Xiaomis neues Flaggschiff‑Modell führt die Open‑Weight‑Rangliste mit einer Punktzahl von 46 an

Xiaomi kündigte am 22. September 2026 die Veröffentlichung und Open‑Source‑Stellung der MiMo-V2.6‑Serie an, angeführt von einem Flaggschiff‑Modell, das vom Benchmark‑Betreiber Artificial Analysis mit 46 im Intelligence Index bewertet wurde – das höchste Open‑Weight‑Ergebnis in dieser Rangliste.

Die Serie umfasst zwei nativ omnimodale Modelle: MiMo-V2.6-Pro, das Xiaomi als sein bisher leistungsfähigstes Modell bezeichnet, und MiMo-V2.6-Flash, das laut Unternehmen ein Gleichgewicht zwischen Intelligenz, Effizienz und Kosten bietet. Eine dritte Variante, MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed, liefert laut Xiaomi bis zu 20‑mal schnellere Ausgaben bei gleicher Qualität für Nutzer, die extreme Generierungsgeschwindigkeit benötigen.

Der Rang im Artificial Analysis Benchmark

Artificial Analysis’ Modellseite für MiMo-V2.6-Pro verzeichnet eine 46 im Intelligence Index v4.3.2, ein Composite aus 10 Bewertungen, darunter AA‑Briefcase v1.1, GDPval‑AA v2.1, AutomationBench‑AA, Terminal‑Bench 4.0, SciCode und Humanity’s Last Exam. Der Open‑Source‑Modellvergleich des Benchmark‑Betreibers platziert MiMo-V2.6-Pro an erster Stelle unter den Open‑Weight‑Modellen, vor Z AI’s GLM‑5.3 (max) mit 45 und Kimi K3 (max) mit 44, und bezeichnet MiMo‑V2.6‑Pro und GLM‑5.3 (max) als die intelligentesten Open‑Source‑Modelle.

Unter den proprietären Systemen listet die Seite für Grok 4.7 (xhigh) von Artificial Analysis das SpaceXAI‑Modell ebenfalls mit 46. Xiaomis Ankündigung nennt einen Wert von 46.32 im Index und bezeichnet MiMo-V2.6-Pro als „das bislang stärkste Open‑Source‑Modell“ und sagt, es übertreffe Kimi K3 und Qwen3.8 Max. Artificial Analysis setzt die Kosten des Modells auf $0.13 pro Intelligence Index‑Aufgabe und berichtet, dass die Bewertung im Index $206.66 gekostet hat. Xiaomi erklärt, dass die Serie die API‑Preisgestaltung der V2.5‑Serie beibehält, die sie als Verschiebung der Intelligenz‑gegen‑Kosten‑Pareto‑Front nach außen beschreibt.

Artificial Analysis gibt das Veröffentlichungsdatum des Modells als 21. September 2026 an; Xiaomis Ankündigungsbeitrag ist auf den 22. September 2026 datiert.

Sparse‑MoE‑Architektur und MIT‑lizenzierte Gewichte

Nach der Modelldatenblatt, das vom Xiaomi MiMo Team veröffentlicht wurde, ist der Flaggschiff‑Checkpoint MiMo-V2.6-Pro-RL ein sparsames Mixture‑of‑Experts‑Modell mit insgesamt 1,02 Billionen Parametern und 42 Milliarden aktivierten pro Token, einer Kontextlänge von 1 M‑Token sowie Text‑, Bild‑, Video‑ und Audioeingaben und Textausgabe. Die Spezifikationen von Artificial Analysis führen dieselben Parameterzahlen, das Kontextfenster und die Modalitäten auf und verzeichnen eine MIT‑Lizenz, die kommerzielle Nutzung erlaubt.

Das Datenblatt beschreibt ein 70‑schichtiges Backbone, 60 Sliding‑Window‑Attention‑Schichten, die mit 10 Global‑Attention‑Schichten abwechseln, mit 384 gerouteten Experten, von denen acht pro Token aktiv sind. Ein 681 M‑Parameter‑MiMo‑ViT verarbeitet Vision, ein 308 M‑Parameter‑AudioTokenizer und ein 127 M‑Parameter‑Audio‑Patch‑Encoder verarbeiten Audio, und ein fünf‑schichtiger, mehr‑Token‑Vorhersage‑Spekulations‑Decoder sagt sieben nachfolgende Token pro Durchlauf voraus.

Gewichte für MiMo-V2.6-Pro-RL und MiMo-V2.6-Flash-RL werden auf Hugging Face veröffentlicht, mit Verfügbarkeit auf ModelScope zum Zeitpunkt der Veröffentlichung. Xiaomi erklärte, dass es zudem den vollständigen technischen Bericht, die Trainingsumgebungen und den RL‑Code Open‑Source stellt, damit Forschende die Ergebnisse reproduzieren und verifizieren können.

