helmcode · sre-helmcode · Sep 25, 2026 · Sep 25, 2026 · Sep 25, 2026
diff --git a/src/content/docs-es/choose-a-model.md b/src/content/docs-es/choose-a-model.md
@@ -28,7 +28,7 @@ Si no sabes cuál coger, busca en la primera columna lo que quieres hacer.
 | Mover un agente de código en sesiones largas | `glm5.3` | Está pensado para eso. Necesita el tier premium |
 | Lo mismo, pero sin el tier premium | `glm5.3-flash` | Mismo contexto de 1M y cuota generosa |
 | Que conteste rápido | `qwen3.8-flash` | Menos profundidad, mucha menos espera |
-| Pasarle un audio al modelo directamente | `mimo-v2.5` | Es el único que oye |
+| Pasarle un audio al modelo directamente | `mimo-v2.5` o `mimo-v2.6-flash` | Los dos oyen audio de forma nativa |
 | Describir o analizar una imagen | `deepseek-v4-flash` | Cualquiera menos `glm5.3` sirve; este es el mejor |
 | Probar cosas sin gastar cuota | `gemma4` | No tiene contador de tokens |
 | Montar un buscador o un RAG | `qwen3-embedding` y después `rerank` | Primero recuperas por similitud, luego reordenas por relevancia |
@@ -45,6 +45,7 @@ Si no sabes cuál coger, busca en la primera columna lo que quieres hacer.
 | `glm5.3-flash` | Agentes de código, sin premium | 1M | texto · imagen | 2B tokens/mes |
 | `qwen3.8-flash` | Respuestas rápidas | 262K | texto · imagen | 500M tokens/mes |
 | `mimo-v2.5` | Audio de entrada, omnimodal | 1M | texto · imagen · audio | 1.0B tokens/mes |
+| `mimo-v2.6-flash` | El MiMo más nuevo, omnimodal | 1M | texto · imagen · audio | 1.0B tokens/mes |
 | `gemma4` | Tareas cortas y pruebas | 262K | texto · imagen | sin contador |
 | `qwen3.6` | Generación anterior | 262K | texto · imagen | sin contador |
 | `qwen3-embedding` | Vectores de 4096 dimensiones | - | texto | sin contador |

diff --git a/src/content/docs-es/models.mdx b/src/content/docs-es/models.mdx
@@ -142,6 +142,29 @@ OpenAI y la misma `base URL`.
   ]}
 />
 
+<ModelCard
+  id="mimo-v2-6-flash"
+  name="mimo-v2.6-flash"
+  tag="omnimodal"
+  leftLabel="omnimodal: texto, visión y audio"
+  rightLabel="capacidades"
+  description="El Xiaomi MiMo más nuevo, omnimodal de forma nativa con entrada de visión y audio. Contexto de 1M tokens. Tool calling y razonamiento. Mismos límites que mimo-v2.5: cuota de 1.0B tokens al mes por miembro."
+  specs={[
+    { label: 'Contexto', value: '1M tokens' },
+    { label: 'Modalidades de entrada', value: 'texto · imagen · audio' },
+    { label: 'Modalidades de salida', value: 'texto' },
+    { label: 'Cuota mensual', value: '1.0B tokens / miembro' },
+  ]}
+  items={[
+    'Tool calling (function calling)',
+    'Modo razonamiento (se recomienda <code>max_tokens &ge; 300</code>)',
+    'Visión (entrada de imagen)',
+    'Audio (entrada de audio)',
+    'Contexto de 1M tokens',
+    'Generación en streaming (SSE)',
+  ]}
+/>
+
 <ModelCard
   id="gemma4"
   name="gemma4"
@@ -323,7 +346,7 @@ Un valor que un modelo no puede aplicar nunca es un error.
 | `qwen3.6` | `none`, `minimal`, `low`, `medium`, `high`, `max` | `none` y `minimal` se saltan por completo la fase de razonamiento. Los otros cuatro la acotan: low 2.048, medium 8.192, high 16.384, max 32.768 tokens. |
 | `gemma4` | `none`, `minimal`, `low`, `medium`, `high`, `max` | Igual que `qwen3.6`: apagado, o un presupuesto de razonamiento entre 2.048 y 32.768 tokens. |
 | `deepseek-v4-flash` | cualquier valor (sin efecto) | El modelo decide por petición cuánto razona; el parámetro nunca cambia eso. |
-| `qwen3.8-flash` · `mimo-v2.5` | aceptado, profundidad no ajustable | El parámetro se acepta y nunca se rechaza, pero estos modelos gestionan su propia profundidad de razonamiento. |
+| `qwen3.8-flash` · `mimo-v2.5` · `mimo-v2.6-flash` | aceptado, profundidad no ajustable | El parámetro se acepta y nunca se rechaza, pero estos modelos gestionan su propia profundidad de razonamiento. |
 
