Xiaomi закончила обучение серии MiMo-V2.6 и опубликовала веса флагманской Pro и облегчённой Flash.
Обе модели омнимодальные, то есть принимают текст, изображения, видео и аудио.
Рассчитаны на агентные задачи, кодинг, автоматизацию рабочих процессов, управление компьютером, кибербезопасность, генерацию 3D-объектов, воплощенное моделирование, создание музыки, научные и математические исследования.
🟡Архитектура
У Pro 1,02 трлн параметров, из них 42 млрд активных, и 384 эксперта.
У Flash 309 млрд параметров, 15 млрд активных и 256 экспертов.
На каждый токен в обеих моделях работают восемь экспертов. Большая часть слоёв использует внимание со скользящим окном в 128 токенов, остальные – глобальное внимание: у Pro так устроены 60 слоёв из 70, у Flash 39 из 48.
Визуальный энкодер на 681 млн параметров и два аудиоэнкодера на 308 и 127 млн у моделей одинаковые.
Вывод ускоряет пятислойный спекулятивный декодер - за один проход он предлагает семь следующих токенов, основная модель проверяет их параллельно.
Контекст – 1 млн токенов
🟡Бенчмарки
По замерам самой Xiaomi Pro близка к закрытым флагманам в агентных тестах, но отстаёт в эксплуатации уязвимостей:
DeepSWE v1.1: Pro – 71,9, Flash – 67,9, Claude Opus 5 – 74,0, GPT-5.6 Sol – 73,0;
AutomationBench: Pro – 53,1, выше Opus 5 (50,3) и GPT-5.6 Sol (45,8);
Terminal-Bench 4.0: Pro – 34,9 против 49,0 у Opus 5 и 42,4 у Claude Fable 5;
ExploitBench: Pro – 47,9, Flash – 25,3 против 78,5 у GPT-5.6 Sol и 78,0 у Fable 5.
Модели также доступны в AI Studio, MiMo Code, приложении MiMo Desktop, через API Xiaomi MiMo Open Platform и на OpenRouter.
📌Лицензирование: MIT
🟡Блогпост
🟡Веса
🟡Техотчет
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #MMLM #MiMO #Xiaomi