AnswersPublished23 sources
MiMo-V2.6-Pro של שיאומי בראש דירוג מודלי המשקולות הפתוחות
MiMo V2.6 Pro מדורג ראשון בין מודלי המשקולות הפתוחות במדד Intelligence Index של Artificial Analysis, עם ציון 46 — לפני GLM 5.3 עם 45 ו־Kimi K3 עם 44. שיאומי מייחסת את השיפור לריצת למידת חיזוק אחת ומשולבת, שחיברה משימות קוד, סוכנים, חזות וסייבר; לפי החברה, כל מודל עבר 30 שלבי RL על כ־750 אלף מסלולים בפחות משישה ימים.
פורסם על ידינערך באמצעות GPT-5.6 Terraהתמונות נוצרו באמצעות GPT Image 2
Research answer
Key takeaways
- MiMo V2.6 Pro מדורג ראשון בין מודלי המשקולות הפתוחות במדד Intelligence Index של Artificial Analysis, עם ציון 46 — לפני GLM 5.3 עם 45 ו־Kimi K3 עם 44.
- שיאומי מייחסת את השיפור לריצת למידת חיזוק אחת ומשולבת, שחיברה משימות קוד, סוכנים, חזות וסייבר; לפי החברה, כל מודל עבר 30 שלבי RL על כ־750 אלף מסלולים בפחות משישה ימים.
- MiMo V2.6 Flash הוא האח החסכוני יותר: 309 מיליארד פרמטרים בסך הכול, 15 מיליארד פעילים, חלון הקשר של מיליון טוקנים, קלט מולטימודלי ותמחור API של 0.14 דולר למיליון טוקני קלט לא שמורים במטמון.
AI Prompt
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: How did Xiaomi’s newly released, MIT-licensed MiMo-V2.6-Pro become the top open-weight model on the Artificial Analysis Intelligence Index—s. Article summary: MiMo‑V2.6‑Pro’s result is best understood as a major reinforcement-learning scaling result, not proof that it has closed the overall frontier. It is the current highest-scoring open-weight model on Artificial Analysis’s . Topic tags: general, general web, user generated, education. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, cha
ההשקה של MiMo-V2.6-Pro חשובה משום שהיא מחברת בין שלושה דברים שלא תמיד מגיעים יחד: תוצאה מובילה בדירוג של מודלים עם משקולות פתוחות, מחיר API נמוך מאוד, ושחרור רחב יחסית של נכסי פוסט־אימון. עם זאת, חשוב לדייק: שיאומי הגיעה למקום הראשון בקטגוריית המשקולות הפתוחות במדד מורכב אחד — לא לראש חזית היכולות הכוללת של עולם ה־AI.
מקום ראשון במשקולות פתוחות — לא מקום ראשון בכלל השוק
לפי Artificial Analysis, MiMo-V2.6-Pro הוא מודל המשקולות הפתוחות המדורג גבוה ביותר במדד Intelligence Index, עם ציון 46. אחריו נמצאים GLM-5.3 עם 45 ו־Kimi K3 עם 44. 31
הציון הזה דומה לזה של תצורת Grok 4.7 הסגורה של xAI. אך גם שיאומי עצמה מציינת שנותר פער מול המודלים הסגורים החזקים ביותר: Claude Fable 5.1 ו־GPT-6 Astra מדורגים ב־53 — פער של שבע נקודות לעומת MiMo. 1
19
כלומר, מדובר באבן דרך משמעותית, אבל מוגדרת היטב: שיאומי קבעה רף חדש למודלים עם משקולות פתוחות, לא הוכיחה שוויון מלא מול מיטב המערכות הסגורות.
מה הוביל לשיפור
שיאומי מכנה את גישת הפוסט־אימון שלה "You Only RL Once" — "למידת חיזוק פעם אחת בלבד". במקום לאמן מדיניות נפרדת לקוד, סוכנים כלליים, משימות חזות ואבטחת סייבר, החברה ערבבה את התחומים האלה — וגם מסגרות הפעלה שונות של סוכנים — לאימון RL יחיד.
