Xiaomi’nın Yeni Bayrak Modeli Açık Ağırlık Sıralamalarında 46 Puanla Lider

Xiaomi, 22 Eylül 2026 tarihinde MiMo-V2.6 serisinin yayınlanmasını ve açık kaynak yapılmasını duyurdu; bu seri, benchmark sahibi Artificial Analysis’in Zeka Endeksi’nde 46 puan alan bir bayrak modeliyle öncülük ediyor ve bu, o lider tablodaki en yüksek açık ağırlık sonucudur.

Seri, iki yerel omnimodal modele sahiptir: Xiaomi’nin bugüne kadarki en yetkin modeli olarak tanımladığı MiMo-V2.6-Pro ve şirketin zeka, verimlilik ve maliyet arasında bir denge sağladığını belirttiği MiMo-V2.6-Flash. Üçüncü bir varyant olan MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed ise, aynı kaliteyi koruyarak, aşırı üretim hızı gerektiren kullanıcılar için çıktıyı 20 kat daha hızlı sunar.

Artificial Analysis Benchmark Durumu

Artificial Analysis’ın MiMo-V2.6-Pro için model sayfası, Zeka Endeksi v4.3.2’de 46 puan kaydetmektedir; bu, AA-Briefcase v1.1, GDPval-AA v2.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, SciCode ve Humanity’s Last Exam gibi 10 değerlendirmeyi içeren bir bileşiktir. Benchmark yapan açık kaynak model karşılaştırması, MiMo-V2.6-Pro’yu açık ağırlık modelleri arasında 45 puan alan Z AI’nin GLM-5.3 (max) ve 44 puan alan Kimi K3 (max) önüne geçirerek birinci konuma yerleştirir ve MiMo-V2.6-Pro ile GLM-5.3 (max)’ı en yüksek zekalı açık kaynak modeller olarak tanımlar.

Özel sistemler arasında, Artificial Analysis’ın Grok 4.7 (xhigh) sayfası, SpaceXAI modelini aynı 46 puanda listeler. Xiaomi’nin duyurusu, indeks üzerinde 46.32 puan alındığını belirterek MiMo-V2.6-Pro’yu “şu ana kadar ki en güçlü açık kaynak model” olarak adlandırıyor ve Kimi K3 ile Qwen3.8 Max’i aştığını söylüyor. Artificial Analysis, modelin Zeka Endeksi görevi başına maliyetini 0.13 $ olarak ve indekste değerlendirilmesinin 206.66 $ maliyet ettiğini rapor ediyor. Xiaomi, serinin V2.5 serisinin API fiyatlandırmasını koruduğunu ve bunu zekâ-maliyet Pareto sınırını dışa doğru itmek olarak tanımladığını belirtiyor.

Artificial Analysis, modelin yayın tarihini 21 Eylül 2026 olarak listeliyor; Xiaomi’nin duyuru gönderisi 22 Eylül 2026 tarihli.

Seyrek MoE Mimarisi ve MIT Lisanslı Ağırlıklar

Xiaomi MiMo Ekibi tarafından yayınlanan model kartı‘na göre, bayrak modeli MiMo-V2.6-Pro-RL kontrol noktası, toplam 1.02 trilyon parametre ve token başına 42 milyar etkinleştirilmiş parametreye sahip seyrek bir uzman karışımı modelidir; 1M token bağlam uzunluğu ve metin, görüntü, video ve ses girişi ile metin çıktısı sağlar. Artificial Analysis’ın teknik özellikleri aynı parametre sayısını, bağlam penceresini ve modaliteleri listeler ve ticari kullanıma izin veren bir MIT lisansı kaydeder.

Kart, 70 katmanlı bir omurga, 60 kayar pencere dikkat katmanı ile 10 global dikkat katmanının iç içe geçtiği bir yapı ve token başına sekiz aktif uzman içeren 384 yönlendirilmiş uzmana detay verir. 681M parametreli bir MiMo ViT görseli işler, 308M parametreli AudioTokenizer ve 127M parametreli ses yama kodlayıcı ses verisini işler ve beş katmanlı çok-token tahmini spekülatif çözücü, ileri geçiş başına yedi sonraki tokeni tahmin eder.

MiMo-V2.6-Pro-RL ve MiMo-V2.6-Flash-RL ağırlıkları Hugging Face’te yayınlanmıştır; ModelScope erişimi ise sürümle birlikte sağlanmaktadır. Xiaomi, tam teknik raporu, eğitim ortamlarını ve RL kodunu da açık kaynak yaparak araştırmacıların sonuçları yeniden üretip doğrulayabileceğini belirtti.

