MiMo V2.6 Pro เปิดให้ใช้งานบน Felo OpenAPI: โมเดล Open-Weights อันดับหนึ่งของ Xiaomi

September 24, 2026 · อ่าน 12 นาที

Committed to answers at your fingertips

MiMo V2.6 Pro ของ Xiaomi โมเดล open-weights อันดับสูงสุดในดัชนี Artificial Analysis เปิดให้ใช้งานบน Felo OpenAPI ในราคา $0.43/$0.87 ต่อหนึ่งล้านโทเคน

Xiaomi ปล่อย MiMo V2.6 Pro เมื่อวันที่ 22 กันยายน และโมเดลนี้ขึ้นสู่อันดับหนึ่งของตาราง open-weights: คะแนน 46 บน Artificial Analysis Intelligence Index แซงหน้า Kimi K3 และ Qwen3.8 Max Xiaomi ปล่อย weights รายงานเทคนิค และโค้ดฝึกสอนมาพร้อมกัน

วันนี้ mimo-v2.6-pro เปิดให้ใช้งานบน Felo OpenAPI ใช้คีย์เดียวกับที่ใช้กับ Claude, GPT และ Grok เส้นทางเดียวกัน URL เดิม เปลี่ยนแค่บรรทัดเดียวใน config

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

จุดที่ทำให้การเปิดตัวนี้น่าสนใจคือราคาที่วางข้างตัวเลข benchmark การให้เหตุผลระดับใกล้ frontier ที่ $0.43 ต่อหนึ่งล้าน input tokens และ $0.87 ต่อหนึ่งล้าน output tokens เปลี่ยนขอบเขตที่ agent loop จะทำได้

Xiaomi ส่งอะไรออกมาจริง

ประกาศนี้ตรงไปตรงมาแบบไม่ค่อยเห็นในงานเปิดตัวเรือธง สรุปได้ตรงประเด็น

MiMo V2.6 Pro คือเรือธงพารามิเตอร์ระดับล้านล้านของ Xiaomi และเป็นโมเดล open-weights ที่แข็งแกร่งที่สุดในตอนนี้ Xiaomi ระบุชัดเจน และพูดถึงข้อจำกัดเอง: ยังมีช่องว่างระหว่างโมเดลนี้กับโมเดลปิดที่แข็งแกร่งที่สุดอย่าง Claude Fable 5.1 และ GPT-6 Astra บน benchmark ส่วนใหญ่ Xiaomi อ้างว่าทำได้ระดับเดียวกับ Claude Opus 5 และ GPT-5.6 Sol

นั่นคือตารางคะแนนของผู้ขายเอง ควรดูเป็นข้ออ้าง ไม่ใช่ผลลัพธ์ แต่มีสองอย่างในรุ่นนี้ที่ตรวจสอบได้จริง ต่างจาก benchmark ทั่วไป

weights เปิดสาธารณะ MiMo V2.6 Pro และ Flash ปล่อย weights รายงานเทคนิค และโค้ด reinforcement learning ที่ใช้ฝึก สามารถโฮสต์เอง ปรับแต่ง หรือยืนยันผลได้

การฝึกสอนเปิดสาธารณะเช่นกัน Xiaomi เปิด RL phase แบบถ่ายทอดสดประมาณหกวัน Pro และ Flash ฝึกสอน 30 สเต็ป เก็บ trajectory รวมเกือบ 750,000 ครั้ง Pro อย่างเดียวใช้ทุนประมาณ $2.62 ล้าน บน DeepSWE v1.1 ซึ่งเป็น benchmark ด้านวิศวกรรมซอฟต์แวร์แบบ long-horizon นอกกลุ่มข้อมูลฝึก Pro ขยับคะแนนจาก 48.8 เป็น 65.7

นอกจาก weights แล้ว Xiaomi ยังเปิดซอร์ส environment reinforcement learning กว่า 7,000 งาน ครอบคลุมวิศวกรรมซอฟต์แวร์ การทำซ้ำช่องโหว่ งานความรู้เข้มข้น และออกแบบเว็บ — วัสดุฝึก ไม่ใช่แค่ผลลัพธ์

สเปกโดยสังเขป

สเปก	MiMo V2.6 Pro
Model ID	`mimo-v2.6-pro`
Maker	Xiaomi
Scale	เรือธงพารามิเตอร์ล้านล้าน
Context window	1,000,000 tokens
Max output	128,000 tokens
Input	ข้อความ, รูปภาพ, วิดีโอ, เสียง
Output	ข้อความ
Capabilities	การให้เหตุผล, เรียกใช้เครื่องมือ, ผลลัพธ์แบบมีโครงสร้าง, สตรีมมิ่ง
Intelligence Index	46 (Xiaomi รายงาน 46.32)

