GitHub[150K]試用 OpenCode

MiMo-V2.5

Ranked03across last week'sOpenCode Gousage with4.5%of observed2Mvolume.

上下文1M
輸出131K
知識2024年12月
發布2026年4月
輸入Text、Image、Audio和Video

趨勢.近期 OpenCode Go token、不重複使用者和市場位置。

6.5T tokens+3653%

2026年5月30日2026年7月24日

+3653%
不重複使用者285K
已完成工作階段1,275,562
Token 佔比4.5%
Rank#03

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$76K
Cost input$0.14 / 1M
Cost output$0.28 / 1M
Average cost / Session$0.06
Average tokens / session5.1M
快取比例95% 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美國

976B15%

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

  1. 01deepseek-v4-flashDeepSeek11T
  2. 02deepseek-v4-proDeepSeek3.8T
  3. mimo-v2.5Xiaomi944B
  4. 04glm-5.2Zhipu890B
  5. 05minimax-m3MiniMax687B
  6. 06kimi-k3Moonshot480B
  7. 07kimi-k2.7-codeMoonshot347B
  8. 08mimo-v2.5-proXiaomi276B
  9. 09qwen3.7-plusQwen262B
  10. 10kimi-k2.6Moonshot101B

Compare This Model. Other models to compare with this one.