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

DeepSeek V4.1 Flash 1017 与 MiMo V2.6 Flash 并排比较:规格、能力、参数,以及 EmpirioLabs 目录中的实时价格。

DeepSeek Xiaomi 文本生成

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

DeepSeek 的 DeepSeek V4.1 Flash 1017 和 Xiaomi 的 MiMo V2.6 Flash 都属于文本生成类别,可通过 EmpirioLabs API 使用。

主要区别

  • DeepSeek V4.1 Flash 1017 发布更晚(2026年10月17日);MiMo V2.6 Flash 发布于 2026年9月22日。
  • 两个模型的上下文窗口都是 1M 个 token。
  • 每次响应 DeepSeek V4.1 Flash 1017 最多返回 393,216 个输出 token,MiMo V2.6 Flash 最多 131,072。
  • 只有 MiMo V2.6 Flash 支持的输入类型:音频, 视频。
  • 仅 DeepSeek V4.1 Flash 1017 列出的能力:agentic coding, cache。
  • 仅 MiMo V2.6 Flash 列出的能力:audio in, structured output, web search。
  • 输入(每100万个提示词标记)和输出(每100万个生成代币)的价格 MiMo V2.6 Flash 更低。

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

规格DeepSeek V4.1 Flash 1017MiMo V2.6 Flash
模型 IDdeepseek-v4-1-flash-1017mimo-v2-6-flash
开发方DeepSeekXiaomi
发布日期2026年10月17日2026年9月22日
上下文窗口1M 个 token1M 个 token
最大输出393,216 个 token131,072 个 token
输入
文本 图像
文本 图像 视频 音频
输出
文本
文本
结构化输出JSON 模式JSON Schema
区域SingaporeSingapore
端点
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
能力
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 价格

两个模型在 EmpirioLabs 目录中的实时价格。每张价格表始终与 API 的实际计费一致。

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

每个模型在 EmpirioLabs 上列出的请求参数,以及适用的可选值或范围。短横线表示该模型未列出此参数。

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

DeepSeek V4.1 Flash 1017 vs MiMo V2.6 Flash:限制与说明

DeepSeek V4.1 Flash 1017

思维默认启用,也可以关闭。推理令牌作为输出令牌计费。图像输入与文本一同接受。支持JSON模式。该模型不支持严格的JSON模式输出。可选的链接网页搜索仅在调用时计费。自2026年10月27日起,deepseek-v4-1-flash模型ID由该模型提供。

MiMo V2.6 Flash

网页搜索($0.015/call)仅在调用时收费。接受文本、图片、视频和音频输入并返回文本。思维功能默认开启,可关闭。

如何调用 DeepSeek V4.1 Flash 1017 和 MiMo V2.6 Flash

DeepSeek V4.1 Flash 1017 提供 OpenAI 兼容的 Chat Completions API。用你的 EmpirioLabs API 密钥把任意 OpenAI SDK 指向 https://api.empiriolabs.ai/v1,并使用模型 ID deepseek-v4-1-flash-1017。 两个模型通过同一个端点调用。将 model 设为 deepseek-v4-1-flash-1017 或 mimo-v2-6-flash。 在EmpirioLabs 控制台获取 API 密钥。

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:测试与指南

同时涵盖两个模型的提示词测试和对比实验。

DeepSeek V4.1 Flash 1017 vs MiMo V2.6 Flash:常见问题

DeepSeek V4.1 Flash 1017 和 MiMo V2.6 Flash 有什么区别?

DeepSeek V4.1 Flash 1017 发布更晚(2026年10月17日);MiMo V2.6 Flash 发布于 2026年9月22日。 两个模型的上下文窗口都是 1M 个 token。 每次响应 DeepSeek V4.1 Flash 1017 最多返回 393,216 个输出 token,MiMo V2.6 Flash 最多 131,072。 本页的规格、价格表和参数来自 EmpirioLabs 实时目录。

DeepSeek V4.1 Flash 1017 和 MiMo V2.6 Flash 哪个更新?

DeepSeek V4.1 Flash 1017 发布更晚(2026年10月17日);MiMo V2.6 Flash 发布于 2026年9月22日。

DeepSeek V4.1 Flash 1017 和 MiMo V2.6 Flash 哪个价格更低?

输入(每100万个提示词标记)和输出(每100万个生成代币)的价格 MiMo V2.6 Flash 更低。 两张实时价格表都在本页,并始终与 API 的实际计费一致。

可以在不重构集成的情况下在 DeepSeek V4.1 Flash 1017 和 MiMo V2.6 Flash 之间切换吗?

可以。两个模型都使用 POST /v1/chat/completions 和同一个 EmpirioLabs API 密钥,大多数集成只需更改 model 值即可切换。如果依赖某个模型特有的参数,请先查看本页的参数表。

集成之前可以在浏览器里试用 DeepSeek V4.1 Flash 1017 和 MiMo V2.6 Flash 吗?

可以。在 EmpirioLabs Playground 中分别打开两个模型,用 API 提供的参数对两者运行同一个提示词。

准备好使用更好的终端了吗?

查看我们的定价,或者如果你想将自己的模型部署到我们的堆栈中,请联系我们。