ההנחה היא שמיומנויות שימושיות עוברות בין התחומים: לזהות איזה מידע חסר, לבחור כלי מתאים, להעריך את תוצאת הכלי ולהתאושש מניסיון שנכשל. 5
לפי שיאומי, Pro ו־Flash השלימו כל אחד 30 שלבי למידת חיזוק על פני כ־750 אלף מסלולים, בפחות משישה ימים. עלות האימון המדווחת הייתה כ־2.62 מיליון דולר ל־Pro וכ־850 אלף דולר ל־Flash. אלו נתונים שמסרה שיאומי, ולא עלויות שנבדקו בביקורת חיצונית. 10
התוצאה מחזקת את הטענה שאפשר להפיק קפיצת יכולות משמעותית באמצעות הרחבת RL על פני סביבות מגוונות ועשירות בכלים, בלי לבנות צינור פוסט־אימון נפרד לכל תחום. העלייה הנטענת של 20 נקודות לעומת MiMo-V2.5-Pro, עם זאת, היא השוואה סביב מועד ההשקה ולא הוכחה ליתרון כללי בכל עומס עבודה מציאותי. 14
המחיר הוא חלק מרכזי מהסיפור
מחיר ה־API הרשמי של MiMo-V2.6-Pro הוא 0.435 דולר למיליון טוקני קלט ו־0.87 דולר למיליון טוקני פלט. השוואה המבוססת על אומדני עלות המשימות של Artificial Analysis העריכה את העלות בכ־0.13 דולר למשימת Intelligence Index, לעומת 3.74 דולר ל־Grok 4.7 xHigh. 21
עלות של משימת בנצ'מרק אינה זהה לעלות הפעלה במוצר: היא תלויה באורך הפרומפט והתשובה, שימוש במטמון, קריאות לכלים והגדרות הסקה. ועדיין, השילוב בין ציון 46 למחירי טוקנים נמוכים הוא הסיבה ש־Pro עשוי להיות מושך לצוותים הזקוקים ליכולות הסקה או סוכנים בהיקף גדול.
MiMo-V2.6-Flash: האח הזול יותר
MiMo-V2.6-Flash הוא המודל שממוקד ביעילות. הוא משתמש בארכיטקטורת Mixture of Experts דלילה, עם 309 מיליארד פרמטרים בסך הכול ו־15 מיליארד פרמטרים פעילים; ל־Pro מדווחים 1.02 טריליון פרמטרים בסך הכול ו־42 מיליארד פעילים. לשני המודלים חלון הקשר של מיליון טוקנים, והם מקבלים קלט של טקסט, תמונה, וידאו ואודיו. 4
Flash מתומחר לשימוש תכוף יותר: 0.14 דולר למיליון טוקני קלט שאינם במטמון ו־0.28 דולר למיליון טוקני פלט. קלט שנמצא במטמון מתומחר אצל שיאומי ב־0.0028 דולר למיליון טוקנים. 3
10
בהשוואות הבנצ'מרק שפרסמה שיאומי, Flash נמצא מתחת ל־Pro ב־DeepSWE v1.1, אך ממוצב כאפשרות זולה יותר לעומסי עבודה מולטימודליים וארוכי־הקשר. אלה השוואות של הספק עצמו, ולכן רצוי לאמת אותן בבדיקות עצמאיות לפני פריסה מסוימת. 10
התרשמות ראשונית מ־Flash
טים דטמרס תיאר את Flash ככזה שמרגיש כמו "המודל הטוב ביותר בקטגוריית 300B עד 550B", ולדבריו הוא היה טוב יותר בשימוש שלו מ־DeepSeek V4.1 ומ־GLM-5.3 Flash. הוא גם שיבח את דחיסת ההקשר האוטומטית בסשן שעבר 3 מיליון טוקנים, ודיווח על כ־250 טוקנים לשנייה בפענוח וכ־2.6 אלף טוקנים לשנייה ב־prefill. 44
אלו תצפיות מעניינות, בעיקר עבור תהליכי קוד ארוכי־טווח, אך מדובר בדיווח של משתמש אחד — לא בבנצ'מרק עצמאי או בהבטחת ביצועים על חומרה ותשתיות הגשה אחרות.