 Sin parámetro, cada modelo usa su propio valor por defecto (razonamiento
 activo en `qwen3.6` y `gemma4`, con presupuesto de 16.384 tokens). Más

diff --git a/src/content/docs-es/opencode.mdx b/src/content/docs-es/opencode.mdx
@@ -50,6 +50,11 @@ Escribe esto en `~/.config/opencode/opencode.json` para tenerlo en todos tus pro
           "limit": { "context": 1048576, "output": 32768 },
           "modalities": { "input": ["text", "image", "audio"], "output": ["text"] }
         },
+        "mimo-v2.6-flash": {
+          "name": "Xiaomi MiMo V2.6 Flash",
+          "limit": { "context": 1048576, "output": 32768 },
+          "modalities": { "input": ["text", "image", "audio"], "output": ["text"] }
+        },
         "gemma4": {
           "name": "Gemma 4",
           "limit": { "context": 262144, "output": 65536 },
@@ -76,7 +81,7 @@ Escribe esto en `~/.config/opencode/opencode.json` para tenerlo en todos tus pro
 }
 ```
 
-Esta es la configuración de los 7 modelos LLM que sirve NaN: `deepseek-v4-flash`, `glm5.3-flash`, `qwen3.8-flash`, `mimo-v2.5`, `gemma4`, `qwen3.6` y `glm5.3`.
+Esta es la configuración de los 8 modelos LLM que sirve NaN: `deepseek-v4-flash`, `glm5.3-flash`, `qwen3.8-flash`, `mimo-v2.5`, `mimo-v2.6-flash`, `gemma4`, `qwen3.6` y `glm5.3`.
 
 `@ai-sdk/openai-compatible` es el adaptador genérico, el que habla con cualquier API con forma de OpenAI. No uses `@ai-sdk/openai` a secas: ese espera la API de OpenAI de verdad.
 

diff --git a/src/content/docs-es/pi.mdx b/src/content/docs-es/pi.mdx
@@ -68,6 +68,14 @@ En `~/.pi/agent/models.json`:
           "contextWindow": 1048576,
           "maxTokens": 32768
         },
+        {
+          "id": "mimo-v2.6-flash",
+          "name": "Xiaomi MiMo V2.6 Flash",
+          "reasoning": true,
+          "input": ["text", "image"],
+          "contextWindow": 1048576,
+          "maxTokens": 32768
+        },
         {
           "id": "gemma4",
           "name": "Gemma 4",
@@ -98,7 +106,7 @@ En `~/.pi/agent/models.json`:
 }
 ```
 
-Esta es la configuración de los 7 modelos LLM que sirve NaN: `deepseek-v4-flash`, `glm5.3-flash`, `qwen3.8-flash`, `mimo-v2.5`, `gemma4`, `qwen3.6` y `glm5.3`. Es el mismo conjunto que escribe el [CLI de NaN](/es/docs/nan-cli), y el mismo que publica la página de [OpenCode](/es/docs/opencode).
+Esta es la configuración de los 8 modelos LLM que sirve NaN: `deepseek-v4-flash`, `glm5.3-flash`, `qwen3.8-flash`, `mimo-v2.5`, `mimo-v2.6-flash`, `gemma4`, `qwen3.6` y `glm5.3`. Es el mismo conjunto que escribe el [CLI de NaN](/es/docs/nan-cli), y el mismo que publica la página de [OpenCode](/es/docs/opencode).
 
