AnswersPublished23 sources
MiMo-V2.6-Pro, açık ağırlıklı yapay zekâ modellerinde neden lider oldu?
MiMo V2.6 Pro, Artificial Analysis Intelligence Index’te 46 puanla açık ağırlıklı modeller arasında ilk sırada; GLM 5.3’ün 45 ve Kimi K3’ün 44 puanının önünde yer alıyor. Xiaomi, sıçramayı kodlama, ajan, görsel görevler ve siber güvenliği aynı pekiştirmeli öğrenme çalışmasında birleştiren “You Only RL Once” yaklaşım...
YayımlayanGPT-5.6 Terra ile düzenlendiGörseller GPT Image 2 ile oluşturuldu
Research answer
Key takeaways
- MiMo V2.6 Pro, Artificial Analysis Intelligence Index’te 46 puanla açık ağırlıklı modeller arasında ilk sırada; GLM 5.3’ün 45 ve Kimi K3’ün 44 puanının önünde yer alıyor.
- Xiaomi, sıçramayı kodlama, ajan, görsel görevler ve siber güvenliği aynı pekiştirmeli öğrenme çalışmasında birleştiren “You Only RL Once” yaklaşımına bağlıyor.
- Daha ekonomik MiMo V2.6 Flash, 309 milyar toplam parametre, 15 milyar etkin parametre, 1 milyon token bağlam penceresi ve milyon token başına 0,14 dolar giriş / 0,28 dolar çıktı API fiyatıyla sunuluyor.
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’nun çıkışı, üç unsurun aynı anda gelmesi nedeniyle önemli: Açık ağırlıklı modellerde lider bir karşılaştırma sonucu, düşük açıklanmış API fiyatları ve eğitim sonrası sürece dair alışılmadık ölçüde geniş materyal paylaşımı. Yine de doğru çerçeve önemli: Xiaomi, yaygın takip edilen bileşik bir ölçütte açık ağırlıklı kategorinin zirvesine çıktı; genel yetenek yarışında tüm modelleri geçmiş değil.
Sonuç ne söylüyor: açık ağırlıklılarda birinci, genelde değil
Artificial Analysis, MiMo-V2.6-Pro’yu 46 puanlık Intelligence Index skoru ile en yüksek sıradaki açık ağırlıklı model olarak listeliyor. Aynı sıralamada GLM-5.3 45, Kimi K3 ise 44 puanda bulunuyor. 31
Bu skor, xAI’ın kapalı Grok 4.7 yapılandırması için bildirilen seviyeye de yakın. Ancak Xiaomi, amiral gemisi modelinin en güçlü kapalı sistemlerin gerisinde kaldığını kendisi de belirtiyor. Artificial Analysis listesinde Claude Fable 5.1 ve GPT-6 Astra 53 puanda; MiMo’nun 46 puanından yedi puan yukarıda. 1
19
Dolayısıyla dönüm noktası gerçek, fakat kapsamı belirli: Xiaomi en iyi kapalı sistemlerle tam denkliği değil, açık ağırlıklı tarafta yeni bir referans seviyesini ortaya koymuş oldu.
MiMo-V2.6-Pro nasıl sıçrama yaptı?
Xiaomi, eğitim sonrası yaklaşımını “You Only RL Once” olarak adlandırıyor. Şirket; kodlama, genel amaçlı ajanlar, görsel görevler ve siber güvenlik için ayrı politikalar eğitmek yerine, bu alanları ve farklı ajan çalışma ortamlarını tek bir pekiştirmeli öğrenme (RL) çalışmasında bir araya getirdi.
