This model is deprecated. We only continue performance benchmarking for the default 10k input token workload. Results for other workloads are historical and no longer updated.
Xiaomi has launched a newer model, MiMo-V2-Flash (Feb 2026). We suggest considering it instead.
For more information, see comparison of MiMo-V2-Flash (Feb 2026) to other models and API provider benchmarks for MiMo-V2-Flash (Feb 2026).
MiMo-V2-Flash (Reasoning)のAPIプロバイダーを、遅延(最初のトークンまでの時間)、出力速度(1秒あたりの出力トークン数)、料金などの性能指標で分析します。ベンチマーク対象のAPIプロバイダーにはXiaomiが含まれます。
最速
出力速度
プロバイダー合計:1社
最短の遅延
最初の回答トークンまでの時間
プロバイダー合計:1社
最安料金
ブレンド料金(100万トークンあたり)
プロバイダー合計:1社
MiMo-V2-FlashはXiaomiで利用できます。
このモデルではプロバイダーのベンチマークを利用できません。
モデルの詳細と他のモデルとの知能比較は、MiMo-V2-Flash (Reasoning)のモデルページをご覧ください。
ハイライト
料金
Pricing: Cache Hit, Input, and Output
Pricing: Blended Price
Output Speed vs. Price
速度
出力速度(1秒あたりのトークン数)で測定
Output Speed: MiMo-V2-Flash (Reasoning)
Latency vs. Output Speed
遅延
最初のトークンまでの時間(秒)で測定
最初の回答トークンまでの時間:MiMo-V2-Flashのプロバイダー
エンドツーエンド応答時間
Seconds to output 500 tokens, calculated based on time to first token, 'thinking' time for reasoning models, and output speed
エンドツーエンド応答時間:MiMo-V2-Flashのプロバイダー
主要な比較指標とAPI機能
256k | オープン | -- | -- | -- | -- | -- | |||
よくある質問
MiMo-V2-Flash (Reasoning)のプロバイダーに関するよくある質問
MiMo-V2-Flash (Reasoning)は1社のAPIプロバイダーで利用できます:Xiaomi。性能特性と料金はプロバイダーごとに異なります。
現在、ベンチマークと追跡の対象となる1社のAPIプロバイダーでMiMo-V2-Flash (Reasoning)を利用できます。
ブレンド料金でMiMo-V2-Flash (Reasoning)が最安のプロバイダーはXiaomi(100万トークンあたり$0.12)です。ブレンド料金では、キャッシュヒット/入力/出力トークンを7:2:1とします。
MiMo-V2-Flash (Reasoning)の入力トークン料金が最安のプロバイダーはXiaomi(入力100万トークンあたり$0.10)です。
MiMo-V2-Flash (Reasoning)の出力トークン料金が最安のプロバイダーはXiaomi(出力100万トークンあたり$0.30)です。
MiMo-V2-Flash (Reasoning)を提供する1社すべてが、構造化出力のJSONモードに対応しています。
MiMo-V2-Flash (Reasoning)を提供する1社すべてが、関数呼び出し(ツール利用)に対応しています。
MiMo-V2-Flash (Reasoning)のプロバイダーを選ぶ際は、出力速度(高スループットが必要なタスク)、遅延(最初の応答の速さが必要な対話型アプリケーション)、料金(費用を重視するワークロード)、JSONモードや関数呼び出しなどのAPI機能を検討してください。
はい。インフラストラクチャの変更、負荷分散、アップデートにより、プロバイダーの性能は時間とともに変化する場合があります。すべてのプロバイダーを継続的にベンチマークし、「推移」グラフに過去の性能傾向を表示しています。
MiMo-V2-Flash (Reasoning)の知能、能力、モダリティ、他のモデルとの比較については、モデル概要ページをご覧ください。 モデル概要を表示