 `api: "openai-completions"` es lo que le dice a Pi con qué formato hablar. `maxTokens` es el techo de una respuesta, no el contexto. Es la misma cifra que el bloque de [OpenCode](/es/docs/opencode) publica como `limit.output`, porque responde a la misma pregunta.
 
@@ -136,7 +144,7 @@ Pídele algo corto. Si contesta, está saliendo por el clúster. Puedes cambiar
 - **La clave va escrita en el fichero.** `models.json` vive en tu carpeta personal, así que no suele acabar en un repositorio, pero tenlo en cuenta si sincronizas tu configuración entre máquinas.
 - **`maxTokens` no es el contexto.** Es el techo de cada respuesta. El razonamiento sale de ese mismo presupuesto, así que si pides respuestas largas y razonadas, súbelo.
 - **Los modelos que declares son los que verás.** Pi no le pregunta al clúster qué hay disponible: muestra lo que haya en la lista.
-- **`mimo-v2.5` entra sin su audio.** El esquema de Pi acepta `"text"` e `"image"` en `input` y nada más, y un tercer valor no tumba solo a ese modelo: Pi rechaza el fichero entero, con todos los demás proveedores que haya dentro. El modelo sigue oyendo audio por la API, pero no desde Pi.
+- **Los dos MiMo entran sin su audio.** `mimo-v2.5` y `mimo-v2.6-flash`: el esquema de Pi acepta `"text"` e `"image"` en `input` y nada más, y un tercer valor no tumba solo a ese modelo: Pi rechaza el fichero entero, con todos los demás proveedores que haya dentro. Los modelos siguen oyendo audio por la API, pero no desde Pi.
 - **`glm5.3` necesita una clave del tier premium.** Está en la lista para que quien lo tenga lo vea. Sin ese tier la respuesta es un `401`, explicado en [Elige tu modelo](/es/docs/choose-a-model).
 
 </Details>
diff --git a/src/content/docs-es/vscode.mdx b/src/content/docs-es/vscode.mdx
@@ -85,6 +85,15 @@ Se abre un fichero `chatLanguageModels.json`. Déjalo así:
         "maxInputTokens": 1015808,
         "maxOutputTokens": 32768
       },
+      {
+        "id": "mimo-v2.6-flash",
+        "name": "Xiaomi MiMo V2.6 Flash",
+        "url": "https://api.nan.builders/v1/chat/completions",
+        "toolCalling": true,
+        "vision": true,
+        "maxInputTokens": 1015808,
+        "maxOutputTokens": 32768
+      },
       {
         "id": "gemma4",
         "name": "Gemma 4",

diff --git a/src/content/docs/choose-a-model.md b/src/content/docs/choose-a-model.md
@@ -28,7 +28,7 @@ If you do not know which one to pick, look for what you want to do in the first
 | Drive a coding agent through long sessions | `glm5.3` | It is built for that. Needs the premium tier |
 | The same, but without the premium tier | `glm5.3-flash` | Same 1M context and a generous quota |
 | Get an answer fast | `qwen3.8-flash` | Less depth, much less waiting |
-| Hand the model an audio file directly | `mimo-v2.5` | It is the only one that hears |
+| Hand the model an audio file directly | `mimo-v2.5` or `mimo-v2.6-flash` | Both hear audio natively |
 | Describe or analyze an image | `deepseek-v4-flash` | Any of them except `glm5.3` will do; this is the best |
 | Try things without spending quota | `gemma4` | It has no token counter |
 | Build a search engine or a RAG | `qwen3-embedding` and then `rerank` | First you retrieve by similarity, then you reorder by relevance |
@@ -45,6 +45,7 @@ If you do not know which one to pick, look for what you want to do in the first
 | `glm5.3-flash` | Coding agents, without premium | 1M | text · image | 2B tokens/month |
 | `qwen3.8-flash` | Fast answers | 262K | text · image | 500M tokens/month |
 | `mimo-v2.5` | Audio input, omnimodal | 1M | text · image · audio | 1.0B tokens/month |
+| `mimo-v2.6-flash` | The newest MiMo, omnimodal | 1M | text · image · audio | 1.0B tokens/month |
 | `gemma4` | Short tasks and testing | 262K | text · image | no counter |
 | `qwen3.6` | Previous generation | 262K | text · image | no counter |
 | `qwen3-embedding` | 4096-dimension vectors | - | text | no counter |

diff --git a/src/content/docs/models.mdx b/src/content/docs/models.mdx
@@ -142,6 +142,29 @@ with the same `base URL`.
   ]}
 />
 
