Typ
Spezifikation
Preis
Eingabe
pro 1M Prompt-Token
$0.14
Ausgabe
pro 1 Million generierter Token
$0.28
Web-Suche
pro Aufruf beim Aufruf
$0.015
MiMo V2.6 Flash und MiMo V2.6 Pro im direkten Vergleich: Spezifikationen, Fähigkeiten, Parameter und Live-Preise aus dem EmpirioLabs-Katalog.
Xiaomi TextgenerierungMiMo V2.6 Flash und MiMo V2.6 Pro sind beide Modelle von Xiaomi in der Kategorie Textgenerierung und über die EmpirioLabs API verfügbar.
| Spezifikation | MiMo V2.6 Flash | MiMo V2.6 Pro |
|---|---|---|
| Modell-ID | mimo-v2-6-flash | mimo-v2-6-pro |
| Autor | Xiaomi | Xiaomi |
| Veröffentlicht | 22. Sept. 2026 | 22. Sept. 2026 |
| Kontextfenster | 1M Token | 1M Token |
| Max. Ausgabe | 131.072 Token | 131.072 Token |
| Eingabe | Text Bild Video Audio | Text Bild Video Audio |
| Ausgabe | Text | Text |
| Strukturierte Ausgabe | JSON Schema | JSON Schema |
| Region | Singapore | Singapore |
| Endpoints | POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/mimo-v2-6-flash:generateContent | POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/mimo-v2-6-pro:generateContent |
| Fähigkeiten |
Live-Preise aus dem EmpirioLabs-Katalog für beide Modelle. Jede Preistabelle entspricht immer dem, was die API berechnet.
Anfrageparameter, die jedes Modell auf EmpirioLabs angibt, mit den zulässigen Werten oder dem Bereich, wo einer gilt. Ein Strich markiert einen Parameter, den das Modell nicht angibt.
| Parameter | MiMo V2.6 Flash | MiMo V2.6 Pro |
|---|---|---|
| enable_thinking | boolean Standard: true | boolean Standard: true |
| video_fps | 0.1 bis 10 | 0.1 bis 10 |
| media_resolution | default, max Standard: default | default, max Standard: default |
| tool_web_search | boolean Standard: false | boolean Standard: false |
| web_search_force | boolean Standard: false | boolean Standard: false |
| web_search_max_keyword | 1 bis 5 Standard: 3 | 1 bis 5 Standard: 3 |
| web_search_limit | 1 bis 10 Standard: 5 | 1 bis 10 Standard: 5 |
| temperature | 0 bis 1.5 Standard: 1 | 0 bis 1.5 Standard: 1 |
| top_p | 0.01 bis 1 Standard: 0.95 | 0.01 bis 1 Standard: 0.95 |
| max_tokens | 1 bis 131072 Standard: 8192 | 1 bis 131072 Standard: 8192 |
| stop | string | string |
| response_format | enum | enum |
| disable_formatting | boolean Standard: false | boolean Standard: false |
Websuche ($0.015/call) wird nur beim Aufruf berechnet. Akzeptiert Text-, Bild-, Video- und Audioeingaben und gibt Text zurück. Denken ist standardmäßig aktiviert und kann ausgeschaltet werden.
Websuche ($0.015/call) wird nur beim Aufruf belastet. Akzeptiert Text-, Bild-, Video- und Audioeingaben und gibt Text zurück. Das Denken ist standardmäßig aktiviert und kann ausgeschaltet werden. Unterstützt komplexe autonome Arbeitsabläufe mit 1000+ Toolaufrufen in einem 1-Millionen-Kontext.
MiMo V2.6 Flash bedient die OpenAI-kompatible Chat Completions API. Richte ein beliebiges OpenAI SDK mit deinem EmpirioLabs API-Schlüssel auf https://api.empiriolabs.ai/v1 und verwende die Modell-ID mimo-v2-6-flash. Beide Modelle werden über denselben Endpunkt aufgerufen. Setze model auf mimo-v2-6-flash oder mimo-v2-6-pro. Hol dir einen API-Schlüssel im EmpirioLabs Dashboard.
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "mimo-v2-6-flash",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}
]
}'Beide Modelle erschienen am 22. Sept. 2026. Beide Modelle haben ein Kontextfenster von 1M Token. Nur für MiMo V2.6 Pro angegebene Fähigkeiten: agentic. Die Spezifikationen, Preistabellen und Parameter auf dieser Seite stammen aus dem Live-Katalog von EmpirioLabs.
MiMo V2.6 Flash hat den niedrigeren Preis für Eingabe (pro 1M Prompt-Token) und Ausgabe (pro 1 Million generierter Token). Beide Live-Preistabellen stehen auf dieser Seite und entsprechen immer dem, was die API berechnet.
Ja. Beide Modelle nutzen POST /v1/chat/completions mit demselben EmpirioLabs API-Schlüssel, die meisten Integrationen wechseln also durch Ändern des model Werts. Prüfe zuerst die Parametertabelle auf dieser Seite, wenn du dich auf einen modellspezifischen Parameter verlässt.
Ja. Öffne jedes Modell im EmpirioLabs Playground und führe denselben Prompt auf beiden aus, mit den Parametern, die die API bereitstellt.
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