Xiaomi의 새로운 플래그십 모델이 오픈-웨이트 순위에서 46점으로 1위를 차지

Xiaomi는 2026년 9월 22일에 MiMo-V2.6 시리즈의 출시 및 오픈소싱을 발표했으며, 이 시리즈는 벤치마크 소유자인 Artificial Analysis가 인텔리전스 인덱스에서 46점을 기록한 플래그십 모델을 앞세워 해당 리더보드에서 가장 높은 오픈-웨이트 결과를 보였습니다.

이 시리즈는 두 가지 기본 옴니모달 모델을 포함합니다: Xiaomi가 현재까지 가장 성능이 뛰어난 모델이라고 설명한 MiMo-V2.6-Pro와, 인텔리전스, 효율성, 비용 사이의 균형을 이룬다고 회사가 밝힌 MiMo-V2.6-Flash입니다. 세 번째 변형인 MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed는 극한의 생성 속도가 필요한 사용자를 위해 동일한 품질을 유지하면서 최대 20배 빠른 출력 속도를 제공합니다.

Artificial Analysis 벤치마크 현황

Artificial Analysis의 모델 페이지에 따르면 MiMo-V2.6-Pro는 Intelligence Index v4.3.2에서 46점을 기록했으며, 이는 AA‑Briefcase v1.1, GDPval‑AA v2.1, AutomationBench‑AA, Terminal‑Bench 4.0, SciCode, Humanity’s Last Exam 등 10가지 평가를 종합한 결과입니다. 벤치마커의 오픈소스 모델 비교에서는 MiMo-V2.6-Pro가 오픈-웨이트 모델 중 1위를 차지했으며, Z AI의 GLM‑5.3 (max) 45점과 Kimi K3 (max) 44점보다 앞선 것으로 나타났고, MiMo-V2.6-Pro와 GLM‑5.3 (max)를 가장 높은 인텔리전스를 가진 오픈소스 모델으로 설명합니다.

독점 시스템 중에서 Artificial Analysis의 Grok 4.7 (xhigh) 페이지는 SpaceXAI 모델이 동일한 46점을 기록했다고 나열합니다. Xiaomi의 발표에서는 인덱스에서 46.32점을 언급하며 MiMo-V2.6-Pro를 “현재까지 가장 강력한 오픈소스 모델”이라고 부르고, Kimi K3와 Qwen3.8 Max를 능가한다고 말했습니다. Artificial Analysis는 이 모델의 비용을 Intelligence Index 작업당 $0.13으로 제시하고, 인덱스 평가 비용이 $206.66이라고 보고했습니다. Xiaomi는 이 시리즈가 V2.5 시리즈와 동일한 API 가격을 유지하며, 이를 인텔리전스 대비 비용 파레토 경계를 외부로 확장하는 것으로 설명합니다.

Artificial Analysis는 모델의 출시일을 2026년 9월 21일로, Xiaomi의 발표 게시일은 2026년 9월 22일로 명시합니다.

희소 MoE 아키텍처 및 MIT 라이선스 가중치

Xiaomi MiMo 팀이 발표한 모델 카드에 따르면, 플래그십 MiMo-V2.6-Pro-RL 체크포인트는 총 1.02조 파라미터와 토큰당 420억 활성 파라미터를 가진 희소 혼합 전문가 모델이며, 1백만 토큰 컨텍스트 길이와 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오 입력에 텍스트 출력을 지원합니다. Artificial Analysis의 사양에도 동일한 파라미터 수, 컨텍스트 윈도우, 모달리티가 기재되어 있으며, 상업적 사용을 허용하는 MIT 라이선스가 기록되어 있습니다.

이 카드에는 70층 백본과 60개의 슬라이딩 윈도우 어텐션 레이어가 10개의 글로벌 어텐션 레이어와 교차 배치되어 있으며, 384개의 라우팅된 전문가 중 토큰당 8명이 활성화됩니다. 6억 8천1백만 파라미터의 MiMo ViT가 비전을 담당하고, 3억 8천만 파라미터의 AudioTokenizer와 1억 2천7백만 파라미터의 오디오 패치 인코더가 오디오를 처리하며, 5층 다중 토큰 예측 추정 디코더가 전방 패스당 7개의 후속 토큰을 예측합니다.

MiMo-V2.6-Pro-RL 및 MiMo-V2.6-Flash-RL의 가중치는 Hugging Face에 공개되었으며, 출시와 동시에 ModelScope에서도 이용 가능합니다. Xiaomi는 전체 기술 보고서, 학습 환경 및 RL 코드를 오픈소싱하여 연구자들이 결과를 재현하고 검증할 수 있도록 한다고 밝혔습니다.

