Xiaomi выпустила MiMo-V2.6 — семейство моделей Pro и Flash с открытыми весами. На 22 сентября старшая Pro набрала 46 баллов в Intelligence Index от Artificial Analysis и возглавила его открытый сегмент: у GLM-5.3 — 45, у Kimi K3 — 44. Это результат внешнего тестирования, а не только собственной таблицы Xiaomi. Общие лидеры среди закрытых моделей пока выше, но у MiMo есть другое важное преимущество: сочетание высокого результата, дешёвого API и возможности забрать веса для собственного развёртывания.

Разница в расходах особенно заметна рядом с Grok 4.7. В данных Artificial Analysis обе модели имеют одинаковые округлённые 46 баллов, а расчётная средняя стоимость задания индекса составляет $0,13 у MiMo против $2,73–3,74 у Grok в разных режимах. Это примерно в 21–29 раз меньше на данном наборе испытаний; одинаковый итоговый балл не означает одинаковых способностей в каждой задаче. Базовый API-тариф Pro — $0,435 за миллион входных токенов без попадания в кэш и $0,87 за миллион выходных. У Flash — $0,14 и $0,28 соответственно. Отдельный ускоренный вариант Pro-UltraSpeed стоит в десять раз дороже обычной Pro: его обещания скорости нельзя приписывать дешёвому тарифу.

По карточке модели, Pro принимает текст, изображения, видео и аудио, поддерживает контекст до миллиона токенов и возвращает текст, в том числе команды для инструментов. В основе — смесь экспертов: всего 1,02 трлн параметров, из которых при обработке каждого токена задействуются 42 млрд. Это сокращает объём вычислений по сравнению с использованием всей сети, но не отменяет необходимость хранить её веса. Поэтому открытый доступ не превращает флагман в модель для обычной игровой видеокарты. Его практические задачи — работа с кодом, документами и интерфейсами, где агенту приходится последовательно действовать, проверять результат и исправлять ошибки.

Главную прибавку Xiaomi связывает с масштабным обучением с подкреплением: модели пробовали разные пути решения, а проверки и модели-оценщики помогали выбирать удачные. Компания сообщает примерно о 750 тысячах траекторий — последовательностей действий — за показанный этап продолжительностью менее шести дней. Заявленные расходы составили около $2,62 млн для Pro и $850 тысяч для Flash, суммарно $3,47 млн. Это стоимость конкретного дополнительного этапа, а не создания двух моделей с нуля: предварительное обучение и предшествующая исследовательская работа в эту цифру не превращаются. Xiaomi отдельно упоминает полгода подготовки и инженерных экспериментов.

Веса Pro и Flash опубликованы под лицензией MIT. Xiaomi также сообщила об открытии более 7000 тренировочных окружений, программной инфраструктуры обучения и отдельной исследовательской модели на базе Qwen с 9 млрд параметров — её не следует путать с флагманом, получившим 46 баллов. Значимость релиза не ограничивается перестановкой мест в рейтинге: сильную модель можно использовать через недорогой API или разворачивать на своей инфраструктуре, не оставаясь привязанным к единственному поставщику вычислений. Для массовой автоматизации это вопрос не только качества одного ответа, но и того, сколько попыток, проверок и законченных задач можно позволить себе за тот же бюджет.