MiMo-V2.6-Pro от Xiaomi: что умеет открытая нейросеть

Кратко

• MiMo-V2.6-Pro вышла 21 сентября 2026 года (22 сентября по пекинскому времени) и сразу заняла первое место в сводном рейтинге Artificial Analysis среди всех моделей, у которых открыты веса.
• Внутри 1,02 трлн параметров, из них активны 42 млрд; контекст миллион токенов; на входе текст, картинки, аудио и видео, на выходе только текст.
• Веса лежат на HuggingFace под лицензией MIT — значит, модель можно запускать у себя и использовать коммерчески.
• Цена в API — $0,435 и $0,87 за миллион токенов: примерно впятеро дешевле Grok 4.7 при том же балле сводного индекса.

Xiaomi mimo нейросеть — запрос, который за сутки после релиза стал заметным, и повод для него серьёзный: компания, известная смартфонами и чайниками, выложила в открытый доступ модель, которая по сводному рейтингу обошла все остальные открытые модели. В рунете её называют по-разному — «нейросеть от сяоми», «нейросеть mimo», «mimo v2.6» — речь везде об одном релизе. Дальше разберём характеристики, бенчмарки и отдельно те места, где заявленное расходится с замеренным.

Что такое MiMo-V2.6-Pro и кто её сделал

MiMo-V2.6-Pro — флагманская модель линейки MiMo, которую развивает ИИ-подразделение Xiaomi. Линейка не новая: первую модель, MiMo-7B, компания выложила ещё весной 2025 года, а прошлое поколение, MiMo-V2.5-Pro, вышло в апреле 2026-го. Команду возглавляет Ло Фули, пришедшая в Xiaomi из DeepSeek, и подход у MiMo узнаваемо тот же: открытые веса, дешёвый API, ставка на агентные задачи и код.

Релиз 21 сентября состоял из трёх моделей сразу:

• MiMo-V2.6-Pro — флагман, mimo-v2.6-pro в API;
• MiMo-V2.6-Flash — облегчённая версия на 310 млрд параметров, втрое дешевле;
• MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed — та же Pro, но обслуживаемая быстрее, mimo-v2.6-pro-ultraspeed.

Отдельно выложена дистилляция на базе Qwen — небольшая модель на 9 млрд параметров для тех, кому флагман избыточен по железу.

Характеристики MiMo-V2.6-Pro

Миллион токенов контекста — это примерно полторы тысячи страниц за один заход, вдвое больше, чем у Grok 4.7, и вровень с открытой GLM-5.2 от Z.ai, про которую мы писали летом; её преемница GLM-5.3 — как раз ближайший преследователь MiMo в рейтинге.

Важная оговорка про омнимодальность. Модель действительно принимает на вход четыре типа данных сразу — это заявлено в карточке на HuggingFace и подтверждается спецификацией. Но генерирует она только текст: ни картинок, ни звука, ни видео MiMo-V2.6-Pro не выдаёт. Для синтеза речи и распознавания у Xiaomi отдельные модели, к флагману они отношения не имеют.

Дату отсечки знаний Xiaomi не публикует — ни в карточке модели, ни в документации API этого параметра нет.

Первое место среди открытых моделей

Главная цифра релиза — 46 баллов сводного индекса интеллекта Artificial Analysis (точнее 46,32). Сам агрегатор ставит MiMo-V2.6-Pro на первое место среди 114 сопоставимых моделей с открытыми весами при медиане по этой группе в 18 баллов (Artificial Analysis).

Ближайшие преследователи — GLM-5.3 и Kimi K3 с 44 баллами, дальше DeepSeek V4.1 Flash с 39. Прошлое поколение самой Xiaomi, MiMo-V2.5-Pro, набирало 26: прирост за пять месяцев почти двукратный. Темп в открытом сегменте сейчас примерно такой.

Ещё один срез, который полезно держать рядом с рейтингом: по реальному расходу токенов на OpenRouter в топе пока стоит предыдущее поколение, MiMo-V2.5, с шестым местом и почти триллионом токенов в сутки. Новая версия в недельный срез просто не успела попасть, а популярность у линейки уже есть.

Одну модель в этот ряд мы сознательно не поставили. У Qwen3.8 Max замеры Artificial Analysis разбросаны от 45 до 56 в зависимости от версии модели и прогона — агрегатор перезапускал тест из-за проблем с эндпойнтом. Подать её одной цифрой ниже MiMo значило бы соврать: по свежим прогонам она выше.

