MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B

9B

Xiaomi MiMo

小米把 MiMo-V2.6 蒸馏到 Qwen3.5 9B 架构上的版本,9 月发布,通过单独的视觉编码器读取图像。32 层中只有 8 层保留会增长的缓存。Q4_K_M 在 4K 下约需 6.3 GB,16K 下约需 6.7 GB,8 GB 显卡可以从容运行;32K(7.2 GB)在 8 GB 卡上偏紧,10 GB 起才宽裕;128K 下约需 10.5 GB,12 GB 显卡可以从容运行。Q8_0 在 4K 下约需 10.1 GB,12 GB 起很宽裕。视觉编码器另需约 0.9 GB。体积按 bartowski 发布的 GGUF 文件大小计算,各档位的质量损失未公布。

⬇ 987.7K HF 下载量♥ 169 点赞bartowski/MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B-GGUF· 数据更新于 10/29/2026
消费级显卡Mac / 苹果芯片CPU / 轻量VPS

262K

最大上下文

4

量化变体

GGUF Q8_0

最佳质量

—

困惑度增幅(最佳档位)

量化变体对比

各量化级别的显存、质量损失及 RTX 4090 推理速度

实测 = 本站跑过 · 估算 = 本站未跑过:推算所得,或本站未核实的数字 · 社区 = 公开报告

格式级别BPW显存PPL 损失速度来源操作
GGUFQ3_K_M44.8 GB——估算
计算HF
GGUFQ4_K_M5.226.3 GB——估算
计算HF
GGUFQ5_K_M6.147.3 GB——估算
计算HF
GGUFQ8_08.5210.1 GB——估算
计算HF

每个体积对应哪个文件

文件大小不等于显存:显存一栏是计算器在 4K 上下文下的总量 —— 权重加 KV 缓存,再加 10% 的激活缓冲。两边的单位是有意不同的:文件大小用十进制 GB,和 Hugging Face 列表一致;显存一栏用 GiB(1024³ 字节),并在权重上多算 2%,所以 7.12 GB 的文件在那一栏里约是 6.8 GiB。仓库若带视觉投影(mmproj),它是另外下载的文件,两个数字都不含它。

309B-A15B

MiMo-V2.6-Flash

Xiaomi MiMo

专业 GPUMac / 苹果芯片
MXFP4175.3 GB+0.0%困惑度增幅

小米 MiMo-V2.6 系列中较小的一款:309B 参数,每个 token 约激活 15B,MIT 许可,能读文本、图像、视频和音频。发布的权重在专家层本身就是 4 比特(MXFP4),ggml-org 的 GGUF 原样保留:4K 上下文约需 175 GB,只有 512 GB 的 Mac Studio 才宽裕,256 GB 的偏紧。Q2_K 版本(约 132 GB)在 256 GB 的 Mac 上很宽裕,在 192 GB 的 Mac 上偏紧。48 层中只有 9 层保留会增长的缓存,所以即使用满 100 万 token 窗口也只多约 25 GB。llama.cpp 以 `mimo2` 架构运行它(与 MiMo-V2.6-Pro 相同),视觉通过单独的编码器加载。体积按 ggml-org 的 GGUF 文件计算,各档位的质量损失未公布。

1T-A42B

MiMo-V2.6-Pro

Xiaomi MiMo

专业 GPU
MXFP4603.8 GB+0.0%困惑度增幅

小米的开放权重旗舰,今年秋天位列开源模型排行榜前列:约 1.02 万亿参数,每个 token 激活约 42B,MIT 许可。发布的权重本身就是 4 比特(专家层为 MXFP4),GGUF 版本只是重新打包、没有再次量化。在这个档位下 4K 上下文约需 604 GB,超过本索引里任何一台单机:最大的 Mac Studio 给 GPU 的约 384 GB,四张 80 GB 的 H100 合计 320 GB。八张 80 GB 显卡(640 GB)大约是能装下它的最小服务器,按本站规则也只算「勉强」。收录它是为了让计算器能把这一点说清楚。70 层中只有 10 层保留会增长的缓存,所以即使 100 万 token 也只多约 50 GB。llama.cpp 以 `mimo2` 架构运行它,视觉通过单独的编码器加载。体积按已公布的 GGUF 文件计算,各档位的质量损失未公布。

