2026年9月22日、Xiaomiは公式のMiMo XアカウントとWeChatの公開アカウントを通じて同時にMiMo-V2.6シリーズを発表しました。このシリーズにはMiMo-V2.6-ProとMiMo-V2.6-Flashの2つのバージョンが含まれています。このアップデートで最も注目すべき点はパラメータ番号ではなく、Xiaomiが「画像の理解」からエージェントタスクの基盤へとマルチモーダル機能を変革した点です。コーディング、コンピュータ利用、3D推論、作成などがすべて一つの能力リストにまとめられています。
ProとFlash:明確な分業によるデュアルリリース
Proは能力上限を担当し、Flashは高周波通話を担当します。公式には、両バージョンとも大規模な強化学習トレーニングを経ており、ネイティブなマルチモーダルであることが強調されています。この「一つの強み、一つの高速」の組み合わせは馴染み深いものです。現在、エージェントインフラにおける一般的な分業は、大規模モデルの計画と小型高速モデルによる実行であり、Xiaomiはこれを公式製品ラインに直接統合しています。開発者にとっての選択課題は「どのモデルを使うか」から「どう組み合わせるか」へと移行します:P ROは計画や深い推論を必要とする複雑なタスクを担当し、Flashは高頻度ツール呼び出しや実行ステップを扱います。両者とも同じマルチモーダル理解能力を持ち、文脈やツール定義は再利用可能です。
フルモーダルと大規模強化学習はXiaomiの方向性の主張です
MiMo-V2.6はネイティブのフルモーダルモデルとして定義されており、テキストや画像を超えて、3D推論などの空間理解能力も同じトレーニングシステムに統合されています。「スケール強化学習」という公式な焦点が中心であり、この世代の焦点はパラメータスケールでの競争ではなく、特に多ステップ操作やツール呼び出しを必要とするエージェントシナリオにおいて、マルチモーダル能力を実際のタスクに整合させることにあります。モデル研究者にとって、MiMo-V2.6は「スケーリング強化学習」アプローチのもう一つの例です。マルチモーダル能力が事前訓練からトレーニング後へ向上するにつれて、評価の焦点は単一ポイントベンチマークから長期タスクの真の完了率へとシフトすべきです。モデルの重みは公式チャネルを通じて同時に公開されており、プロモートされたタスクのパフォーマンスが提供されるかどうかはテスト・検証可能です。
誰がフォローアップすべきでしょうか?
エージェントアプリケーションに取り組むチームは、コンピュータの利用やコーディング能力に直接注目し、Flashバージョンとの実践的な比較を行うことができます。オープンソースエコシステムに関心のある開発者は、ウェイト開放後の実際の性能を確認できます。マルチモーダル基盤を選択しているチームは、Pro/Flash部門を既存の選考フレームワークとして参照できます。MiMoシリーズの過去のバージョン履歴を理解するには、Xiaomi MiMoの特別トピックをご覧ください。
