MiMo V2 Flash | Xiaomi Open-Source MoE LLM API

Name: Mimo V2 Flash API
Brand: xiaomi
Price: 0.09 USD
Availability: InStock

Utilisation de l'API

Utilisez les exemples de code suivants pour intégrer notre API :

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://llm.wavespeed.ai/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="xiaomi/mimo-v2-flash",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

Introduction au modèle

Xiaomi mimo-v2-flash

MiMo-V2-Flash is an open-source foundation language model developed by Xiaomi

MiMo-V2-Flash is an open-source foundation language model developed by Xiaomi. It is a Mixture-of-Experts model with 309B total parameters and 15B active parameters, adopting hybrid attention architecture. MiMo-V2-Flash supports a hybrid-thinking toggle and a 256K context window, and excels at reasoning, coding, and agent scenarios. On SWE-bench Verified and SWE-bench Multilingual, MiMo-V2-Flash ranks as the top #1 open-source model globally, delivering performance comparable to Claude Sonnet 4.5 while costing only about 3.5% as much.

Users can control the reasoning behaviour with the reasoning enabled boolean. Learn more in our docs.

Why It Looks Great

Large Language Model architecture for efficient processing
262144 context window for long document handling
Competitive pricing at $0.1/$0.3 per million tokens

Key Features

Context Window: 262144 tokens
Max Output: N/A tokens
Vision: Supported
Function Calling: Supported

Specifications

Specification	Value
Provider	Xiaomi
Model Type	Large Language Model (LLM)
Architecture	N/A
Context Window	262144 tokens
Max Output	tokens
Input	Text
Output	Text
Vision	Supported
Function Calling	Supported

Pricing

Token Type	Cost per Million Tokens
Input	$0.1
Output	$0.3

How to Use

Write your prompt — describe the task, provide context, and specify desired output format.
Submit — the model processes your request and returns the response.

API Integration

Base URL: https://llm.wavespeed.ai/v1 API Endpoint: chat/completions Model ID: xiaomi/mimo-v2-flash

API Usage

Python SDK

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://llm.wavespeed.ai/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="xiaomi/mimo-v2-flash",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

cURL

curl https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "xiaomi/mimo-v2-flash",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

Notes

Model: xiaomi/mimo-v2-flash
Provider: Xiaomi

Questions fréquentes sur Mimo V2 Flash

Combien coûte l'API Mimo V2 Flash ?+

Tarification sur WaveSpeedAI : $0.09 par million de tokens d'entrée et $0.29 par million de tokens de sortie. Le prompt caching et le traitement par batch sont facturés séparément et réduisent le coût effectif sur les charges longues et répétitives.

Quelle est la fenêtre de contexte de Mimo V2 Flash ?+

Mimo V2 Flash prend en charge jusqu'à 262K tokens de contexte et jusqu'à 66K tokens de sortie par requête.

Mimo V2 Flash est-il compatible avec OpenAI ?+

Oui. WaveSpeedAI expose Mimo V2 Flash via un endpoint compatible OpenAI à https://llm.wavespeed.ai/v1. Pointez le SDK officiel d'OpenAI vers cette base URL avec votre clé API WaveSpeedAI — aucune autre modification de code requise.

Comment démarrer avec Mimo V2 Flash ?+

Connectez-vous à WaveSpeedAI, créez une clé API dans Access Keys, puis envoyez une requête à https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions avec l'id du modèle affiché ci-dessus. Les nouveaux comptes reçoivent des crédits gratuits pour évaluer Mimo V2 Flash.

Tarification