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MiMo-V2.6-Pro
xiaomi · licence MIT · sur Arena depuis le 25 sept. 2026
Où l'utiliser gratuitement
- Téléchargez-le et lancez-le chez vous : poids officiels · fichiers GGUF pour Ollama et LM Studio
Scores Arena
| Arena | Score | Rang | Votes |
|---|---|---|---|
| Chat | 1491 | n°11 sur 416 | 4K |
| Code | 1625 | n°22 sur 148 | 5K |
| Vision | 1263 | n°53 sur 167 | 2K |
| Agents | 3.7 score agent | n°13 sur 53 | 36K sessions |
Rang parmi tous les modèles, payants inclus. Source : jeu de données du classement Arena. Le score Agents est sur une autre échelle (×100, issu de vraies sessions d'agents) et ne peut pas être comparé aux autres scores.
Vitesse sur du matériel courant
| Matériel | Mémoire GPU | Ça tient ? | Vitesse |
|---|---|---|---|
| RTX 3060 12 GB | 12 GB | Ne tient pas | — |
| RTX 4060 Ti 16 GB | 16 GB | Ne tient pas | — |
| RTX 3090 | 24 GB | Ne tient pas | — |
| RTX 4090 | 24 GB | Ne tient pas | — |
| RTX 5090 | 32 GB | Ne tient pas | — |
| RX 7900 XTX | 24 GB | Ne tient pas | — |
| 2 × RTX 3090 | 48 GB | Ne tient pas | — |
| 4 × RTX 3090 | 96 GB | Ne tient pas | — |
| Mac M4 Max 128 GB | 96 GB | Ne tient pas | — |
| Ryzen AI Max+ 395 128 GB | 96 GB | Ne tient pas | — |
| 8 × H100 SXM | 640 GB | Tient dans le GPU | 59 tok/s |
Estimation en 4 bits avec un contexte de 32K et 64 GB de DDR5 pour le déchargement. Vitesse ≈ bande passante mémoire × 78 % ÷ données lues par token, plus un coût fixe par token, calibrée sur 44 tests llama.cpp réels ; erreur typique d'environ ±10 %. Comparer tous les GPU.
Mémoire GPU nécessaire
| Niveau | Contexte de 8K | Contexte de 32K | Contexte de 128K | Qualité vs original |
|---|---|---|---|---|
| Q3_K_M | 513 GB | 515 GB | 521 GB | +4.7% perte sensible |
| Q4_K_M | 622 GB | 623 GB | 629 GB | +1.2% très faible perte |
| Q5_K_M | 729 GB | 731 GB | 737 GB | +0.4% quasi sans perte |
| Q6_K | 841 GB | 843 GB | 849 GB | +0.2% quasi sans perte |
| Q8_0 | 1089 GB | 1091 GB | 1097 GB | ≈ 0% identique à l'original |
| F16 | 2050 GB | 2051 GB | 2057 GB | ≈ 0% identique à l'original |
Poids + cache de contexte (d'après l'architecture du modèle) + runtime. Qualité : hausse de perplexity par rapport au modèle complet, d'après les tests llama.cpp, ajustée selon la taille du modèle. Simulez votre propre configuration.
Score Chat au fil du temps
Score Arena du 17 avr. 2026 au 15 oct. 2026.
Score Code au fil du temps
Score Arena du 20 avr. 2026 au 19 oct. 2026.
Score Agents au fil du temps
Score Arena du 4 juin 2026 au 19 oct. 2026.
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