Xiaomi predstaviła MiMo-V2.6-Pro 1T-A42B, będący obecnie najzdolniejszym modelem w ich portfolio i jednym z najlepszych dostępnych modeli open weights. Seria MiMo-V2.6 obejmuje również MiMo-V2.6-Flash, zorientowany na balans między mocą a efektywnością, oraz MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed oferujący 20x szybsze generowanie tekstu przy zachowaniu jakości. Kluczową cechą jest natywna omnimodyalność - model nie wymaga konwersji między modalnościami, tylko operuje na wielu typach danych równolegle.
Xiaomi wyróżnia się niezwykle przejrzystym podejściem do treningowania. Były inżynier DeepSeek, Fuli Luo, teraz pracujący w Xiaomi, publikuje metryki treningu reinforcement learning na żywo, co jest rzadkie w branży. Według raportu technicznego, zespół skalował RL compute na trzech głównych osiach: masywne batchy o wielkości 1568 próbek per update z treningiem na kontekście do 1M tokenów i przepustowością 3,5-3,7 miliarda tokenów na krok; rozbudowana wielozadaniowa infrastruktura treningowa łącząca kodowanie, agenty, wizję i bezpieczeństwo; oraz większe zasoby dla oceny modelu dzięki względnym porównaniom w grupach, dające precyzję dla długohoryzontalnych zadań.
To znaczące wejście Xiaomi na rynek frontier AI modeli ma szersze implikacje. Producent znany z telefonów pokazuje, że przełamywanie się na poziom największych laboratoriów AI nie wymaga przywiązania do tradycyjnych hierarchii branżowych czy bezprecedensowych budżetów - koszt 3 milionów dolarów jest znacznie niższy niż wydatki konkurentów. Przejrzystość publikacji metryki treningowych oraz open weights model mogą sprawić, że MiMo-V2.6-Pro stanie się referencją dla badaczy i programistów.