Xiaomiの新フラッグシップモデルがオープンウェイトランキングでスコア46をリード

Xiaomiは2026年9月22日に、MiMo-V2.6シリーズのリリースとオープンソース化を発表しました。このシリーズは、ベンチマーク所有者Artificial Analysisのインテリジェンスインデックスでスコア46を記録したフラッグシップモデルが牽引しており、同リーダーボードで最高のオープンウェイト結果です。

このシリーズには、ネイティブにオムニモーダルな2つのモデルが含まれます。MiMo-V2.6-Proは、Xiaomiが「これまでで最も高性能なモデル」と説明しており、MiMo-V2.6-Flashは「インテリジェンス、効率、コストのバランスが取れている」と同社が述べています。3番目のバリエーションであるMiMo-V2.6-Pro-UltraSpeedは、同品質で最大20倍速い出力を提供し、極端な生成速度を必要とするユーザー向けだとXiaomiは述べています。

Artificial Analysisベンチマークの順位

Artificial Analysisのモデルページ（MiMo-V2.6-Pro用）は、Intelligence Index v4.3.2で46点を記録しています。この指数は、AA‑Briefcase v1.1、GDPval‑AA v2.1、AutomationBench‑AA、Terminal‑Bench 4.0、SciCode、Humanity’s Last Exam の10項目評価の合成です。ベンチマーカーのオープンソースモデル比較では、MiMo-V2.6-Proがオープンウェイトモデルの中で最上位となり、Z AIのGLM-5.3（max）45点、Kimi K3（max）44点を上回り、MiMo-V2.6-Pro と GLM-5.3（max）を最高知能のオープンソースモデルと位置付けています。

プロプライエタリシステムの中で、Artificial AnalysisのGrok 4.7 (xhigh) のページは、SpaceXAIモデルが同じく46点であると掲載しています。Xiaomiの発表ではインデックスで46.32点とし、MiMo-V2.6-Proを”これまでで最も強力なオープンソースモデル” と呼び、Kimi K3 と Qwen3.8 Max を上回ると述べています。Artificial Analysisは、モデルのコストをインテリジェンスインデックスタスクあたり$0.13とし、インデックス評価にかかる費用は$206.66と報告しています。Xiaomiは、シリーズがV2.5シリーズと同様のAPI価格設定を維持しており、これによりインテリジェンス対コストのパレートフロンティアが外側にシフトすると説明しています。

Artificial Analysisは、モデルのリリース日を2026年9月21日と掲載しています。Xiaomiの発表投稿は2026年9月22日付けです。

スパースMoEアーキテクチャとMITライセンスのウェイト

Xiaomi MiMoチームが公開したモデルカードによると、フラッグシップのMiMo-V2.6-Pro-RLチェックポイントは、総パラメータ数1.02兆、トークンあたり42億が活性化されるスパース混合エキスパートモデルで、コンテキスト長は1Mトークン、テキスト、画像、動画、音声入力に対しテキスト出力を行います。Artificial Analysisの仕様は同じパラメータ数、コンテキストウィンドウ、モダリティを示し、商用利用を許可するMITライセンスが記録されています。

カードには、70層のバックボーン、60層のスライディングウィンドウアテンション層と10層のグローバルアテンション層が交互に配置され、384個のルーティングエキスパートのうちトークンごとに8つが活性化されると記載されています。681MパラメータのMiMo ViTがビジョンを処理し、308MパラメータのAudioTokenizerと127Mパラメータのオーディオパッチエンコーダが音声を処理し、5層のマルチトークン予測推測デコーダがフォワードパスごとに7つの次トークンを予測します。

MiMo-V2.6-Pro-RL と MiMo-V2.6-Flash-RL のウェイトは Hugging Face で公開され、リリース時に ModelScope でも利用可能です。Xiaomiは、完全な技術レポート、トレーニング環境、RLコードもオープンソース化し、研究者が結果を再現・検証できるようにすると述べています。

