GitHub[208K]試用 OpenCode

MiMo-V2-Omni

Ranked--across last week'sOpenCodeusage with0%of observed2Mvolume.

上下文262K
輸出131K
知識2024年12月
發布2026年3月
輸入Text、Image、Audio、Video和Pdf

趨勢.近期 OpenCode token、不重複使用者和市場位置。

0 tokens-100%

2026年7月25日2026年9月18日

-100%
不重複使用者21K
已完成工作階段8,066
Token 佔比0%
Weekly RetentionPending
Rank--

用量. 近期兩個月視窗內的每日 OpenCode token 用量。

無使用量

目前視窗中沒有使用量。

不重複使用者. 近期兩個月視窗內的每日 OpenCode 不重複使用者。

效率. 成本、快取行為和平均 OpenCode 工作階段形態。

Total spend$0.00
Cost input$0.40 / 1M
Cost output$2.00 / 1M
Average cost / Session$0.00
Average tokens / session0
快取比例0% 輸入 token

地理分布

無地理數據

沒有符合此模型的 OpenCode 地理列。

同類模型. 按近期 OpenCode token 用量排列的相近模型。

  1. 01deepseek-v4.1-flashDeepSeek47T
  2. 02muse-spark-1.3-contributorMeta35T
  3. 03deepseek-v4-flashDeepSeek18T
  4. 04mimo-v2.5Xiaomi7.4T
  5. 05glm-5.3-flashZhipu3.2T
  6. 06muse-spark-1.2-contributorMeta3.1T
  7. 07nemotron-3-ultraNVIDIA2.5T
  8. 08deepseek-v4-flash-vision-expDeepSeek986B
  9. 09deepseek-v4-proDeepSeek664B
  10. 10ling-3.0-flash-fin550B

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