มีสองแถวที่ควรสังเกต

ฝั่ง input รองรับทุกโหมด ข้อความ รูปภาพ วิดีโอ และเสียง ป้อนเข้า prompt เดียวกัน โมเดลส่วนใหญ่ในช่วงราคานี้อ่านแค่ข้อความหรือภาพหน้าจอ การป้อนวิดีโอ เฟรม หรือเสียงโดยไม่ต้องแปลงเป็นข้อความก่อนคือโจทย์คนละแบบ และเป็นจุดที่โมเดลนี้เน้นฝึก

context window ใหญ่ถึงหนึ่งล้านโทเคน การฝึกใช้ context 1M token จริง ไม่ใช่เพิ่มทีหลัง Xiaomi วางโมเดลนี้สำหรับงาน multimodal, multi-agent และ multi-harness ถามทั้ง codebase ชุดเอกสารตลอดปี หรือ thread ยาวของ agent ใส่ได้โดยไม่ต้องบีบอัด

Xiaomi ยังสาธิตโมเดลกับงานที่ตรวจสอบได้จริง เช่น formalization Lean 4 ของทฤษฎีบทหลักใน Period Three Implies Chaos ยาวกว่า 6,000 บรรทัด ที่ Lean kernel ตรวจสอบได้หมดโดยไม่มี placeholder ที่ยังไม่ได้พิสูจน์ นอกจากนี้ยังทำงานร่วมกับนักวิจัยวัสดุของ Xiaomi ออกแบบ metal-organic framework สำหรับดักจับ PFAS ผลลัพธ์ benchmark อาจปรับแต่งได้ แต่ proof ที่คอมไพล์ผ่านคือของจริง

Felo OpenAPI เพิ่มอะไร

การเรียกโมเดลคือส่วนง่าย เหตุผลที่ควรใช้ MiMo V2.6 Pro ผ่าน Felo OpenAPI แทนการสมัครผู้ให้บริการใหม่คือ โมเดลนี้อยู่ใน stack ที่เชื่อมต่อไว้แล้ว

คีย์เดียว สามโปรโตคอล Felo OpenAPI เปิดโมเดลนี้บนทุก endpoint ที่ client ใช้งานได้:

Surface	Endpoint	ใช้สำหรับ
Chat Completions	`https://openapi.felo.ai/api/v1/chat/completions`	แอปและ agent ที่รองรับ OpenAI
Responses	`https://openapi.felo.ai/api/v1/responses`	คำขอ agent และ workflow
Messages	`https://openapi.felo.ai/api/v1/messages`	client ที่รองรับ Anthropic

ชี้ SDK OpenAI เดิมไปที่ https://openapi.felo.ai/api/v1 หรือ client สไตล์ Claude ไปที่ https://openapi.felo.ai/api แล้วตั้ง model ID ไม่ต้องสมัครบัญชีใหม่ ไม่ต้องมีบิลเพิ่ม ไม่ต้องเรียนรู้ SDK ใหม่

เสียบกับ agent ที่มีอยู่แล้วได้เลย Felo OpenAPI ขึ้นรายการ MiMo V2.6 Pro ใช้กับ Claude Code และ Codex ได้เหมือน Claude และ GPT ถ้า agent ของคุณชี้มาที่ Felo อยู่แล้ว เพิ่มโมเดลนี้แค่เปลี่ยน config

โมเดลไม่ได้อยู่เดี่ยว จุดนี้แยก gateway กับ platform ออกจากกัน Search, web fetch, X search, คำบรรยาย YouTube, สร้าง PPT, mindmap, LiveDocs memory และ workflow SuperAgent อยู่หลังคีย์เดียวกัน โมเดล context ล้านโทเคนและ input ทุกโหมดจะมีประโยชน์ก็ต่อเมื่อเข้าถึงข้อมูลใหม่และสร้างผลลัพธ์ได้ Felo ทำได้

เจนก่อนหน้า mimo-v2.5-pro อยู่บน platform แล้ว V2.6 คือรุ่นอัปเกรด สลับใช้งานแค่แก้ไขบรรทัดเดียว

