Novo modelo flagship da Xiaomi lidera rankings de peso aberto com pontuação de 46

A Xiaomi, em 22 de setembro de 2026, anunciou o lançamento e a abertura de código da série MiMo-V2.6, liderada por um modelo flagship que a empresa de benchmark Artificial Analysis pontua 46 em seu Índice de Inteligência, o melhor resultado de peso aberto naquele ranking.

A série inclui dois modelos omnimodais nativos: MiMo-V2.6-Pro, que a Xiaomi descreve como seu modelo mais capaz até hoje, e MiMo-V2.6-Flash, que a empresa afirma equilibrar inteligência, eficiência e custo. Uma terceira variante, MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed, oferece até 20 vezes mais rapidez de saída com a mesma qualidade para usuários que necessitam de velocidade de geração extrema, segundo a Xiaomi.

Classificação no Benchmark Artificial Analysis

A página do modelo da Artificial Analysis para MiMo-V2.6-Pro registra 46 no Índice de Inteligência v4.3.2, um composto de 10 avaliações que incluem AA‑Briefcase v1.1, GDPval‑AA v2.1, AutomationBench‑AA, Terminal‑Bench 4.0, SciCode e Humanity’s Last Exam. A comparação de modelos de código aberto do benchmark coloca o MiMo-V2.6-Pro em primeiro lugar entre os modelos de peso aberto, à frente do GLM‑5.3 (max) da Z AI com 45 e do Kimi K3 (max) com 44, e descreve o MiMo‑V2.6‑Pro e o GLM‑5.3 (max) como os modelos de código aberto de maior inteligência.

Entre os sistemas proprietários, a página para Grok 4.7 (xhigh) da Artificial Analysis lista o modelo SpaceXAI com o mesmo 46. O anúncio da Xiaomi cita 46,32 no índice e chama o MiMo-V2.6-Pro de “o modelo de código aberto mais forte até hoje”, afirmando que supera o Kimi K3 e o Qwen3.8 Max. A Artificial Analysis coloca o custo do modelo em US$0,13 por tarefa do Índice de Inteligência e relata que avaliá‑lo no índice custou US$206,66. A Xiaomi afirma que a série mantém a precificação da API da série V2.5, que descreve como expandindo a fronteira de Pareto entre inteligência e custo.

A Artificial Analysis indica a data de lançamento do modelo como 21 de setembro de 2026; o post de anúncio da Xiaomi está datado de 22 de setembro de 2026.

Arquitetura MoE Esparsa e Pesos com Licença MIT

De acordo com o cartão do modelo publicado pela equipe Xiaomi MiMo, o checkpoint flagship MiMo-V2.6-Pro-RL é um modelo esparso de mistura de especialistas com 1,02 trilhão de parâmetros totais e 42 bilhões ativados por token, comprimento de contexto de 1 milhão de tokens, e entrada de texto, imagem, vídeo e áudio com saída de texto. As especificações da Artificial Analysis listam as mesmas contagens de parâmetros, janela de contexto e modalidades, e registram uma licença MIT, que permite uso comercial.

O cartão detalha uma espinha dorsal de 70 camadas, 60 camadas de atenção de janela deslizante intercaladas com 10 camadas de atenção global, com 384 especialistas roteados dos quais oito estão ativos por token. Um MiMo ViT de 681 milhões de parâmetros trata da visão, um AudioTokenizer de 308 milhões de parâmetros e um codificador de blocos de áudio de 127 milhões de parâmetros tratam do áudio, e um decodificador especulativo de previsão multi‑token de cinco camadas prevê sete tokens subsequentes por passagem forward.

Os pesos para MiMo-V2.6-Pro-RL e MiMo-V2.6-Flash-RL são publicados no Hugging Face, com disponibilidade no ModelScope no lançamento. A Xiaomi afirmou que também está disponibilizando como código aberto o relatório técnico completo, os ambientes de treinamento e o código de RL para que pesquisadores possam reproduzir e verificar os resultados.

