小米 MiMo V2.6 Pro 上线：API 价格、能力与接入指南

小米 MiMo V2.6 Pro 正式上线了。 小米在 9 月 22 日的公告中确认，Pro 和 Flash 已发布并开放模型权重，API 也已可用。如果你搜到的文章还在说“正在训练，等发布”，那是发布前的信息了。小米发布公告。

对准备接入的人来说，最关心的其实很实在：能不能把活干好，一次要花多少钱，现有项目接上去麻不麻烦。我们的建议是，先拿一个经常返工的任务试 Pro，再用 Flash 跑同一份输入。谁交出来的结果少改几遍，谁才更值得用。

本文根据截至 2026 年 9 月 22 日的官方资料和独立评测整理。Mengbi 没有为这篇文章进行付费 API 实测；下面的费用是按公开单价计算的例子，验收方案也会明确作为建议给出。

MiMo V2.6 Pro 的核心规格

来源：官方模型页、小米 Hugging Face 模型卡。下载权重用带 -RL 的名称，调用小米 API 用表里的全小写模型名，别混着填。

这里有个容易误会的地方：能看视频，不等于这个接口直接给你吐出一段视频。 接需求时最好说清楚要交付什么，是带时间点的摘要、分镜脚本、一份代码，还是让其他工具继续处理的指令。交付物明确，验收才有着落。

1M 上下文也不意味着把整个资料库一股脑塞进去就更好。先挑出当前任务要用的文件、截图和证据，保留原始出处。这样结果有问题时，你能查到它依据了什么，也方便同事复核。

API 多少钱：三种版本放在一起算

下面都是小米官方的每百万 token 按量价格，核验日期为 9 月 22 日。人民币和美元各有一套公开价目表，美元栏不是我们临时按汇率换算的。官方 API 定价。

Pro 和 Flash 的批量推理，各项 token 单价是对应实时价格的一半；UltraSpeed 不支持批量推理。联网搜索另外收费。Token Plan 订阅额度与按量账户余额也不互通，准备接入前先看清订阅说明，别充了余额却拿错服务的 Key。

跑一次任务，账单大概多少

假设普通 Pro 一次任务读入 10 万个未缓存 token，产生 1 万个计费输出 token：

0.1 × 3 元 + 0.01 × 6 元 = 0.36 元

也就是三毛六。按完全相同的用量跑 1,000 次，模型 token 费用是 360 元。这里没算搜索、重试和其他服务；如果思考过程增加了计费输出，就要把那部分也算进去，不能只数最后显示的答案有多长。

再假设这 10 万输入里，有 8 万实际按缓存命中计费，另外 2 万没命中：

0.08 × 0.025 元 + 0.02 × 3 元 + 0.01 × 6 元 = 0.122 元

这个例子说明了缓存可能省在哪，但不代表你的请求一定能命中八成。最后要看实际用量记录，不能凭“我上次也发过这段文字”就按缓存价做预算。

做 Agent 更要把失败的几轮算进去。一次没修好，又读文件、改代码、跑测试，费用都在累加。比较模型时，用“总花费除以验收通过的任务数”更有参考价值，再补上人工检查花的时间。

Pro、Flash、UltraSpeed 怎么选

复杂任务先试 Pro。 比如一个能复现、但总修不干净的 bug，或者需要对照多份资料才能回答的问题。先写好验收条件：哪些测试必须通过，结论要对应哪些原文，最终文件能不能正常打开。模型说“完成了”，还得按这些条件检查。

日常任务让 Flash 先跑一轮。 文档分类、短文本提取、简单修改，都适合拿来和 Pro 对照。两者都过关，就用便宜的；如果 Flash 经常需要追加提示、再跑一遍，也要把这笔返工账算上。

UltraSpeed 适合明确嫌慢的场景。 小米公布的是“最高 20 倍速度”，token 单价则是普通 Pro 的 10 倍。具体到你的任务能快多少，仍然得测。UltraSpeed 官方介绍。

有人盯着屏幕等回复，快一点可能很值；凌晨跑一批资料，明早才看结果，就未必需要花这笔钱。测的时候同时看“多久开始给出有用内容”和“整个任务多久完成”。如果时间都耗在测试程序或外部搜索上，文字生成再快，也只解决了一部分等待。

还在跨厂商选型，可以接着看我们的 Grok 4.7 API 指南和 DeepSeek V4.1 Flash 分析。比较时用同一组任务、同一套验收条件，单看每百万 token 的价格，很容易选偏。

评测分数怎么看，哪些结论别下太早

截至本文核验时，Artificial Analysis 的 MiMo V2.6 Pro 页面显示综合智能指数为 46 分。这是独立评测结果，但不是你业务里的任务成功率。榜单会更新，分数也要连同评测口径一起看。

小米还在模型卡公布了下面这组数据。这部分属于厂商报告，Mengbi 没有自行复测。

这张表适合横着看，同一项目对比不同模型。不同项目的分数不能直接相加，也不能换算成“整体强了几倍”。它给出的信号是：新版本值得放进代码和工具调用任务里试一试。至于你手头那个项目能不能一次改对，榜单替你回答不了。

