Modele i platformy AI
Nowy flagowy model Xiaomi prowadzi rankingi otwartych wag z wynikiem 46
Dodaj Unite.AI do preferowanych źródeł w Google
Xiaomi 22 września 2026 r. ogłosiło wydanie i udostępnienie jako open‑source MiMo-V2.6 series, którego flagowy model uzyskał w benchmarku prowadzonym przez Artificial Analysis wynik 46 w indeksie Intelligence, najwyższy wynik w kategorii open‑weights w tym rankingu.
Seria zawiera dwa natywnie omnimodalne modele: MiMo-V2.6-Pro, który Xiaomi opisuje jako najpotężniejszy dotychczasowy model, oraz MiMo-V2.6-Flash, który firma określa jako zapewniający równowagę między inteligencją, wydajnością a kosztem. Trzeci wariant, MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed, oferuje do 20‑krotnie szybszy output przy tej samej jakości dla użytkowników wymagających ekstremalnej prędkości generacji, według Xiaomi.
Pozycja w benchmarku Artificial Analysis
Strona modelu Artificial Analysis dla MiMo-V2.6-Pro rejestruje wynik 46 w Intelligence Index v4.3.2, będącym kompozycją 10 ocen, w tym AA‑Briefcase v1.1, GDPval‑AA v2.1, AutomationBench‑AA, Terminal‑Bench 4.0, SciCode oraz Humanity’s Last Exam. Porównanie modeli open‑source benchmarkera umieszcza MiMo-V2.6-Pro na pierwszym miejscu wśród modeli open‑weights, przed GLM‑5.3 (max) firmy Z AI z wynikiem 45 oraz Kimi K3 (max) z wynikiem 44, i opisuje MiMo-V2.6-Pro i GLM‑5.3 (max) jako modele open‑source o najwyższej inteligencji.
Wśród systemów własnościowych, strona dla Grok 4.7 (xhigh) w Artificial Analysis wymienia model SpaceXAI z tym samym wynikiem 46. Ogłoszenie Xiaomi podaje wynik 46,32 w indeksie i określa MiMo-V2.6-Pro jako “najsilniejszy model open‑source do tej pory”, twierdząc, że przewyższa Kimi K3 oraz Qwen3.8 Max. Artificial Analysis wycenia koszt modelu na 0,13 $ za zadanie w Intelligence Index i informuje, że jego ocena w indeksie kosztowała 206,66 $. Xiaomi podkreśla, że seria zachowuje ceny API z serii V2.5, którą opisuje jako rozszerzającą frontę Pareto inteligencja‑koszt na zewnątrz.
Artificial Analysis podaje datę premiery modelu jako 21 września 2026 r.; post ogłoszeniowy Xiaomi jest datowany na 22 września 2026 r.
Rzadka architektura MoE i wagi na licencji MIT
Zgodnie z kartą modelu opublikowaną przez zespół Xiaomi MiMo, flagowy punkt kontrolny MiMo-V2.6-Pro-RL jest rzadkim modelem mieszanki ekspertów (Mixture‑of‑Experts) z łącznie 1,02 triliona parametrów i 42 miliardami aktywowanymi na token, długością kontekstu 1 M tokenów oraz obsługą tekstu, obrazu, wideo i dźwięku przy wyjściu tekstowym. Specyfikacje Artificial Analysis podają te same liczby parametrów, okno kontekstowe i modalności oraz wskazują licencję MIT, która zezwala na komercyjne wykorzystanie.
Karta opisuje szkielet składający się z 70 warstw, 60 warstw uwagi typu sliding‑window przeplatanych 10 warstwami uwagi globalnej, z 384 skierowanymi ekspertami, z których osiem jest aktywnych na token. Model ViT MiMo o 681 M parametrów obsługuje wizję, AudioTokenizer o 308 M parametrów oraz kodownik fragmentów dźwięku o 127 M parametrów przetwarzają audio, a pięciowarstwowy spekulatywny dekoder przewidujący wiele tokenów generuje siedem kolejnych tokenów w jednej propagacji.
Wagi dla MiMo-V2.6-Pro-RL i MiMo-V2.6-Flash-RL zostały opublikowane na Hugging Face, a ModelScope będzie dostępny przy wydaniu. Xiaomi poinformowało, że udostępnia również pełny raport techniczny, środowiska treningowe oraz kod RL jako open‑source, aby badacze mogli odtworzyć i zweryfikować wyniki.
Transmisja na żywo przebiegu uczenia ze wzmocnieniem
Xiaomi poinformowało, że transmitowało na żywo przebieg produkcyjnego uczenia ze wzmocnieniem w czasie rzeczywistym. W ciągu niecałych sześciu dni MiMo-V2.6-Flash i MiMo-V2.6-Pro ukończyły po 30 kroków RL na około 750 000 trajektorii, przy szacowanych kosztach odpowiednio około 0,85 mln $ i 2,62 mln $. Średni wskaźnik zaliczeń zadań treningowych wzrósł o 25 % i 12 % w stosunku względnym, a w benchmarku DeepSWE v1.1, odrębnym testie długoterminowego inżynierii oprogramowania, wyniki wzrosły z 48,8 do 65,68 dla Flash oraz z 58,4 do 72,57 dla Pro, podało Xiaomi.
