21 сентября 2026 года Xiaomi, известная в первую очередь как производитель смартфонов, выпустила модель MiMo-V2.6-Pro, которая сразу заняла первое место в рейтинге Artificial Analysis Intelligence Index с показателем 46, обойдя всех конкурентов с открытыми весами. Этот шаг стал неожиданностью: Xiaomi традиционно не входит в «шестёрку китайских ИИ-тигров» — DeepSeek, Baidu, Alibaba и других признанных лидеров.
Модель построена на архитектуре MoE (1,02 триллиона параметров, из которых активны 42 миллиарда) и распространяется под свободной лицензией MIT. Стоимость обучения, по данным разработчиков, составила около $3 миллионов — рекордно низкая сумма для такой вычислительной мощности. Вместе с Pro-версией выпущена облегчённая MiMo-V2.6-Flash и ультраскоростная модификация UltraSpeed, которая, как утверждается, даёт до 20-кратного ускорения генерации без потери качества.
Тарифы на использование уже известны: $0,435 за миллион входных токенов и $0,87 за миллион выходных. По оценке Artificial Analysis, стоимость одного «задания» (Intelligence Index task) составляет $0,13 — это ставит модель на границу Парето по соотношению интеллект/затраты.
RL-стек и необычная открытость
Технический отчёт Xiaomi, опубликованный на нескольких платформах, описывает масштабирование обучения с подкреплением (RL) по трём осям:
- Увеличение размера батча и пропускной способности — 1 568 сэмплов на шаг, контекст до 1 млн токенов, 3,5–3,7 млрд токенов за один шаг.
- Расширение набора задач — программирование, агентные сценарии, визуальные и кибер-среды, музыкальная генерация.
- Усложнение «оценщика» (grader compute) — относительное сравнение внутри групп даёт более точные сигналы вознаграждения и замыкает цикл самоулучшения.
По словам бывшего ведущего инженера DeepSeek Фули Ло, сейчас работающего в Xiaomi, компания публиковала финальные RL-метрики в реальном времени — уровень прозрачности, нетипичный для индустрии. Полный набор инструментов, включая код сред и рецепты обучения, будет открыт. Исключение — сами датасеты (свыше 7 000 задач), которые пока не выпущены.
Согласно данным из социальных сетей (учётные записи @zephyr_z9, @tianjun_zhang), RL-запуск занял 130 часов, обработал 75 миллиардов токенов и обошёлся в $2,6 миллиона. Если эти цифры подтвердятся, пост-тренинг и RL становятся значительно более дешёвым путём к получению моделей, близких к frontier-уровню, чем считалось ранее.
Китайский рывок открытых моделей
Xiaomi — лишь один из многих китайских игроков, активно выпускающих открытые модели в последние недели. Исследователь Томас Вольф (Thom_Wolf) составил список примерно за 10 недель: Kimi K3, Qwen3.8-Max, DeepSeek V4-Pro, GLM-5.3, Hy4 Preview, Atria Dawn и другие. Этот поток уже невозможно игнорировать.
Параллельно растёт дискуссия о значимости открытых моделей. Профессор Юченг (Yuchenj_UW) утверждает, что frontier-возможности в программировании почти не растут со времён Opus 4.8, в то время как открытые модели сокращают отставание при затратах в 10–50 раз ниже. Другие эксперты, впрочем, указывают, что frontier разделился на новые уровни, и лучшие внутренние и закрытые модели всё ещё значительно опережают открытые.
Что это значит для практиков
Для разработчиков, работающих с открытыми моделями, появление MiMo-V2.6-Pro означает:
- Доступ к самой мощной открытой модели на рынке с конкурентной ценой.
- Возможность изучить и адаптировать RL-стек Xiaomi (среды, рецепты обучения).
- Потенциальное снижение стоимости дообучения и пост-тренинга за счёт открытых инструментов.
Однако стоит учитывать, что полные датасеты (7 000+ задач) пока не опубликованы, а независимые тесты модели в реальных сценариях ещё предстоит провести. Официальные бенчмарки от Artificial Analysis — это один источник, результаты могут отличаться в конкретных задачах.
Практический совет: проверьте, как модель показывает себя в русскоязычных задачах и специфических сценариях, не входивших в тренировочный набор Xiaomi. Лицензия MIT позволяет провести такое тестирование без юридических ограничений.
Источники
— Latent Space: оригинальный анонс
— Artificial Analysis: рейтинг Intelligence Index
— Официальный аккаунт Xiaomi MiMo в X
