Önce kısa cevap: Xiaomi, 22 Eylül 2026'da MiMo-V2.6 model ailesini piyasaya sürdü ve ağırlıkları, ticari kullanıma ve değiştirmeye neredeyse hiçbir koşul koymadan izin veren MIT lisansıyla yayımladı. Ailede iki model var: 1,02 trilyon parametreli Pro ve 309 milyar parametreli Flash. İkisi de metin, görüntü, video ve sesi tek bir modelde kabul ediyor ve bağlam penceresi bir milyon tokena kadar çıkıyor. OpenRouter'da Flash, milyon girdi tokenı başına 0,14 $'dan başlıyor. İşletmeniz için bu iki anlama geliyor: rahat bir lisansla kendi sunucunuzda barındırma seçeneği ve ses, görüntü ve metni bir arada kullanan görevler için çok ucuz bir API seçeneği.

Xiaomi gerçekte ne yayımladı

Her iki model de uzmanlar karışımı (MoE) mimarisini kullanıyor; yani her token için parametrelerin yalnızca küçük bir kısmı aktif oluyor. Çalıştırma maliyetlerini toplam boyutun düşündürdüğünün çok altında tutan da bu:

  • MiMo-V2.6-Pro: toplam 1,02 trilyon parametre, adım başına 42 milyar aktif parametre ve 1M token bağlam.
  • MiMo-V2.6-Flash: toplam 309 milyar parametre, 15 milyarı aktif, aynı bağlamla.
  • Pro-UltraSpeed: Xiaomi'ye göre çıkarımı 20 kata kadar daha hızlı çalıştıran, API üzerinden on kat fiyatla sunulan bir Pro sürümü.

Şirket ağırlıklarla yetinmedi. Yazılım mühendisliği, güvenlik açıklarının yeniden üretilmesi, bilgi işi ve web tasarımını kapsayan 7.000'den fazla pekiştirmeli öğrenme eğitim ortamını da yayımladı; bunlara eğitim çerçevesinin kendisi, teknik rapor ve Qwen üzerine kurulu 9 milyar parametreli küçük bir damıtılmış model eşlik ediyor. Ağırlıklar Hugging Face'te FP8 formatında yayımlandı ve erişim talep etmeden indirilebiliyor.

Performansı gerçekte nerede duruyor

Artificial Analysis, Intelligence Index'inde Pro'ya 46,32 puan veriyor. Xiaomi bu puanın modeli Kimi K3 ve Qwen3.8 Max'in önüne geçirdiğini ve onu çıkış anında en yetenekli açık kaynak model yaptığını söylüyor; bununla birlikte hâlâ Claude Fable 5.1 ve GPT-6 Astra'nın gerisinde kaldığını kabul ediyor.

Ancak model kartındaki karşılaştırma tablosu onu güncel nesil değil, önceki nesil kapalı modellerle kıyaslıyor. Claude Opus 5 karşısındaki rakamları şöyle:

  • AutomationBench (görev otomasyonu): 53,1'e karşı 50,3.
  • Terminal Bench 2.1 (komut satırı işleri): 89,9'a karşı 89,1.
  • DeepSWE (gerçek yazılım hatalarını düzeltme): 71,9'a karşı 74,0.
  • OSWorld-Verified (bilgisayar kullanımı): 82,0'a karşı 83,4.
  • Daha zor olan Terminal Bench 4.0: 34,9'a karşı 49,0.

Dürüst özet: ajan ve kodlama görevlerinde geçen neslin üst seviyesine yakın, en zor görevlerde ise açıkça geride bir model. Duyuruyu en yeni kapalı modellerin eşdeğer bir alternatifi olarak okumayın.

Fiyat: işletme hesabını değiştiren rakam

OpenRouter'da her milyon girdi tokenı ve her milyon çıktı tokenı şu kadar tutuyor:

  • Flash: girdi 0,14 $ ve çıktı 0,28 $.
  • Pro: girdi 0,435 $ ve çıktı 0,87 $.
  • Pro-UltraSpeed: girdi 4,35 $ ve çıktı 8,70 $.

Kendi varsayımlarımızla açıklayıcı bir örnek: günde 1.000 konuşmayı yöneten, her biri yaklaşık 3.000 girdi tokenı ve 500 çıktı tokenı içeren bir müşteri hizmetleri asistanı. Bu, günde 3 milyon girdi tokenı ve yarım milyon çıktı tokenı ediyor. Flash'ta maliyet günde yaklaşık 0,56 $, ayda kabaca 63 SAR. Pro'da günde yaklaşık 1,74 $, ayda kabaca 196 SAR. Gerçek rakamlar konuşmalarınızın uzunluğuna ve bağlam önbelleğine göre değişecek, ama önemli olan büyüklük sırası: maliyet artık denemenin önünde engel değil. Xiaomi, Pro'nun aynı zeka seviyesindeki yabancı modellerin yirmide biri ile altmışta biri arasında bir maliyete sahip olduğunu söylüyor; bu şirketin iddiası, bağımsız bir ölçüm değil.