8B

Qwen3-VL 8B Instruct

Alibaba Qwen3-VL

消费级显卡Mac / 苹果芯片
Q4_K_M6.2 GB+3.0%困惑度增幅

当代视觉语言模型,Q4 约 5.9GB,单张 8–12GB 卡仍可跑。没有 24GB 显卡的人做多模态的现实选择 —— 注意视觉编码器会额外占用显存,下方 KV cache 计算并未包含这部分。

9B

Qwen3.5 9B

Alibaba Qwen3.5

消费级显卡Mac / 苹果芯片
Q4_K_M6.6 GB—困惑度增幅

Qwen 最新的小尺寸模型,8 到 16 GB 显卡的常见选择。32 层中只有 8 层保留会增长的 KV 缓存,所以在普通硬件上也能用长上下文。Q4_K_M 在 4K 下约需 6.6 GB,16K 下约 7.0 GB,8 GB 显卡就能从容运行;32K(7.5 GB)在 8 GB 卡上偏紧,10 GB 起才宽裕;用满 256K 窗口约需 15.2 GB。Q8_0 约需 10.4 GB,12 GB 起就很宽裕。Qwen3.5 的小尺寸默认关闭推理模式;它通过单独的视觉编码器读取图像。体积按已公布的 GGUF 文件大小计算,各档位的质量损失未公布。

在本地运行 MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B

在 Q4_K_M、4K 上下文下,MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B 约需 6.3 GB —— 权重 5.5 GB、KV 缓存 0.13 GB、激活缓冲 0.6 GB。本索引中能宽裕跑它的最小规格是 8 GB 显卡 —— 共 9 张,RTX 4060 起步;78 张卡中有 76 张可以。这些是计算值而非实测值:估算把「宽裕」的界线画在显存的 88%,大致就是桌面环境需要留出的余量。

上下文变长会多花多少

从 4K 提到 32K 约多占 0.87 GB,总量来到 7.2 GB。这比参数量给人的印象要温和:32 层中只有 8 层的 KV 缓存会随上下文增长,因此缓存的增速只有常规架构的一小部分。该模型的原生上下文是 256K;在 Q4_K_M 下把它全部撑满约需 15 GB。

该下载哪个版本

本索引只收录了 MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B 的 GGUF 格式,共 4 个档位(Q3_K_M、Q4_K_M、Q5_K_M、Q8_0)。 该模型没有公开的逐档困惑度数据,因此质量一列留空而不是填估算值 —— 在同一个模型内部,位数越多越忠实是数据唯一支持的排序。本站硬件上没有该模型的吞吐实测数据。GGUF 可在 NVIDIA、AMD 与苹果芯片上通过 llama.cpp 和 Ollama 运行;AWQ 与 GPTQ 面向 CUDA 和 ROCm 上的 vLLM;EXL2 是 ExLlamaV2 —— 仅限 CUDA,而且已经归档,适合本机使用而不适合提供服务。

常见问题

MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B 需要多少显存?
在 Q4_K_M、4K 上下文、batch 1 下约 6.3 GB,到 32K 时约 7.2 GB。这个数字是权重加 KV 缓存再加 10% 激活缓冲,由模型架构计算得出,不是在显卡上实测的。
MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B 能在 8GB 显卡上跑吗?
可以 —— 在 Q4_K_M、4K 上下文下约需 6.3 GB,在 RTX 4060 上还剩 1.8 GB,本索引中 9 张 8 GB 显卡都一样。这是能宽裕跑它的最小规格;78 张中有 76 张可以。
MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B 该用哪个量化档位?
该模型没有公开的质量对比数据,所以按体积来选:Q4_K_M 是多数人使用的档位,bits-per-weight 越高越忠实。索引中的 4 个档位是 Q3_K_M、Q4_K_M、Q5_K_M、Q8_0。

这个模型能跑在哪

按 Q4_K_M、4K 上下文估算,显存从小到大排列。「从容」指估算占用不超过显存的 88%。

提供格式
GGUF

本页数字会随模型数据或运行时版本的变化而更新。最近更新 2026-10-29 RSS → /zh/feed.xml