MiMo-V2.6-Pro содержит около 1 трлн параметров, из которых при обработке каждого токена активируются около 42 млрд. Модель умеет работать с текстом, изображениями, аудио и видео, а размер контекстного окна достигает 1 млн токенов. Скорость генерации составляет около 125 токенов в секунду. Xiaomi также выпускает MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed, которая способна генерировать данные со скоростью, в 20 раз превышающей обычную скорость Pro.
В рейтинге по нескольким типам задач Artificial Analysis модель получила 46 баллов в Intelligence Index и заняла первое место среди представленных на платформе моделей с открытыми весами. Она оказалась на одном уровне с Grok 4.7 и выше Grok 4.6, Gemini 3.8 Flash, DeepSeek V4.1 Flash и DeepSeek V4.1 Pro. В собственных тестах Xiaomi MiMo-V2.6-Pro также показала заметный рост относительно версии 2.5: 71,9 балла в DeepSWE v1.1 для программирования, 53,1 в AutomationBench для автоматизации задач, 76,9 в Toolathlon-Verified для работы с инструментами, 89,9 в Terminal Bench 2.1 для выполнения задач через командную строку и 94,0 в CyberGym для кибербезопасности.
Среди примеров использования MiMo-V2.6-Pro Xiaomi приводит создание 3D-сцен и игровых миров, работу в Blender и Figma, управление виртуальной роботизированной рукой, а также подготовку презентаций, видео, SVG и музыки. Модель также использовали для анализа научной литературы и патентов, компьютерного моделирования материалов и формализации математического доказательства в Lean 4.
Одновременно Xiaomi представила более компактную версию MiMo-V2.6-Flash. Она также поддерживает мультимодальные данные и контекст до 1 млн токенов, а ее результаты в бенчмарках близки к Pro. Стоимость использования через API составляет $0,14 за 1 млн входных токенов и $0,28 за 1 млн выходных токенов. Pro-версия обойдется в $0,435 и $0,87 соответственно. Для сравнения, DeepSeek-V4-Pro вне пиковой нагрузки стоит $0,66 за 1 млн входных и $1,98 за 1 млн выходных токенов.
Главная техническая особенность MiMo-V2.6 — масштабное обучение с подкреплением (RL), в ходе которого модель многократно решает сложные задачи и получает вознаграждение за успешные стратегии. Xiaomi заявляет, что Pro и Flash прошли по 30 этапов RL и обработали 750 тыс. траекторий менее чем за шесть дней. Затраты составили около $2,62 млн для Pro и $850 тыс. для Flash. На каждом этапе использовались 1568 запросов и по 16 вариантов ответа на каждый — всего 2,7–3,7 млрд обучающих токенов. Для повышения качества Xiaomi сравнивала несколько решений одной задачи и отдельно боролась с «взломом вознаграждений», когда агент, например, находил готовое исправление в Git вместо самостоятельного решения задачи.
Веса MiMo-V2.6-Pro опубликованы под лицензией MIT. Это позволяет разработчикам скачивать модель, запускать ее на собственной инфраструктуре и адаптировать под свои задачи без необходимости использовать API Xiaomi. Компания также открыла часть инструментов, связанных с обучением и созданием ИИ-агентов.
