Xiaomi는 새로운 세대의 오픈 AI 모델 MiMo-V2.6을 출시했습니다. 플래그십 모델인 MiMo-V2.6-Pro는 인공지능 지능 지수에서 46.32점을 기록하며 GLM-5.3, Kimi K3, DeepSeek V4.1 Flash 및 Qwen3.8 Max와 같은 경쟁자들을 제치고 오픈 웨이트 모델 중 1위를 차지했습니다. 개별 에이전트 테스트에서 이 모델은 독점 시스템을 능가하거나 비슷한 수준에 도달했습니다: AutomationBench에서 53.1로 Claude Opus 5의 50.3을, Agents' Last Exam에서 31.6으로 Opus 5와 동등한 수준을, Terminal Bench 2.1에서 89.9로 Opus 5의 89.1을 기록했습니다. 종합적인 측면에서 Pro는 여전히 Claude Fable 5.1 및 GPT-6 Astra와 같은 폐쇄형 코드 플래그십에 뒤처집니다.
Pro는 전문가 혼합 아키텍처로 구축되었으며, 1.02조 개의 매개변수 중 420억 개가 하나의 토큰에 활성화됩니다. 더 컴팩트한 Flash는 3090억 개의 매개변수와 150억 개의 활성 매개변수를 가집니다. 두 모델 모두 본질적으로 옴니모달이며 텍스트, 이미지, 비디오 및 오디오를 처리하고 최대 100만 개의 토큰 컨텍스트를 지원하며, MIT 라이선스 하에 Hugging Face에서 오픈 웨이트로 제공됩니다. Pro의 아키텍처에는 6억8100만 개의 매개변수를 가진 머신 비전 인코더, 3억800만 개의 오디오 토크나이저 및 1억2700만 개의 매개변수를 가진 오디오 패치 인코더가 포함되어 있으며, 이는 음성을 구별할 수 있습니다.
Xiaomi의 API를 통한 비용: Pro는 캐시 없이 백만 개의 입력 토큰당 $0.435, 백만 개의 출력 토큰당 $0.87, 캐시에 적중할 경우 $0.0036입니다. Flash는 각각 $0.14, $0.28 및 $0.0028입니다. 인공지능 지수에서 하나의 작업을 수행하는 데 평균 $0.13의 비용이 들며, 생성 속도는 초당 125개의 토큰에 도달합니다. 모델은 또한 OpenRouter를 통해 105만 개의 토큰 컨텍스트, AI Studio, MiMo Desktop 및 MiMo Code에서 사용할 수 있습니다. Pro-UltraSpeed 버전은 동일한 품질로 최대 20배 더 높은 속도를 제공하지만, 백만 개의 토큰당 $4.35 및 $8.70의 비용이 듭니다.
MiMo V2.5 Pro(4월)와 비교하여 프로그래밍, 에이전트 작업 및 사이버 보안에서의 개선은 30단계의 강화 학습(RL)과 약 75만 개의 작업 실행을 포함한 대규모 강화 학습에 기인한다고 회사는 설명합니다. 이 중 일부는 장기적인 다단계 프로세스를 모방했습니다. Xiaomi는 기술 보고서, RL 코드 및 학습 환경을 공개했습니다. 추가적으로, 에이전트 기능을 더 작은 모델로 이전하는 연구를 위해 Qwen3.5-9B 기반의 연구 모델 MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B를 출시했습니다.
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