LLM Inference Benchmark Explorer
MiMo-V2.6-Pro-RL op 8× DGX Spark — FP4, SGLang, TP8, speculatieve decodering k=7 inferentiebenchmark
Open deze configuratie in de LLM Inference Benchmark Explorer
| Model | MiMo-V2.6-Pro-RL |
|---|---|
| Parameters | 1.02T |
| Intelligence Index | 46.3 |
| Agentic Index | — |
| Apparaat | 8× DGX Spark |
| Kwantisatie | FP4 |
| Max C | 2 |
| Chatcapaciteit | 8 |
| Agentische capaciteit | 3 |
| TP | 8 |
| DP | — |
| PP | — |
| Engine | SGLang |
| Speculatieve decodering | Ja |
| C | TTFT (ms) | TPS (tok/s) | Status |
|---|---|---|---|
| 1 | 372 | 38.83 | PASS |
| 2 | 461 | 26.35 | PASS |
| 4 | 660 | 17.52 | FAIL |
| 8 | 5242 | 7.61 | FAIL |
In de meting van OpenZeka bereikte MiMo-V2.6-Pro-RL (1.02T parameters), aangeboden in FP4-formaat met SGLang en speculatieve decodering op 8× DGX Spark (TP=8), met één verzoek een generatiesnelheid van 38.8 tok/s per verzoek en een time to first token (TTFT) van 372 ms.
Rekening houdend met de snelheidsdoelen en de beschikbare KV-cachecapaciteit, bedraagt de geschatte capaciteit 8 gebruikers voor chatgebruik en 3 voor agentisch gebruik. De realistische capaciteit ligt waarschijnlijk tussen deze twee waarden. In scenario's waarin programmeren, toolgebruik, lange workflows en multi-agentgebruik overheersen, benadert de capaciteit de agentische schatting; waar kortere interacties, standaardgesprekken en lichtere taken overheersen, benadert zij de chatschatting.
Opmerkingen: DFlash speculative decoding k=7, 256K context (max_model_len 262144), SGLang. Model: XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Pro-RL (served locally as mimo-v2.6-pro)
De waarden van Intelligence Index en Agentic Index worden gepubliceerd door Artificial Analysis en worden hier met bronvermelding overgenomen.
In de meting van OpenZeka bereikte MiMo-V2.6-Pro-RL (1.02T parameters), aangeboden in FP4-formaat met SGLang en speculatieve decodering op 8× DGX Spark (TP=8), met één verzoek een generatiesnelheid van 38.8 tok/s per verzoek en een time to first token (TTFT) van 372 ms.
Rekening houdend met de snelheidsdoelen en de beschikbare KV-cachecapaciteit, bedraagt de geschatte capaciteit 8 gebruikers voor chatgebruik en 3 voor agentisch gebruik. De realistische capaciteit ligt waarschijnlijk tussen deze twee waarden. In scenario's waarin programmeren, toolgebruik, lange workflows en multi-agentgebruik overheersen, benadert de capaciteit de agentische schatting; waar kortere interacties, standaardgesprekken en lichtere taken overheersen, benadert zij de chatschatting.