Canlı Yayınlanan Bir Pekiştirmeli Öğrenme Çalışması

Xiaomi, üretim pekiştirmeli öğrenme çalışmasını gerçekleştiği anda canlı olarak yayınladığını söyledi. Altı gün içinde, MiMo-V2.6-Flash ve MiMo-V2.6-Pro her biri yaklaşık 750.000 trajektör üzerinde 30 RL adımı tamamladı; rapor edilen maliyetler sırasıyla yaklaşık $0.85 million ve $2.62 million idi. Eğitim görevlerindeki ortalama geçiş oranı sırasıyla %25 ve %12 arttı ve DeepSWE v1.1’de, dışarıda tutulan uzun vadeli bir yazılım mühendisliği benchmark’unda, Flash için puan 48.8’den 65.68’e, Pro için ise 58.4’ten 72.57’ye yükseldi, Xiaomi rapor etti.

Şirket, RL hesaplamasını üç eksende ölçeklendirdiğini belirtti: güncelleme başına 1.568 örnekle tam asenkron bir mimaride daha büyük batch’ler, 1M bağlam uzunluğuna ve adım başına 3.5 ila 3.7 milyar token’e kadar eğitim; kodlama, genel ajanlar, görsel ve siber görevleri kapsayan ve çeşitli ortamlar arasında karıştırılan çok görevli bir paket; ve her grup içinde göreli karşılaştırma kullanarak daha kesin ödül sinyalleri üreten daha fazla derecelendirici hesaplama.

Model kartı, adım başına 16 rollout’lu 1.568 istemle tam asenkron Grup Göreceli Politika Optimizasyonu, karşıt rollout’lerden çevrim dışı görev‑spesifik rubrikler oluşturmak için Grup Bazlı Ödül Sentezi ve geçiş trajektörlerini çevrim içi sıralamak için Grup Bazlı Avantaj Yeniden Dağıtımı tanımlar. Karışık RL çalışmasını takiben MOPD2 adlı çok‑önek çok‑öğretmen politikada distilasyon aşaması bulunur ve Xiaomi, ödül tasarımı, adversarial değerlendirme, anomali tespiti ve doğrulayıcılar arasında çapraz kontrolü kapsayan ödül‑hile savunmalarını tanımlar.

Fiyatlandırma, Erişilebilirlik ve Gösterilen Kullanımlar

Xiaomi’nin kendi benchmark tablolarında, MiMo-V2.6-Pro DeepSWE v1.1’de 71.9 puan alırken Flash için 67.9 ve MiMo-V2.5-Pro için 19.0 puan alıyor, DeepSeek V4.1 Flash (74.2), Claude Opus 5 (74.0) ve GPT 6 Astra (74.0) gerisinde kalıyor. Xiaomi, Pro’yu Artificial Analysis tarafından raporlanan bir Elo derecesi olan GDPVal 2.1’de 1,673 olarak listeliyor; bu, Claude Fable 5.1 (1,735) ve Claude Opus 5 (1,708) arkasında. Diğer raporlanan Pro sonuçları arasında Toolathon-verified’de 76.9, Automation Bench v1.0.6’da 53.1, Terminal Bench 4.0’da 34.9 ve CyberGym’de 94.0 bulunuyor; burada Flash 95.1, GLM 5.3’ün 84.5’ine karşı geliyor.

Her iki model de AI Studio, MiMo Code ve MiMo Desktop’ta, ayrıca MiMo API Platform ve OpenRouter üzerinden kullanılabilir. MiMo Desktop, Pro ve Flash’ın yerleşik olduğu ilk resmi sürümüyle erken erişimi sonlandırıyor ve Xiaomi, UltraSpeed erken erişim programının bir hafta daha süreceğini, mevcut kullanıcıların yeni model adlarına geçmeleri istendiğini söyledi.

API fiyatlandırması V2.5 serisinden değişmemiştir: milyon token başına, MiMo-V2.6-Pro için önbellek isabetli girdi $0.0036, önbellek isabetsiz girdi $0.435 ve çıktı $0.87; MiMo-V2.6-Flash için $0.0028, $0.14 ve $0.28; ve MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed için aynı üç kategori içinde sırasıyla $0.036, $4.35 ve $8.70. Artificial Analysis, Xiaomi’nin API’si üzerinden saniyede 129.7 çıktı tokeni ve ilk tokena 2.17 saniyelik süre ölçtü.

Xiaomi’nin gösterimleri, çok ajanlı oyun geliştirme, Blender 3D modelleme, çoklu kamera akışlarından Franka Panda robotik kolunun kapalı döngü kontrolü, ön yüz ve sunum tasarımı, uçtan uca video oluşturma ve müzik besteleme gibi alanları kapsar; modelin kendi başına puanladığı ve MIDI’ye dönüştürdüğü Night Road adlı orkestra parçası da dahildir. Şirketin rapor ettiği iki araştırma örneğinde, MiMo-V2.6-Pro, Xiaomi’nin malzeme uzmanlarıyla birlikte PFAS bileşenlerini adsorbe edebilecek metal-organik çerçeve adayları tasarladı ve Li ve Yorke’in “Period Three Implies Chaos” teoremini 6.000’den fazla kod satırıyla Lean 4 formalizasyonu olarak üretti; bu, Lean çekirdeği tarafından eksik kanıt yer tutucusu olmadan doğrulandı.