MiMo V2.6 Pro अब Felo OpenAPI पर उपलब्ध: Xiaomi का शीर्ष ओपन-वेट्स मॉडल

September 24, 2026 · 13 मिनट पढ़ें

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Xiaomi का MiMo V2.6 Pro, जो Artificial Analysis इंडेक्स पर शीर्ष ओपन-वेट्स मॉडल है, Felo OpenAPI पर $0.43/$0.87 प्रति मिलियन टोकन की दर से लाइव है।

Xiaomi ने 22 सितंबर को MiMo V2.6 Pro जारी किया, और यह ओपन-वेट्स टेबल में सबसे ऊपर पहुंच गया: Artificial Analysis Intelligence Index पर 46, Kimi K3 और Qwen3.8 Max से आगे। Xiaomi ने इसके साथ वेट्स, तकनीकी रिपोर्ट और ट्रेनिंग कोड भी जारी किए।

आज से, mimo-v2.6-pro Felo OpenAPI पर लाइव है। वही कुंजी जो आप Claude, GPT और Grok रूट्स के लिए इस्तेमाल करते हैं। वही बेस URL। आपके कॉन्फ़िग में केवल एक लाइन बदलती है।

MiMo V2.6 Pro on Felo OpenAPI: the top open-weights model from Xiaomi with a 1M-token context and omni-modal input

इस रिलीज़ को दोबारा देखने लायक बनाता है इसका मूल्य, जो बेंचमार्क नंबर के पास बैठा है। $0.43 प्रति मिलियन इनपुट टोकन और $0.87 प्रति मिलियन आउटपुट टोकन पर लगभग फ्रंटियर रीजनिंग, एजेंट लूप की क्षमता को बदल देती है।

Xiaomi ने वास्तव में क्या जारी किया

यह घोषणा एक फ्लैगशिप लॉन्च के लिए असामान्य रूप से स्पष्ट है, जिससे इसे ईमानदारी से संक्षेपित करना आसान हो जाता है।

MiMo V2.6 Pro Xiaomi का ट्रिलियन-पैरामीटर फ्लैगशिप है, और यह इस समय बोर्ड पर सबसे मजबूत ओपन-वेट्स मॉडल है। Xiaomi इसे स्पष्ट रूप से कहता है, फिर खुद ही इसका काउंटरपॉइंट भी देता है: अभी भी इसके और सबसे मजबूत क्लोज्ड मॉडल, Claude Fable 5.1 और GPT-6 Astra, के बीच अंतर है। अधिकांश एजेंट बेंचमार्क पर, Xiaomi Claude Opus 5 और GPT-5.6 Sol के बराबर होने का दावा करता है।

यह विक्रेता का अपना स्कोरबोर्ड है। इसे किसी भी लॉन्च टेबल की तरह एक दावे के रूप में लें, न कि परिणाम के रूप में। लेकिन इस रिलीज़ के दो पहलू ऐसे हैं जिन्हें आमतौर पर बेंचमार्क दावों की तरह जांचा जा सकता है।

वेट्स सार्वजनिक हैं। MiMo V2.6 Pro और Flash दोनों ओपन वेट्स, तकनीकी रिपोर्ट और वह रिइन्फोर्समेंट लर्निंग कोड के साथ आए हैं, जिसने इन्हें तैयार किया। आप इन्हें स्वयं होस्ट कर सकते हैं, फाइन-ट्यून कर सकते हैं या सत्यापित कर सकते हैं।

ट्रेनिंग रन भी सार्वजनिक था। Xiaomi ने RL चरण को लगभग छह दिनों तक लाइव चलाया। Pro और Flash दोनों ने 30 ट्रेनिंग स्टेप पूरे किए, और इनके बीच लगभग 7,50,000 ट्रैजेक्टरी एकत्र की गईं; केवल Pro रन की लागत लगभग $2.62 मिलियन बताई गई है। DeepSWE v1.1, एक आउट-ऑफ-सैंपल लॉन्ग-होराइजन सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग बेंचमार्क पर, Pro मॉडल 48.8 से 65.7 तक पहुंचा।

