AnswersPublished23 sources
MiMo-V2.6-Pro na czele modeli open-weight. Sukces Xiaomi ma jednak wyraźne granice
MiMo V2.6 Pro uzyskał 46 punktów w Intelligence Index i jest najwyżej notowanym modelem open weight, przed GLM 5.3 (45) oraz Kimi K3 (44). Xiaomi przypisuje wzrost możliwości jednemu mieszanemu procesowi uczenia ze wzmocnieniem, obejmującemu zadania programistyczne, agentowe, wizualne i z zakresu cyberbezpieczeństwa.
Opublikowane przezEdytowane za pomocą GPT-5.6 TerraObrazy wygenerowane za pomocą GPT Image 2
Research answer
Key takeaways
- MiMo V2.6 Pro uzyskał 46 punktów w Intelligence Index i jest najwyżej notowanym modelem open weight, przed GLM 5.3 (45) oraz Kimi K3 (44).
- Xiaomi przypisuje wzrost możliwości jednemu mieszanemu procesowi uczenia ze wzmocnieniem, obejmującemu zadania programistyczne, agentowe, wizualne i z zakresu cyberbezpieczeństwa.
- Tańszy MiMo V2.6 Flash ma 309 mld parametrów ogółem, obsługuje kontekst do 1 mln tokenów oraz wejście tekstowe, obrazowe, wideo i audio.
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
MiMo-V2.6-Pro jest istotną premierą nie dlatego, że Xiaomi wyprzedziło całą branżę AI, lecz dlatego, że połączyło najlepszy wynik wśród modeli z otwartymi wagami z bardzo niską deklarowaną ceną API oraz szerokim udostępnieniem materiałów z etapu dostrajania modelu.
Najważniejsze zastrzeżenie: Xiaomi znalazło się na szczycie kategorii open-weight w jednym szeroko śledzonym rankingu zbiorczym. Nie oznacza to jeszcze osiągnięcia poziomu najlepszych zamkniętych modeli.
Lider wśród otwartych wag, ale nie całego rynku
Według Artificial Analysis MiMo-V2.6-Pro jest najwyżej sklasyfikowanym modelem open-weight w Intelligence Index, z wynikiem 46. Za nim znalazły się GLM-5.3 z 45 punktami i Kimi K3 z 44 punktami. 31
Wynik 46 odpowiada poziomowi raportowanemu dla jednej konfiguracji zamkniętego Grok 4.7 firmy xAI. Samo Xiaomi zaznacza jednak, że jego flagowy model nadal ustępuje najsilniejszym systemom zamkniętym. Na liście Artificial Analysis Claude Fable 5.1 i GPT-6 Astra osiągają po 53 punkty — o siedem więcej od MiMo. 1
19
To ważny, ale precyzyjnie określony sukces: nowy punkt odniesienia dla modeli open-weight, a nie dowód pełnej równości z liderami całego rynku.
Co miało podnieść możliwości MiMo-V2.6-Pro
Xiaomi nazwało swoją metodę post-treningu „You Only RL Once”. Zamiast tworzyć osobne polityki dla programowania, agentów ogólnego przeznaczenia, zadań wizualnych i cyberbezpieczeństwa, firma połączyła te obszary oraz różne środowiska uruchomieniowe agentów w jednym procesie uczenia ze wzmocnieniem (RL).
Założenie jest takie, że model może przenosić między dziedzinami wspólne zachowania: rozpoznawanie brakujących informacji, dobór narzędzia, ocenę efektu jego użycia i powrót do rozwiązania po nieudanej próbie. 5
Xiaomi podaje, że zarówno Pro, jak i Flash wykonały po 30 kroków RL na około 750 tys. trajektorii w czasie krótszym niż sześć dni. Raportowany koszt wyniósł około 2,62 mln USD dla Pro oraz 850 tys. USD dla Flash. Są to deklaracje producenta, a nie niezależnie audytowane, pełne koszty szkolenia. 10
Taki wynik sugeruje, że skalowanie RL w różnorodnych środowiskach z użyciem narzędzi może wyraźnie poprawiać możliwości bez budowania oddzielnego potoku post-treningowego dla każdej kategorii zadań. Deklarowany 20-punktowy wzrost względem MiMo-V2.5-Pro należy jednak traktować jako porównanie z okresu premiery, a nie uniwersalny dowód przewagi w każdym rzeczywistym zastosowaniu. 14
Cena API jest kluczową częścią tej premiery
Cennik MiMo-V2.6-Pro przewiduje 0,435 USD za milion tokenów wejściowych i 0,87 USD za milion tokenów wyjściowych. W porównaniu wykorzystującym szacunki kosztu zadań Artificial Analysis koszt jednego zadania Intelligence Index dla Pro wynosi około 0,13 USD, wobec 3,74 USD dla Grok 4.7 xHigh. 21
Koszt zadania benchmarkowego nie jest tożsamy z kosztem konkretnego wdrożenia. W praktyce zależy m.in. od długości promptów i odpowiedzi, buforowania, użycia narzędzi oraz ustawień inferencji. Mimo to zestawienie wyniku 46 z niskimi stawkami tokenowymi sprawia, że Pro wygląda na atrakcyjną opcję dla zespołów potrzebujących skalowalnego rozumowania i pracy agentowej.
