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MiMo-V2.6-Pro
xiaomi · MIT-Lizenz · in der Arena seit 25. Sept. 2026
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- Lade es herunter und führe es zu Hause aus: offizielle Gewichte · GGUF-Dateien für Ollama und LM Studio
Arena-Wertungen
| Arena | Wertung | Rang | Stimmen |
|---|---|---|---|
| Chat | 1491 | Platz 11 von 416 | 4K |
| Coding | 1625 | Platz 22 von 148 | 5K |
| Vision | 1263 | Platz 53 von 167 | 2K |
| Agenten | 3.7 Agenten-Wertung | Platz 13 von 53 | 36K Sitzungen |
Rang unter allen Modellen, auch den kostenpflichtigen. Quelle: Arena-Leaderboard-Datensatz. Die Agenten-Wertung hat eine andere Skala (×100, aus echten Agenten-Sitzungen) und lässt sich nicht mit den anderen Wertungen vergleichen.
Geschwindigkeit auf gängiger Hardware
| Hardware | GPU-Speicher | Passt es? | Geschwindigkeit |
|---|---|---|---|
| RTX 3060 12 GB | 12 GB | Passt nicht | — |
| RTX 4060 Ti 16 GB | 16 GB | Passt nicht | — |
| RTX 3090 | 24 GB | Passt nicht | — |
| RTX 4090 | 24 GB | Passt nicht | — |
| RTX 5090 | 32 GB | Passt nicht | — |
| RX 7900 XTX | 24 GB | Passt nicht | — |
| 2 × RTX 3090 | 48 GB | Passt nicht | — |
| 4 × RTX 3090 | 96 GB | Passt nicht | — |
| Mac M4 Max 128 GB | 96 GB | Passt nicht | — |
| Ryzen AI Max+ 395 128 GB | 96 GB | Passt nicht | — |
| 8 × H100 SXM | 640 GB | Passt in die GPU | 59 tok/s |
Schätzung bei 4-Bit mit 32K Kontext, 64 GB DDR5 zum Auslagern. Geschwindigkeit ≈ Speicherbandbreite × 78 % ÷ pro Token gelesene Daten, plus feste Kosten pro Token, kalibriert an 44 echten llama.cpp-Tests; typische Abweichung etwa ±10 %. Alle Grafikkarten vergleichen.
Benötigter GPU-Speicher
| Stufe | 8K Kontext | 32K Kontext | 128K Kontext | Qualität im Vergleich zum Original |
|---|---|---|---|---|
| Q3_K_M | 513 GB | 515 GB | 521 GB | +4.7 % spürbarer Verlust |
| Q4_K_M | 622 GB | 623 GB | 629 GB | +1.2 % sehr kleiner Verlust |
| Q5_K_M | 729 GB | 731 GB | 737 GB | +0.4 % nahezu verlustfrei |
| Q6_K | 841 GB | 843 GB | 849 GB | +0.2 % nahezu verlustfrei |
| Q8_0 | 1089 GB | 1091 GB | 1097 GB | ≈ 0 % wie das Original |
| F16 | 2050 GB | 2051 GB | 2057 GB | ≈ 0 % wie das Original |
Gewichte + Kontext-Cache (aus der Architektur des Modells) + Laufzeit. Qualität: Anstieg von perplexity gegenüber dem vollen Modell, aus llama.cpp-Tests, skaliert nach Modellgröße. Simuliere dein eigenes Setup.
Chat-Wertung im Zeitverlauf
Arena-Wertung vom 17. Apr. 2026 bis 15. Okt. 2026.
Coding-Wertung im Zeitverlauf
Arena-Wertung vom 20. Apr. 2026 bis 19. Okt. 2026.
Agenten-Wertung im Zeitverlauf
Arena-Wertung vom 4. Juni 2026 bis 19. Okt. 2026.
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