Released on 14 дек. 2025 г.

MiMo-V2-Flash API Benchmarks, Pricing & Provider Data

Compare MiMo-V2-Flash with another model

Choose a model to open its comparison page.

Share on X
LLM

Тесты, цены API и данные поставщиков MiMo-V2-Flash: поставщиков — 12, цены от $0.0014/M. Бесплатный API MiMo-V2-Flash предлагают поставщики: 1. На странице также приведены измеренная скорость API и задержка первого токена.

Xiaomi MiMo-V2-Flash is an open-source MoE language model with 309B total and 15B active parameters, optimized for fast reasoning and agentic workflows with up to 256K context.

Качество
#55of 112
59.0
Оценка LMSpeed
Скорость
107char/s
3.20 s
Стоимость
#11of 186
$0.0014/ 1M · 8:1 in:out
$0.0002 in · $0.0012 out

Производительность по категориям

Оценки наблюдаемой способности; неопределённость независимых семейств бенчмарков показана отдельно.

Покрытие
6 / 8
Методология
V3.0
Производительность по категориямОценки наблюдаемой способности; неопределённость независимых семейств бенчмарков показана отдельно.Агенты47.5Программирование45.7Рассуждение48.2Знания39.7Математика51.1Многоязычность-Мультимодальность-Следование инструкциям43.4
#1Математика51.1Предварительная1/4 Измеренные измерения
80% интервал: 33.768.5
foundational mathТолько априорное
competition math51.1
aime · aime2025
proof frontierТолько априорное
applied tool mathТолько априорное
#2Рассуждение48.2РейтинговаяОбщий рейтинг #503/4 Измеренные измерения
80% интервал: 39.556.8
abstract logicТолько априорное
scientific causal51.6
critpt · critpt / gpqa · gpqa / hle · hle
multistep constraints55.5
mmlu_pro · mmlu_pro
evidence verification37.4
lcr · lcr
#3Агенты47.5Оценка2/4 Измеренные измерения
80% интервал: 35.659.3
planningТолько априорное
tool use50.1
tau · tau2_bench
environment execution44.8
gdpval_aa · benchlm_agentic_gdpval_aa
recovery reliabilityТолько априорное
#4Программирование45.7Оценка2/4 Измеренные измерения
80% интервал: 34.556.9
code generation46.1
livecodebench · livecodebench / scicode · aa_sci_code
repository engineeringТолько априорное
debugging testing45.3
swe_verified · swe_verified
tooling qualityТолько априорное
#5Следование инструкциям43.4Предварительная1/4 Измеренные измерения
80% интервал: 27.459.4
constraint followingТолько априорное
structured outputТолько априорное
novel instruction generalization43.4
ifbench · aa_if_bench
long multiturn instructionТолько априорное
#6Знания39.7Предварительная1/4 Измеренные измерения
80% интервал: 23.655.7
broad knowledge39.7
aa_omniscience · aa_omniscience_index
professional knowledgeТолько априорное
factualityТолько априорное
retrieval open bookТолько априорное
Нет данных:МногоязычностьМультимодальность

Specifications

Input and output token limits for this model, plus how it ranks on long-context understanding.

INPUT
262.1Ktokens
314.6 pages of text
OUTPUT
65.5Ktokens
8K128K1M4M
262.1K

Возможности

Technical Details

Вход
Выход
Выпущена
Dec 2025
Документация
Токенизатор
Other
Архитектура
text->text
Модерация
Нет
Дата окончания
2026-06-17
Поддерживаемые параметры
frequency_penaltyinclude_reasoningmax_tokenspresence_penaltyreasoningresponse_formatstoptemperaturetool_choicetoolstop_p

Rankings

Excels at

Falls behind in

Подробные оценки

Обновлено: 15 сент. 2026 г.

