Noul model flagship al Xiaomi conduce clasamentele open-weight cu un scor de 46

Xiaomi a anunțat pe 22 septembrie 2026 lansarea și open-sourcing-ul seriei MiMo-V2.6 series, condusă de un model flagship care, conform deținatorului benchmark-ului Artificial Analysis, obține 46 pe Indexul său de Inteligență, cel mai mare rezultat open-weight din acel clasament.

Seria include două modele omnimodale native: MiMo-V2.6-Pro, pe care Xiaomi îl descrie ca fiind cel mai capabil model de până acum, și MiMo-V2.6-Flash, pe care compania îl prezintă ca un echilibru între inteligență, eficiență și cost. O a treia variantă, MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed, oferă o viteză de generare de până la 20 de ori mai rapidă la aceeași calitate pentru utilizatorii care necesită o viteză extremă, conform Xiaomi.

Poziția în benchmark-ul Artificial Analysis

Pagina modelului pagina modelului a Artificial Analysis pentru MiMo-V2.6-Pro înregistrează un 46 pe Intelligence Index v4.3.2, un compus din 10 evaluări care includ AA‑Briefcase v1.1, GDPval‑AA v2.1, AutomationBench‑AA, Terminal‑Bench 4.0, SciCode și Humanity’s Last Exam. comparație de modele open-source a evaluatorului plasează MiMo-V2.6-Pro pe primul loc printre modelele open-weight, înaintea GLM‑5.3 (max) de la Z AI cu 45 și Kimi K3 (max) cu 44, și descrie MiMo-V2.6-Pro și GLM‑5.3 (max) ca fiind modelele open source cu cea mai mare inteligență.

Printre sistemele proprietare, pagina pentru Grok 4.7 (xhigh) a Artificial Analysis listează modelul SpaceXAI cu același 46. Anunțul Xiaomi menționează un 46,32 pe index și îl numește pe MiMo-V2.6-Pro „cel mai puternic model open-source de până acum”, afirmând că depășește Kimi K3 și Qwen3.8 Max. Artificial Analysis estimează costul modelului la 0,13 USD pe sarcină a Intelligence Index și raportează că evaluarea acestuia pe index a costat 206,66 USD. Xiaomi afirmă că seria păstrează prețurile API ale seriei V2.5, pe care le descrie ca extinzând frontiera Pareto inteligență‑față‑de‑cost.

Artificial Analysis indică data de lansare a modelului ca 21 septembrie 2026; postarea anunțului Xiaomi este datată 22 septembrie 2026.

Arhitectură Sparse MoE și greutăți licențiate MIT

Conform fișei modelului publicate de echipa Xiaomi MiMo, punctul de control flagship MiMo-V2.6-Pro-RL este un model sparse mixture‑of‑experts cu 1,02 trilioane de parametri în total și 42 de miliarde activați per token, o lungime de context de 1 M de tokeni și intrări de text, imagine, video și audio cu ieșire de text. Specificațiile Artificial Analysis enumeră aceleași numere de parametri, fereastră de context și modalități, și înregistrează o licență MIT, care permite utilizarea comercială.

Fișa detaliază un nucleu de 70 de straturi, 60 de straturi de atenție cu fereastră glisantă intercalate cu 10 straturi de atenție globală, cu 384 de experți rutati dintre care opt sunt activi per token. Un MiMo ViT de 681 M de parametri gestionează viziunea, un AudioTokenizer de 308 M de parametri și un codificator de patch‑uri audio de 127 M de parametri procesează audio, iar un decodor speculativ de predicție multi‑token cu cinci straturi prezintă șapte tokeni următori la fiecare trecere înainte.

Ponderi pentru MiMo-V2.6-Pro-RL și MiMo-V2.6-Flash-RL sunt publicate pe Hugging Face, cu disponibilitate pe ModelScope la lansare. Xiaomi a declarat că open‑sourcează și raportul tehnic complet, mediile de antrenament și codul RL pentru ca cercetătorii să poată reproduce și verifica rezultatele.

O sesiune de învățare prin recompensă difuzată în direct

Xiaomi a declarat că a difuzat în direct rularea de învățare prin recompensă de producție pe măsură ce avea loc. În mai puțin de șase zile, MiMo-V2.6-Flash și MiMo-V2.6-Pro au finalizat fiecare 30 de pași RL pe aproximativ 750 000 de traiectorii, la costuri raportate de circa 0,85 milioane USD și, respectiv, 2,62 milioane USD. Rata medie de trecere a sarcinilor de antrenament a crescut cu 25 % și 12 % în termeni relativi, iar pe DeepSWE v1.1, un benchmark de inginerie software pe orizont lung reținut, scorurile au crescut de la 48,8 la 65,68 pentru Flash și de la 58,4 la 72,57 pentru Pro, potrivit Xiaomi.

