MiMo V2.6 Pro 現已上線 Felo OpenAPI：小米頂尖開源權重模型
小米 MiMo V2.6 Pro，人工分析指數上排名第一的開源權重模型，現已於 Felo OpenAPI 上線，每百萬 tokens 僅需 $0.43/$0.87。
小米於 9 月 22 日發佈 MiMo V2.6 Pro，並登上開源權重榜首：在人工分析智能指數上獲得 46 分，領先 Kimi K3 和 Qwen3.8 Max。小米同步釋出權重、技術報告與訓練程式碼。
截至今日，mimo-v2.6-pro 已於 Felo OpenAPI 上線。你已用於 Claude、GPT、Grok 路徑的金鑰同樣適用，基礎網址不變，僅需在設定中修改一行。
這次發佈值得關注的地方在於價格與基準分數並列。每百萬輸入 tokens $0.43、每百萬輸出 tokens $0.87 的近前沿推理能力，讓 agent loop 的可負擔範圍大幅提升。
小米實際釋出的內容
這次公告對旗艦發佈來說異常坦率，讓總結變得直接。
MiMo V2.6 Pro 是小米的兆參數旗艦，目前為最強的開源權重模型。小米直接說明這點，也主動指出：與最強的封閉模型 Claude Fable 5.1 和 GPT-6 Astra 仍有差距。在多數 agent 基準上，小米聲稱與 Claude Opus 5 和 GPT-5.6 Sol 持平。
這是廠商自家榜單。請像看待任何發佈表格一樣，視為主張而非結果。但這次發佈有兩點可以驗證，這在基準聲稱中並不常見。
權重公開。 MiMo V2.6 Pro 與 Flash 均釋出開源權重、技術報告與強化學習程式碼。你可以自行部署、微調或驗證。
訓練過程也公開。 小米將 RL 階段全程直播，約六天內完成。Pro 與 Flash 各自完成 30 次訓練步驟，兩者共收集近 75 萬條軌跡；僅 Pro 跑程即約 $262 萬。於 DeepSWE v1.1（一個長期軟體工程基準）上，Pro 模型分數由 48.8 提升至 65.7。
除了權重，小米還開源超過 7,000 個強化學習任務環境，涵蓋軟體工程、漏洞重現、知識密集型工作與網頁設計——這是訓練素材，而非僅有成果。
規格表
| 規格 | MiMo V2.6 Pro |
|---|---|
| Model ID | mimo-v2.6-pro |
| 製造商 | 小米 |
| 規模 | 兆參數旗艦 |
| 上下文視窗 | 1,000,000 tokens |
| 最大輸出 | 128,000 tokens |
| 輸入 | 文字、圖片、影片、音訊 |
| 輸出 | 文字 |
| 能力 | 推理、工具調用、結構化輸出、串流 |
| 智能指數 | 46（小米報告為 46.32） |
有兩項值得注意。
輸入端全模態。 文字、圖片、影片、音訊可同時進入同一提示。多數同價位模型僅支援文字或截圖。直接輸入螢幕錄影、影格堆疊或音軌，不需轉錄，這正是模型訓練的重點。
上下文視窗達百萬 tokens。 訓練過程直接用 1M-token 上下文，而非事後擴充。小米將模型定位於多模態、多 agent、多工具場景。全程處理程式碼庫、年度文件集、長線 agent 對話，無需壓縮。
小米也展示模型在可驗證任務上的表現。例如完整產出 Period Three Implies Chaos 主定理的 Lean 4 形式化證明，超過 6,000 行原始碼，Lean kernel 全數驗證，無未證明 placeholder。另有協助材料科學家設計捕捉 PFAS 污染物的金屬有機框架候選。基準可被操弄，但能編譯的證明無法。
Felo OpenAPI 帶來什麼
呼叫模型很簡單。選擇透過 Felo OpenAPI 運行 MiMo V2.6 Pro，而非再開一個供應商帳號，是因為模型直接進入現有串接的技術棧。
一組金鑰，三種協議。 Felo OpenAPI 在所有常見介面上提供模型：
| 介面 | Endpoint | 適用場景 |
|---|---|---|
| Chat Completions | https://openapi.felo.ai/api/v1/chat/completions | OpenAI 相容應用與 agent |
| Responses | https://openapi.felo.ai/api/v1/responses | agent 與工作流請求 |
| Messages | https://openapi.felo.ai/api/v1/messages | Anthropic 相容客戶端 |
將現有 OpenAI SDK 指向 https://openapi.felo.ai/api/v1，或 Claude 風格客戶端指向 https://openapi.felo.ai/api，設定模型 ID 即可。無需額外帳號、第二份帳單，也不必學習供應商專屬 SDK。
可直接用於現有 agent。 Felo OpenAPI 將 MiMo V2.6 Pro 列為可與 Claude Code、Codex 搭配，與 Claude、GPT 路徑相同。現有 agent 指向 Felo，新增此模型僅需調整設定。
模型不孤單。 這正是平台與閘道的差異。搜尋、網頁抓取、X 搜尋、YouTube 字幕、PPT 生成、心智圖、LiveDocs 記憶、SuperAgent 工作流皆在同一金鑰下。百萬 token 上下文與全模態輸入的模型，唯有能取得最新資訊並產出成果時才有價值。在 Felo 上，這些都能做到。
前一代 mimo-v2.5-pro 已在平台上。V2.6 為升級版，切換僅需編輯設定。
端到端範例
競品簡報是一個好測試案例，因為它需要所有能力。於 Felo OpenAPI 上，一組金鑰涵蓋全流程：