Общее

undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}

Overall score59.0#55 / 112
Overall score
Рейтинг LMSpeed#55
Оценка59.0
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1

Агенты

V3.0

undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Оценка

Оценка47.580% интервал35.6–59.32/4 Измеренные измеренияΤ²-bench results83.9#49 / 82GDPval-AA17.0#58 / 66
Измерения и доказательства
Планирование и декомпозицияТолько априорное
Использование инструментов50.1
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
tau · tau2_bench · z -0.09 · q 1.00
Среда и длительное выполнение44.8
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
gdpval_aa · benchlm_agentic_gdpval_aa · z -0.82 · q 1.00
Восстановление и надёжность завершенияТолько априорное
Τ²-bench resultsДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#49
Оценка83.9
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1
GDPval-AA
Рейтинг LMSpeed#58
Оценка17.0
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1
GDPval-AAДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#59
Оценка839.0
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1

Программирование

V3.0

undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Оценка

Оценка45.780% интервал34.5–56.92/4 Измеренные измеренияLiveCodeBench40.2%#74 / 115Coding score54.4#40 / 87
Измерения и доказательства
Генерация кода46.1
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
livecodebench · livecodebench · z 1.28 · q 1.00
scicode · aa_sci_code · z -1.91 · q 1.00
Работа с репозиториямиТолько априорное
Отладка и тестирование45.3
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
swe_verified · swe_verified · z -0.64 · q 1.00
Инструментальная разработка и качествоТолько априорное
LiveCodeBenchДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#74
Оценка40.2%
Источникartificialanalysis.ai
Обновлено15 сент. 2026 г.
Достоверность4
Coding score
Рейтинг LMSpeed#40
Оценка54.4
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1
SWE-bench VerifiedДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#36
Оценка73.4
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1
AA Coding Index
Рейтинг LMSpeed#46
Оценка49.8
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1
AA-SciCodeДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#107
Оценка25.9
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1

Рассуждение

V3.0

undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Рейтинговая

Оценка48.2#5080% интервал39.5–56.83/4 Измеренные измеренияMMLU-Pro74.4%#91 / 129GPQA83.5%#80 / 218
Измерения и доказательства
Абстрактная логикаТолько априорное
Научное и причинное рассуждение51.6
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
critpt · critpt · z -0.71 · q 1.00
gpqa · gpqa · z 0.42 · q 1.00
hle · hle · z 0.34 · q 1.00
Многошаговые ограничения55.5
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
mmlu_pro · mmlu_pro · z 0.53 · q 1.00
Интеграция и проверка свидетельств37.4
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
lcr · lcr · z -2.03 · q 1.00
MMLU-ProДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#91
Оценка74.4%
Источникartificialanalysis.ai
Обновлено15 сент. 2026 г.
Достоверность4
GPQAДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#80
Оценка83.5%
Источникartificialanalysis.ai
Обновлено15 сент. 2026 г.
Достоверность4
HLEДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#79
Оценка22.1%
Источникartificialanalysis.ai
Обновлено15 сент. 2026 г.
Достоверность4
AA-LCRДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#95
Оценка35.0
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1

Знания

V3.0

undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Предварительная

Оценка39.780% интервал23.6–55.71/4 Измеренные измеренияArtificial Analysis Intelligence Index25.1#64 / 117AA-GPQA Diamond65.6#98 / 113
Измерения и доказательства
Широкие знания39.7
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
aa_omniscience · aa_omniscience_index · z -1.45 · q 1.00
Профессиональные знанияТолько априорное
ФактологичностьТолько априорное
Поиск и открытые источникиТолько априорное
Artificial Analysis Intelligence IndexДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#64
Оценка25.1
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1
AA-GPQA Diamond
Рейтинг LMSpeed#98
Оценка65.6
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1
AA-HLE
Рейтинг LMSpeed#88
Оценка8.6
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1
AA-Omniscience Accuracy
Рейтинг LMSpeed#100
Оценка15.6
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1
AA-Omniscience Hallucination Rate
Рейтинг LMSpeed#49
Оценка76.0
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1

Математика

V3.0

undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Предварительная

Оценка51.180% интервал33.7–68.51/4 Измеренные измеренияAIME 202594.1#3 / 4
Измерения и доказательства
Базовая математикаТолько априорное
Олимпиадная математика51.1
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
aime · aime2025 · z -0.39 · q 0.50
Продвинутые доказательстваТолько априорное
Прикладная математика и инструментыТолько априорное
AIME 2025Доказательство V3
Рейтинг LMSpeed#3
Оценка94.1
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1

Многоязычность

V3.0

undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Нет данных

Нет данных80% интервал30.8–69.20/4 Измеренные измерения
Измерения и доказательства
Межъязыковое пониманиеТолько априорное
Многоязычная генерацияТолько априорное
Перенос рассужденийТолько априорное
Устойчивость для малоресурсных языковТолько априорное

