AI PCナビ使うAIと、させたい仕事に合うPC・Macを。
トップ › モデル別 › MiMo-V2.6-Flash-RL

MiMo-V2.6-Flash-RL を動かすPCスペック（必要VRAM・メモリ・速度の目安）

Xiaomi ・ 公開 2026-09 ・ 308.78Bパラメータ（MoE・アクティブ15B） ・ データ更新 2026-10-02

Xiaomiの総309B・活性15BのMoE。画像・動画・音声も扱う。MIT。MXFP4で約156GB、Mac 256GBから

161GB4bitで動かすのに要るメモリ（会話8,192トークン分込み）
ユニファイドメモリ向けGPU1枚のVRAMでは足りない
256GB実用になるいちばん小さいMac: M5 Ultra（256GB）
1,048,576最大コンテキスト（学習時）

編集部の見立て

Xiaomiの最上位MoEで、総309Bのうち1トークンごとに動くのは15Bです。配布元の説明では文章に加えて画像・動画・音声を1つのモデルで受け、文脈は100万トークンまで。ggml-org配布のMXFP4は155.9GBで、8k込みの必要量は161.3GB。

単体GPUには収まりません。Mac Studio M5 Ultra 256GBなら推定51.2tok/sで、Q2_Kでも117.5GBなので128GBのMacには入らない。256GB以上のMacを持っていて、GLM-5.3-FlashやDeepSeek-V4-Flashと同じ300B級を1台で回したい人だけが対象です。MIT。

量子化別の必要メモリ

ファイルサイズは Hugging Face（ggml-org/MiMo-V2.6-Flash-RL-GGUF） に置かれている実際のファイルサイズです。KVキャッシュ（会話の作業メモリ）は8,192トークン・fp16として、モデルの構造（48層・うち39層は直近の範囲だけを見る層）から計算しています。必要メモリの合計には計算用のバッファも含めています。

量子化ファイルKVキャッシュ（8k）必要合計GPUならMacなら
2bit（Q2_K）
品質劣化大。最後の手段		118GB0.2GB122GBGPU単体では不可192GB〜
4bit（MXFP4）
gpt-oss公式形式		156GB0.2GB161GBGPU単体では不可256GB〜

モデルの構造と、必要メモリの増え方

MiMo-V2.6-Flash-RLはXiaomiが2026年9月に公開した308.78Bのモデルです。GGUFのヘッダには48層と書かれており、総パラメータ308.78Bのうち、1トークンの生成で実際に読むのは約15Bです（MoE）。メモリには全部を載せる必要がある一方、毎回読み出す量はアクティブパラメータのぶんで済むため、同じサイズのdense型より速く動きます。

注意機構は混合型で、全域注意が9層、残り39層は窓128トークンのスライディングウィンドウです。コンテキストに比例して増えるのは全域注意の9層ぶん（1トークンあたり約23KB）だけで、スライディングウィンドウの39層は窓128トークンぶん（約0.0GB）で頭打ちになります。

実際の値は、8,192トークンで0.2GB、128Kトークンまで伸ばすと2.8GBです。

ライセンス表記: mit（層数と窓の大きさはGGUFヘッダから取得）

このモデルを実際に使うなら

量子化はMXFP4かQ2_Kの2択で、4bit系の標準的な形式（Q4_K_M・IQ4_XS）は2026年9月時点で配布されていません。まずMXFP4で始めるのが確実です。構造は48層のうち全域注意が9層で、残り39層は窓128トークンの局所注意。KVが伸びるのは9層ぶんだけで、トークンあたり23KB。

10万トークン読ませても2.2GBで済み、100万トークンの上限でも23GBです。256GBのMacなら本体と合わせて収まります。画像や動画を渡すには別配布のmmprojが要ります。投機デコード用の補助ファイル（mtp・dflash）は無くても動きます。mimo2という新しい構造なので、llama.cppとLM Studioは対応した版に上げてから。

DeepSeek-V4-Flash（活性13.8B）やGLM-5.3-Flash（活性18B）との違いは、音声・動画まで受ける点です。

このモデルの系統

GGUFヘッダに書かれたアーキテクチャはmimo2で、当サイト収録の204モデル中1本が同じ系統です。ツール側の対応状況は、使う前に確認しておくと確実です。

配布元はggml-org/MiMo-V2.6-Flash-RL-GGUF、元になったモデルはXiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Flash-RLです。

得意分野は推論（段階を踏んで考える処理）、画像を含む文書の読み取りです。

同じXiaomiのモデルでは、サイズの近いものにMiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B（8.95B）があります。

コンテキスト長を伸ばすと必要メモリはどう増えるか

長い文書を渡す、会話を続ける、コードベース全体を読ませる。こうした使い方ではコンテキスト長を伸ばしますが、その分KVキャッシュがメモリを食います。4bit（MXFP4）（156GB）を前提に、コンテキスト長ごとの必要メモリを計算しました。このモデルは48層のうち39層がスライディングウィンドウ注意（窓128トークン）なので、長くしてもKVが伸びにくい構造です。

コンテキストKVキャッシュ必要合計必要なGPU必要なMac
4,0960.1GB161GBGPU単体では不可256GB〜
8,192既定0.2GB161GBGPU単体では不可256GB〜
16,3840.4GB161GBGPU単体では不可256GB〜
32,7680.7GB162GBGPU単体では不可256GB〜
65,5361.4GB162GBGPU単体では不可256GB〜
131,0722.8GB164GBGPU単体では不可256GB〜

