DeepSeek V4.1 Flash 1017 vs MiMo V2.6 Flash

DeepSeek V4.1 Flash 1017 और MiMo V2.6 Flash साथ-साथ: विशेषताएं, क्षमताएं, पैरामीटर और EmpirioLabs कैटलॉग की लाइव कीमतें।

DeepSeek Xiaomi पाठ निर्माण

DeepSeek V4.1 Flash 1017 vs MiMo V2.6 Flash एक नज़र में

DeepSeek का DeepSeek V4.1 Flash 1017 और Xiaomi का MiMo V2.6 Flash दोनों पाठ निर्माण श्रेणी में आते हैं और EmpirioLabs API के ज़रिए उपलब्ध हैं।

मुख्य अंतर

  • DeepSeek V4.1 Flash 1017 नई रिलीज़ है (17 अक्टू॰ 2026); MiMo V2.6 Flash 22 सित॰ 2026 को रिलीज़ हुआ था।
  • दोनों मॉडलों की कॉन्टेक्स्ट विंडो 1M टोकन की है।
  • हर जवाब में DeepSeek V4.1 Flash 1017 अधिकतम 3,93,216 आउटपुट टोकन लौटाता है, MiMo V2.6 Flash अधिकतम 1,31,072।
  • सिर्फ MiMo V2.6 Flash द्वारा स्वीकार किए जाने वाले इनपुट प्रकार: ऑडियो, वीडियो।
  • सिर्फ DeepSeek V4.1 Flash 1017 के लिए बताई गई क्षमताएं: agentic coding, cache।
  • सिर्फ MiMo V2.6 Flash के लिए बताई गई क्षमताएं: audio in, structured output, web search।
  • इनपुट (प्रति 1M प्रॉम्प्ट टोकन) और आउटपुट (प्रति 1M जेनरेट किए गए टोकन) के लिए MiMo V2.6 Flash की दर कम है।

DeepSeek V4.1 Flash 1017 vs MiMo V2.6 Flash: विशेषताएं

स्पेकDeepSeek V4.1 Flash 1017MiMo V2.6 Flash
मॉडल IDdeepseek-v4-1-flash-1017mimo-v2-6-flash
निर्माताDeepSeekXiaomi
रिलीज17 अक्टू॰ 202622 सित॰ 2026
कॉन्टेक्स्ट विंडो1M टोकन1M टोकन
अधिकतम आउटपुट3,93,216 टोकन1,31,072 टोकन
इनपुट
टेक्स्ट इमेज
टेक्स्ट इमेज वीडियो ऑडियो
आउटपुट
टेक्स्ट
टेक्स्ट
संरचित आउटपुटJSON मोडJSON Schema
रीजनSingaporeSingapore
एंडपॉइंट
POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/deepseek-v4-1-flash-1017:generateContent
POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/mimo-v2-6-flash:generateContent
क्षमताएं
reasoning vision function calling agentic coding cache
reasoning vision audio in function calling structured output web search

DeepSeek V4.1 Flash 1017 vs MiMo V2.6 Flash: API की कीमतें

दोनों मॉडलों के लिए EmpirioLabs कैटलॉग की लाइव दरें। हर दर तालिका हमेशा API की वास्तविक बिलिंग से मेल खाती है।

प्रकार
स्पेक
दर
इनपुट
प्रति 1M प्रॉम्प्ट टोकन
$0.20
आउटपुट
प्रति 1M जेनरेट किए गए टोकन
$0.80
अंतर्निहित कैश पढ़ा गया
प्रति 1M कैश्ड इनपुट टोकन
$0.02
वेब खोज (लिंकअप)
प्रति कॉल जब लागू किया जाता है
$0.013
पूरे कीमत पेज पर तुलना करें

DeepSeek V4.1 Flash 1017 vs MiMo V2.6 Flash: API के पैरामीटर

EmpirioLabs पर हर मॉडल के लिए सूचीबद्ध रिक्वेस्ट पैरामीटर, और जहां लागू हो वहां मान्य मान या सीमा। डैश उस पैरामीटर को दिखाता है जो मॉडल के लिए सूचीबद्ध नहीं है।

पैरामीटरDeepSeek V4.1 Flash 1017MiMo V2.6 Flash
temperature0 से 2 डिफॉल्ट: 0.70 से 1.5 डिफॉल्ट: 1
top_p0 से 1 डिफॉल्ट: 0.90.01 से 1 डिफॉल्ट: 0.95
max_tokens1 से 3932161 से 131072 डिफॉल्ट: 8192
stopstringstring
enable_thinkingboolean डिफॉल्ट: trueboolean डिफॉल्ट: true
reasoning_effortnone, low, medium, high, max डिफॉल्ट: medium-
thinking_budget1 से 393216 डिफॉल्ट: 32768-
response_formatenumenum
web_search_linkupboolean डिफॉल्ट: false-
disable_formattingboolean डिफॉल्ट: falseboolean डिफॉल्ट: false
video_fps-0.1 से 10
media_resolution-default, max डिफॉल्ट: default
tool_web_search-boolean डिफॉल्ट: false
web_search_force-boolean डिफॉल्ट: false
web_search_max_keyword-1 से 5 डिफॉल्ट: 3
web_search_limit-1 से 10 डिफॉल्ट: 5

