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Xiaomi lança modelos MiMo-V2.6

AI-assisted summaries and translations. Check original sources for context and performance claims.

A Xiaomi lançou os modelos multimodais MiMo-V2.6 Pro e Flash, focados em desempenho de agentes e eficiência. Segundo Choi, a versão Pro alcançou o topo entre modelos de pesos abertos no índice da Artificial Analysis.

Resumo traduzido · AI-assisted; check the original.

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Toda a sequência num relance

Resumos próprios com apoio de IA das publicações conectadas de CHOI. Imagens e vídeos pertencem aos seus criadores. As afirmações não foram verificadas de forma independente.

  1. Lançamento da Xiaomi
  2. Multimodalidade e Ferramentas
  3. Treinamento por Reforço
  4. Posição no Ranking
  5. Desempenho em Agentes
  6. Eficiência de Custos
  7. Custos de Inferência
  8. Capacidades Práticas
  9. Design e Criação
  10. Aplicações em Pesquisa
  11. Arquitetura e Infraestrutura
  12. Documentação Oficial

Lançamento da Xiaomi

A Xiaomi disponibilizou os modelos MiMo-V2.6 Pro e Flash com pesos abertos. O modelo Pro atingiu 46 pontos no índice da Artificial Analysis, superando significativamente a versão anterior.

Lançamento da Xiaomi
@choi.openai · Publicação original ↗

Multimodalidade e Ferramentas

Os novos modelos processam texto, imagem, áudio e vídeo. Além dos modelos, a Xiaomi liberou frameworks de treinamento, ambientes de reforço e ferramentas de avaliação para reprodução científica.

Multimodalidade e Ferramentas
@choi.openai · Publicação original ↗

Treinamento por Reforço

O desempenho foi impulsionado por um treinamento intensivo de 6 dias com 750 mil registros. O custo de treinamento foi de 2,62 milhões de dólares para o Pro e 850 mil para o Flash.

Treinamento por Reforço
@choi.openai · Publicação original ↗

Posição no Ranking

O MiMo-V2.6 Pro empatou com o Grok 4.7 em 46 pontos, liderando entre os modelos de pesos abertos. Modelos proprietários como GPT-6 e Opus 5 mantêm pontuações superiores.

Posição no Ranking
@choi.openai · Publicação original ↗

Desempenho em Agentes

O modelo Pro demonstrou alta capacidade em codificação e uso de ferramentas. Embora forte, ainda fica atrás do Claude Opus 5 e GPT-5.6 Sol em benchmarks específicos de engenharia.

Desempenho em Agentes
@choi.openai · Publicação original ↗

Eficiência de Custos

A Xiaomi oferece preços de API significativamente menores que concorrentes como Grok ou GPT-5.6. O custo por milhão de tokens é substancialmente mais barato, embora o consumo real varie por tarefa.

Eficiência de Custos
@choi.openai · Publicação original ↗

Custos de Inferência

A Artificial Analysis estimou o custo por tarefa em 0,13 dólares. A velocidade de saída atingiu 134,3 tokens por segundo com latência inicial de 2,15 segundos.

Custos de Inferência
@choi.openai · Publicação original ↗

Capacidades Práticas

O modelo lida com raciocínio espacial 3D e operação de software. Demonstrações incluem modelagem no Blender, edição no Canva e automação de planilhas Excel.

Capacidades Práticas
@choi.openai · Publicação original ↗
Capacidades Práticas
@choi.openai · Publicação original ↗

Design e Criação

No Design Arena, o MiMo-V2.6 Pro subiu 22 posições, alcançando o 8º lugar geral. Destaca-se especialmente em desenvolvimento de front-end e criação de sites.

Design e Criação
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Aplicações em Pesquisa

O modelo auxiliou na descoberta de materiais MOF para absorção de PFAS. Também formalizou teoremas matemáticos complexos em Lean 4, passando por verificações de kernel.

Aplicações em Pesquisa
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Arquitetura e Infraestrutura

O modelo utiliza uma estrutura MoE com 1,02 trilhão de parâmetros, ativando 42 bilhões por inferência. Apesar da eficiência, exige infraestrutura robusta para operação própria.

Arquitetura e Infraestrutura
@choi.openai · Publicação original ↗

Documentação Oficial

Mais detalhes sobre o lançamento e as especificações técnicas dos modelos MiMo-V2.6 podem ser encontrados no portal oficial da Xiaomi.

Source notes

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Collected
2026-09-22
Discovered via
www.threads.com

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