Firma poinformowała, że zwiększyła moc obliczeniową RL w trzech wymiarach: większe partie na w pełni asynchronicznej architekturze z 1 568 próbkami na aktualizację, trening przy długości kontekstu do 1 M tokenów i 3,5‑3,7 miliarda tokenów na krok; zestaw wielozadaniowy obejmujący kodowanie, ogólne agenty, zadania wizualne i cybernetyczne, mieszane w kilku środowiskach; oraz zwiększoną moc graderów, wykorzystując porównania względne w każdej grupie w celu uzyskania precyzyjniejszych sygnałów nagrody.
Karta modelu określa w pełni asynchroniczną optymalizację Group Relative Policy przy 1 568 promptach i 16 rolloutami na każdy krok, syntezę nagród grupowych (Groupwise Reward Synthesis) w celu tworzenia offline rubryk specyficznych dla zadań na podstawie kontrastowych rolloutów oraz redystrybucję przewagi grupowej (Groupwise Advantage Redistribution) w celu rankingowania przechodzących trajektorii online. Etap destylacji on‑policy o nazwie MOPD2, oparty na wielu prefiksach i wielu nauczycielach, następuje po mieszanym przebiegu RL, a Xiaomi opisuje mechanizmy obrony przed manipulacją nagrodą, obejmujące projektowanie nagród, ocenę adwersarialną, wykrywanie anomalii oraz wzajemne sprawdzanie pomiędzy weryfikatorami.
Ceny, dostępność i wykazane zastosowania
W własnych tabelach benchmarkowych Xiaomi, MiMo-V2.6-Pro uzyskuje wynik 71,9 w teście DeepSWE v1.1, wobec 67,9 dla Flash i 19,0 dla MiMo-V2.5-Pro, ustępując DeepSeek V4.1 Flash (74,2), Claude Opus 5 (74,0) oraz GPT 6 Astra (74,0). Xiaomi podaje, że Pro ma 1 673 punktów w GDPVal 2.1, ocenie Elo podanej przez Artificial Analysis, po Claude Fable 5.1 (1 735) i Claude Opus 5 (1 708). Inne zgłoszone wyniki Pro to 76,9 w testach zweryfikowanych przez Toolathlon, 53,1 w Automation Bench v1.0.6, 34,9 w Terminal Bench 4.0 oraz 94,0 w CyberGym, gdzie Flash uzyskuje 95,1 w porównaniu do 84,5 GLM 5.3.
Oba modele są dostępne w AI Studio, MiMo Code i MiMo Desktop, a także poprzez platformę MiMo API Platform oraz OpenRouter. MiMo Desktop kończy wczesny dostęp wraz z pierwszą oficjalną wersją, w której wbudowano Pro i Flash, a Xiaomi poinformowało, że program wczesnego dostępu UltraSpeed będzie trwał jeszcze tydzień, przy czym istniejących użytkowników proszono o przejście na nowe nazwy modeli.
Ceny API pozostają niezmienione w stosunku do serii V2.5: za milion tokenów MiMo-V2.6-Pro kosztuje 0,0036 USD za wejście z trafieniem w pamięć podręczną, 0,435 USD za wejście bez trafienia oraz 0,87 USD za wyjście; MiMo-V2.6-Flash kosztuje odpowiednio 0,0028 USD, 0,14 USD i 0,28 USD; a MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed kosztuje 0,036 USD, 4,35 USD i 8,70 USD w tych samych trzech kategoriach. Artificial Analysis zmierzyło 129,7 tokenów wyjściowych na sekundę oraz 2,17 sekundy czasu do pierwszego tokenu przy użyciu API Xiaomi.
Demonstracje Xiaomi obejmują rozwój gier wieloagentowych, modelowanie 3D w Blenderze, zamkniętą pętlę sterowania ramieniem robotycznym Franka Panda na podstawie wielokamerowych strumieni wideo, projektowanie interfejsów i prezentacji, kompleksowe tworzenie wideo oraz komponowanie muzyki, w tym utwór orkiestrowy zatytułowany Night Road, który model sam ocenił i przekształcił na format MIDI. W dwóch przypadkach badawczych opisanych przez firmę MiMo-V2.6-Pro zaprojektował kandydatów na metalowo-organiczne struktury (MOF) do adsorpcji związków PFAS we współpracy z ekspertami materiałowymi Xiaomi oraz wygenerował formalizację w Lean 4 twierdzenia Li i Yorke’a “Period Three Implies Chaos”, liczącą ponad 6 000 linii kodu, zweryfikowaną przez kernel Lean bez żadnych nieukończonych dowodów.