MiMo-V2.6-Flash: wariant nastawiony na efektywność
MiMo-V2.6-Flash jest modelem Xiaomi przeznaczonym do tańszych wdrożeń o dużej liczbie zapytań. Korzysta z rzadkiej architektury mixture-of-experts (MoE): ma 309 mld parametrów ogółem i 15 mld aktywnych parametrów, podczas gdy Pro ma raportowane 1,02 bln parametrów ogółem i 42 mld aktywnych. Oba modele obsługują okno kontekstowe do 1 mln tokenów oraz przyjmują tekst, obrazy, wideo i dźwięk. 4
Flash wyceniono na 0,14 USD za milion tokenów wejściowych bez trafienia w cache i 0,28 USD za milion tokenów wyjściowych. Xiaomi podaje cenę wejścia z cache na poziomie 0,0028 USD za milion tokenów. 3
10
W opublikowanych przez Xiaomi porównaniach Flash wypada słabiej od Pro w DeepSWE v1.1, ale jest pozycjonowany jako tańsza opcja dla długiego kontekstu i zadań multimodalnych. To porównania producenta — przy wyborze modelu do konkretnego wdrożenia warto je sprawdzić we własnych lub niezależnych testach. 10
Wczesna opinia praktyka o Flash
Tim Dettmers ocenił, że Flash sprawia wrażenie „najlepszego modelu w klasie od 300B do 550B”, a w jego użyciu przewyższał DeepSeek V4.1 i GLM-5.3 Flash. Pochwalił też automatyczne kompaktowanie kontekstu w sesji przekraczającej 3 mln tokenów oraz podał około 250 tokenów na sekundę podczas dekodowania i 2,6 tys. tokenów na sekundę podczas wstępnego przetwarzania. 44
Są to interesujące obserwacje zwłaszcza dla długich procesów programistycznych, ale pozostają relacją jednego praktyka, a nie niezależnym benchmarkiem ani gwarancją takich samych rezultatów na innym sprzęcie i stosie serwującym.
Co Xiaomi faktycznie udostępnia
Premiera nie ogranicza się do wag modeli. Xiaomi informuje o udostępnieniu Pro i Flash na licencji MIT, wraz z raportem technicznym, ponad 7 tys. środowisk zadań RL, kompletnym frameworkiem RL i modułowymi mini-harnessami. Firma pokazała także panel oparty na logach trenerskich z dwóch procesów RL. 46
2
Taki zakres wglądu w etap post-treningu może pomóc badaczom analizować metodę i rozwijać środowiska zadań. Nie jest jednak równoznaczny z kompletnym pakietem reprodukcyjnym całego procesu tworzenia modelu: dostępne materiały nie potwierdzają publikacji wszystkich zbiorów pretreningowych, elementów infrastruktury ani pełnych szczegółów treningu.
Co mówi to o wyścigu modeli open-weight
MiMo-V2.6-Pro wzmacnia argument, że chińskie laboratoria są bardzo konkurencyjne, a obecnie prowadzą w tym konkretnym rankingu modeli open-weight. Wynik Xiaomi przewyższa noty GLM-5.3 i Kimi K3, a dostępność na licencji MIT wyraźnie odróżnia model od zamkniętych usług dostępnych wyłącznie przez API. 31
36
Nie byłoby jednak uzasadnione rozszerzanie tego wniosku na tezę, że chińskie laboratoria prowadzą ogólnie przed amerykańskimi. Ten sam indeks wskazuje Claude Fable 5.1 i GPT-6 Astra na poziomie 53 punktów. 19
Praktyczny wniosek jest prostszy: modele open-weight zbliżyły się w tym benchmarku do drogich systemów własnościowych, a MiMo-V2.6-Pro stał się ważną opcją dla zespołów, dla których liczą się możliwe do wdrożenia wagi, niskie koszty inferencji, wejście multimodalne i praca agentowa z długim kontekstem.
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 na czele modeli open-weight. Sukces Xiaomi ma jednak wyraźne granice"?
MiMo V2.6 Pro uzyskał 46 punktów w Intelligence Index i jest najwyżej notowanym modelem open weight, przed GLM 5.3 (45) oraz Kimi K3 (44).
What are the key points to validate first?
MiMo V2.6 Pro uzyskał 46 punktów w Intelligence Index i jest najwyżej notowanym modelem open weight, przed GLM 5.3 (45) oraz Kimi K3 (44). Xiaomi przypisuje wzrost możliwości jednemu mieszanemu procesowi uczenia ze wzmocnieniem, obejmującemu zadania programistyczne, agentowe, wizualne i z zakresu cyberbezpieczeństwa.
What should I do next in practice?
Tańszy MiMo V2.6 Flash ma 309 mld parametrów ogółem, obsługuje kontekst do 1 mln tokenów oraz wejście tekstowe, obrazowe, wideo i audio.
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