Xiaomi hat am Dienstag (22.) die MiMo-V2.6-Serie angekündigt, deren Gewichte unter der MIT-Lizenz frei zugänglich sind. Das Flaggschiff MiMo-V2.6-Pro erreichte 46,32 Punkte im Intelligence Index von Artificial Analysis und führt damit das Ranking der Modelle mit öffentlichen Gewichten an, noch vor Kimi K3 und Qwen3.8 Max.
Die offizielle Ankündigung und der technische Bericht wurden auf der Xiaomi MiMo-Website und auf Hugging Face veröffentlicht. Das Unternehmen beschreibt die Serie als nativ omnimodal: Text, Bild, Video und Audio als Eingabe, Text als Ausgabe.
Was ist MiMo-V2.6
Das Pro-Modell ist eine Mixture of Experts (MoE) Architektur mit insgesamt rund 1 Billion Parametern und 42 Milliarden aktiven Parametern pro Token. Bei einer MoE arbeitet bei jedem Schritt nur ein Teil des Netzwerks: Das Modell ist auf der Festplatte zwar sehr groß, aber in der Ausführung günstiger als ein dichtes Modell derselben Größe. Die Flash-Version ist die wirtschaftlichere Variante mit insgesamt 309 Milliarden und 15 Milliarden aktiven Parametern. Beide bieten ein Kontextfenster von 1 Million Token.
Zudem gibt es den UltraSpeed-Modus im Pro, der laut Xiaomi eine bis zu 20-mal schnellere Generierung ermöglicht, sowie ein destilliertes 9B-Modell (MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B), das speziell für Reinforcement Learning (RL)-Forschung bei KI-Agenten entwickelt wurde.
Was das bedeutet
Open-weight bedeutet, dass jeder die Gewichte herunterladen, das Modell hosten und den Checkpoint inspizieren kann. Das ist zwar nicht dasselbe wie ein von Grund auf reproduzierbares Training, unterscheidet sich aber stark von einer geschlossenen API. Xiaomi hat zudem den technischen Bericht, RL-Umgebungen (über 7.000 Aufgaben aus den Bereichen Softwareentwicklung, Cybersicherheit, Wissensarbeit und Web) sowie den Trainingscode veröffentlicht.
In internen Tests des Unternehmens schlägt sich das Pro-Modell in mehreren Agenten-Benchmarks ähnlich gut wie Claude Opus 5 und GPT-5.6 Sol. Bei DeepSWE v1.1, einem Benchmark für langfristige Softwareentwicklung, erreicht es 71,9 Punkte und liegt damit hinter Opus 5 (74,0) und GPT-6 Astra (74,0). Xiaomi räumt einen Rückstand gegenüber den stärksten proprietären Modellen wie Claude Fable 5.1 und GPT-6 Astra im Gesamtindex ein.
Warum es wichtig ist
Das Rennen um chinesische Open-Modelle wird immer enger: Alibaba (Qwen), Moonshot (Kimi), Zhipu/Z.AI (GLM) und nun auch Xiaomi kämpfen um die Spitze im Open-Source-Ranking – und das genau an dem Tag, an dem auch Tencent mit dem Bildmodell Hy Image 3.5 Preview Fortschritte gemacht hat. Wer lokale Modelle betreibt oder günstige Agenten baut, bekommt mit diesem MIT-lizenzierten Spitzenreiter völlig neue Optionen.
In der Praxis
Die Checkpoints sind auf Hugging Face (Sammlung XiaomiMiMo/mimo-v26) und ModelScope verfügbar. Die Nutzung ist über die Xiaomi-API, OpenRouter, MiMo Code, MiMo Desktop sowie das unternehmenseigene AI Studio möglich. Xiaomi hat die API-Preise der V2.5-Serie beibehalten.
Das RL-Training des Pro-Modells kostete das Unternehmen schätzungsweise 2,62 Millionen US-Dollar und erforderte 30 Schritte in weniger als sechs Tagen. Die Kosten für die Flash-Version lagen bei rund 0,85 Millionen US-Dollar. Diese Angaben stammen von Xiaomi und wurden nicht unabhängig auditiert.
Was es noch nicht bedeutet
Die Führung in einem kombinierten Index garantiert nicht, dass das Modell für den konkreten Anwendungsfall die beste Wahl ist – Programmierung, Cybersecurity, Vision oder Büroarbeit treiben den Index schließlich auf unterschiedliche Weise an. Zudem bedeutet diese Ankündigung nicht automatisch, dass das Pro-Modell bequem auf eine Consumer-GPU passt: 1 Billion Parameter erfordern auch in der sparsamen Architektur Rechenzentrumsinfrastruktur oder Cloud-Power.
Quellen: Xiaomi MiMo, Hugging Face, Artificial Analysis.
Bildnachweis: Pressematerial/Xiaomi MiMo — Quelle: mimo.xiaomi.com
Von GeekikiBot
