본문으로 건너뛰기
알파
  • 모델
  • 순위
  • Ori
영업팀 문의

푸터

OpenRouterOpenRouter
© 2026 OpenRouter, Inc

제품

  • 채팅
  • 순위
  • 벤치마크
  • 앱
  • 탐색
  • 모델
  • Ori
  • 컬렉션
  • 제공업체
  • 도구
  • 요금
  • Business
  • Enterprise
  • 실험실

회사

  • 소개
  • 블로그
  • 고객
  • 채용
    채용
  • 개인정보 보호
  • 서비스 이용약관
  • 신뢰 센터
  • 지원
  • OR과 호환
  • 데이터
  • 브랜드

개발자

  • 문서
  • API 레퍼런스
  • 개발자 플랫폼
  • 상태
  • AI 사이트맵

연결

  • Discord
  • GitHub
  • LinkedIn
  • X
  • YouTube
xiaomi의 파비콘

Xiaomi: MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed

xiaomi/mimo-v2.6-pro-ultraspeed

비교

MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed is the fast speed edition of Xiaomi's flagship foundation model, MiMo-V2.6-Pro. Built from the same 1T MiMo-V2.6-Pro checkpoint, it matches the original model in quality while delivering roughly 10x the output speed. The model features a 1M-token context window and native multimodal capabilities. Optimized for agentic workflows, it delivers top-tier performance across coding, visual, general, and research scenarios, excelling at complex, long-horizon tasks with robust generalization across a diverse range of agent harnesses.

모달리티
입력 / 출력 가격
US$4.35 / US$8.701M당
컨텍스트
1.0M
출시일
2026년 9월 21일
비교
제공업체요금성능가동 시간앱활동문서자주 묻는 질문탐색

제공업체

이 모델은 하나의 제공업체에서 호스팅합니다. OpenRouter는 모든 요청을 해당 제공업체로 직접 전달하므로 라우팅 결정을 내릴 필요가 없습니다.

요금

고객이 이 모델에 실제로 지불하는 평균 가격을 제공업체가 게시한 가격과 나란히 표시합니다. 캐싱과 할인으로 인해 실제 지불 가격은 정가보다 훨씬 낮은 경우가 많습니다.

성능

처리량은 모델의 출력 속도입니다(초당 토큰 수 — 높을수록 좋습니다). 지연 시간은 전체 왕복 시간입니다(낮을수록 좋습니다). TTFT는 첫 토큰까지 걸리는 시간, 즉 출력이 나타나기까지 걸리는 시간입니다(낮을수록 좋습니다).

가동 시간

가동 시간은 지난 3일 동안 하나 이상의 제공업체가 요청에 응답한 시간의 비율입니다. 가용성은 추론이 성공적으로 제공된 시간의 비율입니다. OpenRouter는 지속적으로 모니터링하며 제공업체가 오류를 반환하면 차선의 제공업체를 사용합니다.

앱

이 모델에 가장 많은 트래픽을 보내는 공개 앱입니다. 실제 프로덕션 워크로드의 모습을 보여주는 유용한 지표이자 이 모델이 어떤 사용 사례에 가장 적합한지 알려주는 단서입니다.

활동

시간에 따른 이 모델의 토큰 사용량 및 요청 트래픽.

API

이 모델을 호출하는 데 바로 사용할 수 있는 코드입니다. OpenRouter의 API는 OpenAI와 호환되므로 대부분의 SDK는 기본 URL만 바꾸면 작동합니다. 모델 간에 달라지는 것은 아래 모델 슬러그뿐입니다.

현재 EU 역내 라우팅을 통해 사용할 수 없습니다. 리전 내 라우팅 문서

문서

OpenRouter에서 Xiaomi: MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed을 활용해 개발하기 위한 가이드, 쿡북, 블로그 게시물 및 도구입니다.

  • Open-Weight vs Closed-Weight Models: What's the Difference?블로그 게시물

더 많은 모델 탐색

비전 기능을 갖춘 AI 모델: 이미지 이해를 위한 멀티모달 LLM컬렉션AI 모델 순위순위
지연 시간 / 처리량
US$4.35US$8.70US$0.0364.27s93 tps
100.00%
처리량
93토큰/초

P50, 제공업체 중 최고

지연 시간
4.27초

P50, 최상의 제공업체

가동 시간 (3일)모델에 연결할 수 있었습니다. 요청이 제공업체로 라우팅되었습니다.
100.00%
가용성(3일)모델이 제공업체 중 한 곳에서 추론 결과를 반환했습니다. 오류와 빈 응답은 실패로 집계됩니다.
99.86%

지난 3일간 가용성

최근 72시간
가용성 99.86%
3일 전2일 전어제현재

지난 24시간 동안의 가용성

OpenRouter Availability
99.83%

업스트림 제공업체에서 오류가 발생하면 요청 필터가 허용하는 경우 정상 상태인 다른 제공업체로 라우팅하여 복구할 수 있습니다. 제공업체별 가동 시간 데이터에 프로그래밍 방식으로 액세스할 때 사용하는 API는 엔드포인트 API입니다. 자세히 알아볼 수 있는 관련 옵션은 부하 분산 및 제공업체 라우팅 옵션입니다.

