01 / 模型卡片
模型卡片
MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B 是由小米团队推出的多模态视觉语言模型，基于 Qwen-9B 进行蒸馏优化而成。它不仅能“看懂”图片，还能精准理解图片中的文字信息并进行复杂的逻辑推理。相比于庞大的通用大模型，这个 9B 参数的版本在保持了极高视觉理解能力的平衡下，大幅降低了推理成本。对于开发者来说，它的上手难度较低，非常适合集成到需要图像识别、文档解析或视觉问答（VQA）的移动端应用或轻量化服务器中。如果你正在寻找一个既能处理图文交互，又能在性能与显存占用之间取得良好平衡的开源方案，这款模型是一个非常务实的选择。
模型类型image text to text
提供方XiaomiMiMo
许可状态mit
02 / 文件与版本
模型文件与版本
模型卡片当前详情页记录的模型说明与元数据
已收录来源仓库https://huggingface.co/XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B
查看模型来源版本信息请以来源仓库的最新版本为准
—03 / 模型下载
下载模型
推荐使用 ModelScope 命令行或 SDK 下载。下载前请先安装 ModelScope，并根据需要选择完整模型、单个文件、SDK 或 Git LFS 方式。
当前条目来源为 Hugging Face；以下命令使用同名 ModelScope 仓库格式，请先确认该仓库在 ModelScope 中可用。 模型仓库:
XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B安装 ModelScope
下载前先安装命令行和 SDK 依赖。
pip install modelscope命令行下载完整模型库
下载完整模型权重、配置和模型卡片。
modelscope download --model XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B下载单个文件到指定目录
这里以 README.md 为例，也可以替换为仓库内的其他文件。
modelscope download --model XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B README.md --local_dir ./dirSDK 下载
适合在 Python 项目或自动化脚本中使用。
from modelscope import snapshot_download
model_dir = snapshot_download('XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B')Git 下载
请确保 Git LFS 已正确安装。
git lfs install
git clone https://www.modelscope.cn/XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B.git跳过 LFS 大文件下载
先获取仓库结构，之后再按需拉取大文件。
GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone https://www.modelscope.cn/XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B.git04 / 使用方法
如何使用
- 01步骤 1
阅读模型卡片和来源信息。
- 02步骤 2
从小型、非敏感任务开始评估。
- 03步骤 3
核对输出质量、许可和使用限制。
- 04步骤 4
验证通过后再纳入工作流。
05 / 讨论
讨论与反馈
这里保留讨论入口，方便继续核对来源、使用体验和维护状态。
前往来源页面