उत्तरप्रकाशित23 स्रोत
Xiaomi का MiMo-V2.6-Pro ओपन-वेट AI मॉडल्स में शीर्ष पर क्यों पहुंचा
Artificial Analysis के Intelligence Index में MiMo V2.6 Pro को 46 अंक मिले हैं। यह ओपन वेट मॉडल्स में शीर्ष पर है, GLM 5.3 के 45 और Kimi K3 के 44 अंक से आगे है। [31] Xiaomi के अनुसार, Pro और Flash को कोडिंग, एजेंट, विज़ुअल और साइबरसिक्योरिटी कार्यों के मिश्रित RL रन में लगभग 7.5 लाख ट्रैजेक्टरी पर 30 चरणों तक, छह दि...
प्रकाशितकर्ताGPT-5.6 Terra से संपादितGPT Image 2 से चित्र बनाए गए
शोध उत्तर
मुख्य निष्कर्ष
- Artificial Analysis के Intelligence Index में MiMo V2.6 Pro को 46 अंक मिले हैं। यह ओपन वेट मॉडल्स में शीर्ष पर है, GLM 5.3 के 45 और Kimi K3 के 44 अंक से आगे है। [31]
- Xiaomi के अनुसार, Pro और Flash को कोडिंग, एजेंट, विज़ुअल और साइबरसिक्योरिटी कार्यों के मिश्रित RL रन में लगभग 7.5 लाख ट्रैजेक्टरी पर 30 चरणों तक, छह दिन से कम समय में प्रशिक्षित किया गया। [5][10]
- कम लागत वाले MiMo V2.6 Flash में 309B कुल और 15B सक्रिय पैरामीटर, 10 लाख टोकन कॉन्टेक्स्ट और टेक्स्ट, इमेज, वीडियो व ऑडियो इनपुट हैं; इसकी API कीमत $0.14/$0.28 प्रति मिलियन इनपुट/आउटपुट टोकन है। [3][4]
AI संकेत
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
MiMo-V2.6-Pro की लॉन्चिंग इसलिए अहम है क्योंकि इसमें तीन बातें एक साथ मिलती हैं: ओपन-वेट मॉडल्स में अग्रणी बेंचमार्क स्कोर, बेहद कम सूचीबद्ध API कीमत और पोस्ट-ट्रेनिंग से जुड़ी सामग्री का अपेक्षाकृत बड़ा सार्वजनिक रिलीज़। लेकिन इसे सही संदर्भ में देखना जरूरी है: Xiaomi एक व्यापक रूप से ट्रैक किए जाने वाले संयुक्त बेंचमार्क में ओपन-वेट श्रेणी में शीर्ष पर पहुंचा है, समूचे AI क्षमता-फ्रंटियर में नहीं।
उपलब्धि क्या है: ओपन-वेट में नंबर 1, कुल मिलाकर नहीं
Artificial Analysis के अनुसार MiMo-V2.6-Pro का Intelligence Index स्कोर 46 है और यह सबसे ऊंचे रैंक वाला ओपन-वेट मॉडल है। इसी सूची में GLM-5.3 को 45 और Kimi K3 को 44 अंक मिले हैं। 31
यह स्कोर xAI के मालिकाना Grok 4.7 कॉन्फ़िगरेशन के रिपोर्टेड स्तर के आसपास है। फिर भी Xiaomi खुद मानता है कि उसका फ्लैगशिप सबसे मजबूत क्लोज्ड मॉडल्स से पीछे है। Artificial Analysis की सूची में Claude Fable 5.1 और GPT-6 Astra को 53 अंक मिले हैं—यानी MiMo के 46 से सात अंक अधिक। 1
19
इसलिए यह उपलब्धि बड़ी है, मगर इसकी सीमा स्पष्ट है: Xiaomi ने ओपन-वेट मॉडल्स के लिए नया संदर्भ-बिंदु बनाया है; उसने सर्वश्रेष्ठ क्लोज्ड सिस्टम्स के बराबर पहुंचने का दावा सिद्ध नहीं किया है।
MiMo-V2.6-Pro की क्षमता कैसे बढ़ी
Xiaomi अपने पोस्ट-ट्रेनिंग तरीके को “You Only RL Once” कहता है। इसमें कोडिंग, सामान्य एजेंट, विज़ुअल टास्क और साइबरसिक्योरिटी के लिए अलग-अलग पॉलिसी प्रशिक्षित करने के बजाय, इन सभी क्षेत्रों के कार्यों और कई एजेंट हार्नेस को एक ही रिइन्फोर्समेंट लर्निंग (RL) रन में मिलाया गया।
कंपनी का तर्क है कि अलग परिवेशों में भी मॉडल को कुछ समान व्यवहार सीखने होते हैं—जैसे कौन-सी जानकारी गायब है, कौन-सा टूल इस्तेमाल करना है, टूल के नतीजे को कैसे परखना है और प्रयास विफल होने पर कैसे सुधरना है। एक ही पॉलिसी में इन व्यवहारों का प्रशिक्षण होने से रणनीतियां नए हार्नेस तक स्थानांतरित हो सकती हैं। 5