- Web Fetch 抓取三家競品定價頁並轉為 Markdown。
- Search 補齊頁面未提及的資訊——融資、員工數、近期發佈。
- MiMo V2.6 Pro 於單一 1M-token 上下文中讀取所有資料，並同時處理每個定價表的截圖，跨文字與圖片推理，而非僅靠 OCR 轉錄。
- PPT API 將結論轉為簡報。
另一種做法需四家供應商、四組金鑰、四張發票，還要自行維護 glue layer。這層 glue 正是本技術棧消除的負擔，也是 agent demo 難以成為產品的主因。
快速上手
三步驟即可取得回應。
1. 取得 API 金鑰，自 Felo API Platform 帳號匯出。
export FELO_API_KEY="YOUR_API_KEY"
2. 發送首次請求。 模型 ID 為 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."}
]
}'
或透過 OpenAI SDK，只需更改 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. 開啟串流，加上 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"}]
}'
多輪對話時有一點需注意：這是推理模型。若協議或路徑支援推理控制，請保留回傳的推理中繼資料，並於續聊時傳遞。中途遺失，最常導致推理模型表現不如預期。
成本計算
這正是 MiMo V2.6 Pro 的價值所在。Felo OpenAPI 公布的每百萬 tokens 費率：
| 模型 | 輸入 / 百萬 | 輸出 / 百萬 |
|---|---|---|
| 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 |
這些為 Felo OpenAPI 全目錄公開價，確保比較公平：同平台、同金鑰、同發票。MiMo V2.6 Pro 的價格與小米官方一致，輸入 $0.435、輸出 $0.87，平台不加價。
以實際 agent 工作量計算。假設 loop 讀取 20 萬 tokens 程式庫片段，產生 2 萬 tokens 變更，每天執行 50 次：
- 每日 1,000 萬輸入 tokens、100 萬輸出 tokens
- 用 GPT-6 Astra：$100 + $50 = $150/天
- 用 Claude Opus 5.5：$40 + $20 = $60/天
- 用 MiMo V2.6 Pro：$4.30 + $0.87 = $5.17/天
這比 GPT-6 Astra 便宜約 29 倍，且小米聲稱 agent 基準上接近 Claude Opus 5、GPT-5.6 Sol。聲稱屬於廠商，價格則為事實。即使僅有三分之二成立，agent 經濟學已然改變。
次級效應比省下的金額更重要。當 loop 每天只需 $5 而非 $150，你不再為省錢而刪減上下文，也不必為無聊步驟降級模型，還能用更大提示重跑。多數 agent 品質問題，其實是預算問題。
適用與不適用場景
適用於 需跨圖片、影片、音訊進行多模態推理；長上下文分析需全程保留文件；高頻 agent 任務；影片理解；或想用可檢查行為、可自託管權重的開源權重模型。
不適用於 需最高推理上限且成本無上限的情境。小米自己也說：Claude Fable 5.1 與 GPT-6 Astra 仍領先。如果每天只跑一次高風險任務，建議選擇前沿模型。
切換延遲敏感 endpoint 前需預期：Felo 將此路徑延遲歸類為 deep，即先推理再回應。分析、agent 規劃適合此取捨，autocomplete 或即時聊天則建議選擇快速路徑。
簡而言之：這是想要大部分品質、但不想付大部分帳單時的首選。帳單才是複利來源。
常見問題
MiMo V2.6 Pro 和 MiMo V2.6 Flash 一樣嗎？
不同。Flash 為同批次較便宜、較快的兄弟，目前尚未上線 Felo OpenAPI。Pro 為旗艦路徑。
該呼叫哪個 endpoint？
已用 OpenAI SDK 者，請用 https://openapi.felo.ai/api/v1/chat/completions。Claude 風格客戶端請用 https://openapi.felo.ai/api。Responses endpoint 適合 agent 與工作流請求。
支援工具調用與結構化輸出嗎？
支援。Felo OpenAPI 標示此路徑具推理、工具、JSON、串流、視覺等能力。工具定義遵循相容 schema，現有工具調用程式碼可直接沿用。
還能自託管嗎？
這正是開源權重的意義。小米已公開權重與技術報告，今天走 Felo 路徑，明天仍可自託管。
和封閉旗艦相比如何？
小米自評最為公允：領先所有開源權重模型，仍落後 Claude Fable 5.1 與 GPT-6 Astra，多數 agent 基準上約等於 Claude Opus 5 與 GPT-5.6 Sol。最值得看的，是每美元能力。
試用 MiMo V2.6 Pro
自 Felo API Platform 取得金鑰，將 base URL 指向 https://openapi.felo.ai/api/v1，設定模型為 mimo-v2.6-pro，運行你原本捨不得跑的工作量。模型頁面提供完整規格、即時價格，以及 TypeScript、Python、cURL、Claude Code 範例。
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