2026年9月22日、小米のMiMoチームは公式チャネルを通じて大規模モデルMiMo-V2.6シリーズを正式に発表・オープンソース化した。旗艦モデルのMiMo-V2.6-Proと高効率推論モデルのMiMo-V2.6-Flashである。いずれもネイティブな全モーダルモデルで、テキスト・画像・動画・音声の入力に対応し、MITライセンスで提供される。ウェイトはダウンロード、デプロイ、商用利用が可能だ。
46点で首位：オープン首位の意味
最も目を引く成績は第三者のプラットフォームArtificial Analysisによるものだ。MiMo-V2.6-Proは総合知能指数で46.32点を獲得し、Kimi K3やQwen3.8 Maxを上回って、発表時点で最高得点のオープンウェイトモデルとなった。小米の表現は慎重だ。ProはClaude Opus 5やGPT-6 Solと「ほとんどの」エージェントベンチマークで互角であり、「すべて」ではないとしている。トップのクローズドモデルは依然として1～4ポイントのリードを保つが、中国発のオープンソースが世界の最上位層の敷居に触れたのは初めてのことだ。
学習過程を全世界に生配信：6日間、347万ドル
今回の見どころはパラメータではなく学習にある。MiMo-V2.6シリーズの事前学習アーキテクチャは前世代と変わらず、能力の飛躍はほぼすべて強化学習によるポストトレーニングに由来する。小米はRL学習の全過程を公開ダッシュボードで生配信した。コスト、スループット、各ステップのベンチマークスコアがすべて可視化された。ProとFlashはそれぞれ30ステップのRL、累計約75万の軌跡を6日足らずで完了し、総コストは約347万ドルだった。外部の観測者は学習途中のGPUメモリ起因の再起動まで記録している。
ウェイトだけではない：RLツールチェーンも公開
最も注目に値するのは付随するオープンソース化だ。蒸留小モデルMiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B、7000超の高品質タスク環境、エンドツーエンドのRL学習フレームワーク、軽量で組み合わせ可能なエージェントフレームワークが同時公開された。学習環境、学習コード、検証ツールがすべてオープンになった。
どう見るか：真剣に受け止めるべき3つの理由
第一に、全モーダルが初めてオープンなPro級モデルの標準装備となったこと。マルチモーダル理解は、もはやクローズドモデルの特権的な入口ではない。第二に、RLスケーリングの「オープンな手の内」戦略だ。学習過程、コスト、失敗まで公開することはエンジニアリングへの自信であると同時に、「再現可能」を業界の新たなハードルにする動きでもある。第三に価格だ。API価格はV2.5から据え置きで、Proの実測タスク単価は0.13ドルで、海外の一部モデルの20分の1から60分の1にすぎない。もちろん46点が全面的な超越を意味するわけではない。公式の表でもProは一部のコーディングやセキュリティテストで後れを取っている。冷静な読み方はこうだ。オープン陣営が初めて、トップのクローズドモデルと同台に立てる中国発モデルを手にし、その学習手法とツールチェーンは全世界に公開されている。