Xiaomi कहता है कि Pro और Flash, दोनों ने लगभग 7.5 लाख ट्रैजेक्टरी पर 30 RL चरण छह दिन से कम समय में पूरे किए। कंपनी के अनुसार Pro की ट्रेनिंग लागत करीब $2.62 मिलियन और Flash की लगभग $850,000 रही। ये Xiaomi के अपने बताए आंकड़े हैं; इनका स्वतंत्र ऑडिट नहीं हुआ है। 10
नतीजा यह संकेत देता है कि विविध, टूल-आधारित वातावरणों पर RL को बड़े पैमाने पर चलाने से हर कार्य-श्रेणी के लिए अलग पोस्ट-ट्रेनिंग पाइपलाइन बनाए बिना क्षमता बढ़ाई जा सकती है। हालांकि MiMo-V2.5-Pro के मुकाबले Xiaomi का बताया गया 20-अंक सुधार रिलीज़ के समय की तुलना है; इसे हर वास्तविक कार्यभार में सामान्य श्रेष्ठता का निर्णायक प्रमाण नहीं माना जाना चाहिए। 14
लागत इस कहानी का बड़ा हिस्सा है
MiMo-V2.6-Pro की सूचीबद्ध API कीमत $0.435 प्रति मिलियन इनपुट टोकन और $0.87 प्रति मिलियन आउटपुट टोकन है। Artificial Analysis के टास्क-कॉस्ट अनुमान का इस्तेमाल करने वाली एक तुलना में Pro की लागत करीब $0.13 प्रति Intelligence Index टास्क बताई गई, जबकि Grok 4.7 xHigh के लिए यह $3.74 थी। 21
बेंचमार्क-टास्क की लागत को किसी वास्तविक प्रोडक्शन वर्कलोड की लागत नहीं समझना चाहिए। यह प्रॉम्प्ट और आउटपुट की लंबाई, कैशिंग, टूल उपयोग और इन्फरेंस सेटिंग्स पर निर्भर करती है। फिर भी 46 के स्कोर और कम टोकन कीमत का संयोजन उन टीमों के लिए आकर्षक हो सकता है जिन्हें बड़े पैमाने पर रीजनिंग या एजेंट-आधारित कार्य चलाने हैं।
MiMo-V2.6-Flash: कम लागत वाला विकल्प
MiMo-V2.6-Flash को दक्षता और अधिक-आवृत्ति इस्तेमाल के लिए बनाया गया है। यह स्पार्स मिश्रण-ऑफ-एक्सपर्ट्स (MoE) आर्किटेक्चर पर आधारित है, जिसमें 309B कुल पैरामीटर और 15B सक्रिय पैरामीटर हैं। इसके मुकाबले Pro में रिपोर्ट के अनुसार 1.02T कुल और 42B सक्रिय पैरामीटर हैं। दोनों मॉडल 10 लाख टोकन का कॉन्टेक्स्ट विंडो देते हैं और टेक्स्ट, इमेज, वीडियो तथा ऑडियो इनपुट स्वीकार करते हैं। 4
Flash की कीमत अधिक संख्या में अनुरोधों के हिसाब से रखी गई है: $0.14 प्रति मिलियन अनकैश्ड इनपुट टोकन और $0.28 प्रति मिलियन आउटपुट टोकन। Xiaomi के अनुसार कैश्ड इनपुट की कीमत $0.0028 प्रति मिलियन टोकन है। 3
10
Xiaomi की प्रकाशित बेंचमार्क तुलनाओं में Flash, DeepSWE v1.1 पर Pro से नीचे है, लेकिन इसे लंबे कॉन्टेक्स्ट और मल्टीमोडल कार्यों के लिए कम-लागत विकल्प के रूप में पेश किया गया है। ये कंपनी द्वारा प्रकाशित तुलनाएं हैं, इसलिए किसी विशेष तैनाती से पहले स्वतंत्र परीक्षण जरूरी रहेगा। 10
Flash पर शुरुआती उपयोगकर्ता अनुभव
टिम डेटमर्स ने Flash को अपने अनुभव में “300B से 550B वर्ग का सबसे अच्छा मॉडल” जैसा बताया। उनके अनुसार यह DeepSeek V4.1 और GLM-5.3 Flash से बेहतर लगा। उन्होंने 30 लाख से अधिक टोकन वाले एक सत्र में इसके स्वचालित कॉन्टेक्स्ट कॉम्पैक्शन की भी तारीफ की और लगभग 250 टोकन प्रति सेकंड डिकोड तथा 2.6k टोकन प्रति सेकंड प्रीफिल रिपोर्ट किया। 44
ये टिप्पणियां लंबे समय तक चलने वाले कोडिंग वर्कफ़्लो के लिए दिलचस्प हैं, लेकिन यह एक प्रैक्टिशनर का अनुभव है—स्वतंत्र बेंचमार्क नहीं और न ही अलग हार्डवेयर या सर्विंग स्टैक पर प्रदर्शन की गारंटी।