Execução de Reinforcement Learning Transmitida ao Vivo

A Xiaomi informou que transmitiu ao vivo a execução de reinforcement learning de produção à medida que ocorria. Em menos de seis dias, o MiMo-V2.6-Flash e o MiMo-V2.6-Pro completaram cada um 30 etapas de RL em cerca de 750 mil trajetórias, com custos reportados de aproximadamente US$0,85 milhão e US$2,62 milhões, respectivamente. A taxa média de aprovação nas tarefas de treinamento aumentou 25 % e 12 % em termos relativos, e no DeepSWE v1.1, um benchmark de engenharia de software de longo horizonte reservado, as pontuações subiram de 48,8 para 65,68 no Flash e de 58,4 para 72,57 no Pro, informou a Xiaomi.

A empresa afirmou que escalou o cálculo de RL em três eixos: lotes maiores em uma arquitetura totalmente assíncrona com 1.568 amostras por atualização, treinamento com até 1 milhão de comprimento de contexto e de 3,5 a 3,7 bilhões de tokens por etapa; um conjunto multitarefa abrangendo codificação, agentes gerais, tarefas visuais e cibernéticas misturadas em várias estruturas; e maior capacidade de avaliação, usando comparação relativa dentro de cada grupo para gerar sinais de recompensa mais precisos.

O cartão do modelo especifica otimização de política relativa de grupo totalmente assíncrona com 1.568 prompts e 16 execuções cada por etapa, síntese de recompensa grupal para construir rubricas específicas de tarefa offline a partir de execuções contrastantes, e redistribuição de vantagem grupal para classificar trajetórias aprovadas online. Uma fase de destilação on‑policy multi‑prefixo e multi‑professor chamada MOPD2 segue a execução mista de RL, e a Xiaomi descreve defesas contra manipulação de recompensa que abrangem design de recompensa, avaliação adversarial, detecção de anomalias e verificação cruzada entre verificadores.

Preços, Disponibilidade e Usos Demonstrados

Nas tabelas de benchmark da própria Xiaomi, o MiMo-V2.6-Pro obtém 71,9 no DeepSWE v1.1, contra 67,9 do Flash e 19,0 do MiMo-V2.5-Pro, ficando atrás do DeepSeek V4.1 Flash (74,2), Claude Opus 5 (74,0) e GPT 6 Astra (74,0). A Xiaomi lista o Pro com 1.673 no GDPVal 2.1, uma classificação Elo reportada pela Artificial Analysis, atrás do Claude Fable 5.1 (1.735) e Claude Opus 5 (1.708). Outros resultados reportados para o Pro incluem 76,9 no Toolathlon-verified, 53,1 no Automation Bench v1.0.6, 34,9 no Terminal Bench 4.0 e 94,0 no CyberGym, onde o Flash registra 95,1 contra 84,5 do GLM 5.3.

Ambos os modelos estão disponíveis no AI Studio, MiMo Code e MiMo Desktop, bem como através da MiMo API Platform e OpenRouter. O MiMo Desktop sai do acesso antecipado com seu primeiro lançamento oficial, com Pro e Flash integrados, e a Xiaomi informou que o programa UltraSpeed de acesso antecipado continuará por mais uma semana, com os usuários atuais sendo solicitados a mudar para os novos nomes de modelo.

O preço da API permanece inalterado em relação à série V2.5: por milhão de tokens, o MiMo-V2.6-Pro custa US$0,0036 para entrada com cache hit, US$0,435 para entrada com cache miss e US$0,87 para saída; o MiMo-V2.6-Flash custa US$0,0028, US$0,14 e US$0,28; e o MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed custa US$0,036, US$4,35 e US$8,70 nas mesmas três categorias. A Artificial Analysis mediu 129,7 tokens de saída por segundo e 2,17 s de tempo até o primeiro token através da API da Xiaomi.

As demonstrações da Xiaomi abrangem desenvolvimento de jogos multiagente, modelagem 3D no Blender, controle em malha fechada de um braço robótico Franka Panda simulado a partir de fluxos de câmera multivisão, design de frontend e apresentações, criação de vídeo de ponta a ponta e composição musical, incluindo uma peça orquestral chamada Night Road que o modelo escreveu e converteu para MIDI de forma autônoma. Em dois casos de pesquisa relatados pela empresa, o MiMo-V2.6-Pro projetou candidatos de estruturas metal-orgânicas para adsorção de compostos PFAS com os especialistas em materiais da Xiaomi, e produziu uma formalização em Lean 4 do teorema “Period Three Implies Chaos” de Li e Yorke, com mais de 6 000 linhas de código, verificada pelo kernel do Lean sem placeholders de prova incompletos.