Buradaki temel fikir, tek bir politikanın alanlar arasında taşınabilen davranışlar öğrenebilmesi: Eksik bilgiyi saptamak, doğru aracı seçmek, aracın çıktısını değerlendirmek ve başarısız bir denemeden sonra toparlanmak. 5
Xiaomi’nin açıklamasına göre Pro ve Flash, yaklaşık 750 bin yörünge üzerinde 30 RL adımını altı günden kısa sürede tamamladı. Şirketin bildirdiği eğitim maliyeti Pro için yaklaşık 2,62 milyon dolar, Flash için ise 850 bin dolar oldu. Bu tutarlar Xiaomi’nin kendi beyanı; bağımsız denetimden geçmiş toplam maliyetler olarak değerlendirilmemeli. 10
Bu sonuç, araç kullanan ve farklı alanlara yayılan ortamlarda RL ölçeklemenin, her görev alanı için baştan ayrı bir eğitim sonrası süreç kurmadan önemli yetenek kazanımları sağlayabileceğine işaret ediyor. Xiaomi’nin MiMo-V2.5-Pro’ya kıyasla dile getirdiği 20 puanlık artış ise, her gerçek dünya iş yükünde genel üstünlüğün kanıtı değil, sürüm dönemi karşılaştırması olarak okunmalı. 14
Hikâyenin merkezinde maliyet de var
MiMo-V2.6-Pro için açıklanan API bedeli, milyon giriş tokenı başına 0,435 dolar, milyon çıktı tokenı başına ise 0,87 dolar. Artificial Analysis’ın görev maliyeti tahminlerini kullanan bir karşılaştırma, Pro için Intelligence Index görevi başına yaklaşık 0,13 dolar; Grok 4.7 xHigh içinse 3,74 dolar hesaplıyor. 21
Elbette bir benchmark görevinin maliyeti, üretimdeki gerçek bir iş yükünün maliyetiyle aynı değildir. İstem ve yanıt uzunluğu, önbellekleme, araç kullanımı ve çıkarım ayarları faturayı değiştirir. Buna rağmen 46 puan ile düşük token fiyatının birleşmesi, güçlü muhakeme veya ajan yeteneklerini büyük ölçekte kullanmak isteyen ekipler için Pro’yu dikkat çekici bir seçenek hâline getiriyor.
MiMo-V2.6-Flash: daha düşük maliyetli kardeş model
MiMo-V2.6-Flash, Xiaomi’nin verimlilik odaklı modeli. Seyrek çalışan bir uzmanlar karışımı (Mixture-of-Experts/MoE) mimarisi kullanıyor: 309 milyar toplam parametre ve 15 milyar etkin parametre. Pro için bildirilen değerler ise 1,02 trilyon toplam ve 42 milyar etkin parametre. Her iki model de 1 milyon tokenlık bağlam penceresi sunuyor; metin, görsel, video ve ses girdilerini kabul ediyor. 4
Flash, daha sık çağrı alan üretim senaryoları için milyon önbelleksiz giriş tokenı başına 0,14 dolar, milyon çıktı tokenı başına 0,28 dolar fiyatlandırılıyor. Xiaomi, önbellekten gelen girişler için milyon token başına 0,0028 dolar listeliyor. 3
10
Xiaomi’nin kendi yayımladığı karşılaştırmalarda Flash, DeepSWE v1.1’de Pro’nun altında kalıyor; buna karşın uzun bağlamlı ve çok modlu iş yükleri için daha düşük maliyetli seçenek olarak konumlandırılıyor. Bunlar üretici tarafından yayımlanmış karşılaştırmalar olduğundan, modelin belirli bir kurulumdaki performansı bağımsız testlerle doğrulanmalı. 10
Flash hakkında erken dönem bir kullanıcı değerlendirmesi
Tim Dettmers, Flash’ın kendisine “300B ile 550B sınıfındaki en iyi model” gibi hissettirdiğini; kendi kullanımında DeepSeek V4.1 ve GLM-5.3 Flash’tan daha iyi sonuç verdiğini yazdı. Ayrıca 3 milyon tokenı aşan bir oturumda otomatik bağlam sıkıştırmasını övdü; yaklaşık saniyede 250 token çözümleme ve saniyede 2,6 bin token ön-doldurma hızı bildirdi. 44
Bu gözlemler, özellikle uzun süren kodlama iş akışları açısından kayda değer. Ancak tek bir uygulayıcının deneyimini yansıtıyor; bağımsız bir benchmark ya da farklı donanım ve sunum altyapılarında performans garantisi değil.