+<ModelCard
+  id="mimo-v2-6-flash"
+  name="mimo-v2.6-flash"
+  tag="omnimodal"
+  leftLabel="omnimodal — text, vision & audio"
+  rightLabel="capabilities"
+  description="The newest Xiaomi MiMo, natively omnimodal with vision and audio input. 1M token context. Tool calling and reasoning. Same limits as mimo-v2.5: 1.0B token monthly quota per member."
+  specs={[
+    { label: 'Context', value: '1M tokens' },
+    { label: 'Input modalities', value: 'text · image · audio' },
+    { label: 'Output modalities', value: 'text' },
+    { label: 'Monthly quota', value: '1.0B tokens / member' },
+  ]}
+  items={[
+    'Tool calling (function calling)',
+    'Reasoning mode (recommended <code>max_tokens &ge; 300</code>)',
+    'Vision (image input)',
+    'Audio (audio input)',
+    '1M token context',
+    'Streaming generation (SSE)',
+  ]}
+/>
+
 <ModelCard
   id="gemma4"
   name="gemma4"
@@ -322,7 +345,7 @@ cannot apply is never an error.
 | `qwen3.6` | `none`, `minimal`, `low`, `medium`, `high`, `max` | `none` and `minimal` skip the reasoning phase entirely. The other four cap it: low 2,048, medium 8,192, high 16,384, max 32,768 tokens. |
 | `gemma4` | `none`, `minimal`, `low`, `medium`, `high`, `max` | Same as `qwen3.6`: off, or a reasoning budget between 2,048 and 32,768 tokens. |
 | `deepseek-v4-flash` | any value (no effect) | The model decides per request how much to reason; the parameter never changes that. |
-| `qwen3.8-flash` · `mimo-v2.5` | accepted, depth not adjustable | The parameter is accepted and never rejected, but these models manage their own reasoning depth. |
+| `qwen3.8-flash` · `mimo-v2.5` · `mimo-v2.6-flash` | accepted, depth not adjustable | The parameter is accepted and never rejected, but these models manage their own reasoning depth. |
 
 With no parameter, every model uses its own default (reasoning on for
 `qwen3.6` and `gemma4`, with a 16,384-token budget). More reasoning costs

diff --git a/src/content/docs/opencode.mdx b/src/content/docs/opencode.mdx
@@ -50,6 +50,11 @@ Write this into `~/.config/opencode/opencode.json` to have it in every project,
           "limit": { "context": 1048576, "output": 32768 },
           "modalities": { "input": ["text", "image", "audio"], "output": ["text"] }
         },
+        "mimo-v2.6-flash": {
+          "name": "Xiaomi MiMo V2.6 Flash",
+          "limit": { "context": 1048576, "output": 32768 },
+          "modalities": { "input": ["text", "image", "audio"], "output": ["text"] }
+        },
         "gemma4": {
           "name": "Gemma 4",
           "limit": { "context": 262144, "output": 65536 },
@@ -76,7 +81,7 @@ Write this into `~/.config/opencode/opencode.json` to have it in every project,
 }
 ```
 
-This is the config for the 7 LLM models NaN serves: `deepseek-v4-flash`, `glm5.3-flash`, `qwen3.8-flash`, `mimo-v2.5`, `gemma4`, `qwen3.6` and `glm5.3`.
+This is the config for the 8 LLM models NaN serves: `deepseek-v4-flash`, `glm5.3-flash`, `qwen3.8-flash`, `mimo-v2.5`, `mimo-v2.6-flash`, `gemma4`, `qwen3.6` and `glm5.3`.
 
 `@ai-sdk/openai-compatible` is the generic adapter, the one that speaks to any API shaped like OpenAI's. Do not use plain `@ai-sdk/openai`: that one expects the real OpenAI API.
 

diff --git a/src/content/docs/pi.mdx b/src/content/docs/pi.mdx
@@ -68,6 +68,14 @@ In `~/.pi/agent/models.json`:
           "contextWindow": 1048576,
           "maxTokens": 32768
         },
+        {
+          "id": "mimo-v2.6-flash",
+          "name": "Xiaomi MiMo V2.6 Flash",
+          "reasoning": true,
+          "input": ["text", "image"],
+          "contextWindow": 1048576,
+          "maxTokens": 32768
+        },
         {
           "id": "gemma4",
           "name": "Gemma 4",
@@ -98,7 +106,7 @@ In `~/.pi/agent/models.json`:
 }
 ```
 