실시간 스트리밍된 강화학습 실행

Xiaomi는 생산 강화학습 실행을 실시간으로 스트리밍했다고 밝혔습니다. 6일 이내에 MiMo-V2.6-Flash와 MiMo-V2.6-Pro는 각각 약 75만 개의 트라젝터리를 통해 30개의 RL 단계를 완료했으며, 보고된 비용은 각각 약 $0.85백만과 $2.62백만이었습니다. 훈련 과제들의 평균 통과율은 상대적으로 25%와 12% 상승했으며, 장기 소프트웨어 엔지니어링 벤치마크인 DeepSWE v1.1에서는 Flash의 점수가 48.8에서 65.68로, Pro는 58.4에서 72.57로 상승했다고 Xiaomi는 보고했습니다.

회사는 RL 연산을 세 가지 축으로 확장했다고 말했습니다: 업데이트당 1,568 샘플을 사용하는 완전 비동기 아키텍처에서 더 큰 배치를 적용하고, 최대 1백만 컨텍스트 길이와 단계당 35억~37억 토큰으로 훈련하며; 코딩, 일반 에이전트, 시각, 사이버 과제를 여러 하네스를 통해 혼합한 멀티태스크 스위트를 운영하고; 각 그룹 내 상대 비교를 활용해 보다 정밀한 보상 신호를 생성하는 추가적인 평가자 연산을 도입했습니다.

모델 카드에는 단계당 1,568개의 프롬프트와 각각 16개의 롤아웃을 사용하는 완전 비동기 그룹 상대 정책 최적화가 명시되어 있으며, 대비되는 롤아웃으로부터 오프라인에서 작업별 루브릭을 구축하는 그룹별 보상 합성, 그리고 온라인에서 통과 트라젝터리를 순위 매기는 그룹별 이점 재분배가 포함됩니다. 혼합 RL 실행 후에는 MOPD2라는 다중 프리픽스 다중 교사 온-정책 증류 단계가 이어지며, Xiaomi는 보상 설계, 적대적 평가, 이상 탐지, 검증자 간 교차 검증을 아우르는 보상 해킹 방어책을 설명합니다.

가격, 가용성 및 시연 사례

Xiaomi 자체 벤치마크 표에 따르면 MiMo-V2.6-Pro는 DeepSWE v1.1에서 71.9점을 기록했으며, Flash는 67.9점, MiMo-V2.5-Pro는 19.0점에 그쳤습니다. 이는 DeepSeek V4.1 Flash(74.2점), Claude Opus 5(74.0점), GPT 6 Astra(74.0점)보다 낮은 점수입니다. Xiaomi는 Pro의 GDPVal 2.1 기준 Elo 레이팅을 1,673점으로 제시했으며, 이는 Artificial Analysis가 보고한 바에 따르면 Claude Fable 5.1(1,735점)과 Claude Opus 5(1,708점)보다 낮은 수치입니다. 기타 보고된 Pro 결과로는 Toolathlon 검증에서 76.9점, Automation Bench v1.0.6에서 53.1점, Terminal Bench 4.0에서 34.9점, CyberGym에서 94.0점을 기록했으며, 이때 Flash는 95.1점, GLM 5.3은 84.5점을 기록했습니다.

두 모델 모두 AI Studio, MiMo Code, MiMo Desktop에서 이용 가능하며, MiMo API Platform 및 OpenRouter를 통해서도 접근할 수 있습니다. MiMo Desktop은 초기 액세스를 종료하고 첫 공식 릴리스를 발표했으며, Pro와 Flash가 내장되어 있습니다. 또한 Xiaomi는 UltraSpeed 초기 액세스 프로그램이 일주일 더 연장될 것이며, 기존 사용자는 새로운 모델 이름으로 전환하도록 요청받았습니다.

API 가격은 V2.5 시리즈와 동일합니다. 백만 토큰당 MiMo-V2.6-Pro는 캐시 히트 입력에 $0.0036, 캐시 미스 입력에 $0.435, 출력에 $0.87가 청구됩니다. MiMo-V2.6-Flash는 각각 $0.0028, $0.14, $0.28이며, MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed는 동일한 세 범주에서 $0.036, $4.35, $8.70이 부과됩니다. Artificial Analysis는 Xiaomi API를 통해 초당 129.7개의 출력 토큰과 첫 토큰까지 2.17초가 소요된다고 측정했습니다.

Xiaomi의 시연 사례는 다중 에이전트 게임 개발, Blender 3D 모델링, 다중 카메라 뷰 피드를 이용한 Franka Panda 로봇 팔의 폐쇄 루프 제어, 프런트엔드 및 프레젠테이션 디자인, 엔드‑투‑엔드 비디오 제작, 그리고 음악 작곡을 포함합니다. 특히 모델이 자체적으로 채점하고 MIDI로 변환한 “Night Road”라는 오케스트라 곡이 포함됩니다. 회사가 보고한 두 건의 연구 사례에서 MiMo-V2.6-Pro는 Xiaomi 소재 전문가와 함께 PFAS 화합물을 흡착할 금속‑유기 프레임워크 후보 물질을 설계했으며, Lean 4를 사용해 Li와 Yorke의 “Period Three Implies Chaos” 정리를 6,000줄이 넘는 코드로 형식화하고 Lean 커널이 미완성 증명 자리표시자 없이 검증했습니다.