מה שיאומי משחררת בפועל
ההשקה אינה מסתכמת בהורדת המשקולות. שיאומי הודיעה על שחרור Pro ו־Flash ברישיון MIT, יחד עם דוח טכני, יותר מ־7,000 סביבות משימות RL, מסגרת RL מקצה לקצה ומיני־רתמות (mini-harnesses) הניתנות להרכבה. בנוסף, היא מציגה לוח מחוונים שמבוסס על לוגי המאמן של שתי ריצות ה־RL. 46
2
רמת השקיפות הזו בפוסט־אימון עשויה לסייע לחוקרים לבחון את שיטת האימון ולבנות על סביבות המשימות. היא עדיין אינה חבילת שכפול מלאה של תהליך פיתוח המודל: החומרים שפורסמו אינם מוכיחים שכל מערכי נתוני הקדם־אימון, רכיבי התשתית או פרטי האימון המלאים זמינים.
מה זה אומר על המרוץ בין מודלים פתוחים
MiMo-V2.6-Pro מחזק את הראיות לכך שמעבדות סיניות תחרותיות מאוד — וכרגע מובילות בדירוג הספציפי הזה של מודלי משקולות פתוחות. הציון שלו גבוה מהציונים המופיעים עבור GLM-5.3 ו־Kimi K3, והזמינות ברישיון MIT מבדילה אותו מהותית ממודל סגור הזמין רק דרך API. 31
36
אבל יהיה מרחיק לכת להפוך את הנתון הזה לטענה רחבה שלפיה מעבדות סיניות מובילות את המעבדות האמריקאיות בכללותן. באותו מדד, המודלים הסגורים המובילים — Claude Fable 5.1 ו־GPT-6 Astra — עומדים על 53. 19
המסקנה המעשית פשוטה יותר: AI עם משקולות פתוחות התקרב במדד הזה למערכות קנייניות יקרות, ו־MiMo-V2.6-Pro הוא כעת אפשרות משמעותית לצוותים שמעריכים משקולות שאפשר לפרוס בעצמם, עלויות הסקה נמוכות, קלט מולטימודלי ותהליכי סוכנים עם הקשר ארוך.
Studio Global AI
Continue your research
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
People also ask
What is the short answer to "MiMo-V2.6-Pro של שיאומי בראש דירוג מודלי המשקולות הפתוחות"?
MiMo V2.6 Pro מדורג ראשון בין מודלי המשקולות הפתוחות במדד Intelligence Index של Artificial Analysis, עם ציון 46 — לפני GLM 5.3 עם 45 ו־Kimi K3 עם 44.
What are the key points to validate first?
MiMo V2.6 Pro מדורג ראשון בין מודלי המשקולות הפתוחות במדד Intelligence Index של Artificial Analysis, עם ציון 46 — לפני GLM 5.3 עם 45 ו־Kimi K3 עם 44. שיאומי מייחסת את השיפור לריצת למידת חיזוק אחת ומשולבת, שחיברה משימות קוד, סוכנים, חזות וסייבר; לפי החברה, כל מודל עבר 30 שלבי RL על כ־750 אלף מסלולים בפחות משישה ימים.
What should I do next in practice?
MiMo V2.6 Flash הוא האח החסכוני יותר: 309 מיליארד פרמטרים בסך הכול, 15 מיליארד פעילים, חלון הקשר של מיליון טוקנים, קלט מולטימודלי ותמחור API של 0.14 דולר למיליון טוקני קלט לא שמורים במטמון.
Sources
artificialanalysis.aiComparison of AI Models across Intelligence, Performance, and Price
mimo.mi.comXiaomi MiMo-V2.6 Series: 3 New Models Officially Released
huggingface.coXiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Flash-RL - Hugging Face
mimo.xiaomi.comIntroducing MiMo-V2.6 series