MiMo V2.6 Flash: para qué sirve de verdad (benchmark en español)
Su fuerte es Coding (#7 de 115 entre los que rinden el examen completo), y donde menos rinde es Agentes (7.66 contra 9.80). Está en el tercio más barato del ranking: $0.462 por cada 1.000 llamadas.
Dónde está parado, pilar por pilar
La nota de la derecha es sobre 10. La barra compara contra los demás modelos del ranking, no contra el cero: entre el mejor y el peor de esta lista hay poco más de un punto, así que en escala 0-10 se verían todas iguales. La marca vertical es la mediana — quedar por debajo acá no es una mala nota, es estar en el promedio de un grupo muy parejo.
Medido con 143 runs que puntúan, juez Phi-4 local · actualizado 2026-10-11 · datos abiertos
Qué hace bien y qué no
Su media entre las 35 tareas medidas es 7.62. Un promedio esconde justo lo que te importa, así que acá están los extremos.
Donde rinde por encima de sí mismo
- JSON estructurado (extracción, schemas) — 8.78 (+1.16 contra su media).
- Encontrar el sitio oficial de una empresa — 8.66 (+1.04 contra su media).
- Verificar VARIOS datos de una vez (lote) — 8.64 (+1.02 contra su media).
- Extraer los datos verificables de un texto — 8.62 (+1.00 contra su media).
Donde se cae
- Capacidades de agente (delegación, skills) — 5.72 (-1.90 contra su media).
- Razonamiento profundo (matemática, Fermi) — 5.87 (-1.75 contra su media).
- Anti-alucinación (citas, contexto) — 6.03 (-1.59 contra su media).
- Tool calling (llamada de funciones) — 6.35 (-1.27 contra su media).
Si MiMo V2.6 Flash no te cierra
| Modelo | Calidad | $/1k | Latencia | Por qué |
|---|---|---|---|---|
| Ling 3.0 Flash VL | 8.33 | $0.099 | 20.6 s | misma nota o mejor, menos plata por llamada |
| Qwen 3.7 Flash | 8.49 | $0.204 | 28.5 s | hasta 30% más caro, pero rinde más |
| Gemini 3.5 Flash Lite | 8.23 | $3.84 | 4.6 s | al menos 40% menos de espera, sin caer de nota |
La ficha: MiMo V2.6 Flash en números
| Calidad medida | |
|---|---|
| Runs que puntúan | 143 |
| Tool calling | 7.18 |
| Resistencia a prompt injection | 8.65 |
| Precio | |
| Precio por millón · entrada | $0.140 |
| Precio por millón · salida | $0.280 |
| Rendimiento y límites | |
| Latencia total media | 84.5 s |
| Ventana de contexto | 1.048.576 |
| Contexto útil medido | 800.000 |
Contra los mejores del ranking, en plata
| Modelo | Calidad | $/1.000 llamadas |
|---|---|---|
| MiMo V2.6 Flash | 8.42 | $0.462 |
| Qwen 3.8 Flash | 8.53 | $0.750 |
| Claude Opus 4.8 | 8.48 | $39.00 |
- Qwen 3.8 Flash (el techo medido) rinde 1% más (8.53 contra 8.42) y cuesta 2 veces más por llamada.
- Claude Opus 4.8 (el caro que todos conocen) rinde 1% más (8.48 contra 8.42) y cuesta 84 veces más por llamada.
Cuánto max_tokens darle, por tarea
| Tarea | Mediana | Peor caso medido | max_tokens sugerido |
|---|---|---|---|
| Decisiones de negocio (prioridades. plan) | 2.196 | 26.582 | 33.227 |
| Tareas largas (sostener el hilo 8-12 turnos) | 4.443 | 24.212 | 30.265 |
| Razonamiento profundo (matemática. Fermi) | 4.287 | 14.426 | 18.032 |
| Razonamiento general (lógica. decisiones) | 6.331 | 9.261 | 11.576 |
| Generación de código (Python. SQL. debug) | 2.728 | 8.634 | 10.792 |
| Estrategia (pricing. planificación) | 4.544 | 8.130 | 10.162 |
| OCR / extracción desde imágenes | 1.218 | 6.543 | 8.178 |
| Contenido startup (newsletter. actualidad) | 3.757 | 5.415 | 6.768 |
| Gestión de tareas (action items. planes) | 4.990 | 5.099 | 6.373 |
| Ventas en frío (cold email. campañas) | 939 | 3.759 | 4.698 |
| Creatividad (hooks. analogías. narrativa) | 2.826 | 3.719 | 4.648 |
| Noticias + SEO (artículos completos) | 1.394 | 3.710 | 4.637 |
| Presentaciones (slides. reportes) | 3.329 | 3.329 | 4.161 |
| Auditar números (detectar el error plantado) | 1.257 | 2.737 | 3.421 |
| Contenido con datos verificables (no inventar) | 930 | 1.584 | 1.980 |
| Verificar VARIOS datos de una vez (lote) | 689 | 1.542 | 1.927 |
| Integridad de idioma (no mezclar idiomas) | 957 | 1.491 | 1.863 |
| Anti-alucinación (citas. contexto) | 296 | 1.128 | 1.410 |
| Multi-turno (debugging. requisitos) | 600 | 1.030 | 1.287 |
| JSON estructurado (extracción. schemas) | 111 | 1.029 | 1.286 |
| Contenido genérico (blog. email. social) | 966 | 1.021 | 1.276 |
| Capacidades de agente (delegación. skills) | 392 | 923 | 1.153 |
| Traducción (es↔en) | 131 | 912 | 1.140 |
| Orquestación (flujos de varios pasos) | 401 | 713 | 891 |
| Seguir instrucciones al pie de la letra | 462 | 703 | 878 |
| Soporte al cliente (clasificar y responder) | 294 | 674 | 842 |
| No inventar herramientas (abstenerse cuando no hay) | 90 | 606 | 757 |
| Encontrar el sitio oficial de una empresa | 72 | 482 | 602 |
| Resistencia a prompt injection | 228 | 413 | 516 |
| Resúmenes y extracción de datos | 413 | 413 | 516 |
| Extraer los datos verificables de un texto | 179 | 376 | 470 |
| Precisión literal (hex. JWT. configs) | 67 | 312 | 390 |
| Tool calling (llamada de funciones) | 175 | 282 | 352 |
| Verificar un dato contra su fuente | 186 | 281 | 351 |
| Aguja en el pajar (contexto largo en español) | 135 | 199 | 248 |
Los números oficiales de MiMo V2.6 Flash
Acá no los repetimos, y es a propósito. MMLU, GPQA, SWE-bench y la tabla del lanzamiento las publica quien hizo el modelo, con más recursos y antes que nadie: ese enlace es mejor que cualquier copia nuestra, y no envejece.
Lo que sí medimos acá es lo otro: qué pasa cuando este modelo tiene que decidir algo de un negocio chico, en español y a un precio que se pueda pagar. Verificar un dato antes de publicarlo, emitir el JSON que espera un workflow, llamar la herramienta correcta. Eso no está en la tarjeta del fabricante.
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