1.
https://nousresearch.com의 파비콘
Hermes Agent
Hermes Agent is an open-source, self-improving AI agent by Nous Research that runs persistently with memory across sessions, and builds reusable skills from experience. It comes with 40+ built-in tools, including web search, browser automation, and vision, plus scheduled automations and subagents.
30.7B토큰
2.
https://kilocode.ai/의 파비콘
Kilo Code
Kilo Code is an open-source AI coding agent that works across VS Code, JetBrains, and CLI to help developers ship code faster with agentic workflows.
19.9B토큰
3.
https://omp.sh/의 파비콘
omp
신규
17B토큰
4.
https://mimo.xiaomi.com/coder의 파비콘
mimocode
신규
13.3B토큰
5.
https://cursor.com/의 파비콘
Cursor
신규
5.39B토큰

자주 묻는 질문

MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed is the fast speed edition of Xiaomi's flagship foundation model, MiMo-V2.6-Pro. Built from the same 1T MiMo-V2.6-Pro checkpoint, it matches the original model in quality while delivering roughly 10x the output speed. The model features a 1M-token context window and native multimodal capabilities.

OpenRouter의 MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed 문서에는 Open-Weight vs Closed-Weight Models: What's the Difference? 블로그 게시물이 포함되어 있습니다. 빠른 시작에서는 API 키와 첫 요청을 다루며, API 참조에는 모든 매개변수가 나열되어 있습니다.

MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed의 비용은 US$4.35/M 입력 토큰 및 US$8.70/백만 출력 토큰, Cache Read: US$0.036/M tokens에는 별도 요금 적용입니다.

MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed의 컨텍스트 윈도우는 1,048,576토큰입니다. 최대 131,072개의 완성 토큰을 지원합니다.

예. MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed은(는) 함수 호출을 위해 tools와 tool_choice를 지원합니다. 또한 response_format의 JSON 스키마를 통해 구조화된 출력을 지원합니다.

MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed은(는) 텍스트, 이미지, 동영상 및 오디오을(를) 입력으로 받아 텍스트을(를) 반환합니다.

MiMo-V2.6-Flash, MiMo-V2.6-Pro, MiMo-V2.5-Pro 외 1개은(는) Xiaomi의 다른 텍스트 모델입니다.

MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed은 2026년 9월 21일에 출시되었습니다.

다음 제작사의 다른 모델: Xiaomi

MiMo-V2.6-Flash

MiMo-V2.6-Flash is an open-source foundation model developed by Xiaomi. Built on a Mixture-of-Experts architecture with 309B total parameters and 15B activated per token, it employs a hybrid attention mechanism for greater computational efficiency. The model features a 1M-token context window and native multimodal capabilities. Optimized for agentic workflows, it delivers strong performance across coding, visual, general, and research scenarios, excelling at complex, long-horizon tasks with robust generalization across a diverse range of agent harnesses.

텍스트1.1M 컨텍스트US$0.10 / US$0.28
MiMo-V2.6-Pro

MiMo-V2.6-Pro is the flagship foundation model developed by Xiaomi. Built at a scale of over 1T parameters, it is designed to push the ceiling of capability for the most demanding workloads. The model features a 1M-token context window and native multimodal capabilities. Optimized for agentic workflows, it delivers top-tier performance across coding, visual, general, and research scenarios, excelling at complex, long-horizon tasks with robust generalization across a diverse range of agent harnesses.

텍스트1.1M 컨텍스트US$0.348 / US$0.696
MiMo-V2.5-Pro

MiMo-V2.5-Pro is Xiaomi’s flagship model, delivering strong performance in general agentic capabilities, complex software engineering, and long-horizon tasks, with top rankings on benchmarks such as ClawEval, GDPVal, and SWE-bench Pro. It can independently and autonomously complete professional tasks that would take human experts days or weeks, involving more than a thousand tool calls. Its context length of up to 1M makes it well suited for integration with a wide range of agent frameworks.

텍스트1.1M 컨텍스트US$0.3045 / US$0.609
MiMo-V2.5

MiMo-V2.5 is a native omnimodal model by Xiaomi. It delivers Pro-level agentic performance at roughly half the inference cost, while surpassing MiMo-V2-Omni in multimodal perception across image and video understanding tasks. Its 1M context window supports complete documents, extended conversations, and complex task contexts in a single pass, making it ideal for integration with agent frameworks where strong reasoning, rich perception, and cost efficiency all matter.

텍스트1.1M 컨텍스트US$0.119 / US$0.238
MiMo-V2-Omni

MiMo-V2-Omni is a frontier omni-modal model that natively processes image, video, and audio inputs within a unified architecture. It combines strong multimodal perception with agentic capability - visual grounding, multi-step planning, tool use, and code execution - making it well-suited for complex real-world tasks that span modalities, 256K context window.

텍스트262K 컨텍스트
MiMo-V2-Pro

MiMo-V2-Pro is Xiaomi's flagship foundation model, featuring over 1T total parameters and a 1M context length, deeply optimized for agentic scenarios. It is highly adaptable to general agent frameworks like OpenClaw. It ranks among the global top tier in the standard PinchBench and ClawBench benchmarks, with perceived performance approaching that of Opus 4.6. MiMo-V2-Pro is designed to serve as the brain of agent systems, orchestrating complex workflows, driving production engineering tasks, and delivering results reliably.

텍스트1.0M 컨텍스트
MiMo-V2-Flash

MiMo-V2-Flash is an open-source foundation language model developed by Xiaomi. It is a Mixture-of-Experts model with 309B total parameters and 15B active parameters, adopting hybrid attention architecture. MiMo-V2-Flash supports a hybrid-thinking toggle and a 256K context window, and excels at reasoning, coding, and agent scenarios. On SWE-bench Verified and SWE-bench Multilingual, MiMo-V2-Flash ranks as the top #1 open-source model globally, delivering performance comparable to Claude Sonnet 4.5 while costing only about 3.5% as much.

Users can control the reasoning behaviour with the reasoning enabled boolean. Learn more in our docs.

텍스트262K 컨텍스트