-This is the config for the 7 LLM models NaN serves: `deepseek-v4-flash`, `glm5.3-flash`, `qwen3.8-flash`, `mimo-v2.5`, `gemma4`, `qwen3.6` and `glm5.3`. It is the same set the [NaN CLI](/docs/nan-cli) writes, and the same one the [OpenCode](/docs/opencode) page publishes.
+This is the config for the 8 LLM models NaN serves: `deepseek-v4-flash`, `glm5.3-flash`, `qwen3.8-flash`, `mimo-v2.5`, `mimo-v2.6-flash`, `gemma4`, `qwen3.6` and `glm5.3`. It is the same set the [NaN CLI](/docs/nan-cli) writes, and the same one the [OpenCode](/docs/opencode) page publishes.
 
 `api: "openai-completions"` is what tells Pi which format to speak. `maxTokens` is the ceiling for one answer, not the context. It is the same figure the [OpenCode](/docs/opencode) block publishes as `limit.output`, because it answers the same question.
 
@@ -136,7 +144,7 @@ Ask it for something short. If it answers, it is going out through the cluster.
 - **The key is written in the file.** `models.json` lives in your home directory, so it does not usually end up in a repository, but keep it in mind if you sync your configuration between machines.
 - **`maxTokens` is not the context.** It is the ceiling for each answer. Reasoning comes out of that same budget, so if you ask for long reasoned answers, raise it.
 - **The models you declare are the ones you get.** Pi does not ask the cluster what is available: it shows whatever is on the list.
-- **`mimo-v2.5` goes in without its audio.** Pi's schema accepts `"text"` and `"image"` for `input` and nothing else, and a third value does not fail that one model: Pi refuses the whole file, every other provider in it included. The model still hears audio through the API, just not from inside Pi.
+- **Both MiMo models go in without their audio.** `mimo-v2.5` and `mimo-v2.6-flash`: Pi's schema accepts `"text"` and `"image"` for `input` and nothing else, and a third value does not fail that one model: Pi refuses the whole file, every other provider in it included. The models still hear audio through the API, just not from inside Pi.
 - **`glm5.3` needs a key on the premium tier.** It is on the list so that a member who has it can see it. Without that tier the answer is a `401`, which is explained in [Choose your model](/docs/choose-a-model).
 
 </Details>
diff --git a/src/content/docs/vscode.mdx b/src/content/docs/vscode.mdx
@@ -85,6 +85,15 @@ A `chatLanguageModels.json` file opens. Leave it like this:
         "maxInputTokens": 1015808,
         "maxOutputTokens": 32768
       },
+      {
+        "id": "mimo-v2.6-flash",
+        "name": "Xiaomi MiMo V2.6 Flash",
+        "url": "https://api.nan.builders/v1/chat/completions",
+        "toolCalling": true,
+        "vision": true,
+        "maxInputTokens": 1015808,
+        "maxOutputTokens": 32768
+      },
       {
         "id": "gemma4",
         "name": "Gemma 4",

diff --git a/src/data/modelos.json b/src/data/modelos.json
@@ -27,6 +27,13 @@
           "frontier": true,
           "mostUsed": true
         },
+        {
+          "id": "mimo-v2.6-flash",
+          "by": "Xiaomi",
+          "specs": "omnimodal · 1M context · vision · audio · tool calling · reasoning",
+          "cuota": "1.0B tokens/mes",
+          "frontier": true
+        },
         {
           "id": "glm5.3",
           "by": "Z.ai",