वेट्स के साथ-साथ, Xiaomi ने 7,000 से अधिक रिइन्फोर्समेंट लर्निंग टास्क एनवायरनमेंट्स ओपन-सोर्स किए, जिनमें सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग, वल्नरेबिलिटी रिप्रोडक्शन, नॉलेज-इंटेंसिव वर्क और वेब डिज़ाइन शामिल हैं — केवल परिणाम नहीं, बल्कि ट्रेनिंग सामग्री भी।

स्पेक शीट

स्पेक	MiMo V2.6 Pro
मॉडल आईडी	`mimo-v2.6-pro`
निर्माता	Xiaomi
स्केल	ट्रिलियन-पैरामीटर फ्लैगशिप
कॉन्टेक्स्ट विंडो	1,000,000 टोकन
अधिकतम आउटपुट	128,000 टोकन
इनपुट	टेक्स्ट, इमेज, वीडियो, ऑडियो
आउटपुट	टेक्स्ट
क्षमताएँ	रीजनिंग, टूल कॉलिंग, स्ट्रक्चर्ड आउटपुट, स्ट्रीमिंग
इंटेलिजेंस इंडेक्स	46 (Xiaomi के अनुसार 46.32)

दो पंक्तियाँ ध्यान देने योग्य हैं।

इनपुट पक्ष ओम्नी-मोडल है। टेक्स्ट, इमेज, वीडियो और ऑडियो सभी एक ही प्रॉम्प्ट में आते हैं। इस मूल्य बिंदु पर अधिकांश मॉडल केवल टेक्स्ट या शायद एक स्क्रीनशॉट पढ़ते हैं। स्क्रीन रिकॉर्डिंग, फ्रेम्स का स्टैक, या ऑडियो ट्रैक को बिना ट्रांसक्रिप्शन स्टेप के फीड करना अलग तरह का कार्य है, और मॉडल की ट्रेनिंग का प्रयास इसी पर केंद्रित रहा।

कॉन्टेक्स्ट विंडो एक मिलियन टोकन की है। ट्रेनिंग रन ने खुद 1M-टोकन कॉन्टेक्स्ट का उपयोग किया, बाद में विंडो जोड़ने के बजाय, और Xiaomi ने मॉडल को मल्टीमोडल, मल्टी-एजेंट और मल्टी-हार्नेस कार्यों के लिए तैयार किया। कोडबेस-व्यापी प्रश्न, वर्ष भर के दस्तावेज़ सेट, और लंबे एजेंट थ्रेड्स बिना कंप्रेशन स्टेप के फिट हो जाते हैं।

Xiaomi ने मॉडल को ऐसे कार्यों पर भी दिखाया, जिन्हें बाद में सत्यापित करना आसान है। इसने Period Three Implies Chaos के मुख्य प्रमेय का पूरा Lean 4 फॉर्मलाइजेशन तैयार किया, जिसमें 6,000 से अधिक लाइनों का स्रोत है, जिसका प्रमाण Lean कर्नेल बिना किसी अप्रमाणित प्लेसहोल्डर के जांचता है। अलग से, इसने Xiaomi के मटेरियल्स शोधकर्ताओं के साथ मिलकर PFAS प्रदूषकों को पकड़ने के लिए मेटल-ऑर्गेनिक फ्रेमवर्क उम्मीदवारों की डिज़ाइन तैयार की। बेंचमार्क में हेरफेर हो सकता है। एक प्रमाण जो कंपाइल हो जाता है, उसमें हेरफेर नहीं हो सकता।

Felo OpenAPI क्या जोड़ता है

मॉडल को कॉल करना आसान है। MiMo V2.6 Pro को Felo OpenAPI के माध्यम से चलाने का कारण यह है कि मॉडल पहले से जुड़े स्टैक के भीतर आता है।

एक कुंजी, तीन प्रोटोकॉल। Felo OpenAPI मॉडल को हर उस सतह पर उपलब्ध कराता है, जिस पर आपका क्लाइंट काम करता है:

सतह	एंडपॉइंट	उपयोग करें
Chat Completions	`https://openapi.felo.ai/api/v1/chat/completions`	OpenAI-संगत ऐप्स और एजेंट्स
Responses	`https://openapi.felo.ai/api/v1/responses`	एजेंट और वर्कफ़्लो अनुरोध
Messages	`https://openapi.felo.ai/api/v1/messages`	Anthropic-संगत क्लाइंट्स

