$ cat wiki/models/mimo-v2-6-pro.md
MiMo-V2.6-Pro
나란히 보기
- Claude Opus 5.5
- GPT-6 Sol
- Ternary Bonsai 2 27B
- Fugu Max
- Kimi K2.8 Preview
- DeepSeek V4.1-Flash
- K2 Horizon
- Gemini 3.8 Flash
- Muse Spark 1.3
- Hy4 preview
- GLM-5.3-Flash
- Granite 4.2
- Grok 4.6
- Laguna S 2.1
- Inkling
- LongCat-2.0
- MiniMax M3
- GPT-6 Luna
- Fugu Ultra v2
- GPT-Image-2.5 Flare
- GPT-Image-2.5 Sunburst
- Astra
- Claude Fable 5.1
- GLM-5.3
- Qwen 3.8 27B
- DeepSeek V4-Pro-0813
- Gemini 3.7 Flash
- Muse Glimmer
- Muse Spark 1.2
- Qwen 3.8 Max
- DeepSeek V4-Flash
- Claude Opus 5
- Gemini 3.5 Flash-Lite
- Gemini 3.6 Flash
- DeepSeek V4
- Kimi K3
- GPT-5.6 Sol
- Grok 4.5
- Claude Sonnet 5
- GLM-5.2
- Claude Fable 5
- Claude Opus 4.8
- Gemini 3.5 Flash
- Grok Build
- Claude Opus 4.7
- Muse Spark
Xiaomi가 2026-09-22에 내놓은 플래그십. 1.02T 파라미터 희소 mixture of experts에 활성 42B — 보도에서는 1T-A42B로 불린다 — 옴니모달, 1M 컨텍스트이며 MIT 라이선스로 강화학습 스택과 학습 환경까지 함께 공개됐다 (source).
Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2에서 46으로 오픈 웨이트 모델 중 1위로 보고되며, GLM-5.3 (max) 45와 Kimi K3 (max) 44를 앞선다.
1차 출처를 직접 읽지 못했다. Xiaomi 페이지도 모델 카드도 가져오지 못했다.
huggingface.co는 상시 정책에 따라 이 샌드박스에서 CONNECT 단계에서
connect_rejected를 반환한다. 이 릴리스는 서로 독립적인 세 개의 prefetch
후보 — r/MachineLearning 게시물, XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Flash-RL을 가리키는
r/LocalLLaMA 게시물, Latent Space AINews 이슈 — 를 통해 드러났고, 수치는 서로 다른
질의로 돌린 두 번의 검색에서 왔다.
스펙
| 속성 | 값 |
|---|---|
| Developer | Xiaomi |
| Released | 2026-09-22 |
| Announced | 2026-09-22 |
| Context window | 1M tokens |
| Pricing | 공급사 정가 없음 — 가중치가 MIT이고 자체 호스팅 가능. 라우팅 공급자 기준 $0.435/M input · $0.87/M output으로 보고됨 |
| License | MIT (오픈 웨이트) |
| Availability | Hugging Face의 XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Pro-RL, 서드파티 라우터를 통한 호스팅 |
| Catalogue id | unknown |
| 이 스키마에 자리가 없는 항목: 총 1.02T 파라미터, 활성 42B의 희소 MoE, 그리고 | |
| 옴니모달 입력 — 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오. |
Pricing 행에는 단서를 붙여 두어야 한다. MIT 라이선스 모델에는 1차 공급사 가격이
존재하지 않는다 — 누구나 서빙할 수 있다. $0.435/$0.87은 라우팅 공급자 목록의
수치이며, 바로 이 경우에 대한 CLAUDE.md의 규칙이 적용된다. 공급사가 자기 모델을 직접
서빙하지 않는 경우 공급자 범위 안의 가격은 모두 실재하므로 모두 받아들인다.
"Pro UltraSpeed" 변형은 Pro의 열 배로 보고된다.
Catalogue id는 unknown이다. openrouter.ai가 이 샌드박스에서 차단되어 있어,
mimo-v2-6-pro 슬러그가 카탈로그 항목에 닿는지는 매일 도는 spec-check Action이 풀어야
할 문제다.