DeepSeek V4.1 Flash 1017 vs MiMo V2.6 Flash: सीमाएं और नोट्स

DeepSeek V4.1 Flash 1017

सोच डिफ़ॉल्ट रूप से सक्षम है और इसे अक्षम किया जा सकता है। रीजनिंग टोकन को आउटपुट टोकन के रूप में बिल किया जाता है। छवि इनपुट पाठ के साथ स्वीकार किया जाता है। JSON मोड समर्थित है। इस मॉडल पर सख्त JSON स्कीमा आउटपुट उपलब्ध नहीं है। वैकल्पिक लिंकअप वेब खोज का बिल केवल तभी भेजा जाता है जब लागू किया जाता है। 27 अक्टूबर, 2026 से, deepseek-v4-1-flash मॉडल आईडी इस मॉडल द्वारा प्रदान की जाती हैं।

MiMo V2.6 Flash

वेब खोज ($0.015/call) केवल तभी शुल्क लिया जाता है जब उसे लागू किया जाता है. पाठ, छवि, वीडियो और ऑडियो इनपुट स्वीकार करता है और पाठ लौटाता है. सोच डिफ़ॉल्ट रूप से चालू होती है और इसे बंद किया जा सकता है.

DeepSeek V4.1 Flash 1017 और MiMo V2.6 Flash को कैसे कॉल करें

DeepSeek V4.1 Flash 1017 OpenAI-संगत Chat Completions API देता है। किसी भी OpenAI SDK को अपनी EmpirioLabs API key के साथ https://api.empiriolabs.ai/v1 पर सेट करें और model id deepseek-v4-1-flash-1017 उपयोग करें। दोनों मॉडल एक ही एंडपॉइंट से कॉल किए जाते हैं। model को deepseek-v4-1-flash-1017 या mimo-v2-6-flash पर सेट करें। EmpirioLabs डैशबोर्ड से API key प्राप्त करें।

cURL
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek-v4-1-flash-1017",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}
    ]
  }'

DeepSeek V4.1 Flash 1017 vs MiMo V2.6 Flash: परीक्षण और गाइड

prompt परीक्षण और तुलना रन जिनमें दोनों मॉडल शामिल हैं।

DeepSeek V4.1 Flash 1017 vs MiMo V2.6 Flash: आम सवाल

DeepSeek V4.1 Flash 1017 और MiMo V2.6 Flash में क्या अंतर है?

DeepSeek V4.1 Flash 1017 नई रिलीज़ है (17 अक्टू॰ 2026); MiMo V2.6 Flash 22 सित॰ 2026 को रिलीज़ हुआ था। दोनों मॉडलों की कॉन्टेक्स्ट विंडो 1M टोकन की है। हर जवाब में DeepSeek V4.1 Flash 1017 अधिकतम 3,93,216 आउटपुट टोकन लौटाता है, MiMo V2.6 Flash अधिकतम 1,31,072। इस पेज की विशेषताएं, दर तालिकाएं और पैरामीटर EmpirioLabs के लाइव कैटलॉग से आते हैं।

DeepSeek V4.1 Flash 1017 और MiMo V2.6 Flash में से नया कौन सा है?

DeepSeek V4.1 Flash 1017 नई रिलीज़ है (17 अक्टू॰ 2026); MiMo V2.6 Flash 22 सित॰ 2026 को रिलीज़ हुआ था।

DeepSeek V4.1 Flash 1017 और MiMo V2.6 Flash में से किसकी दर कम है?

इनपुट (प्रति 1M प्रॉम्प्ट टोकन) और आउटपुट (प्रति 1M जेनरेट किए गए टोकन) के लिए MiMo V2.6 Flash की दर कम है। दोनों लाइव दर तालिकाएं इस पेज पर हैं और हमेशा API की वास्तविक बिलिंग से मेल खाती हैं।

क्या मैं अपना इंटीग्रेशन दोबारा बनाए बिना DeepSeek V4.1 Flash 1017 और MiMo V2.6 Flash के बीच बदल सकता हूं?

हां। दोनों मॉडल एक ही EmpirioLabs API key के साथ POST /v1/chat/completions इस्तेमाल करते हैं, इसलिए ज़्यादातर इंटीग्रेशन सिर्फ model मान बदलकर स्विच हो जाते हैं। अगर आप किसी मॉडल-विशेष पैरामीटर पर निर्भर हैं तो पहले इस पेज की पैरामीटर तालिका देखें।

क्या मैं इंटीग्रेट करने से पहले ब्राउज़र में DeepSeek V4.1 Flash 1017 और MiMo V2.6 Flash आज़मा सकता हूं?

हां। हर मॉडल को EmpirioLabs playground में खोलें और API के पैरामीटरों के साथ दोनों पर एक ही prompt चलाएं।

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