Tabbit
小米 MiMo 于 2026 年 9 月 22 日开源的旗舰全模态模型，API 模型名为 mimo-v2.6-pro。官方模型卡写明约 1.02T 总参数、42B 激活参数，以及 100 万 token 上下文。Tabbit 中的可用性以当前账号的模型选择器为准。
在 Tabbit 中使用 MiMo-V2.6-Pro
MiMo-V2.6-Pro · 模型速览
这里集中放置已审核的任务指南、公开测评和证据边界。客户端是否开放模型，仍以当前账户为准。
Tabbit 模型与权限需以当前账户核实。
把资料整理成结构化结果，制作视觉原型，或开始一个编码任务。
这份官方配置可直接用于通过 OpenAI 兼容协议接入 mimo-v2.6-pro，并按任务需要选择深度思考、流式输出和多轮工具调用。
官方模型卡已经给出 MiMo-V2.6-Pro-RL 的 SGLang 与 vLLM 服务命令，并在仓库 tokenizer 配置中定义了文本、图像、视频、音频、思考和工具调用的聊天模板；本地部署应使用 checkpoint 名称，不能把它与托管 API 的 mimo-v2.6-pro 当成同一个模型标识。
mimo-v2.6-pro 可通过 OpenAI Chat Completions API 读取公网 URL 或符合格式的 Base64 图像、视频和音频，但不能直接上传本地文件，媒体和文本总 Token 仍受 1M 上下文限制。
对 mimo-v2.6-pro，官方工作流是“模型返回完整 assistant（包括 reasoning_content 和 tool_calls）→ 客户端执行工具 → 追加 role: tool 结果 → 再请求模型”，直到本轮不再产生工具调用。
公开结果来自不同版本、档位和测试方法；未知值保持未知。
小米官方把 MiMo-V2.6-Pro 定位为面向 Agent、代码、视觉与电脑操作的原生全模态开源模型，并自报 Artificial Analysis Intelligence Index 46 分及多项 RL/Agent 结果；这些数字仍是厂商发布口径，不能替代同一 harness 下的独立复测。
这条官方线程把 MiMo-V2.6-Pro 定位为公开构建的原生全模态 Agent 模型，重点覆盖代码、计算机使用、3D、设计、科研和工具工作流；线程中的榜单与案例能帮助筛选任务方向，但仍是厂商口径，不能替代同一 harness 下的独立复测。
Artificial Analysis 在 Xiaomi provider、推理版本和默认 10,000 输入 token 的生产型工作负载下测得 MiMo-V2.6-Pro 的 Intelligence Index 为 46.324（页面显示 46）、输出速度 129.75 tokens/s、首个答案 token 延迟 17.58 秒、端到端输出 500 token 为 21.44 秒，价格处于低成本区间，但推理等待时间占首 token 延迟的大部分。
Xiaomi
查看 MiMo-V2.6-Pro 的官方规格、提示词工作流和测评证据，并在当前账号的模型选择器中核对可用性。