Compania a declarat că a scalat calculul RL pe trei axe: loturi mai mari pe o arhitectură complet asincronă cu 1.568 de mostre per actualizare, antrenament cu lungime de context de până la 1 M și 3,5‑3,7 miliarde de tokeni per pas; o suită multi‑task care acoperă programare, agenți generali, sarcini vizuale și cibernetice, combinate în mai multe harnașe; și mai multă putere de calcul pentru evaluatori, utilizând comparații relative în cadrul fiecărui grup pentru a genera semnale de recompensă mai precise.

Fișa modelului specifică o optimizare de politică relativă de grup complet asincronă cu 1.568 de solicitări și 16 rulări fiecare per pas, sinteză de recompensă pe grup pentru a construi rubrici specifice sarcinilor offline din rulări contrastante, și redistribuire de avantaj pe grup pentru a clasifica traiectoriile trecute online. O etapă de distilare on‑policy multi‑prefix multi‑teacher denumită MOPD2 urmează rularea mixtă RL, iar Xiaomi descrie apărarea împotriva manipulării recompenselor care acoperă designul recompensei, evaluarea adversarială, detectarea anomaliilor și verificarea încrucișată între verificatori.

Prețuri, disponibilitate și utilizări demonstrate

În tabelele de benchmark ale Xiaomi, MiMo-V2.6-Pro obține 71,9 la DeepSWE v1.1, comparativ cu 67,9 pentru Flash și 19,0 pentru MiMo-V2.5-Pro, situându-se în urma DeepSeek V4.1 Flash (74,2), Claude Opus 5 (74,0) și GPT 6 Astra (74,0). Xiaomi listează Pro la 1.673 pe GDPVal 2.1, un rating Elo raportat de Artificial Analysis, în spatele Claude Fable 5.1 (1.735) și Claude Opus 5 (1.708). Alte rezultate raportate pentru Pro includ 76,9 pe Toolathlon-verified, 53,1 pe Automation Bench v1.0.6, 34,9 pe Terminal Bench 4.0 și 94,0 pe CyberGym, unde Flash înregistrează 95,1 în comparație cu 84,5 al GLM 5.3.

Ambele modele sunt disponibile în AI Studio, MiMo Code și MiMo Desktop, precum și prin platforma MiMo API și OpenRouter. MiMo Desktop părăsește accesul anticipat cu prima sa lansare oficială, având integrate Pro și Flash, iar Xiaomi a declarat că programul UltraSpeed de acces anticipat va continua încă o săptămână, utilizatorilor existenți fiind solicitat să treacă la noile denumiri ale modelelor.

Prețurile API rămân neschimbate față de seria V2.5: pe milion de tokeni, MiMo-V2.6-Pro costă 0,0036 USD pentru intrare cu cache-hit, 0,435 USD pentru intrare cu cache-miss și 0,87 USD pentru ieșire; MiMo-V2.6-Flash costă 0,0028 USD, 0,14 USD și respectiv 0,28 USD; iar MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed costă 0,036 USD, 4,35 USD și 8,70 USD în aceleași trei categorii. Artificial Analysis a măsurat 129,7 tokeni de ieșire pe secundă și un timp de 2,17 secunde până la primul token prin API-ul Xiaomi.

Demonstrațiile Xiaomi acoperă dezvoltarea de jocuri multi-agent, modelarea 3D în Blender, controlul în buclă închisă al unui braț robotic Franka Panda din fluxuri video multi-view, designul de interfețe și prezentări, crearea de video de la cap la cap și compunerea muzicală, inclusiv o piesă orchestrală numită Night Road pe care modelul a compus-o și a convertit-o în MIDI în mod autonom. În două cazuri de cercetare raportate de companie, MiMo-V2.6-Pro a proiectat candidați de cadre metal-organice pentru adsorbția compușilor PFAS împreună cu experții în materiale ai Xiaomi și a generat o formalizare Lean 4 a teoremei “Period Three Implies Chaos” a lui Li și Yorke, depășind 6.000 de linii de cod, verificată de nucleul Lean fără placeholder-e de demonstrație neterminate.