小米 MiMo-V2.6 系列正式发布并开源!
这次我更关注 MiMo-V2.6-Flash,所以顺手把它和 DeepSeek-V4.1-Flash、GLM-5.3-Flash、Qwen3.8-Flash 做了个横向对比,官方跑分和国内 API 价格都整理在图里了。
MiMo-V2.6-Flash 给我的感觉很明确:单项不一定最强,但综合性价比非常突出。
官方国内 API:
输入 ¥1 / M tokens
输出 ¥2 / M tokens
缓存命中 ¥0.02 / M tokens
DeepSWE v1.1 为 65.7,虽然低于 DeepSeek-V4.1-Flash 的 74.2,但输出价格明显更低,同时还支持原生多模态。
简单选型:
• 追求 Agent / Coding 上限:DeepSeek
• 看重成熟生态:Qwen
• 大量低价输入:GLM / Qwen
• 看重成本、多模态和综合性价比:MiMo
我觉得 MiMo-V2.6-Flash 最大的吸引力,就是「能力够强 + 输出便宜 + 缓存便宜 + 原生多模态」。
对于需要长期跑 Agent、长输出或高频 API 调用的用户,这个定价还是很有竞争力的。
四家的详细数据都放在图里了👇
你现在更看好哪家的 Flash?
#小米MiMo #MiMo #DeepSeek #Qwen #GLM #大模型 #AI #Agent #AI编程


