Xiaomi ha lanzado una nueva generación de modelos de IA abiertos MiMo-V2.6. El modelo insignia MiMo-V2.6-Pro ha ocupado el primer lugar entre los modelos con pesos abiertos en el Índice de Inteligencia Artificial, obteniendo 46,32 puntos y superando a competidores como GLM-5.3, Kimi K3, DeepSeek V4.1 Flash y Qwen3.8 Max. En pruebas de agentes individuales, el modelo alcanzó el nivel o superó ligeramente a los sistemas propietarios: 53,1 en AutomationBench frente a 50,3 de Claude Opus 5, 31,6 en Agents' Last Exam (paridad con Opus 5) y 89,9 en Terminal Bench 2.1 frente a 89,1 de Opus 5. En términos acumulativos, Pro aún está por detrás de los modelos insignia de código cerrado – Claude Fable 5.1 y GPT-6 Astra.
Pro está construida sobre una arquitectura de mezcla de expertos: 1,02 billones de parámetros, de los cuales 42 mil millones se activan por token. La versión más compacta, Flash, tiene 309 mil millones de parámetros y 15 mil millones activos. Ambos modelos son nativamente omnipresentes – procesan texto, imágenes, video y audio, soportan hasta 1 millón de tokens de contexto y están disponibles con pesos abiertos bajo la licencia MIT en Hugging Face. La arquitectura Pro incluye un codificador de visión por computadora con 681 millones de parámetros, un tokenizador de audio con 308 millones y un codificador de parches de audio con 127 millones, capaz de distinguir el habla.
El costo a través de la API de Xiaomi: Pro – $0,435 por millón de tokens de entrada sin caché, $0,87 por millón de salida y $0,0036 al entrar en caché. Flash – $0,14, $0,28 y $0,0028 respectivamente. Ejecutar una tarea en el Índice de Inteligencia cuesta en promedio $0,13, y la velocidad de generación alcanza los 125 tokens por segundo. Los modelos también están disponibles a través de OpenRouter con un contexto de 1,05 millones de tokens, AI Studio, MiMo Desktop y MiMo Code. La versión Pro-UltraSpeed ofrece hasta 20 veces más velocidad con la misma calidad, pero cuesta $4,35 y $8,70 por millón de tokens.
Las mejoras con respecto a MiMo V2.5 Pro (abril) en programación, tareas de agentes y ciberseguridad, la compañía las atribuye al entrenamiento a gran escala con refuerzo: 30 pasos de RL y aproximadamente 750,000 ejecuciones de tareas, algunas de las cuales imitaron procesos largos y de múltiples etapas. Xiaomi ha publicado un informe técnico, el código RL y los entornos de entrenamiento. Además, se ha lanzado un modelo de investigación MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B basado en Qwen3.5-9B para estudiar la transferencia de capacidades de agentes a modelos más pequeños.
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