Xiaomi выпустила новое поколение открытых ИИ-моделей MiMo-V2.6. Флагманская MiMo-V2.6-Pro заняла первое место среди моделей с открытыми весами в Индексе интеллекта искусственного интеллекта, набрав 46,32 балла и опередив таких конкурентов, как GLM-5.3, Kimi K3, DeepSeek V4.1 Flash и Qwen3.8 Max. По отдельным агентным тестам модель достигла уровня или немного превзошла проприетарные системы: 53,1 в AutomationBench против 50,3 у Claude Opus 5, 31,6 в Agents' Last Exam (паритет с Opus 5) и 89,9 в Terminal Bench 2.1 против 89,1 у Opus 5. По совокупным показателям Pro все еще уступает флагманам с закрытым кодом – Claude Fable 5.1 и GPT-6 Astra.
Pro построена на архитектуре смеси экспертов: 1,02 трлн параметров, из которых 42 млрд активируются на один токен. Более компактная Flash имеет 309 млрд параметров и 15 млрд активных. Обе модели нативно омнимодальны – обрабатывают текст, изображения, видео и аудио, поддерживают до 1 млн токенов контекста и доступны с открытыми весами под лицензией MIT на Hugging Face. Архитектура Pro включает кодировщик машинного зрения на 681 млн параметров, аудиотокенизатор на 308 млн и кодировщик аудиопатчей на 127 млн, способный различать речь.
Стоимость через API Xiaomi: Pro – $0,435 за млн входных токенов без кэша, $0,87 за млн выходных и $0,0036 при попадании в кэш. Flash – $0,14, $0,28 и $0,0028 соответственно. Выполнение одной задачи в Индексе интеллекта обходится в среднем в $0,13, а скорость генерации достигает 125 токенов в секунду. Модели также доступны через OpenRouter с контекстом 1,05 млн токенов, AI Studio, MiMo Desktop и MiMo Code. Версия Pro-UltraSpeed обеспечивает до 20 раз более высокую скорость при том же качестве, но стоит $4,35 и $8,70 за млн токенов.
Улучшения по сравнению с MiMo V2.5 Pro (апрель) в программировании, агентных задачах и кибербезопасности компания объясняет масштабным обучением с подкреплением: 30 шагов RL и примерно 750 000 запусков задач, часть которых имитировала длительные многоэтапные процессы. Xiaomi опубликовала технический отчет, код RL и среды обучения. Дополнительно выпущена исследовательская модель MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B на базе Qwen3.5-9B для изучения переноса агентных возможностей на меньшие модели.
Похожие статьи
