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  4. MiMo-2.6-Flash 发布了

MiMo-2.6-Flash 发布了

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  • terryT
    terryT
    terry
    超级版主
    编写于 最后由 编辑
    #2

    150B模型很奇怪,这个尺寸就是特么的蛋疼尺寸,卡128G小主机不舒服的尺寸。希望有点来头,这分数看了老夫睡不着,但很困,是真的吗?

    油管:https://www.youtube.com/@抡锤者

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    • williamlouisW
      williamlouisW
      williamlouis
      超级版主
      编写于 最后由 编辑
      #3

      小米对标HW久了。可信度低的一批。
      也希望它能真的争气一次。别一卡就卡脸。

      个人主页:xlkj.org Telegram https://t.me/xlkjorg

      张光璞张 BunseiB 2 条回复 最后回复
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      • 张光璞张
        张光璞张
        张光璞
        劳动模范
        编写于 最后由 编辑
        #4

        现在中美大模型,不管是哪家。不会有什么全能型碾压级的优势的。 各家都差不太多只是风味不同。 有人逻辑强,有人发散好。 有人速度快但智力稍低。

        BunseiB 1 条回复 最后回复
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        • terryT terry

          150B模型很奇怪,这个尺寸就是特么的蛋疼尺寸,卡128G小主机不舒服的尺寸。希望有点来头,这分数看了老夫睡不着,但很困,是真的吗?

          BunseiB
          BunseiB
          Bunsei
          劳动模范
          编写于 最后由 编辑
          #5

          @terry 说:

          150B模型很奇怪,这个尺寸就是特么的蛋疼尺寸,卡128G小主机不舒服的尺寸。希望有点来头,这分数看了老夫睡不着,但很困,是真的吗?

          😂 是的,所以对我这种缺内存的人来说,意义最大的反而是那个9B的模型。

          1 条回复 最后回复
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          • williamlouisW williamlouis

            小米对标HW久了。可信度低的一批。
            也希望它能真的争气一次。别一卡就卡脸。

            张光璞张
            张光璞张
            张光璞
            劳动模范
            编写于 最后由 编辑
            #6

            @williamlouis 说:

            小米对标HW久了。可信度低的一批。
            也希望它能真的争气一次。别一卡就卡脸。

            小米营销最大的成功就是 大家觉得他跟华为一个量级

            1 条回复 最后回复
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            • williamlouisW williamlouis

              小米对标HW久了。可信度低的一批。
              也希望它能真的争气一次。别一卡就卡脸。

              BunseiB
              BunseiB
              Bunsei
              劳动模范
              编写于 最后由 编辑
              #7

              @williamlouis 说:

              小米对标HW久了。可信度低的一批。
              也希望它能真的争气一次。别一卡就卡脸。

              好像是主打的一个性能够用,价格便宜,看起来像是专门干杂货的模型,现在听说刷榜严重,就看后面实际测试结果了。

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              • 张光璞张
                张光璞张
                张光璞
                劳动模范
                编写于 最后由 编辑
                #8

                我感觉本地部署ai 快成hifi圈子了。
                一套系统折腾很久,刚用上没几天。就有新的东西出来,怎么怎么好怎么提升 ,就想去折腾试试。

                BunseiB 1 条回复 最后回复
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                • 张光璞张 张光璞

                  现在中美大模型,不管是哪家。不会有什么全能型碾压级的优势的。 各家都差不太多只是风味不同。 有人逻辑强,有人发散好。 有人速度快但智力稍低。

                  BunseiB
                  BunseiB
                  Bunsei
                  劳动模范
                  编写于 最后由 编辑
                  #9

                  @张光璞 说:

                  现在中美大模型,不管是哪家。不会有什么全能型碾压级的优势的。 各家都差不太多只是风味不同。 有人逻辑强,有人发散好。 有人速度快但智力稍低。

                  编码上都大差不差,现在越来越注重模型的性价比,性能够用的基础上吞吐量越快,价格越便宜就越收到青睐。 我倒是真的希望能有一款侧重文学的大模型,可惜现在的环境根本不现实,都是卯着劲冲Agent 和code 能力。

                  farmer nodeF 张光璞张 2 条回复 最后回复
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                  • 张光璞张 张光璞

                    我感觉本地部署ai 快成hifi圈子了。
                    一套系统折腾很久,刚用上没几天。就有新的东西出来,怎么怎么好怎么提升 ,就想去折腾试试。

                    BunseiB
                    BunseiB
                    Bunsei
                    劳动模范
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                    #10

                    @张光璞 说:

                    我感觉本地部署ai 快成hifi圈子了。
                    一套系统折腾很久,刚用上没几天。就有新的东西出来,怎么怎么好怎么提升 ,就想去折腾试试。

