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MiMo-V2-Flash (Non-Thinking)

xiaomi · licenza MIT · su Arena dal 16 ott 2026

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Punteggio Arena1330#124 su 148 in Programmazione, modelli a pagamento inclusi
Dimensione309.8 B16.5 B attivi per token (mixture of experts)
Download a 4 bit188 GBsolo pesi, Q4_K_M
Contesto massimo256Ktoken, dalla configurazione del modello

Dove usarlo gratis

Punteggi Arena

ArenaPunteggioPosizioneVoti
Programmazione1330#124 su 1486K

Posizione tra tutti i modelli, anche quelli a pagamento. Fonte: dataset della classifica Arena.

Velocità sull'hardware più diffuso

HardwareMemoria GPUCi sta?Velocità
RTX 3060 12 GB12 GBNon entra—
RTX 4060 Ti 16 GB16 GBNon entra—
RTX 309024 GBNon entra—
RTX 409024 GBNon entra—
RTX 509032 GBNon entra—
RX 7900 XTX24 GBNon entra—
2 × RTX 309048 GBNon entra—
4 × RTX 309096 GBNon entra—
Mac M4 Max 128 GB96 GBNon entra—
Ryzen AI Max+ 395 128 GB96 GBNon entra—
8 × H100 SXM640 GBEntra nella GPU118 tok/s

Stima a 4 bit con contesto da 32K e 64 GB di DDR5 per lo scarico in RAM. Velocità ≈ banda di memoria × 78% ÷ dati letti per token, più un costo fisso per token, calibrata su 44 test reali con llama.cpp; errore tipico di circa ±10%. Confronta tutte le GPU.

Memoria GPU necessaria

LivelloContesto da 8KContesto da 32KContesto da 128KQualità rispetto al modello completo
Q3_K_M156 GB156 GB159 GB+4.7% perdita evidente
Q4_K_M189 GB189 GB192 GB+1.2% perdita minima
Q5_K_M221 GB222 GB225 GB+0.4% quasi senza perdita
Q6_K255 GB256 GB258 GB+0.2% quasi senza perdita
Q8_0330 GB331 GB333 GB≈ 0% uguale al completo
F16620 GB621 GB624 GB≈ 0% uguale al completo

Pesi + cache del contesto (dall'architettura del modello) + runtime. Qualità: aumento di perplexity rispetto al modello completo, dai test con llama.cpp, scalato in base alla dimensione del modello. Simula la tua configurazione.

Punteggio Coding nel tempo

MiMo-V2-Flash (Non-Thinking) 1330Miglior modello a pagamento

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