GitHub[150K]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。

4.8B tokens-98%

2026年5月30日2026年7月24日

-98%
不重複使用者11K
已完成工作階段830
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$1.9K
Cost input$0.43 / 1M
Cost output$0.87 / 1M
Average cost / Session$2.27
Average tokens / session5.8M
快取比例86% 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

700M14%

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-proDeepSeek3.9T
  3. 03mimo-v2.5Xiaomi950B
  4. 04glm-5.2Zhipu894B
  5. 05minimax-m3MiniMax691B
  6. 06kimi-k3Moonshot483B
  7. 07kimi-k2.7-codeMoonshot349B
  8. 08mimo-v2.5-proXiaomi277B
  9. 09qwen3.7-plusQwen263B
  10. 10kimi-k2.6Moonshot102B

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