                    😂 差别就是hifi只满足了精神需求,而本地模型部署既满足爱折腾的精神需求,而且还有一定的生产力价值能解放自己一部分精力。

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                    • BunseiB Bunsei

                      @张光璞 说:

                      现在中美大模型,不管是哪家。不会有什么全能型碾压级的优势的。 各家都差不太多只是风味不同。 有人逻辑强,有人发散好。 有人速度快但智力稍低。

                      编码上都大差不差,现在越来越注重模型的性价比,性能够用的基础上吞吐量越快,价格越便宜就越收到青睐。 我倒是真的希望能有一款侧重文学的大模型,可惜现在的环境根本不现实,都是卯着劲冲Agent 和code 能力。

                      farmer nodeF
                      farmer nodeF
                      farmer node
                      德高望重
                      编写于 最后由 编辑
                      #11

                      @Bunsei 我现在真觉得写代码还是得用线上模型,本地哪怕是能用,但是速度也是天差地别。

                      BunseiB 1 条回复 最后回复
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                      • BunseiB Bunsei

                        @张光璞 说:

                        现在中美大模型,不管是哪家。不会有什么全能型碾压级的优势的。 各家都差不太多只是风味不同。 有人逻辑强,有人发散好。 有人速度快但智力稍低。

                        编码上都大差不差,现在越来越注重模型的性价比,性能够用的基础上吞吐量越快,价格越便宜就越收到青睐。 我倒是真的希望能有一款侧重文学的大模型,可惜现在的环境根本不现实,都是卯着劲冲Agent 和code 能力。

                        张光璞张
                        张光璞张
                        张光璞
                        劳动模范
                        编写于 最后由 编辑
                        #12

                        @Bunsei 说:

                        @张光璞 说:

                        现在中美大模型,不管是哪家。不会有什么全能型碾压级的优势的。 各家都差不太多只是风味不同。 有人逻辑强,有人发散好。 有人速度快但智力稍低。

                        编码上都大差不差,现在越来越注重模型的性价比,性能够用的基础上吞吐量越快,价格越便宜就越收到青睐。 我倒是真的希望能有一款侧重文学的大模型,可惜现在的环境根本不现实,都是卯着劲冲Agent 和code 能力。

                        古早deepseek R1 可以满足你

                        BunseiB 1 条回复 最后回复
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                        • farmer nodeF farmer node

                          @Bunsei 我现在真觉得写代码还是得用线上模型,本地哪怕是能用,但是速度也是天差地别。

                          BunseiB
                          BunseiB
                          Bunsei
                          劳动模范
                          编写于 最后由 Bunsei 编辑
                          #13

                          @farmer-node 说:

                          @Bunsei 我现在真觉得写代码还是得用线上模型,本地哪怕是能用,但是速度也是天差地别。

                          其实速度不差的,这个是我自己折腾完的,在长程agent编码任务里,速度也是60~80左右。

                          94f5f612-e3ad-43d7-8cdc-dffa1864a67f-image.jpeg

                          1 条回复 最后回复
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                          • 张光璞张 张光璞

                            @Bunsei 说:

                            @张光璞 说:

                            现在中美大模型,不管是哪家。不会有什么全能型碾压级的优势的。 各家都差不太多只是风味不同。 有人逻辑强,有人发散好。 有人速度快但智力稍低。

                            编码上都大差不差,现在越来越注重模型的性价比,性能够用的基础上吞吐量越快,价格越便宜就越收到青睐。 我倒是真的希望能有一款侧重文学的大模型,可惜现在的环境根本不现实,都是卯着劲冲Agent 和code 能力。

                            古早deepseek R1 可以满足你

                            BunseiB
                            BunseiB
                            Bunsei
                            劳动模范
                            编写于 最后由 编辑
                            #14

                            @张光璞 说:

                            @Bunsei 说:

                            @张光璞 说:

                            现在中美大模型,不管是哪家。不会有什么全能型碾压级的优势的。 各家都差不太多只是风味不同。 有人逻辑强,有人发散好。 有人速度快但智力稍低。

                            编码上都大差不差,现在越来越注重模型的性价比,性能够用的基础上吞吐量越快,价格越便宜就越收到青睐。 我倒是真的希望能有一款侧重文学的大模型,可惜现在的环境根本不现实,都是卯着劲冲Agent 和code 能力。

                            古早deepseek R1 可以满足你

                            那是真有点早了(虽然实际上也没有多久)

                            1 条回复 最后回复
                            0
                            • BunseiB Bunsei

                              HF: https://huggingface.co/collections/XiaomiMiMo/mimo-v26

                              一共发布了三款,参数如下:

                              XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Flash-RL 约 159B 、 XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Pro-RL约 524B