Оговорка, без которой легко сделать ложный вывод: сравнивать баллы индекса Artificial Analysis со значениями из наших прежних материалов — например, про GPT-6 Astra — нельзя. Агрегатор пересобрал методику и перешёл на версию индекса 4.3.2, добавив более сложные задачи, — шкала сдвинулась у всех моделей сразу, и цифры разных версий между собой несопоставимы.

На текущей шкале расклад такой: у Claude Fable 5.1 и GPT-6 Astra по 53 балла, у Claude Opus 5 — 51, у Grok 4.7 — 46,4. То есть открытая модель Xiaomi практически сравнялась с флагманом SpaceXAI и отстаёт от лучших закрытых моделей примерно на семь баллов.

Что MiMo-V2.6-Pro умеет: бенчмарки

Вендорская таблица Xiaomi построена почти целиком вокруг агентных задач и кода — привычных для отрасли тестов на эрудицию вроде MMLU или GPQA в ней просто нет.

Сильные результаты: на Terminal Bench 2.1 модель решает 89,9% задач (к версии этого теста мы вернёмся ниже — там всё не так однозначно), на CyberGym — 94,0%, на автоматизации рутинных операций (AutomationBench v1.0.6) — 53,1% против 50,3% у Claude Opus 5. На работе в реальных программах (OSWorld-Verified) — 82,0% против 83,4% у Opus 5, то есть вплотную (карточка модели на HuggingFace).

На правках в реальных кодовых базах — бенчмарке DeepSWE v1.1, по которому опубликованы результаты сразу многих флагманов, — у MiMo-V2.6-Pro 71,9%. Это ниже DeepSeek V4.1 Flash (74,2%), GPT-6 Astra (74,1%) и Claude Opus 5 (74,0%), но выше Grok 4.7 (71,0%) и Claude Fable 5.1 (70,0%). Шесть моделей уложились в четыре процентных пункта, и разрыв между первой и последней меньше, чем кажется по заголовкам релизов. Подробнее про выбор модели под код — в материале какая нейросеть лучше пишет код.

Забавная деталь: DeepSeek V4.1 Flash обходит MiMo в правках кода, имея при этом заметно меньший балл сводного индекса — 39 против 46. Хороший повод не выбирать модель по одной обобщённой цифре.

Честно: где цифры не сходятся

Самое содержательное расхождение релиза — работа в терминале. В таблице Xiaomi стоит Terminal Bench версии 2.1, где MiMo-V2.6-Pro набирает 89,9% и обходит Claude Opus 5 с его 89,1%. Цифра верная, но версия теста устаревшая.

На актуальной версии 4.0 картина переворачивается: 34,9% у MiMo против 49,0% у Opus 5. Отставание в четырнадцать пунктов. Обе цифры взяты из одной и той же вендорской таблицы, так что подтасовки тут нет — есть выбор того, какую версию теста вынести в заголовок.

Похожая история с безопасностью. На ExploitBench, тесте на поиск уязвимостей в коде, у MiMo 47,9% против 70,0% у Opus 5 — разрыв больше двадцати пунктов. На сводном тесте профессиональных задач GDPval 2.1 рейтинг модели 1673 против 1708 у Opus 5.

И общая оговорка, которую делает даже профильная пресса: почти все агентные замеры в релизе прогоняла сама Xiaomi. Независимо проверен пока только сводный индекс Artificial Analysis, скорость и цена. Заявление компании о том, что доля «взлома награды» при обучении осталась ниже 2%, тоже никем не воспроизведено.

Сколько стоит MiMo-V2.6-Pro

Цена в официальном API — $0,435 за миллион входных токенов и $0,87 за миллион выходных (mimo.mi.com). Ровно столько же модель стоит на OpenRouter: Xiaomi не делает разницы между своей площадкой и роутером.

Для масштаба: Grok 4.7 стоит $2 и $6, а GPT-6 Astra — $10 и $50 за те же объёмы. То есть при практически равном балле сводного индекса MiMo обходится примерно впятеро дешевле модели SpaceXAI, а до флагмана OpenAI разрыв доходит до полусотни раз на выходных токенах.

Два нюанса, которые в прайсе легко пропустить. Первый: повторное чтение из кэша стоит $0,0036 за миллион — скидка 99%, одна из самых агрессивных на рынке, и на сценариях с постоянным контекстом она решает больше, чем базовый тариф. Второй: пакетная обработка даёт ещё минус половину. Общий обзор того, как устроено ценообразование у современных моделей, мы собирали в материале сколько стоят нейросети в 2026 году.

Дешевизна имеет и обратную сторону. На прогоне сводного индекса Artificial Analysis MiMo сгенерировала 140 млн выходных токенов — модель многословна, и часть экономии на тарифе съедается объёмом ответа. Тот же эффект мы разбирали у Grok 4.7, только там причиной были рассуждения, а здесь — просто длина текста.

