Sortie du jour : MiMo-2.6 de Xiaomi — Un nouveau modèle open source à la pointe de la technologie (SOTA)
Xiaomi dévoile MiMo-2.6, un modèle multimodal open source offrant un contexte d'un million de tokens et rivalisant avec les solutions propriétaires fermées tout en réduisant drastiquement les coûts.
Xiaomi a récemment lancé MiMo-2.6, qui s'impose comme le nouveau modèle open source à la pointe de l'état de l'art (SOTA). Selon les développeurs, la version Pro affiche des performances équivalentes à celles de Claude Opus 5 et GPT-5.6 Sol sur la plupart des benchmarks agentiques, obtenant un score de 46 points dans l'Intelligence Index d'Artificial Analysis.
Sur le plan architectural, il s'agit d'un modèle MoE (Mixture of Experts) comptant 1,02 milliard de paramètres (dont 42 milliards actifs), intégrant une attention hybride et un décodeur spéculatif MTP à 5 couches. Cette conception permet au modèle de prédire plusieurs tokens à l'avance et de vérifier leur validité en parallèle, offrant ainsi un gain de vitesse significatif.
Caractéristiques clés :
- Contexte : Jusqu'à 1 million de tokens.
- Multimodalité : Prise en charge native.
- Échelle RL : 750 000 trajectoires d'apprentissage par renforcement pour les tâches de codage, de vision et de CFT.
- GRPO asynchrone : Le modèle explore 16 chemins de solution différents pour chaque tâche en parallèle.
- Infrastructure : Plus de 7 000 environnements d'agents RL sont également publiés en open source.
Le coût de formation n'a été que de 3 millions de dollars grâce à l'utilisation de tâches vérifiables sans étiquetage manuel.
Tarification API :
- Pro : 0,435 $ / M input, 0,87 $ / M output
- Flash : 0,14 $ / M input, 0,28 $ / M output
Pourquoi c'est important
AnalyseLa sortie de MiMo-2.6 renforce la tendance vers des modèles d'IA de premier plan accessibles via l'open source, abaissant considérablement les barrières à l'entrée pour les développeurs d'agents grâce à des coûts d'inférence et de formation très bas.
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