Сначала короткий ответ: 22 сентября 2026 года Xiaomi представила семейство моделей MiMo-V2.6 и опубликовала веса под лицензией MIT, которая разрешает коммерческое использование и изменение почти без ограничений. В семействе две модели: Pro с 1,02 трлн параметров и Flash с 309 млрд. Обе принимают текст, изображения, видео и аудио в одной модели, с контекстным окном до одного миллиона токенов. На OpenRouter Flash стоит от 0,14 $ за миллион входных токенов. Для вашего бизнеса это означает две вещи: возможность самостоятельного размещения с удобной лицензией и очень дешёвый вариант через API для задач, где сочетаются голос, изображения и текст.

Что на самом деле выпустила Xiaomi

Обе модели используют архитектуру «смесь экспертов» (MoE): для каждого токена активна лишь небольшая доля параметров. Именно это удерживает затраты на работу модели намного ниже, чем можно было бы ожидать по её общему размеру:

  • MiMo-V2.6-Pro: всего 1,02 трлн параметров, 42 млрд активных на шаг и контекст 1M токенов.
  • MiMo-V2.6-Flash: всего 309 млрд параметров, 15 млрд активных, с тем же контекстом.
  • Pro-UltraSpeed: версия Pro, которая, по словам Xiaomi, выполняет инференс до 20 раз быстрее и предлагается через API в десять раз дороже.

Компания не ограничилась весами. Она также опубликовала более 7 000 сред обучения с подкреплением, охватывающих разработку ПО, воспроизведение уязвимостей, интеллектуальную работу и веб-дизайн, а также сам фреймворк обучения, технический отчёт и небольшую дистиллированную модель на 9 млрд параметров на основе Qwen. Веса опубликованы в формате FP8 на Hugging Face, и их можно скачать без запроса доступа.

Каков её реальный уровень

Artificial Analysis даёт Pro оценку 46,32 в своём Intelligence Index. Xiaomi утверждает, что этот результат ставит модель выше Kimi K3 и Qwen3.8 Max и делает её самой мощной открытой моделью на момент выхода, при этом признавая, что она всё ещё уступает Claude Fable 5.1 и GPT-6 Astra.

Однако сравнительная таблица в карточке модели сопоставляет её с предыдущим поколением закрытых моделей, а не с текущим. Вот её результаты против Claude Opus 5:

  • AutomationBench (автоматизация задач): 53,1 против 50,3.
  • Terminal Bench 2.1 (работа в командной строке): 89,9 против 89,1.
  • DeepSWE (исправление реальных ошибок в ПО): 71,9 против 74,0.
  • OSWorld-Verified (работа с компьютером): 82,0 против 83,4.
  • Более сложный Terminal Bench 4.0: 34,9 против 49,0.

Честный итог: модель близка к верхнему уровню прошлого поколения в агентных задачах и программировании и явно отстаёт в самых сложных. Не воспринимайте анонс как равноценную замену новейшим закрытым моделям.

Цена: цифра, которая меняет операционную экономику

На OpenRouter каждый миллион входных токенов и каждый миллион выходных токенов стоят:

  • Flash: 0,14 $ за вход и 0,28 $ за выход.
  • Pro: 0,435 $ за вход и 0,87 $ за выход.
  • Pro-UltraSpeed: 4,35 $ за вход и 8,70 $ за выход.

Наглядный пример на наших собственных допущениях: ассистент службы поддержки ведёт 1 000 диалогов в день, в каждом около 3 000 входных токенов и 500 выходных. В сумме это 3 млн входных токенов и полмиллиона выходных токенов в день. На Flash стоимость составит около 0,56 $ в день, примерно 63 SAR в месяц. На Pro около 1,74 $ в день, примерно 196 SAR в месяц. Реальные цифры будут зависеть от длины ваших диалогов и кэширования контекста, но важен порядок величин: стоимость больше не мешает попробовать. Xiaomi утверждает, что Pro стоит от одной двадцатой до одной шестидесятой цены зарубежных моделей того же уровня интеллекта; это заявление компании, а не независимое измерение.

Одна модель, которая слышит, видит и читает

Внимания заслуживает то, что одна модель понимает все четыре типа входных данных. Сегодня, если вам нужна система для анализа записей звонков клиентов, обычно сначала требуется сервис распознавания речи, а затем языковая модель для анализа расшифровки. То же самое с фотографией счёта, сделанной торговым представителем на телефон: один сервис извлекает текст из изображения, затем модель его понимает. Каждое звено этой цепочки означает дополнительные расходы и ещё одну точку отказа.

Мультимодальная модель сокращает цепочку: запись звонка подаётся как есть, фото чека как есть, видеоролик с камеры склада как есть. Это упрощает создание таких систем, как контроль качества звонков, автоматический ввод документов в вашу учётную систему или проверка фотографий товаров при приёмке. Учтите, однако, что источники ничего конкретного не сообщают о её работе на арабском языке или на саудовских диалектах, и именно это вам стоит проверить на собственных данных, прежде чем что-либо решать.

Запуск на собственных серверах: возможен, но нужен бюджет

Лицензия MIT означает, что вы можете запускать модель в собственной инфраструктуре, изменять её и встраивать в коммерческий продукт. Это важно для всех, кто обрабатывает персональные данные, поскольку саудовский Закон о защите персональных данных вводит ограничения на передачу данных за пределы Королевства, а самостоятельное размещение оставляет их в вашей среде.

Однако размер вполне реальный. В карточке модели Pro приведена эталонная конфигурация, которая распределяет модель на 8 GPU с vLLM или на два узла с SGLang. Flash требует распределения на 4 GPU. Тип GPU в карточке не указан, но модели такого размера реалистично нужны ИИ-серверы высшего класса. Поэтому Flash с его 15 млрд активных параметров остаётся реалистичным кандидатом на самостоятельное размещение для большинства компаний. Подробно расчёты по оборудованию мы разобрали в статье как запустить большую модель ИИ на собственном компьютере.

На что обратить внимание, прежде чем на неё полагаться

  • Безопасность: Pro заметно отстаёт в тестах на эксплуатацию уязвимостей: 47,9 в ExploitBench против 70,0 у Opus 5. Если ваша задача — проверка кода на безопасность, это не первый выбор.
  • Путь данных: использование через API означает, что данные ваших клиентов проходят через серверы внешнего провайдера. Для чувствительных данных самостоятельное размещение или анонимизация перед отправкой — это требование, а не вариант.
  • Цифры производителя: большинство результатов бенчмарков опубликовала сама Xiaomi. Проверьте модель на задаче из вашей работы, с вопросами, взятыми из ваших собственных данных.

Как мы подходим к этому в Origami

Мы не привязываем создаваемые нами системы к одной модели. Мы ставим промежуточный слой, чтобы модель можно было заменить без перестройки приложения, а затем оцениваем каждого кандидата на реальной задаче из работы клиента: точность, стоимость одной операции и время отклика. MiMo-V2.6 теперь входит в этот короткий список, особенно для задач, сочетающих голос, изображения и текст, и везде, где именно ежемесячный счёт мешает запустить проект с ИИ. Если у вас есть такая задача и вы хотите узнать её реальную стоимость до того, как брать на себя обязательства, свяжитесь с нами.

Источники