写代码就检查原来的问题有没有解决、其他功能有没有被改坏；整理资料就抽查数字和引用。答案排版再漂亮，夹了一个不存在的来源，同事照样得花时间返工。

这次发布还强调强化学习。通俗地说，就是训练时让模型做任务，根据反馈继续调整。这里说的是训练方法，不能据此理解为“你跟它聊一会儿，它就会在线重练自己的模型参数”。

MiMo V2.6 Pro API 接入示例

1. 在小米开放平台创建 API Key。下面的示例使用按量计费服务。
2. 执行 pip install openai，安装 Python 客户端。
3. 在环境变量里设置 MIMO_API_KEY。密钥放在服务端，不要写进前端页面或提交到仓库。
4. 先跑一个短请求，确认接通，再接入自己的 Agent。

import osfrom openai import OpenAI
client = OpenAI(    api_key=os.environ["MIMO_API_KEY"],    base_url="https://api.xiaomimimo.com/v1",)
response = client.chat.completions.create(    model="mimo-v2.6-pro",    messages=[{        "role": "user",        "content": "给 CSV 导入功能列出三条可操作的验收标准。",    }],    max_completion_tokens=1024,    extra_body={"thinking": {"type": "disabled"}},)
print(response.choices[0].message.content)print(response.usage)

示例遵循官方 OpenAI 兼容格式，先关闭思考，用短请求检查连接。本文已检查代码语法，没有用付费账户实际调用。处理复杂推理时，可以把 thinking.type 改为 enabled，并给足输出预算。深度思考文档。

官方默认开启思考。max_completion_tokens 限制的是思考加最终回答的总长度，设得太小，可能前面想了很久，最后答案却被截断。思考模式还会把 temperature 和 top_p 固定为推荐值 1.0、0.95；旧客户端如果自己设过这些参数，迁移时要留意。

接工具调用时，要把整轮流程跑通：模型发出工具请求，你的程序执行，再把结果交回去。官方 Chat Completions 文档要求，多轮思考工具调用的历史中保留 reasoning_content。有些封装会顺手删掉“不认识的字段”，这里就可能出问题。

改好 Base URL，只代表接入迈出了第一步。流式输出能不能正确拼接、JSON 能不能通过校验、失败会不会重复执行工具，都要在实际使用的客户端里检查。还没选好编程工具，可以参考我们的 AI 编程 Agent 对比。

开源部署，以及 V2.5 用户的迁移提醒

小米已在 Hugging Face 发布 MIT 许可的 Pro-RL 权重。规格中的 42B 是每个 token 激活的参数规模，模型总参数仍是 1.02T。做部署预算时，别把它当成一个独立的 42B 小模型来估算。具体部署要参考模型卡，并按实际上下文长度和并发量测内存占用。

如果团队还没有模型推理服务，先用 API 判断它能不能解决问题更直接。自己部署需要考虑权重存储、加速卡、推理框架和日常维护。权重可以下载，与“运行起来不花钱”是两回事。

已经在用 V2.5 的读者，还有一个明确的时间点：mimo-v2.5-pro 和 mimo-v2.5 将于北京时间 2026 年 10 月 21 日 10:00 下线。 这是小米价格页列出的通知，建议提前安排迁移。官方下线提醒。

原来的 V2.5 Pro 任务，可以先测试 mimo-v2.6-pro；使用 mimo-v2.5 的任务，则可以评估 mimo-v2.6-flash。第一轮尽量保留原提示词，方便判断哪些变化来自模型，之后再针对实际问题调整。

先切一小部分任务，观察通过率、费用、耗时和错误。也要在旧模型下线前选好仍然可用的备用方案，别等出故障才发现，原本准备切回去的型号也已经停了。

上线前，拿这些真实任务验收

挑一组团队熟悉的任务，既有简单的，也有难的，再放几个以前出过错的例子。下面是我们建议的验收方式，不是本文已经跑出的测试成绩。

验收标准先定好，再看是哪款模型给出的答案。失败的记录别删，需要人工重写的也如实记下来。这样选出来的模型，才更接近你每天实际用起来的感受。

我们的建议很简单：先挑一个经常让你返工的活，让 Pro 和 Flash 各做一次，认真检查交付物，再决定下一步扩大到哪些任务。想对照更复杂工作场景的选型思路，也可以继续看 GPT-6 Astra API 指南。

常见问题

MiMo V2.6 Pro 现在能用了吗？

能。小米 2026 年 9 月 22 日的公告已确认上线。官方 API 模型名是 mimo-v2.6-pro，开放权重使用另一个名称 MiMo-V2.6-Pro-RL。

MiMo V2.6 Pro API 怎么收费？

普通 Pro 国内按量价格为每百万 token：未缓存输入 3 元、输出 6 元、缓存命中输入 0.025 元。搜索、重试和所选服务会影响最终费用。

MiMo V2.6 Pro 开源了，是不是就能免费用？

小米提供 MIT 许可的开放权重，但官方 API 有明确价格，自己运行也需要硬件和运维。是否有免费体验，要看你使用的具体服务和账户活动。

能看图片、听音频、理解视频吗？

能。小米中文模型页和模型卡都列出了这些输入类型。模型输出为文本，若要生成视频或音频文件，还需要相应工具和处理流程。

Pro、Flash 和 UltraSpeed 应该选哪个？

难任务先试 Pro，日常高频任务对比 Flash。UltraSpeed 单价更高，先确认实际等待时间影响了使用体验，再测提速值不值这笔钱。

V2.5 什么时候下线？

小米列出的时间是北京时间 2026 年 10 月 21 日 10:00，涉及 mimo-v2.5-pro 和 mimo-v2.5。建议提前验证新模型及备用方案。

资料核验说明

价格和接入细节均在相关段落附有官方来源；评测部分标明了独立机构与厂商各自公布的数据。费用算例和上线建议由 Mengbi 根据这些资料整理。

最后更新：2026 年 9 月 22 日。文中资料于当天核验，价格、可用范围和实时榜单可能继续调整。