मौजूदा OpenAI SDK को https://openapi.felo.ai/api/v1 पर या Claude-शैली के क्लाइंट को https://openapi.felo.ai/api पर इंगित करें, और मॉडल आईडी सेट करें। कोई अलग खाता नहीं, कोई दूसरी बिलिंग संबंध नहीं, और कोई प्रोवाइडर-विशिष्ट SDK सीखने की जरूरत नहीं।

यह आपके मौजूदा एजेंट्स में सीधे जुड़ जाता है। Felo OpenAPI MiMo V2.6 Pro को Claude Code और Codex के साथ उपयोग योग्य सूचीबद्ध करता है, जैसे Claude और GPT रूट्स के लिए होता है। यदि आपका एजेंट आज Felo पर इंगित है, तो इस मॉडल को जोड़ना केवल एक कॉन्फ़िग परिवर्तन है।

मॉडल अकेला नहीं है। यही वह हिस्सा है जो गेटवे को प्लेटफॉर्म से अलग करता है। सर्च, वेब फेच, X सर्च, YouTube सबटाइटल्स, PPT जेनरेशन, माइंडमैप्स, LiveDocs मेमोरी और SuperAgent वर्कफ़्लो उसी कुंजी के पीछे हैं। एक मिलियन-टोकन कॉन्टेक्स्ट और ओम्नी-मोडल इनपुट वाला मॉडल तभी उपयोगी है जब वह ताजा जानकारी तक पहुंच सके और अंत में कुछ तैयार कर सके। Felo पर यह संभव है।

पिछली पीढ़ी, mimo-v2.5-pro, पहले से ही प्लेटफॉर्म पर है। V2.6 अपग्रेड है, और इनके बीच स्विच करना केवल एक संपादन का काम है।

शुरुआत से अंत तक कैसा दिखता है

एक प्रतिस्पर्धी ब्रीफ अच्छा परीक्षण मामला है, क्योंकि इसमें एक साथ सभी क्षमताओं की आवश्यकता होती है। Felo OpenAPI पर, एक कुंजी पूरे लूप को कवर करती है:

Web Fetch तीन प्रतिस्पर्धी मूल्य निर्धारण पृष्ठों को Markdown के रूप में लाता है।
Search उन चीजों को भरता है जो पृष्ठों पर नहीं मिलतीं — फंडिंग, हेडकाउंट, हाल के लॉन्च।
MiMo V2.6 Pro इसे एक ही 1M-टोकन कॉन्टेक्स्ट में पढ़ता है, प्रत्येक मूल्य तालिका का स्क्रीनशॉट साथ में, और टेक्स्ट और इमेज दोनों पर एक साथ रीजनिंग करता है, न कि केवल OCR ट्रांसक्रिप्शन पर।
PPT API निष्कर्ष को डेक में बदलता है।

वैकल्पिक तरीका है चार विक्रेता, चार कुंजी, चार इनवॉइस, और एक ग्लू लेयर जिसे आपको खुद बनाए रखना पड़ता है। यही ग्लू इस स्टैक से हट जाता है, और यही आमतौर पर कारण होता है कि कोई एजेंट डेमो कभी एजेंट उत्पाद नहीं बनता।

त्वरित शुरुआत

शून्य से प्रतिक्रिया तक तीन चरण।

1. Felo API Platform खाते से API कुंजी प्राप्त करें और उसे एक्सपोर्ट करें।

export FELO_API_KEY="YOUR_API_KEY"

2. अपनी पहली रिक्वेस्ट करें। मॉडल आईडी है mimo-v2.6-pro।

curl https://openapi.felo.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $FELO_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "mimo-v2.6-pro",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Summarize the tradeoffs between sparse and dense attention."}
    ]
  }'

या OpenAI SDK के माध्यम से, केवल बेस URL बदला गया है:

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["FELO_API_KEY"],
    base_url="https://openapi.felo.ai/api/v1",
)

completion = client.chat.completions.create(
    model="mimo-v2.6-pro",
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the tradeoffs between sparse and dense attention."}],
    max_tokens=1024,
)
print(completion.choices[0].message.content)

