Нээлттэй эхийн шинэ хаан: Xiaomi "MiMo-V2.6-Pro" загвараа цацаж, DeepSeek болон Grok-ийг ардаа орхилоо

Нээлттэй эхийн хиймэл оюун ухааны талбарт DeepSeek болон Qwen ноёрхож байсан үе өөрчлөгдөж эхэллээ. Ухаалаг утас, цахилгаан автомашины зах зээлд хүчтэй тоглогч болсон БНХАУ-ын Xiaomi компани өөрсдийн бие даан хөгжүүлсэн MiMo-V2.6 цуврал загваруудаа албан ёсоор нийтэд зарлаж, жингүүдийг (weights) Hugging Face дээр нээлттэй байршууллаа.

Шинэ загваруудын тэргүүн эгнээнд явж буй MiMo-V2.6-Pro нь бие даасан шинжилгээний байгууллага болох Artificial Analysis-ийн Intelligence Index дээр 46 оноо авснаар одоогоор нээлттэй байгаа бүх моделиудыг тэргүүлж эхлэв. Энэ нь xAI-ийн өмнөх Grok 4.6 (44 оноо), Google-ийн Gemini 3.8 Flash (41 оноо) болон DeepSeek V4.1-ийг давж, саяхан цацагдсан Grok 4.7-той эн тэнцэх түвшинд хүрсэн үзүүлэлт юм.

---

1. 110 мянган токен үргэлжлэх "Агент Trajectory": Юугаараа өөр вэ?

Ихэнх LLM загваруудыг богино асуулт, хариулт дээр суурилсан RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) аргаар сургадаг бол Xiaomi-ийн инженерүүд тэс өөр стратеги сонгожээ. MiMo-V2.6-г бүтээхдээ урт хугацааны, бие даасан агентын ажлын урсгалыг (long-horizon agentic workflow) гол фокус болгосон байна.

Xiaomi-ийн нийтэлсэн техникийн тайлангаас харвал:

• Трейнинг процесс: Загварын сургалт 6 хоногийн турш "Live RL" орчинд тасралтгүй явагдаж, нийт 30 том алхам (steps) бүхий 750,000 trajectory-г боловсруулсан.
• Урт хугацааны гинжин сэтгэлгээ: Сургалтын нэг trajectory (агентын хийсэн алхам бүрийн дараалал) нь дунджаар 110,000-аас 150,000 токен үргэлжилсэн байна. Өөрөөр хэлбэл, загварт даалгавар өгөөд олон цагаар код турших, алдаа засах, терминал командаар систем шалгах бүх үйлдлийг нь бүхэлд нь дүгнэж сургасан гэсэн үг.
• Зардлын хуваарилалт: Pro хувилбарын 2.62 сая ам.долларын RL төсвийн 43.8 хувь нь зөвхөн агентын хийж гүйцэтгэх үйлдлийг дуурайлган үүсгэхэд (rollouts), 12.7 хувь нь эдгээр алхмуудыг шалгахад (grading) зарцуулагдсан байна.

Энэхүү сургалтын үр дүнд загвар зөвхөн хурдан хариулах биш, алдаа гарсан үед өөрөө буцаж шинжлэн дахин оролддог, бодит программчлалын орчинд найдвартай ажиллах чадвартай болжээ.

---

2. Үзүүлэлтүүд ба Техник архитектур

MiMo-V2.6 цуврал нь MiMo-V2.6-Pro, MiMo-V2.6-Flash болон хөгжүүлэгчдэд зориулсан жижиг MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B гэсэн хувилбаруудтай гарч ирлээ.

• 1 сая токены контекст цонх: Том хэмжээний кодын сан, бүхэл бүтэн төслийн бичиг баримт эсвэл олон видео, ауди файлыг нэг дор уншиж анализ хийх боломжтой.
• 128K гаралтын лимит: Бүхэл бүтэн модуль, томоохон систем архитектурыг тасралтгүй генераци хийх боломж олгоно.
• Native Omni-Modal: Зөвхөн текст биш зураг, аудио, видео оролтуудыг нэгдсэн бүтцээр хүлээн авч боловсруулдаг.
• UltraSpeed горим: Flash хувилбар болон Pro хувилбарыг тусгай горимоор ажиллуулснаар гаралтын хурдыг 20 дахин өсгөх сонголттой.

Хамгийн сонирхолтой нь 9 тэрбум параметртэй авсаархан хувилбар болох MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B юм. Энэхүү жижиг загвар нь SWE-Verified кодчиллын сорилт дээр суурь Qwen3.5-9B загвараас даруй өсөж 61.1% оноо авсан бол, ерөнхий агентын AutomationBench тестийн оноо 5.0-аас 30.3 болж огцом өсжээ. Энэ нь локал дээр хөнгөн агент ажиллуулах хүсэлтэй хөгжүүлэгчдэд маш том давуу тал авчирч байна.

---

3. Үнийн дайн ба Хөгжүүлэгчийн интеграц

Xiaomi зөвхөн жингүүдээ нээлттэй болгоод зогсохгүй, өөрсдийн Cloud API платформ дээрээ асар хямд тариф санал болгов.

• Кэш хийгдсэн оролт (Cache hit): $0.0036 / 1M токен
• Энгийн оролт: $0.435 / 1M токен
• Гаралт: $0.87 / 1M токен

Энэ нь барууны ижил зиндааны хаалттай загваруудтай харьцуулахад даруй 20-60 дахин хямд өртөг юм. Мөн Xiaomi-ийн албан ёсны API нь Claude Code, Cline, Cursor зэрэг өргөн тархсан AI кодчиллын хэрэгслүүдтэй шууд нийцтэй тул API түлхүүрээ солиод л төсөлдөө турших боломжтой.

---

Дүгнэлт: Нээлттэй загварууд "Frontier" түвшинд хүрлээ

Хэрэв өнгөрсөн онд олон хүн хамгийн сайн програм хангамж хөгжүүлэхийн тулд зөвхөн сар бүр төлбөр төлдөг proprietary API (Anthropic, OpenAI) ашиглахаас өөр аргагүй гэж үзэж байсан бол MiMo-V2.6-ийн нээлт энэ ойлголтыг үндсээр нь эвдэж байна.

Сургалтын процессыг урт хэмжээний агентын үйлдлүүдэд чиглүүлж чадвал нээлттэй эхийн загварууд салбарын тэргүүлэх акулуудтай нэг түвшинд өрсөлдөж чадна гэдгийг Xiaomi баталлаа. Хөгжүүлэгчид одоо Hugging Face дээрээс тус загварын жингүүдийг татан авч өөрсдийн сервер дээр эсвэл SGLang ашиглан байршуулах боломжтой.

Эх сурвалж:

• VentureBeat: "Better than DeepSeek: Xiaomi's MiMo-V2.6-Pro debuts as the top open weights model in the world"
• Xiaomi MiMo Research: "MiMo-V2.6: Scaling Up Reinforcement Learning for Self-Improvement"
• Hugging Face Hub: XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Pro-RL & MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B