Xiaomi ने वास्तव में क्या जारी किया है
रिलीज़ केवल डाउनलोड करने योग्य वेट्स तक सीमित नहीं है। Xiaomi का कहना है कि Pro और Flash को MIT लाइसेंस के तहत एक तकनीकी रिपोर्ट, 7,000 से अधिक RL टास्क एनवायरनमेंट, एंड-टू-एंड RL फ्रेमवर्क और संयोज्य मिनी-हार्नेस के साथ ओपन-सोर्स किया गया है। कंपनी ने दोनों RL रन के ट्रेनर लॉग्स पर आधारित एक डैशबोर्ड भी उपलब्ध कराया है। 46
2
पोस्ट-ट्रेनिंग की यह दृश्यता शोधकर्ताओं को ट्रेनिंग पद्धति जांचने और टास्क एनवायरनमेंट पर आगे काम करने में मदद कर सकती है। लेकिन इसे पूरे मॉडल-निर्माण की पूर्ण पुनरुत्पादन सामग्री नहीं माना जा सकता: उपलब्ध जानकारी यह स्थापित नहीं करती कि हर प्री-ट्रेनिंग डेटासेट, इन्फ्रास्ट्रक्चर घटक या ट्रेनिंग विवरण जारी किया गया है।
ओपन-वेट AI की दौड़ के लिए इसका क्या अर्थ है
MiMo-V2.6-Pro इस बात के प्रमाण को मजबूत करता है कि चीनी लैब्स ओपन-वेट AI में बहुत प्रतिस्पर्धी हैं और इस खास Intelligence Index रैंकिंग में अभी आगे हैं। इसका स्कोर GLM-5.3 और Kimi K3 के सूचीबद्ध ओपन-वेट स्कोर से ऊपर है, जबकि MIT लाइसेंस के तहत उपलब्धता इसे केवल API के जरिए मिलने वाले क्लोज्ड मॉडल से अलग बनाती है। 31
36
फिर भी, इससे यह व्यापक निष्कर्ष निकालना सही नहीं होगा कि चीनी लैब्स कुल मिलाकर अमेरिकी लैब्स से आगे हैं। इसी इंडेक्स में शीर्ष क्लोज्ड मॉडल Claude Fable 5.1 और GPT-6 Astra 53 अंक पर हैं। 19
व्यावहारिक निष्कर्ष सरल है: इस बेंचमार्क पर ओपन-वेट AI महंगे मालिकाना सिस्टम्स के काफी करीब आया है। MiMo-V2.6-Pro उन टीमों के लिए एक महत्वपूर्ण विकल्प बनता है जो तैनात किए जा सकने वाले वेट्स, कम इन्फरेंस लागत, मल्टीमोडल इनपुट और लंबे कॉन्टेक्स्ट वाले एजेंट वर्कफ़्लो को प्राथमिकता देती हैं।
Studio Global AI
अपना शोध जारी रखें
इस पृष्ठ में एक स्रोत-समर्थित उत्तर शामिल है जिसे आप Studio Global के अंदर जारी रख सकते हैं।
लोग पूछते भी हैं
"Xiaomi का MiMo-V2.6-Pro ओपन-वेट AI मॉडल्स में शीर्ष पर क्यों पहुंचा" का संक्षिप्त उत्तर क्या है?
Artificial Analysis के Intelligence Index में MiMo V2.6 Pro को 46 अंक मिले हैं। यह ओपन वेट मॉडल्स में शीर्ष पर है, GLM 5.3 के 45 और Kimi K3 के 44 अंक से आगे है। [31]
सबसे पहले सत्यापित करने योग्य मुख्य बिंदु क्या हैं?
Artificial Analysis के Intelligence Index में MiMo V2.6 Pro को 46 अंक मिले हैं। यह ओपन वेट मॉडल्स में शीर्ष पर है, GLM 5.3 के 45 और Kimi K3 के 44 अंक से आगे है। [31] Xiaomi के अनुसार, Pro और Flash को कोडिंग, एजेंट, विज़ुअल और साइबरसिक्योरिटी कार्यों के मिश्रित RL रन में लगभग 7.5 लाख ट्रैजेक्टरी पर 30 चरणों तक, छह दिन से कम समय में प्रशिक्षित किया गया। [5][10]
मुझे अभ्यास में आगे क्या करना चाहिए?
कम लागत वाले MiMo V2.6 Flash में 309B कुल और 15B सक्रिय पैरामीटर, 10 लाख टोकन कॉन्टेक्स्ट और टेक्स्ट, इमेज, वीडियो व ऑडियो इनपुट हैं; इसकी API कीमत $0.14/$0.28 प्रति मिलियन इनपुट/आउटपुट टोकन है। [3][4]
सूत्र
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