3. स्ट्रीमिंग चालू करें stream: true जोड़कर।

curl -N https://openapi.felo.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $FELO_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "mimo-v2.6-pro",
    "stream": true,
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]
  }'

मल्टी-टर्न कार्य के लिए एक व्यावहारिक नोट: यह एक रीजनिंग मॉडल है। यदि आपका प्रोटोकॉल या रूट रीजनिंग नियंत्रण दिखाता है, तो लौटने वाला रीजनिंग मेटाडेटा रखें और बातचीत जारी रखते समय उसे आगे पास करें। थ्रेड के बीच में इसे छोड़ना रीजनिंग मॉडल को वास्तविकता से कमजोर दिखाने का सबसे आम तरीका है।

One Felo API key routing to MiMo V2.6 Pro across the Chat Completions, Responses, and Anthropic-compatible Messages endpoints

लागत गणना

यहीं MiMo V2.6 Pro अपनी जगह बनाता है। प्रकाशित Felo OpenAPI दरें, प्रति मिलियन टोकन:

मॉडल	इनपुट / M	आउटपुट / M
GPT-6 Astra	$10.00	$50.00
Claude Opus 5.5	$4.00	$20.00
GPT-6 Sol	$2.00	$10.00
MiMo V2.6 Pro	$0.43	$0.87
DeepSeek V4.1 Flash	$0.15	$0.60
GLM 5.3 Flash	$0.15	$0.50

ये Felo OpenAPI की पूरी सूची में प्रकाशित दरें हैं, जिससे तुलना निष्पक्ष रहती है: वही प्लेटफॉर्म, वही कुंजी, वही इनवॉइस। MiMo V2.6 Pro के लिए, संख्या Xiaomi की अपनी सूची मूल्य से मेल खाती है, $0.435 इनपुट और $0.87 आउटपुट। रूट मॉडल को सूची मूल्य पर पास करता है, कोई अतिरिक्त शुल्क नहीं।

अब एक यथार्थवादी एजेंट वर्कलोड पर गणना करें। मान लें कि आपका लूप 200,000-टोकन रिपॉजिटरी स्लाइस पढ़ता है, 20,000 टोकन के बदलाव तैयार करता है, और दिन में 50 बार चलता है:

10M इनपुट टोकन प्रतिदिन, 1M आउटपुट टोकन प्रतिदिन
GPT-6 Astra पर: $100 + $50 = $150 प्रतिदिन
Claude Opus 5.5 पर: $40 + $20 = $60 प्रतिदिन
MiMo V2.6 Pro पर: $4.30 + $0.87 = $5.17 प्रतिदिन

यह GPT-6 Astra की तुलना में लगभग 29 गुना सस्ता है, उसी कार्य के लिए, एक ऐसे मॉडल पर जिसे Xiaomi Claude Opus 5 और GPT-5.6 Sol के पास बताता है। दावा विक्रेता का है; मूल्य तथ्य है। यदि दावा दो-तिहाई भी सही रहता है, तो एजेंट चलाने की अर्थव्यवस्था बदल जाती है।

दूसरे क्रम का प्रभाव बचत से अधिक मायने रखता है। जब एक लूप की लागत $5 प्रतिदिन होती है, $150 की जगह, तो आप पैसे बचाने के लिए कॉन्टेक्स्ट काटना बंद कर देते हैं। आप उबाऊ चरणों के लिए कमजोर मॉडल का उपयोग करना बंद कर देते हैं। आप इसे बड़े प्रॉम्प्ट के साथ फिर से चलने देते हैं। अधिकांश एजेंट गुणवत्ता समस्याएँ बजट समस्याएँ होती हैं।

कहाँ उपयुक्त है, और कहाँ नहीं

इसे तब चुनें जब आपको इमेज, वीडियो या ऑडियो पर मल्टीमोडल रीजनिंग चाहिए; लंबे कॉन्टेक्स्ट विश्लेषण जिसमें पूरा दस्तावेज़ दृश्य में रहना चाहिए; एजेंटिक कार्य जो पूरे दिन टोकन खर्च करते हैं; वीडियो समझ; या ऐसी कोई भी स्थिति जिसमें आप ओपन-वेट्स मॉडल चाहते हैं, जिसका व्यवहार आप देख सकते हैं और जिसे बाद में स्वयं होस्ट कर सकते हैं।

