Xiaomi、1兆パラメーターのMiMo-V2.6-ProをMITライセンスのオープンウェイトで公開

Xiaomiは、MiMo-V2.6-ProとMiMo-V2.6-Flashをリリースしました。どちらもAIモデルで、その重みはMITライセンスのもと、誰でもダウンロードできます。Proモデルのパラメーターは1.02兆個です。パラメーターとは、モデルが学習中に身につける内部の値です。DataNorthはリリース日を2026年9月21日としていますが、ForkastとLLM Rumorsは9月22日としています。

オープンウェイトとは、企業が自社のハードウェアでモデルを動かし、自由に変更できることを意味します。ただし、LLM Rumorsが言うように、「オープンウェイト」だからといって、セルフホスティングが簡単になるわけではありません。Proモデルを動かすには、約680GBのGPUメモリーが必要です。

Xiaomiが公開したもの

どちらのモデルも、混合エキスパート（Mixture of Experts）という設計を採用しています。この設計では、モデルの中に、エキスパートと呼ばれる専門のサブネットワークが多数あります。そして、トークンごとにそのうちのごく一部だけを使います。トークンとは、文章の短いかたまりです。そのため、回答1件あたりのコストは、全体の規模から想像されるよりはるかに低く抑えられます。

	MiMo-V2.6-Pro	MiMo-V2.6-Flash
総パラメーター数	1.02兆	3,090億
トークンあたりのアクティブ数	420億	150億
入力100万トークンあたりのAPI価格	0.435ドル	0.14ドル
出力100万トークンあたりのAPI価格	0.87ドル	0.28ドル

DataNorthによると、どちらのモデルもテキスト、画像、音声、動画を入力として受け取り、テキストを出力します。コンテキストウィンドウは1,048,576トークンです。コンテキストウィンドウとは、モデルが一度に考慮できる文章の量です。重みはHugging Faceで公開されています。モデルはXiaomi AI Studio、XiaomiのMiMo API、OpenRouterでも動きます。

Forkastは、設計についてさらに詳しく伝えています。Forkastによると、ルーターを固定した混合エキスパートで、ハイブリッドアテンションを備え、さらに5層の投機的デコーダーを持っています。投機的デコーダーは、数トークン先までを下書きします。これにより、モデルはより速く文章を生成できます。

ベンチマークのスコア

DataNorthとForkastは、Proモデルについて次の結果を伝えています。

ベンチマーク	スコア
Artificial Analysis Intelligence Index v4.3	46.32（Grok 4.7と同点）
Terminal Bench 2.1	89.9
DeepSWE v1.1	71.9
AutomationBench	53.1
CyberGym	94.0（Forkastによる）

Artificial Analysisの指標は、多くのテストを1つのスコアにまとめたものです。そこでGrok 4.7と並んだことで、MITライセンスのモデルが、この尺度ではxAIのモデルと同じ水準に立ったことになります。

一緒に公開された学習キット

ForkastとLLM Rumorsによると、Xiaomiは重みと合わせて、7,000を超える強化学習のタスク環境を公開しました。強化学習は、タスクでよい結果を出したときに報酬を与えることで、モデルを訓練する手法です。これらの環境が、そのタスクにあたります。

Forkastによると、学習フレームワークは完全に非同期で、強化学習の手法であるGRPOをベースにしています。1,568件の学習用プロンプトと、1ステップあたり16回の試行（ロールアウト）を使いました。LLM Rumorsはさらに、Xiaomiがmimoagentというリポジトリーも公開したと伝えています。中身は、エージェント用の構成要素と評価ツールです。

動かすために必要なもの

Proモデルのセルフホスティングは、データセンター規模の仕事です。LLM Rumorsによると、チェックポイントは566GBです。人気の推論サーバーであるvLLMで提供するには、合計で約680GBのGPUメモリーが必要です。同メディアによると、これはおよそNvidia H200なら8基、AMD MI355Xなら4基のアクセラレーターに相当します。別のサーバーであるSGLangを使う構成では、2台のマシンに分散させます。

DataNorthは、Xiaomi自身はハードウェアの目安も速度の数値も示していないと指摘しています。

これが開発者にとって意味すること

自前のGPUではなく、APIから始めましょう。入力100万トークンあたり0.435ドル、出力100万トークンあたり0.87ドルなので、ホスト版のProモデルは安く試せます。ハードウェアについて考える前に、XiaomiのAPIかOpenRouterで、自分たちのタスクを実行してみてください。

大量の処理には、Flashを試しましょう。アクティブなパラメーターが150億で、価格が100万トークンあたり0.14ドルと0.28ドルのFlashは、分類や抽出など、最高の品質よりコストが重要な作業に向いています。

セルフホスティングの予算は、正直に見積もりましょう。H200クラスのGPU 8基は、購入するにもレンタルするにも大きな出費です。セルフホスティングを選ぶのは、データを自社のマシンにとどめる必要がある場合か、処理量が多くてAPIの方がハードウェアより高くつく場合だけにしてください。

ライセンスを法務担当者と確認し、そのうえで使いましょう。MITは最も制限の緩いライセンスの1つです。そのためMiMo-V2.6は、ファインチューニングして商用製品に組み込むのが簡単です。リリースに含まれるライセンスファイルが、想定どおりの内容かを確認してください。

モデルを使わない場合でも、学習環境は活用しましょう。独自のエージェントを作るチームは、7,000を超えるタスク環境と公開されたフレームワークを再利用して、ほかのモデルのテストや学習に使えます。