출시일
2026-09-22, Xiaomi의 MiMo-V2.6-Flash (309B/15B) 및 9B 증류 모델과 함께, 모두 MIT.
벤치마크
Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2는 AA-Briefcase v1.1, GDPval-AA v2.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, SciCode, Humanity's Last Exam을 포함한 10개 평가의 복합 지표다 (source):
| 모델 | AA Intelligence Index v4.3.2 |
|---|---|
| MiMo-V2.6-Pro | 46 |
| GLM-5.3 (max) | 45 |
| Kimi K3 (max) | 44 |
이것은 이 저장소 자체 스냅샷을 읽은 결과가 아니다. sources/evals/는 일요일에 | |
| 수집되며 가장 최근 Artificial Analysis 캡처는 이 릴리스보다 앞선다. 따라서 위 점수는 | |
| Artificial Analysis 페이지에 대한 서드파티 보도다. 2026-09-27 스냅샷이 이를 | |
| 확인해 줄 것이며, 그때는 이 소스에 대한 CLAUDE.md의 규칙이 적용된다. 수치는 그 위의 열 | |
제목과 함께 인용하고, Reasoning (derived)는 그들의 열이 아니라 이 저장소의 열로 | |
| 다룰 것. |
10개 평가 복합 지표에서 1점 차이는 순위가 발견이 되지 못하는 범위 안이다. 방어할 수 있는 주장은 MiMo-V2.6-Pro가 오픈 웨이트 그룹의 최상단에 있다는 것이지, GLM-5.3을 측정 가능한 차이로 이겼다는 것이 아니다. 읽은 자료 어디에도 MiMo-V2.6 체크포인트에 대한 독립 측정이 없으며, 공급사 벤치마크 표 자체를 전혀 얻지 못했다.
활용 사례
코딩, 에이전트, 시각, 사이버보안 과제 — Xiaomi가 이번 릴리스의 강화학습 실행 대상으로 지목한 영역이다. 옴니모달 입력과 1M 컨텍스트는 같은 날 나온 독점 릴리스들 (Claude Opus 5.5, GPT-6 Sol)과 같은 범위에 이 모델을 놓으며, 이것이 우연한 일치가 아니라 비교의 요점이다.
공개된 RL 스택과 환경은 이 위키에서 유례가 없는 부분이다. 가중치 공개는 이제 일상적이지만, 그것을 만들어 낸 학습 환경의 공개는 그렇지 않다. 그리고 그것이야말로 제3자가 결과를 돌려보는 데 그치지 않고 사후 학습을 재현하거나 확장할 수 있게 하는 조건이다. Agentic Reinforcement Learning 참조.
이번 실행에서 읽은 보도에서 나온 단서 하나. 실사용 리뷰의 제목이 "The Smartest Open Model Makes You Wait"로, 품질이 아니라 지연 시간을 가리킨다. 지연 수치는 읽지 못했으므로 숫자가 아니라 방향으로만 기록한다.
비교
- GLM-5.3 — Z.ai의 오픈 웨이트 코딩 플래그십으로 AA 복합 지표에서 1점 뒤. 이 릴리스 시점에서 둘이 오픈 웨이트 프런티어다.
- Kimi K3 — Moonshot AI의 출품작으로 2점 뒤.
- DeepSeek V4.1-Flash — DeepSeek가 2026-09-10에 낸 MIT 릴리스. 둘 다 MIT지만 DeepSeek의 승부수는 아키텍처(프리필 8B·디코드 16B 활성 분할의 Causal Encoder-Decoder)이고 Xiaomi의 승부수는 규모에 공개된 RL을 더한 것이다. 공유하는 벤치마크가 없다.
- Claude Opus 5.5, GPT-6 Sol, GPT-6 Luna — 같은 24시간 안에 나온 세 독점 모델. 그중 어느 것과도 공유하는 벤치마크가 없다. Anthropic은 Terminal-Bench 4.0 / FrontierCode / CursorBench를, OpenAI는 DeepSWE v1.1을 공개했고, 이 모델은 Artificial Analysis 복합 지표로만 보고된다. 공급사 셋, 벤치마크 모음 셋, 하루 — Eval Harness Configuration 참조.