Мультимодальность

V3.0

undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Нет данных

Нет данных80% интервал30.8–69.20/4 Измеренные измерения
Измерения и доказательства
Восприятие и OCRТолько априорное
Документы и пространственное пониманиеТолько априорное
Визуальное рассуждениеТолько априорное
Видео и действия в средеТолько априорное

Следование инструкциям

V3.0

undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Предварительная

Оценка43.480% интервал27.4–59.41/4 Измеренные измеренияAA-IFBench39.9#68 / 84
Измерения и доказательства
Соблюдение ограниченийТолько априорное
Структурированный выводТолько априорное
Обобщение новых инструкций43.4
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
ifbench · aa_if_bench · z -1.17 · q 1.00
Многоходовые и длинные инструкцииТолько априорное
AA-IFBenchДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#68
Оценка39.9
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1

Сравнение цен

Compare MiMo-V2-Flash API pricing across 11 providers. Prices range from $0.0014/M to $75.00/M. 6345ywz API offers the lowest rate at $0.0014/M. 1 provider offers free API credits or a free tier.

ПровайдерРаботоспособностьВариант моделиГруппаВходные данные ($/M)Выходные данные ($/M)Скорость (т/с)Первый токенАудит
L1
100%
mimo-v2-flash
mimo-officially
$0.080/M
Cache read$0.0080/M
$0.240/M
L1
100%
mimo-v2-flash
default
$0.0068/M
Cache read$0.0007/M
$0.021/M
L1
100%
xiaomi/mimo-v2-flash
default
$0.095/M
$0.284/M
L1
99%
xiaomi/mimo-v2-flash
0倍倍率分组
$0.0014/M
Cache read$0.0007/M
$0.0040/M
L1
88%
mimo-v2-flash
default
$75.00/M
$75.00/M
L1
100%
mimo-v2-flash
default
$0.077/M
$0.230/M
L1
98%
mimo-v2-flash
SSVIP
$0.025/request
-
L1
0%
mimo-v2-flash
XiaoMi
$0.011/M
Cache read$0.0011/M
$0.033/M

Альтернативы и похожие модели

Frequently Asked Questions

What benchmark data does MiMo-V2-Flash include?
LMSpeed shows MiMo-V2-Flash benchmark context, API price, output speed, first-token latency, and provider data across 12 providers when those signals are available.
Сколько стоит API MiMo-V2-Flash?
Цены MiMo-V2-Flash у поставщиков (12): от $0.0014/M до $75.00/M. Самая низкая указанная цена — у 6345ywz API.
What does the MiMo-V2-Flash API pricing table include?
The MiMo-V2-Flash API pricing table compares 12 providers by input price, output price, free tier status, speed, first-token latency, and recent health data when available.
У какого провайдера самая низкая цена API MiMo-V2-Flash?
Сейчас самая низкая указанная цена MiMo-V2-Flash — $0.0014/M у 6345ywz API. Сравниваются поставщики: 12.
Can I compare MiMo-V2-Flash API price and speed together?
Yes. LMSpeed shows MiMo-V2-Flash API price, output speed, first-token latency, and provider health on the same page so you can compare cost and performance together.
Является ли API MiMo-V2-Flash бесплатным?
Да, MiMo-V2-Flash доступна бесплатно через 1 API-провайдерundefined other undefined} на LMSpeed, включая Zero API. Эти провайдеры предлагают бесплатные API-кредиты или бесплатный тариф без поперечной тарификации.
Where can I get MiMo-V2-Flash free API access?
LMSpeed currently lists 1 free API providerundefined other undefined} for MiMo-V2-Flash: Zero API. Check each provider row before using it because free tier limits can change.

Также известна как

MiMo-V2-FlashXiaomiMiMo/MiMo-V2-Flash[Mi]/mimo-v2-flashmimo-v2-flashmimo-v2-flash-free

Рейтинги основаны на тестах, предоставленных сообществом, и периодических зондах работоспособности. Носит рекомендательный характер, не является официальными данными.Стандартные бенчмарки могут включать BenchLM и другие открытые источники.

Работайте с данными LMSpeed

Бесплатно

Бесплатный публичный API для цен LLM, бенчмарков и данных провайдеров

  • Актуальные цены и доступность
  • Бенчмарки скорости и задержки
  • 300+ моделей, 600+ провайдеров
  • 1 000 запросов в день
Документация API