Открытые веса: что именно открыли

Лицензия MIT — самая свободная из распространённых: веса можно скачать, дообучить и встроить в коммерческий продукт, ничего за это не платя. Для модели такого уровня это редкость, и именно это отличает релиз Xiaomi от «открытости» в кавычках, когда лицензия запрещает коммерческое использование или ставит порог по выручке.

Вместе с весами Xiaomi выложила технический отчёт, код обучающих окружений и рецепты обучения с подкреплением. А вот сами наборы задач, на которых модель училась, остались закрытыми — полностью воспроизвести обучение по опубликованному не получится.

Отдельно интересна цена вопроса. По данным компании, финальная стадия обучения с подкреплением для Pro обошлась в $2,62 млн и заняла меньше шести дней — тридцать шагов и около 750 тысяч траекторий. Для флагманской модели это очень скромная сумма, и она объясняет, почему открытый сегмент догоняет закрытый быстрее, чем ожидалось.

Практический минус открытых весов тот же, что и всегда: запустить триллионную MoE-модель у себя может далеко не каждый. Требования к памяти видеокарт такие, что для большинства дорога всё равно ведёт в облако — свой API Xiaomi, OpenRouter или сервис-агрегатор.

Где MiMo-V2.6-Pro слабее и кому она не подойдёт

Длинные агентные сессии в терминале — главное слабое место: отставание от Opus 5 на актуальной версии теста измеряется четырнадцатью пунктами. Если задача в том, чтобы модель часами самостоятельно работала в консоли, это не её сценарий.

Поиск уязвимостей и задачи безопасности — второе: на ExploitBench разрыв с закрытыми флагманами больше двадцати пунктов, при том что на профильном CyberGym у модели, наоборот, 94,0%. Результаты внутри одной области разъезжаются, и полагаться на одну цифру тут нельзя.

Генерация картинок, звука или видео — не её задача в принципе. Несмотря на омнимодальный вход, на выходе только текст.

И наконец, многословность. Если важна краткость ответа, придётся задавать её промптом явно.

Как попробовать MiMo-V2.6-Pro

MiMo-V2.6-Pro добавлена в каталог моделей Veruna AI — сервиса, который даёт доступ сразу ко многим нейросетям в одном чате, без VPN, без иностранной карты и с оплатой в рублях. Модель открыта на подписке Plus и выше; оформить её можно на странице тарифов — страница сама доскроллит до нужного плана.

Подробно про доступ из России, сравнение трёх моделей линейки и бесплатный старт — в отдельной статье MiMo-V2.6-Pro: как пользоваться в России. А если хочется сначала понять, какая модель вообще нужна под вашу задачу, у нас есть разбор как выбрать нейросеть под задачу.

Частые вопросы

Что такое MiMo-V2.6-Pro? Флагманская нейросеть Xiaomi, вышедшая 21 сентября 2026 года. Внутри 1,02 трлн параметров при 42 млрд активных, контекст миллион токенов, на входе текст, картинки, аудио и видео, на выходе только текст. Идентификатор в API — mimo-v2.6-pro.

Правда ли MiMo-V2.6-Pro — лучшая нейросеть? Лучшая среди моделей с открытыми весами — да, по сводному индексу Artificial Analysis она первая из 114 таких моделей. Лучшая вообще — нет: у Claude Fable 5.1 и GPT-6 Astra по 53 балла против 46 у MiMo, а на правках в коде её обходят сразу три модели.

Сколько стоит MiMo-V2.6-Pro? В официальном API Xiaomi — $0,435 за миллион входных токенов и $0,87 за миллион выходных, чтение из кэша $0,0036. Облегчённая MiMo-V2.6-Flash стоит $0,14 и $0,28, ускоренная UltraSpeed — в десять раз дороже Pro.

Можно ли скачать MiMo-V2.6-Pro и запустить у себя? Да, веса выложены на HuggingFace под лицензией MIT, коммерческое использование разрешено. Но это MoE-модель на триллион параметров: требования к памяти видеокарт такие, что для большинства практичнее облачный доступ.

Умеет ли MiMo-V2.6-Pro рисовать картинки? Нет. Модель принимает картинки, видео и звук на вход и умеет их разбирать, но генерирует только текст. Для синтеза изображений нужна другая модель.

Чем MiMo-V2.6-Pro отличается от MiMo-V2.6-Flash? Размером и ценой: у Flash 310 млрд параметров против 1,02 трлн и тариф втрое ниже. По сводным бенчмаркам Flash уступает Pro в среднем на несколько пунктов, но на профильном CyberGym даже обходит её — 95,1% против 94,0%.