ตัวอย่างการใช้งานแบบ end to end

งานสรุปคู่แข่งเป็นกรณีทดสอบที่ดี เพราะต้องใช้ทุกความสามารถพร้อมกัน บน Felo OpenAPI คีย์เดียวครอบคลุมทั้ง loop:

Web Fetch ดึงหน้าเพจราคาคู่แข่งสามเจ้ามาเป็น Markdown
Search เติมข้อมูลที่หน้าเพจไม่ได้บอก เช่น เงินทุน จำนวนคน เปิดตัวล่าสุด
MiMo V2.6 Pro อ่านทั้งหมดใน context 1M token พร้อมภาพหน้าจอตารางราคาแต่ละเจ้า ให้เหตุผลข้ามข้อความและภาพโดยตรง ไม่ต้องแปลง OCR
PPT API แปลงข้อสรุปเป็นสไลด์

อีกทางเลือกคือใช้สี่ผู้ให้บริการ สี่คีย์ สี่ใบแจ้งหนี้ และต้องดูแล glue layer เอง glue นี้คือภาษีที่ stack นี้ตัดออก และมักเป็นเหตุผลที่ agent demo ไม่กลายเป็น agent product

เริ่มต้นใช้งาน

สามขั้นตอนจากศูนย์ถึงผลลัพธ์

1. ขอ API key จากบัญชี Felo API Platform แล้ว export

export FELO_API_KEY="YOUR_API_KEY"

2. ส่งคำขอแรก ใช้ model ID ว่า 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."}
    ]
  }'

หรือใช้ผ่าน OpenAI SDK เปลี่ยนแค่ base URL:

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. เปิดโหมดสตรีมมิ่ง โดยเพิ่ม stream: true

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"}]
  }'

หมายเหตุสำหรับงานหลายรอบ: นี่คือโมเดล reasoning ถ้าโปรโตคอลหรือ route ของคุณรองรับ reasoning metadata ให้เก็บ metadata ที่ได้กลับมาแล้วส่งต่อเมื่อสนทนาต่อ การทิ้ง metadata กลางทางเป็นสาเหตุหลักที่ทำให้โมเดล reasoning ดูด้อยกว่าความจริง

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

คำนวณต้นทุน

ตรงนี้คือจุดที่ MiMo V2.6 Pro มีจุดยืน อัตรา Felo OpenAPI ต่อหนึ่งล้านโทเคน:

โมเดล	Input / M	Output / 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

นี่คืออัตราที่ Felo OpenAPI ประกาศสำหรับทั้งแค็ตตาล็อก เทียบกันตรงๆ: platform เดียวกัน คีย์เดียวกัน บิลเดียวกัน สำหรับ MiMo V2.6 Pro ตัวเลขตรงกับราคาที่ Xiaomi ตั้งเอง $0.435 input และ $0.87 output route นี้ส่งผ่านราคาตามจริง ไม่บวกเพิ่ม

ลองคำนวณกับงาน agent จริง สมมติ loop อ่าน repository 200,000 โทเคน สร้างผลลัพธ์ 20,000 โทเคน วันละ 50 รอบ:

10M input tokens ต่อวัน, 1M output tokens ต่อวัน
GPT-6 Astra: $100 + $50 = $150 ต่อวัน
Claude Opus 5.5: $40 + $20 = $60 ต่อวัน
MiMo V2.6 Pro: $4.30 + $0.87 = $5.17 ต่อวัน

ถูกกว่า GPT-6 Astra ประมาณ 29 เท่าสำหรับงานลักษณะเดียวกัน บนโมเดลที่ Xiaomi อ้างว่าอยู่ระดับเดียวกับ Claude Opus 5 และ GPT-5.6 Sol ใน benchmark agent ข้ออ้างเป็นของผู้ขาย แต่ราคาคือข้อเท็จจริง ถ้าข้ออ้างจริงแค่สองในสาม เศรษฐศาสตร์ของ agent เปลี่ยน

ผลกระทบทางอ้อมสำคัญกว่าการประหยัด เมื่อ loop ใช้ $5 ต่อวันแทน $150 คุณหยุดตัด context เพื่อประหยัด หยุดลดเกรดโมเดลสำหรับขั้นตอนง่ายๆ ปล่อยให้รันใหม่ด้วย prompt ใหญ่ขึ้น ปัญหาคุณภาพ agent ส่วนใหญ่คือปัญหางบประมาณ