ライブ配信された強化学習実行

Xiaomiは、実際に行われるプロダクションの強化学習実行をライブ配信したと述べています。6日未満で、MiMo-V2.6-Flash と MiMo-V2.6-Pro はそれぞれ約75万件のトラジェクトリにわたる30ステップのRLを完了し、報告されたコストはそれぞれ約$0.85百万と$2.62百万でした。トレーニングタスクの平均合格率は相対的にそれぞれ25％と12％上昇し、長期ホライズンのソフトウェアエンジニアリングベンチマークであるDeepSWE v1.1では、Flashのスコアが48.8から65.68に、Proのスコアが58.4から72.57に上昇したとXiaomiは報告しています。

同社は、RL計算を3つの軸でスケールさせたと述べています。1,568サンプルを更新ごとに処理する完全非同期アーキテクチャ上での大規模バッチ、最大1Mコンテキスト長とステップあたり35億から37億トークンのトレーニング、コーディング、汎用エージェント、ビジュアル、サイバータスクを複数のハーネスにまたがって混合するマルチタスクスイート、そして各グループ内で相対比較を用いてより精密な報酬信号を生成するグレーダー計算の増強です。

モデルカードは、ステップごとに1,568プロンプトと各16ロールアウトを伴う完全非同期のGroup Relative Policy Optimization、対照的なロールアウトからオフラインでタスク固有のルブリックを構築するGroupwise Reward Synthesis、そして合格トラジェクトリをオンラインでランク付けするGroupwise Advantage Redistributionを指定しています。混合RL実行の後には、MOPD2と呼ばれるマルチプレフィックス・マルチティーチャー・オンポリシー蒸留ステージが続き、Xiaomiは報酬設計、敵対的評価、異常検知、検証者間の相互チェックにまたがる報酬ハッキング防御を説明しています。

価格、入手可能性、実証された利用例

Xiaomi独自のベンチマーク表では、MiMo-V2.6-ProはDeepSWE v1.1で71.9点を獲得し、Flashは67.9点、MiMo-V2.5-Proは19.0点で、DeepSeek V4.1 Flash（74.2点）、Claude Opus 5（74.0点）、GPT 6 Astra（74.0点）に続く順位となっています。XiaomiはProのGDPVal 2.1でのスコアを1,673と掲載しており、これはArtificial Analysisが報告したEloレーティングで、Claude Fable 5.1（1,735）とClaude Opus 5（1,708）の後ろに位置します。他に報告されたProの結果としては、Toolathlon認証で76.9点、Automation Bench v1.0.6で53.1点、Terminal Bench 4.0で34.9点、CyberGymで94.0点があり、CyberGymではFlashが95.1点、GLM 5.3が84.5点を記録しています。

両モデルはAI Studio、MiMo Code、MiMo Desktopで利用できるほか、MiMo API PlatformおよびOpenRouterでも提供されています。MiMo Desktopは早期アクセスを終了し、正式リリースとなり、ProとFlashが標準搭載されます。また、XiaomiはUltraSpeed早期アクセスプログラムをあと1週間実施し、既存ユーザーには新しいモデル名への切り替えを求めています。

APIの価格はV2.5シリーズと変わりません。トークン100万件あたり、MiMo-V2.6-Proはキャッシュヒット入力が$0.0036、キャッシュミス入力が$0.435、出力が$0.87です。MiMo-V2.6-Flashはそれぞれ$0.0028、$0.14、$0.28、MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeedは$0.036、$4.35、$8.70となります。Artificial Analysisの測定では、XiaomiのAPIを通じて出力トークンが秒間129.7件、最初のトークンまでの時間が2.17秒でした。

Xiaomiのデモンストレーションは、マルチエージェントゲーム開発、Blenderによる3Dモデリング、マルチビューカメラ映像からシミュレートされたFranka Pandaロボットアームの閉ループ制御、フロントエンドとプレゼンテーションデザイン、エンドツーエンドの動画作成、音楽作曲など多岐にわたります。特に、モデルが自らスコアリングしMIDIに変換したオーケストラ作品「Night Road」も含まれます。会社が報告した2つの研究事例では、MiMo-V2.6-ProがXiaomiの材料専門家と協力してPFAS化合物を吸着する金属有機骨格（MOF）候補を設計し、またLean 4でLiとYorkeの「Period Three Implies Chaos」定理を6,000行以上のコードで形式化し、Leanカーネルによって未完成の証明プレースホルダーなしで検証されました。