Xiaomi tam olarak neyi yayımlıyor?
Yayın, indirilebilir model ağırlıklarının ötesine geçiyor. Xiaomi, Pro ve Flash’ı MIT lisansıyla; teknik rapor, 7 binden fazla RL görev ortamı, uçtan uca RL çerçevesi ve birleştirilebilir mini çalışma ortamlarıyla birlikte açık kaynak yaptığını söylüyor. Şirket ayrıca iki RL çalışmasının eğitici günlüklerinden beslenen bir gösterge paneli de sunuyor. 46
2
Eğitim sonrası aşamaya bu düzeyde görünürlük sağlanması, araştırmacıların yaklaşımı incelemesini ve görev ortamları üzerinde çalışmasını kolaylaştırabilir. Ancak bu, tüm model geliştirme sürecinin eksiksiz yeniden üretilebildiği anlamına gelmiyor: Mevcut materyaller, her ön eğitim veri kümesinin, altyapı bileşeninin veya eğitim ayrıntısının yayımlandığını göstermiyor.
Açık ağırlıklı model yarışına etkisi ne?
MiMo-V2.6-Pro, Çinli laboratuvarların açık ağırlıklı modellerde son derece rekabetçi olduğuna ve bu özel Intelligence Index sıralamasında şu an lider konumda bulunduğuna dair kanıtı güçlendiriyor. Skoru GLM-5.3 ve Kimi K3’ün açık ağırlıklı sonuçlarını geçiyor; MIT lisansı altındaki erişilebilirliği de onu yalnızca API üzerinden kullanılabilen kapalı modellerden somut biçimde ayırıyor. 31
36
Ancak bu sonucu, Çinli laboratuvarların ABD’li laboratuvarların genelinde lider olduğu iddiasına dönüştürmek doğru olmaz. Aynı endekste en üstteki kapalı modeller olan Claude Fable 5.1 ve GPT-6 Astra, 53 puanda yer alıyor. 19
Pratik çıkarım daha sade: Açık ağırlıklı yapay zekâ, bu benchmarkta pahalı tescilli sistemlere biraz daha yaklaştı. MiMo-V2.6-Pro; dağıtılabilir ağırlıklara, düşük çıkarım fiyatına, çok modlu girdiye ve uzun bağlamlı ajan iş akışlarına önem veren ekipler için artık ciddi bir seçenek.
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, açık ağırlıklı yapay zekâ modellerinde neden lider oldu?"?
MiMo V2.6 Pro, Artificial Analysis Intelligence Index’te 46 puanla açık ağırlıklı modeller arasında ilk sırada; GLM 5.3’ün 45 ve Kimi K3’ün 44 puanının önünde yer alıyor.
What are the key points to validate first?
MiMo V2.6 Pro, Artificial Analysis Intelligence Index’te 46 puanla açık ağırlıklı modeller arasında ilk sırada; GLM 5.3’ün 45 ve Kimi K3’ün 44 puanının önünde yer alıyor. Xiaomi, sıçramayı kodlama, ajan, görsel görevler ve siber güvenliği aynı pekiştirmeli öğrenme çalışmasında birleştiren “You Only RL Once” yaklaşımına bağlıyor.
What should I do next in practice?
Daha ekonomik MiMo V2.6 Flash, 309 milyar toplam parametre, 15 milyar etkin parametre, 1 milyon token bağlam penceresi ve milyon token başına 0,14 dolar giriş / 0,28 dolar çıktı API fiyatıyla sunuluyor.
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