Skip to main content
AI RADARModelos
354•22/09/2026, 17:55•2 min

Lanzamiento del día: MiMo-2.6 de Xiaomi — Nuevo modelo SOTA abierto

Lanzamiento del día: MiMo-2.6 de Xiaomi — Nuevo modelo SOTA abierto - 1
Lanzamiento del día: MiMo-2.6 de Xiaomi — Nuevo modelo SOTA abierto - 2
Lanzamiento del día: MiMo-2.6 de Xiaomi — Nuevo modelo SOTA abierto - 3
Resumen ejecutivo30 seg

Xiaomi ha lanzado MiMo-2.6, un modelo multimodal abierto con un contexto de 1 millón de tokens que compite con las mejores soluciones cerradas a un costo significativamente menor.

Xiaomi ha presentado recientemente MiMo-2.6, que parece ser el nuevo modelo state-of-the-art (SOTA) de código abierto. Según los desarrolladores, la versión Pro funciona al nivel de Claude Opus 5 y GPT-5.6 Sol en la mayoría de los benchmarks agénticos (obtuvo 46 puntos en el Artificial Analysis Intelligence Index).

Arquitectónicamente, es un modelo MoE con 1.02 mil millones de parámetros (42 mil millones activos), con atención híbrida y un decodificador especulativo MTP de 5 capas. Esto significa que el modelo predice varios tokens por adelantado y luego verifica su validez en paralelo, lo que proporciona un buen aumento de velocidad.

Características clave:

  • Contexto: hasta 1 millón de tokens.
  • Multimodalidad: nativa.
  • Escala de RL: 750,000 trayectorias de RL para codificación, visión y tareas CFT.
  • GRPO asíncrono: el modelo prueba 16 rutas de solución diferentes para cada tarea en paralelo.
  • Infraestructura: más de 7000 entornos de RL para agentes, también publicados como código abierto.

El entrenamiento costó solo 3 millones de dólares gracias al uso de tareas verificables sin etiquetado.

Precios de API:

  • Pro: $0.435 / M entrada, $0.87 / M salida
  • Flash: $0.14 / M entrada, $0.28 / M salida

Pesos del modelo Informe técnico Blog de Xiaomi

Por qué es importante

Análisis

El lanzamiento de MiMo-2.6 refuerza la tendencia de modelos de IA de primer nivel accesibles mediante código abierto, reduciendo la barrera de entrada para los desarrolladores de agentes debido a los bajos costos de inferencia y entrenamiento.

Debatir en la comunidad

Comparte tus preguntas e ideas con desarrolladores

Unirse a Telegram
+5 Points
← Volver a noticias

Relacionado en el ecosistema

Guías prácticas, terminología y skills de agentes