MiMo-V2.6 — lokalny model AI od Xiaomi
Autor: Jakub Rusinowski · Ostatnia aktualizacja:
Flagowiec Xiaomi z września 2026, następca linii MiMo-V2.5 i MiMo-V2-Pro. Jedyny wydany checkpoint, MiMo-V2.6-Pro, to rzadki MoE o 1,02 bln parametrów z 42 mld aktywnymi na token; przyjmuje tekst, obraz, wideo i dźwięk, ma kontekst 1M tokenów i licencję MIT. Wszyscy eksperci muszą być w pamięci, więc to model do centrum danych — Xiaomi serwuje go przez SGLang i vLLM na serwerach z wieloma GPU.
Warianty
Najmniejszy wariant MiMo-V2.6 potrzebuje około 6 GB VRAM przy Q4_K_M — skwantyzowane wagi plus narzut frameworka, bez pamięci podręcznej KV.
| Model | VRAM przy Q4 | VRAM | Kontekst | Uruchom |
|---|---|---|---|---|
| MiMo-V2.6-Pro → 1.02T (42B active) | ~619.2 GB | 1,048,576 | tag hostowany w chmurze | |
| MiMo-V2.6-Flash → 309B (15B active) | ~188.4 GB | 1,048,576 | tag hostowany w chmurze | |
| MiMo-V2.6 Distill 9B → 9B | ~6.2 GB | 262,144 | tag hostowany w chmurze |
Pamięć to skwantyzowane wagi plus narzut przy Q4_K_M, liczone tym samym silnikiem co sprawdzarka GPU i VRAM.
Jak uruchomić MiMo-V2.6 lokalnie
Zainstaluj Ollama, a potem pobierz tag.
No Ollama library entry. Xiaomi's documented serving routes are SGLang and vLLM.
Wybierz rozmiar powyżej, aby zobaczyć jego VRAM, szacowaną szybkość i polecenie instalacji.
Licencja
Commercial use permitted. No usage restrictions beyond attribution.
Dotyczy: MiMo-V2.6-Pro, MiMo-V2.6-Flash, MiMo-V2.6 Distill 9BPolecane GPU
Najtańsze GPU z naszego katalogu, które uruchomi MiMo-V2.6 lokalnie (min. 6 GB VRAM), to Intel Arc B570 (10 GB).
MiMo-V2.6 — najczęściej zadawane pytania
How much VRAM does MiMo-V2.6 need?
MiMo-V2.6 needs about 6 GB VRAM at Q4_K_M quantization for its smallest variant. Variants: MiMo-V2.6-Pro (619 GB, Q4_K_M); MiMo-V2.6-Flash (188 GB, Q4_K_M); MiMo-V2.6 Distill 9B (6 GB, Q4_K_M). On Apple Silicon, unified memory counts toward this requirement.
Can I run MiMo-V2.6 on an RTX 4090 (24 GB)?
Yes — MiMo-V2.6 runs on an RTX 4090 (24 GB) and other 24 GB cards such as the RTX 3090. Smaller variants also fit comfortably on 8–16 GB GPUs at Q4_K_M.
What quantization should I use for MiMo-V2.6?
Q4_K_M is the best balance of quality and VRAM for MiMo-V2.6 in most cases. Choose Q8_0 for near-lossless quality if you have spare VRAM, or smaller quants (Q3/Q2) only when memory is tight.
How do I run MiMo-V2.6 with Ollama?
MiMo-V2.6 has no local Ollama tag — the published tag is cloud-hosted, so running it sends your prompts to a hosted GPU rather than your own machine.