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354•22.09.2026, 17:55•2 Min. Lesezeit

Release des Tages: MiMo-2.6 von Xiaomi – Neues Open-Source-SOTA-Modell

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Kurz zusammengefasst30 Sek.

Xiaomi hat MiMo-2.6 veröffentlicht, ein offenes multimodales Modell mit einem Kontextfenster von einer Million Token, das mit führenden geschlossenen Lösungen konkurriert und dabei deutlich geringere Kosten bietet.

Xiaomi hat kürzlich MiMo-2.6 vorgestellt, das sich als neues State-of-the-Art (SOTA)-Modell im Open-Source-Bereich etabliert. Laut den Entwicklern erreicht die Pro-Version in den meisten agentischen Benchmarks eine Leistung auf Augenhöhe mit Claude Opus 5 und GPT-5.6 Sol und erzielt dabei 46 Punkte im Artificial Analysis Intelligence Index.

Architektonisch handelt es sich um ein MoE-Modell (Mixture of Experts) mit 1,02 Milliarden Parametern (davon 42 Milliarden aktiv), das über hybride Aufmerksamkeit und einen spekulativen MTP-Decoder mit fünf Schichten verfügt. Dies ermöglicht dem Modell, mehrere Token im Voraus vorherzusagen und deren Gültigkeit parallel zu überprüfen, was zu einem erheblichen Geschwindigkeitszuwachs führt.

Wesentliche Merkmale:

  • Kontext: Bis zu 1 Million Token.
  • Multimodalität: Native Unterstützung.
  • RL-Skalierung: 750.000 RL-Trajektorien für Coding-, Vision- und CFT-Aufgaben.
  • Asynchrones GRPO: Das Modell versucht parallel 16 verschiedene Lösungspfade für jede Aufgabe.
  • Infrastruktur: Über 7.000 RL-Agent-Umgebungen wurden ebenfalls als Open Source bereitgestellt.

Die Trainingskosten beliefen sich dank der Verwendung von verifizierbaren Aufgaben ohne manuelle Beschriftung auf lediglich 3 Millionen US-Dollar.

API-Preise:

  • Pro: 0,435 USD / Mio. Input-Token, 0,87 USD / Mio. Output-Token
  • Flash: 0,14 USD / Mio. Input-Token, 0,28 USD / Mio. Output-Token

Modellgewichte Technischer Bericht Xiaomi Blog

Warum das wichtig ist

Analyse

Die Veröffentlichung von MiMo-2.6 unterstreicht den Trend hin zu zugänglichen KI-Modellen der Spitzenklasse durch Open Source. Durch die niedrigen Inferenz- und Trainingskosten wird die Einstiegshürde für Entwickler von autonomen Agenten erheblich gesenkt.

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