                              db913d2b-cabb-4086-9f78-e2e50e16522a-image.jpeg
                              6984934e-d39b-4613-b571-81351f54dc6f-image.jpeg
                              29c4a1ac-4eea-42bc-b4cc-e6b1827e4374-image.jpeg

                              价格:

                              db6ece13-0070-4360-82bd-fe21b3aa29bb-image.jpeg

                              最有意思的是 XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B 约9B

                              0746ae30-5eef-416b-a188-ddcb27e3f8be-image.jpeg

                              PS:不过在隔壁听说好像刷分严重,不知道真假,不过对于我来说,只要9B模型能比原来的Qwen3.5 强就好... 😂

                              johnnybegoodJ
                              johnnybegoodJ
                              johnnybegood
                              超凡大师
                              编写于 最后由 编辑
                              #15
                              此主題已被删除!
                              1 条回复 最后回复
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                              • BunseiB Bunsei

                                HF: https://huggingface.co/collections/XiaomiMiMo/mimo-v26

                                一共发布了三款,参数如下:

                                XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Flash-RL 约 159B 、 XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Pro-RL约 524B

                                db913d2b-cabb-4086-9f78-e2e50e16522a-image.jpeg
                                6984934e-d39b-4613-b571-81351f54dc6f-image.jpeg
                                29c4a1ac-4eea-42bc-b4cc-e6b1827e4374-image.jpeg

                                价格:

                                db6ece13-0070-4360-82bd-fe21b3aa29bb-image.jpeg

                                最有意思的是 XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B 约9B

                                0746ae30-5eef-416b-a188-ddcb27e3f8be-image.jpeg

                                PS:不过在隔壁听说好像刷分严重,不知道真假,不过对于我来说,只要9B模型能比原来的Qwen3.5 强就好... 😂

                                johnnybegoodJ
                                johnnybegoodJ
                                johnnybegood
                                超凡大师
                                编写于 最后由 编辑
                                #16

                                @Bunsei 得等等Q4量化版

                                BunseiB 1 条回复 最后回复
                                0
                                • johnnybegoodJ johnnybegood

                                  @Bunsei 得等等Q4量化版

                                  BunseiB
                                  BunseiB
                                  Bunsei
                                  劳动模范
                                  编写于 最后由 编辑
                                  #17

                                  @johnnybegood 说:

                                  @Bunsei 得等等Q4量化版

                                  不过我感觉他应该跟DSV4.1F差不多,没有多少量化空间。

                                  johnnybegoodJ 1 条回复 最后回复
                                  0
                                  • BunseiB Bunsei

                                    @johnnybegood 说:

                                    @Bunsei 得等等Q4量化版

                                    不过我感觉他应该跟DSV4.1F差不多,没有多少量化空间。

                                    johnnybegoodJ
                                    johnnybegoodJ
                                    johnnybegood
                                    超凡大师
                                    编写于 最后由 johnnybegood 编辑
                                    #18

                                    @Bunsei 我看了一下它现在FLash 178G , 我显存+内存 176G, 只要他能再压缩个 20G, 我估计勉强能用起来看看。

                                    张光璞张 XiaoteX 2 条回复 最后回复
                                    0
                                    • johnnybegoodJ johnnybegood

                                      @Bunsei 我看了一下它现在FLash 178G , 我显存+内存 176G, 只要他能再压缩个 20G, 我估计勉强能用起来看看。

                                      张光璞张
                                      张光璞张
                                      张光璞
                                      劳动模范
                                      编写于 最后由 编辑
                                      #19

                                      @johnnybegood 说:

                                      @Bunsei 我看了一下它现在FLash 178G , 我显存+内存 176G, 只要他能再压缩个 20G, 我估计勉强能用起来看看。

                                      这边建议直接加内存哟~~~

                                      1 条回复 最后回复
                                      0
                                      • kos orK
                                        kos orK
                                        kos or
                                        超凡大师
                                        编写于 最后由 kos or 编辑
                                        #20

                                        XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Flash-RL 约 159B 這個4bit 本地的機器大概勉強可以推得動

                                        ProCreations/MiMo-V2.6-Flash-RL-NVFP4
                                        若要下載完整模型,至少預留約 194 GB,實際整包空間需再加 auxiliary files。

                                        我的機器推的話大概只有10-13 TPS , 無法產生足夠的生產力

                                        BunseiB 1 条回复 最后回复
                                        0
                                        • David ChenD
                                          David ChenD
                                          David Chen
                                          德高望重
                                          编写于 最后由 编辑
                                          #21

                                          好用的一個就夠了,什麼都收集,又不是在收集職業球員卡....我堅持白嫖,等別人試出來再跟進(哈~)

                                          BunseiB 1 条回复 最后回复
                                          0

                                          你好!看起来您对这段对话很感兴趣,但您还没有一个账号。

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