KVキャッシュをq8_0に量子化すると、32,768トークンでのKVは約0.7GBから約0.4GBに減ります（品質はわずかに落ちます）。

同じサイズ帯の他のモデル

モデル開発元4bitで必要一言
ERNIE 4.5 300B-A47BBaidu175GBBaiduの300BのMoE（アクティブ47B）。Apache 2.0。Mac 256GB以上が対象
Hy3 295B-A21BTencent178GBTencentの295BのMoE（アクティブ21B）。Apache 2.0。Mac 256GB以上が対象
GLM-5.3-FlashZ.ai151GB総321BのMoE。メモリ192GB以上のMac Studio級が対象
DeepSeek-V4-FlashDeepSeek132GB総284BのMoEでMIT。MLA採用でKVキャッシュが小さい。メモリ192GB以上向け
Inkling Small 264BThinking Machines157GB総264BのMoE。メモリ192GB以上のMac Studio級が対象
GLM-4.5 355B-A32BZ.ai211GBGLM-4.5-Airの上位（総355B・アクティブ32B）。MIT。Mac 256GB以上が対象

4bit（MXFP4）が動く機種と推定速度

4bit（MXFP4）なら4機種で20 tok/s以上、0機種で8〜20 tok/s（テキスト生成の推定・計算方法）。

快適 20 tok/s以上（4機種）

実用 8〜20 tok/s（0機種）

  • なし

遅い 動くが遅い（0機種）

  • なし

メモリに一部を逃がせば動く（0機種・CPUオフロード、PCのメモリ32GB想定）

  • なし
動かない機種（138）を見る

今のPCのまま、MiMo-V2.6-Flash-RLを動かすために足すもの

PR: 以下はAmazonアソシエイトの広告リンクを含みます。価格の目安は執筆時点のもので変動します。価格・在庫はリンク先でご確認ください。

NVMe SSD / 外付けSSD 2TB

MiMo-V2.6-Flash-RLは4bit（MXFP4）で156GB。精度違いを1種類そろえるだけで約156GB使います。何本か試すうちに、まず内蔵SSDが先に埋まります。Macは内蔵を増設できないので外付けが前提です。

Amazonで「NVMe SSD 2TB」を見る →Amazonで「外付けSSD 2TB USB 3.2」を見る →

メモリ増設（32GB化）

MiMo-V2.6-Flash-RLはMoEで、1トークンごとに動くのは15B分だけです。だからGPUに全部載せなくても、システムメモリ側に置いて実用速度が出ます。必要なのは161GBぶんの空きで、この型はVRAMを足すより先にメモリを増やすほうが効きます。

Amazonで「DDR5 16GB 2枚組」を見る →Amazonで「DDR5 SO-DIMM 16GB 2枚組」を見る →Amazonで「DDR4 16GB 2枚組」を見る →

ローカルLLM / AIエージェント入門書

MiMo-V2.6-Flash-RLのようなGGUF版のモデルを落として動かす手順、量子化の選び方、Ollama と LM Studio の使い分けは、一冊まとまったものを手元に置くと早い。

Amazonで「ローカルLLM 本」を見る →Amazonで「AIエージェント 開発 本」を見る →

MiMo-V2.6-Flash-RLを動かせるPC・Macを今日買うなら

PR: 以下はAmazonアソシエイトの広告リンクを含みます。価格の目安は執筆時点のもので変動します。価格・在庫はリンク先でご確認ください。

ぴったりMac

Mac Studio M5 Ultra（メモリ256GB・SSD 2TB）

235B級のMoE型を1台で動かせる。帯域1.2TB/sはRTX 4090を上回る。個人で持てる上限

M5 Ultra（30コアCPU・64コアGPU）・ユニファイドメモリ256GB・SSD 2TB ・ 目安 167〜185万円

要件を満たす中で最も手頃

Amazonで「Mac Studio M5 Ultra 256GB」を見る →
別の形なら常時稼働サーバー型

Mac Studio M5 Ultra（メモリ512GB）をLLMサーバに

DeepSeek V3級（671B）の4bitを1台で。帯域1.2TB/s。チームのローカルLLMサーバ

M5 Ultra（36コア・80コアGPU）・ユニファイドメモリ512GB・SSD 4TB ・ 目安 240〜280万円

別の形で同じ仕事をするなら

Amazonで「Mac Studio M5 Ultra 512GB」を見る →

よくある質問

MiMo-V2.6-Flash-RLを動かすのに必要なVRAMは？

4bit量子化（4bit（MXFP4））でファイル156GB、8,192トークンのKVキャッシュを含めて約161GBが必要です。GPU単体のVRAMには載らず、Macのユニファイドメモリか複数GPUが必要です。

MiMo-V2.6-Flash-RLはMacで動く？

動きます。ユニファイドメモリ256GB以上のApple Silicon（例: Apple M5 Ultra（256GB））なら、4bit量子化で実用的な速さが出ます。

このクラスの選び方: ローカルLLM（70B〜120B MoE）に必要なPC / MacかWindowsか

手持ちのPCで判定する