MiMo-V2.6-Pro QuickSilver Pro पर
MiMo-V2.6-Pro Xiaomi का flagship open-weight मॉडल है — 1.02T-parameter mixture-of-experts, 42B active के साथ — और Artificial Analysis Intelligence Index v4.3 पर शीर्ष open-weights मॉडल, जिसका score 46 है (MiMo-V2.5-Pro का score 26 था)। यह 1M-token context में text और images लेता है, streaming, tools, और structured output के साथ। QuickSilver Pro $0.348 input / $0.696 output प्रति million tokens लेता है — Xiaomi की $0.435 / $0.87 list price से input और output दोनों पर 20% कम।
एक नज़र में
Coding और agents के लिए सबसे मज़बूत open-weights मॉडल, image input और 1M-token context के साथ।
Pricing तुलना ($/1M tokens)
| Provider | Input | Output | QSP की तुलना में |
|---|---|---|---|
| QuickSilver Pro | $0.348 | $0.696 | सबसे कम कीमत |
| Xiaomi list price (Xiaomi MiMo API) | $0.435 | $0.87 | 20% कम |
कब इस्तेमाल करें
MiMo-V2.6-Pro तब चुनें जब आपको किसी open-weights मॉडल से frontier-class coding और agentic व्यवहार चाहिए, closed-model कीमतों के एक छोटे हिस्से पर: multi-step tool-use agents, repo-scale code generation और review, 1M-token working set पर लंबे documents का काम, और screenshot या diagram की समझ। Artificial Analysis पर यह intelligence-versus-cost-per-task के Pareto frontier पर है, इसलिए जब आप प्रति dollar quality optimize कर रहे हों तो यह एक मज़बूत default है।
कब कोई और model चुनें
ऐसे high-volume, latency-sensitive traffic के लिए जहाँ flagship आपकी ज़रूरत से ज़्यादा है, MiMo-V2.6-Flash ($0.112/$0.224) लगभग एक-तिहाई कीमत पर मिलता है। सबसे कठिन reasoning और long-horizon agent काम में Claude Opus 5 या GPT-6 Astra जैसे closed frontier models अब भी ऊँचा score करते हैं — per-token कीमत के कई गुना पर। QuickSilver Pro पर यह non-thinking mode में चलता है, जिससे output छोटा और सस्ता रहता है।
Quickstart (curl)
curl https://api.quicksilverpro.io/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $QSP_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "mimo-v2.6-pro",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
}'OpenAI-संगत। base_url बदलकर एक लाइन में migration।
FAQ
$0.348 प्रति million input tokens, $0.696 प्रति million output tokens, और $0.00288 प्रति million cached-input tokens। यह Xiaomi की list price $0.435 input / $0.87 output ($0.0036 cached) से 20% कम है — input और output दोनों पर कम, इसलिए बचत output-heavy coding agents के लिए भी बनी रहती है।
यह reasoning करने में सक्षम मॉडल है, लेकिन QuickSilver Pro इसे non-thinking mode में serve करता है: reasoning बंद है, इसलिए calls किसी छिपे हुए reasoning trace का bill लगाए बिना सीधा जवाब लौटाती हैं। Request में `reasoning` field देने से यह फ़िलहाल दोबारा चालू नहीं होती। अगर किसी task को step-by-step reasoning चाहिए, तो ऐसा मॉडल इस्तेमाल करें जो default रूप से reasoning करता है, जैसे Kimi K3 या DeepSeek V4 Pro।
Artificial Analysis Intelligence Index v4.3 पर इसका score 46 है, जो release (2026-09-21) के समय किसी भी open-weights मॉडल में सबसे ऊँचा है और MiMo-V2.5-Pro के 26 से काफ़ी आगे है। यह AA के intelligence-versus-cost-per-task Pareto frontier पर भी है। हमेशा की तरह, production traffic switch करने से पहले इसे अपने evals पर चलाकर देखें।
base_url=https://api.quicksilverpro.io/v1 सेट करें, अपनी QSP API key इस्तेमाल करें, और model="mimo-v2.6-pro" सेट करें। `/v1/chat/completions` और `/v1/responses` दोनों supported हैं, साथ ही streaming, tool calling, json_schema strict mode, image input, और usage.cost accounting भी।