GitHub[195K]試用 OpenCode

MiMo-V2-Pro

Ranked--across last week'sOpenCode Gousage with0%of observed2Mvolume.

上下文1M
輸出131K
知識2024年12月
發布2026年3月
輸入Text

趨勢.近期 OpenCode Go token、不重複使用者和市場位置。

2.2B tokens-93%

2026年6月18日2026年8月12日

-93%
不重複使用者12K
已完成工作階段836
Token 佔比0%
Rank--

用量. 近期兩個月視窗內的每日 OpenCode Go token 用量。

不重複使用者. 近期兩個月視窗內的每日 OpenCode Go 不重複使用者。

效率. 成本、快取行為和平均 OpenCode Go 工作階段形態。

Total spend$818
Cost input$0.43 / 1M
Cost output$0.87 / 1M
Average cost / Session$0.98
Average tokens / session2.6M
快取比例88% 輸入 token

地理分布. 按國家/地區統計的 OpenCode Go 模型 token 使用量。

地理分布地圖
#01中國

400M17%

同類模型. 按近期 OpenCode Go token 用量排列的相近模型。

  1. 01deepseek-v4-flashDeepSeek53T
  2. 02deepseek-v4-proDeepSeek2.7T
  3. 03gpt-5.6-lunaOpenAI1.2T
  4. 04mimo-v2.5Xiaomi1T
  5. 05glm-5.2Zhipu499B
  6. 06minimax-m3MiniMax356B
  7. 07kimi-k2.7-codeMoonshot188B
  8. 08mimo-v2.5-proXiaomi167B
  9. 09kimi-k3Moonshot162B
  10. 10qwen3.7-plusQwen157B

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