Duyan, gören ve okuyan tek bir model

Dikkat edilmesi gereken kısım, tek bir modelin dört girdi türünün hepsini anlaması. Bugün müşteri çağrı kayıtlarını analiz eden bir sistem istiyorsanız, genellikle önce bir konuşmadan metne dönüştürme hizmetine, ardından dökümü analiz edecek bir dil modeline ihtiyaç duyarsınız. Bir satış temsilcisinin telefonla çektiği fatura fotoğrafı için de durum aynı: görüntüden metni çıkaran bir hizmet, ardından onu anlayan bir model. Bu zincirin her halkası ek bir maliyet ve bir başka arıza noktası demek.

Çok modlu bir model zinciri kısaltıyor: çağrı kaydı olduğu gibi, fiş fotoğrafı olduğu gibi, depo kamerasından gelen video klip olduğu gibi giriyor. Bu da çağrı kalitesi incelemesi, belgelerin muhasebe sisteminize otomatik girişi ya da teslim alınan malların fotoğraflarının kontrolü gibi sistemlerin kurulmasını kolaylaştırıyor. Yine de unutmayın: kaynaklar Arapça veya Suudi lehçelerindeki performansı hakkında belirli hiçbir şey söylemiyor ve herhangi bir karar vermeden önce kendi verilerinizle test etmeniz gereken şey tam da bu.

Kendi sunucularınızda çalıştırmak: mümkün, bütçeyle

MIT lisansı, modeli kendi altyapınızda çalıştırabileceğiniz, değiştirebileceğiniz ve ticari bir ürüne yerleştirebileceğiniz anlamına geliyor. Bu, kişisel veri işleyen herkes için önemli, çünkü Suudi Arabistan'ın Kişisel Verilerin Korunması Kanunu verilerin Krallık dışına aktarılmasına denetimler getiriyor ve kendi sunucunuzda barındırmak verileri kendi ortamınızda tutuyor.

Ancak boyut gerçek. Pro model kartı, modeli vLLM ile 8 GPU'ya ya da SGLang ile iki düğüme bölen bir referans kurulum gösteriyor. Flash'ın 4 GPU'ya bölünmesi gerekiyor. Kart GPU türünü belirtmiyor, ama bu boyutta bir model gerçekçi olarak üst düzey yapay zeka sunucuları gerektiriyor. Bu yüzden 15 milyar aktif parametresiyle Flash, çoğu işletme için gerçekçi kendi sunucunda barındırma adayı. Donanım hesabını büyük bir yapay zeka modelini kendi makinenizde nasıl çalıştırırsınız yazımızda ayrıntılı olarak ele aldık.

Ona güvenmeden önce nelere dikkat etmeli

  • Güvenlik: Pro, güvenlik açığı istismar testlerinde belirgin şekilde geride; ExploitBench'te Opus 5'in 70,0 puanına karşı 47,9 puan alıyor. Göreviniz kodun güvenlik incelemesiyse, ilk tercihiniz bu olmamalı.
  • Veri yolu: Onu bir API üzerinden kullanmak, müşterilerinizin verilerinin dışarıdaki bir sağlayıcının sunucularından geçmesi demek. Hassas veriler için kendi sunucunuzda barındırmak ya da göndermeden önce anonimleştirmek bir seçenek değil, bir zorunluluk.
  • Üreticinin rakamları: Kıyaslama sonuçlarının çoğunu Xiaomi'nin kendisi yayımladı. Onu kendi işinizden bir görevde, kendi verilerinizden alınmış sorularla test edin.

Origami'de buna nasıl yaklaşıyoruz

Kurduğumuz sistemleri tek bir modele bağlamıyoruz. Uygulamayı yeniden inşa etmeden modelin değiştirilebilmesi için bir ara katman kuruyor, ardından her adayı müşterinin işinden gerçek bir görevde ölçüyoruz: doğruluk, işlem başına maliyet ve yanıt süresi. MiMo-V2.6 artık bu kısa listeye giriyor; özellikle ses, görüntü ve metni birleştiren görevlerde ve bir yapay zeka projesinin başlamasını engelleyen şeyin aylık fatura olduğu her yerde. Böyle bir göreviniz varsa ve taahhütte bulunmadan önce gerçek maliyetini öğrenmek istiyorsanız, bizimle iletişime geçin.

Kaynaklar