इसे तब न चुनें जब आपको सबसे कठिन रीजनिंग पर पूर्णतम स्तर चाहिए और लागत बाधा नहीं है। Xiaomi खुद कहता है: Claude Fable 5.1 और GPT-6 Astra अभी भी आगे हैं। यदि आप प्रतिदिन केवल एक उच्च-जोखिम कार्य चलाते हैं, तो फ्रंटियर के लिए भुगतान करें।

एक अपेक्षा पहले से सेट करें यदि आप लेटेंसी-सेंसिटिव एंडपॉइंट स्विच करते हैं: Felo इस रूट की लेटेंसी को deep के रूप में वर्गीकृत करता है, यानी यह उत्तर देने से पहले रीजनिंग करता है। विश्लेषण और एजेंट योजना के लिए यह सही समझौता है, लेकिन ऑटोकंप्लीट या रीयल-टाइम चैट के लिए गलत, जहाँ तेज़ स्तर बेहतर सेवा देता है।

संक्षिप्त रूप: यह वह मॉडल है जिसे आप तब चलाते हैं जब आप अधिकांश गुणवत्ता बिना अधिकांश बिल के चाहते हैं। बिल ही बढ़ता है।

सामान्य प्रश्न

क्या MiMo V2.6 Pro और MiMo V2.6 Flash एक जैसे हैं?
नहीं। Flash उसी रिलीज़ का सस्ता, तेज़ संस्करण है, और यह वर्तमान में Felo OpenAPI पर उपलब्ध नहीं है। Pro फ्लैगशिप रूट है।

मुझे कौन सा एंडपॉइंट कॉल करना चाहिए?
यदि आप पहले से OpenAI SDK का उपयोग करते हैं, तो Chat Completions (https://openapi.felo.ai/api/v1/chat/completions) का उपयोग करें। यदि आप Claude-शैली के क्लाइंट पर हैं, तो Anthropic-संगत सतह (https://openapi.felo.ai/api) का उपयोग करें। Responses एंडपॉइंट एजेंट और वर्कफ़्लो अनुरोधों के लिए उपयुक्त है।

क्या यह टूल कॉलिंग और स्ट्रक्चर्ड आउटपुट का समर्थन करता है?
हाँ। Felo OpenAPI इस रूट के लिए रीजनिंग, टूल्स, JSON, स्ट्रीमिंग और विज़न को समर्थित क्षमताओं के रूप में सूचीबद्ध करता है। टूल डिफिनिशन संगत स्कीमा का पालन करते हैं, इसलिए मौजूदा टूल-कॉलिंग कोड चलता है।

क्या मैं इसे अब भी स्वयं होस्ट कर सकता हूँ?
यही ओपन वेट्स का उद्देश्य है। Xiaomi ने वेट्स और तकनीकी रिपोर्ट प्रकाशित की है, इसलिए आज Felo के माध्यम से रूट करने से आप कल बंधे नहीं रहते।

यह क्लोज्ड फ्लैगशिप्स की तुलना में कैसा है?
Xiaomi की अपनी व्याख्या ही निष्पक्ष है: हर अन्य ओपन-वेट्स मॉडल से आगे, Claude Fable 5.1 और GPT-6 Astra से अभी भी पीछे, और अधिकांश एजेंट बेंचमार्क पर Claude Opus 5 और GPT-5.6 Sol के आसपास। पढ़ने लायक कॉलम अंतिम है: प्रति डॉलर क्षमता।

MiMo V2.6 Pro आज़माएँ

Felo API Platform से कुंजी प्राप्त करें, अपने बेस URL को https://openapi.felo.ai/api/v1 पर इंगित करें, मॉडल को mimo-v2.6-pro सेट करें, और वह वर्कलोड चलाएँ जिसे आप अब तक सीमित रखते थे। मॉडल पेज पर पूरी स्पेक शीट, वर्तमान मूल्य निर्धारण, और TypeScript, Python, cURL, और Claude Code में कॉपी-पेस्ट नमूने उपलब्ध हैं।

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