MiMo-V2.6-Flash
小米 MiMo-V2.6 系列中兼顧領先能力與 token 效率的全模態推理模型，適合高頻呼叫與規模化任務。
MiMo-V2.6-Flash 是小米 MiMo-V2.6 系列中的效率均衡檢查點，與旗艦型號 MiMo-V2.6-Pro 互補。它採用稀疏 MoE 架構，總參數 309B、啟動參數 15B，位於效能與效率的 Pareto 前緣，在維持領先能力的同時帶來更佳的 token 效率。
模型具備原生全模態感知能力，支援影像、視訊、音訊與文字的聯合輸入與理解，可進行跨模態精準感知與長程推理；並支援 1M 超長上下文，能處理長程任務與複雜工作流程。它同時具備原生 Agent 執行能力，可完成瀏覽、理解、推理與操作等複雜任務，日常任務表現比肩 mimo-v2.5-pro。
它面向專業辦公中的高頻呼叫與規模化任務，例如文件處理、資訊檢索、內容生成與程式碼輔助，也適合長文件、長對話、長程推理與多媒體內容理解等場景。若任務涉及前沿科研、高強度智慧體操作或需要極致效能，則應選擇 Pro 型號。
更新時間:
模型 ID
mimo-v2.6-flash- 上下文
- 1.05M
- 最大輸出
- 131.072K
- 建議 API
- messages
- 輸入
- text / image / video / audio
- 輸出
- text
供應商
1 個供應商比較不同供應商的呼叫價格，點擊供應商可查看完整費用和適用條件。
| $0.14 | $0.28 | $0.0028 |
推理能力
- 始終啟用
- 否
填入 API key
從 Felo API Platform 帳戶建立 key，並設定為環境變數。
export FELO_API_KEY="YOUR_API_KEY"發出第一次請求
使用該模型 ID 呼叫 Felo API Platform endpoint。可選請求標頭如 X-Request-Id 能協助排查問題。
mimo-v2.6-flash該模型支援推理。如果所選協議與模型路由提供推理控制，請在繼續對話時保留回傳的推理中繼資料。
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());使用第三方 SDK
兼容 SDK 只需把 baseURL 设置为 https://openapi.felo.ai/api/v1. Claude 风格客户端使用 Anthropic-compatible base URL。 https://openapi.felo.ai/api.
啟用串流輸出
加入 stream: true，即可以 server-sent events 接收回應。
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 提供兼容的模型调用入口。选择你的应用或 Agent 客户端已经支持的接口即可。
Messages
Anthropic-compatible messages for Claude-style clients.
POST
https://openapi.felo.ai/api/v1/messages参数
modelstringmimo-v2.6-flashPublic model ID to call.max_tokensinteger—Maximum generated tokens.messagesarray—Conversation messages for Chat Completions.frequency_penalty———include_reasoning———logit_bias———logprobs———min_p———presence_penalty———reasoning———repetition_penalty———response_formatobject—Request structured output when supported.seed———stop———structured_outputs———temperaturenumber—Controls response variety when supported.tool_choicestring or object—Controls whether a tool should be called.toolsarray—Tool calling definitions following compatible schema.top_k———top_logprobs———top_p———常見問題
什麼是 MiMo-V2.6-Flash?
MiMo-V2.6-Flash 是小米 MiMo-V2.6 系列中的效率均衡檢查點，與旗艦型號 MiMo-V2.6-Pro 互補。它採用稀疏 MoE 架構，總參數 309B、啟動參數 15B，位於效能與效率的 Pareto 前緣，在維持領先能力的同時帶來更佳的 token 效率。 模型具備原生全模態感知能力，支援影像、視訊、音訊與文字的聯合輸入與理解，可進行跨模態精準感知與長程推理；並支援 1M 超長上下文，能處理長程任務與複雜工作流程。它同時具備原生 Agent 執行能力，可完成瀏覽、理解、推理與操作等複雜任務，日常任務表現比肩 mimo-v2.5-pro。 它面向專業辦公中的高頻呼叫與規模化任務，例如文件處理、資訊檢索、內容生成與程式碼輔助，也適合長文件、長對話、長程推理與多媒體內容理解等場景。若任務涉及前沿科研、高強度智慧體操作或需要極致效能，則應選擇 Pro 型號。
如何計算呼叫費用？
費用取決於你使用的供應商、對應價格和實際用量。長文字輸入等情況可能適用不同價格，詳見計費明細。