Ein live gestreamter Reinforcement‑Learning‑Durchlauf

Xiaomi erklärte, dass es den Produktions‑Reinforcement‑Learning‑Durchlauf live gestreamt habe, während er stattfand. In weniger als sechs Tagen erledigten MiMo-V2.6-Flash und MiMo-V2.6-Pro jeweils 30 RL‑Schritte über etwa 750.000 Trajektorien, bei berichteten Kosten von etwa $0.85 Millionen bzw. $2.62 Millionen. Die durchschnittliche Erfolgsquote bei den Trainingsaufgaben stieg relativ um 25 % bzw. 12 %, und beim DeepSWE v1.1, einem zurückgehaltenen Langzeit‑Software‑Engineering‑Benchmark, erhöhten sich die Werte von 48.8 auf 65.68 für Flash und von 58.4 auf 72.57 für Pro, berichtete Xiaomi.

Das Unternehmen sagte, es habe die RL‑Rechenleistung entlang drei Achsen skaliert: größere Batches auf einer vollständig asynchronen Architektur mit 1,568 Samples pro Update, Training mit bis zu 1 M Kontextlänge und 3.5 bis 3.7 Milliarden Token pro Schritt; eine Multi‑Task‑Suite, die Codierung, allgemeine Agenten, visuelle und Cyber‑Aufgaben über mehrere Harnesses hinweg abdeckt; sowie mehr Grader‑Rechenleistung, wobei relative Vergleiche innerhalb jeder Gruppe verwendet werden, um präzisere Belohnungssignale zu erzeugen.

Das Modelldatenblatt gibt eine vollständig asynchrone Group‑Relative‑Policy‑Optimization mit 1,568 Prompts und jeweils 16 Rollouts pro Schritt an, Groupwise‑Reward‑Synthesis zur offline‑Erstellung aufgabenspezifischer Rubriken aus kontrastierenden Rollouts und Groupwise‑Advantage‑Redistribution zur Online‑Bewertung von erfolgreichen Trajektorien. Eine Multi‑Prefix‑Multi‑Teacher‑On‑Policy‑Distillationsphase namens MOPD2 folgt dem gemischten RL‑Durchlauf, und Xiaomi beschreibt Reward‑Hacking‑Abwehrmaßnahmen, die Reward‑Design, adversarielle Evaluation, Anomalieerkennung und Kreuzprüfung zwischen Verifizierern umfassen.

Preisgestaltung, Verfügbarkeit und demonstrierte Anwendungsfälle

In den eigenen Benchmark-Tabellen von Xiaomi erzielt MiMo-V2.6-Pro 71,9 Punkte im DeepSWE v1.1 gegenüber 67,9 für Flash und 19,0 für MiMo-V2.5-Pro und liegt damit hinter DeepSeek V4.1 Flash (74,2), Claude Opus 5 (74,0) und GPT 6 Astra (74,0). Xiaomi listet Pro mit 1.673 auf dem GDPVal 2.1, einer Elo‑Bewertung, die von Artificial Analysis gemeldet wurde, hinter Claude Fable 5.1 (1.735) und Claude Opus 5 (1.708). Weitere gemeldete Pro‑Ergebnisse umfassen 76,9 auf Toolathlon‑verifiziert, 53,1 auf Automation Bench v1.0.6, 34,9 auf Terminal Bench 4.0 und 94,0 auf CyberGym, wo Flash 95,1 gegenüber GLM 5.3’s 84,5 erzielt.

Beide Modelle sind in AI Studio, MiMo Code und MiMo Desktop sowie über die MiMo API Platform und OpenRouter verfügbar. MiMo Desktop beendet den Early‑Access‑Modus mit seiner ersten offiziellen Veröffentlichung, in der Pro und Flash integriert sind, und Xiaomi teilte mit, dass das UltraSpeed‑Early‑Access‑Programm noch eine Woche läuft, wobei bestehende Nutzer gebeten werden, zu den neuen Modellnamen zu wechseln.

Die API‑Preise bleiben unverändert gegenüber der V2.5‑Serie: Pro Million Tokens kostet MiMo-V2.6-Pro 0,0036 $ für Cache‑Hit‑Eingaben, 0,435 $ für Cache‑Miss‑Eingaben und 0,87 $ für Ausgaben; MiMo-V2.6-Flash kostet 0,0028 $, 0,14 $ und 0,28 $; und MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed kostet 0,036 $, 4,35 $ und 8,70 $ in denselben drei Kategorien. Artificial Analysis maß 129,7 Ausgabetoken pro Sekunde und eine Zeit von 2,17 Sekunden bis zum ersten Token über Xiaomis API.

Xiaomis Demonstrationen umfassen die Entwicklung von Multi‑Agent‑Spielen, Blender‑3D‑Modellierung, Closed‑Loop‑Steuerung eines Franka‑Panda‑Roboterarms aus Multi‑View‑Kamerafeeds, Front‑end‑ und Präsentationsdesign, End‑to‑End‑Videoerstellung sowie Musikkomposition, darunter ein orchestrales Stück namens „Night Road“, das das Modell eigenständig notierte und in MIDI konvertierte. In zwei von dem Unternehmen berichteten Forschungsszenarien entwarf MiMo-V2.6-Pro Metall‑organische Gerüst‑Kandidaten zur Adsorption von PFAS‑Verbindungen zusammen mit Xiaomis Material‑Expert*innen und erzeugte eine Lean‑4‑Formalisation des „Period Three Implies Chaos“‑Satzes von Li und Yorke mit über 6.000 Code‑Zeilen, die vom Lean‑Kernel ohne offene Beweis‑Platzhalter verifiziert wurde.