เหมาะกับงานแบบไหน ไม่เหมาะกับอะไร

ควรเลือกใช้เมื่อ ต้องการ reasoning ข้ามภาพ วิดีโอ หรือเสียง; วิเคราะห์ context ยาวที่ต้องเห็นทั้งเอกสาร; งาน agent ที่ใช้โทเคนตลอดวัน; เข้าใจวิดีโอ; หรือเมื่ออยากใช้โมเดล open-weights ที่ตรวจสอบพฤติกรรมและโฮสต์ weights เองได้

ไม่ควรใช้เมื่อ ต้องการขีดสุดของ reasoning ที่ยากที่สุดและงบไม่ใช่ข้อจำกัด Xiaomi พูดเองว่า Claude Fable 5.1 และ GPT-6 Astra ยังนำอยู่ ถ้ารันงานสำคัญสูงวันละครั้ง จ่าย frontier ไปเลย

ข้อควรคาดหวังถ้าจะสลับ endpoint ที่ต้องการความหน่วงต่ำ: Felo จัด route นี้เป็น deep latency หมายถึง reasoning ก่อนตอบ เหมาะกับงานวิเคราะห์และวางแผน agent ไม่เหมาะกับ autocomplete หรือแชทเรียลไทม์ที่ต้องการความเร็ว

สรุปสั้น: โมเดลนี้เหมาะกับคนที่ต้องการคุณภาพส่วนใหญ่โดยไม่ต้องจ่ายบิลสูง บิลนี่แหละที่สะสม

คำถามที่พบบ่อย

MiMo V2.6 Pro กับ MiMo V2.6 Flash เหมือนกันไหม? ไม่เหมือน Flash คือรุ่นน้องที่ถูกและเร็วกว่าในชุดเดียวกัน และตอนนี้ยังไม่มีบน Felo OpenAPI Pro คือเส้นทางเรือธง

ควรเรียก endpoint ไหน? ถ้าใช้ SDK OpenAI อยู่แล้ว ใช้ Chat Completions ที่ https://openapi.felo.ai/api/v1/chat/completions ถ้าใช้ client สไตล์ Claude ใช้ Anthropic-compatible ที่ https://openapi.felo.ai/api Endpoint Responses เหมาะกับ agent และ workflow

รองรับ tool calling และ structured output ไหม? รองรับ Felo OpenAPI ขึ้นรายการ reasoning, tools, JSON, สตรีมมิ่ง และ vision เป็นความสามารถของ route นี้ นิยามเครื่องมือใช้ schema เดียวกัน โค้ด tool-calling เดิมใช้ต่อได้

ยังโฮสต์เองได้ไหม? นี่คือจุดเด่นของ open weights Xiaomi ปล่อย weights และรายงานเทคนิค route ผ่าน Felo วันนี้ไม่ล็อกคุณในอนาคต

เทียบกับเรือธงปิดเป็นอย่างไร? Xiaomi กรอบไว้ชัดเจน: นำหน้า open-weights อื่น แต่ยังตามหลัง Claude Fable 5.1 และ GPT-6 Astra อยู่ ระดับเดียวกับ Claude Opus 5 และ GPT-5.6 Sol ใน benchmark agent ส่วนใหญ่ คอลัมน์ที่ควรดูคือความสามารถต่อดอลลาร์

ทดลองใช้ MiMo V2.6 Pro

ขอคีย์จาก Felo API Platform ตั้ง base URL เป็น https://openapi.felo.ai/api/v1 ตั้งโมเดลเป็น mimo-v2.6-pro แล้วรันงานที่คุณเคยต้องจำกัด หน้าโมเดลมีสเปกเต็ม ราคาอัปเดต และตัวอย่างโค้ด TypeScript, Python, cURL และ Claude Code ให้คัดลอก

สำรวจ MiMo V2.6 Pro บน Felo OpenAPI →

บทความนี้มีให้อ่านในภาษาต่อไปนี้ด้วย: English, 简体中文, 日本語, 한국어, 繁體中文, हिन्दी, Français, العربية, Русский, اردو, Bahasa Indonesia, Deutsch, Tiếng Việt, Türkçe, Italiano, Español, বাংলা and Português

Xiaomi ส่งอะไรออกมาจริง​

สเปกโดยสังเขป​

Felo OpenAPI เพิ่มอะไร​

ตัวอย่างการใช้งานแบบ end to end​

เริ่มต้นใช้งาน​

คำนวณต้นทุน​

เหมาะกับงานแบบไหน ไม่เหมาะกับอะไร​

คำถามที่พบบ่อย​

ทดลองใช้ MiMo V2.6 Pro​