آپ کی ایپ یا ایجنٹ کلائنٹ پہلے سے تعاون کرتا ہو۔
Messages
Claude طرز کے کلائنٹس کے لیے Anthropic کے موافق پیغامات۔
POST
https://openapi.felo.ai/api/v1/messagesپیرامیٹرز
modelstringmimo-v2.6-flashکال کرنے کے لیے عوامی ماڈل ID۔max_tokensinteger—زیادہ سے زیادہ بنائے جانے والے tokens۔messagesarray—Chat Completions کے لیے گفتگو کے پیغامات۔frequency_penalty———include_reasoning———logit_bias———logprobs———min_p———presence_penalty———reasoning———repetition_penalty———response_formatobject—تعاون کی صورت میں ساختہ آؤٹ پٹ کی درخواست کرتا ہے۔seed———stop———structured_outputs———temperaturenumber—تعاون کی صورت میں جواب کے تنوع کو کنٹرول کرتا ہے۔tool_choicestring or object—کنٹرول کرتا ہے کہ کوئی ٹول کال ہونا چاہیے یا نہیں۔toolsarray—موافق اسکیما کے مطابق ٹول کالنگ تعریفیں۔top_k———top_logprobs———top_p———عمومی سوالات
ماڈل تعارف: MiMo-V2.6-Flash?
Xiaomi نے 21 ستمبر 2026 کو MiMo-V2.6-Flash جاری کیا، جو MiMo-V2.6 سیریز کا تیز رفتار اور کم لاگت والا رکن ہے۔ یہ ایک mixture-of-experts ماڈل ہے جس میں کل 309 بلین parameters ہیں اور فی inference تقریباً 15 بلین فعال ہوتے ہیں۔ اسے MIT اوپن سورس لائسنس کے تحت جاری کیا گیا ہے اور اس کے model weights Hugging Face پر دستیاب ہیں۔ یہ ماڈل متن، تصویر، ویڈیو اور آڈیو ان پٹ قبول کرتا ہے اور متن آؤٹ پٹ دیتا ہے، جبکہ 1M tokens تک کا context اور 131K tokens تک آؤٹ پٹ سنبھالتا ہے۔ Tool calling، JSON structured output، streaming، thinking mode اور OpenAI Chat Completions، OpenAI Responses اور Anthropic Messages کے ساتھ مطابقت جیسی سہولیات شامل ہیں۔ یہ پیشہ ورانہ دفتری کاموں، بڑے پیمانے کے taskوں، coding، agentic کاموں اور بصری فہم کے لیے موزوں ہے۔ اندرونی جانچ میں اس کی response-level repetition rate 0.05% سے تجاوز کر گئی تھی، جسے بہتر بنایا گیا ہے۔ ایک کمی یہ ہے کہ یہ کبھی کبھی چھوٹی بصری تفصیلات، جیسے جھکی ہوئی بوتل کا ڈھکن، نظر انداز کر دیتا ہے۔
استعمال کی بلنگ کیسے ہوتی ہے؟
آپ کا بل اس فراہم کنندہ پر منحصر ہے جو آپ استعمال کرتے ہیں، اس کی قیمتوں اور آپ کے استعمال پر۔ لمبے ان پٹ یا دیگر شرائط پر مختلف قیمتیں لاگو ہو سکتی ہیں۔
یہ ماڈل کون سے ان پٹ کی اقسام سپورٹ کرتا ہے؟
یہ متن، تصویر، ویڈیو اور آڈیو ان پٹ قبول کرتا ہے اور متن آؤٹ پٹ دیتا ہے۔
اس کا context اور آؤٹ پٹ کی حد کتنی ہے؟
اس کا context 1M tokens اور آؤٹ پٹ کی حد 131K tokens ہے۔
یہ کن کاموں کے لیے موزوں ہے؟
یہ پیشہ ورانہ دفتری کاموں، بڑے پیمانے کے taskوں، coding، agentic کاموں اور بصری فہم کے لیے موزوں ہے۔
MiMo-V2.6-Pro اور MiMo-V2.5-Pro سے اس کا کیا فرق ہے؟
MiMo-V2.6-Flash MiMo-V2.6 سیریز میں ذہانت، کارکردگی اور لاگت کا بہترین توازن پیش کرتا ہے اور کم لاگت پر Pro ورژن کے قریب کارکردگی دیتا ہے۔ یہ coding agent benchmarks میں MiMo-V2.5-Pro سے بہتر کارکردگی دکھاتا ہے۔
کیا اس کے ساتھ tool calling اور structured output ممکن ہے؟
جی ہاں، یہ tool calling، JSON structured output، streaming اور thinking mode کو سپورٹ کرتا ہے۔