2026년 9월 22일, 샤오미는 공식 MiMo X 계정과 위챗 공개 계정을 통해 MiMo-V2.6 시리즈를 동시에 발표했으며, 여기에는 MiMo-V2.6-Pro와 MiMo-V2.6-Flash 두 가지 버전이 포함되어 있습니다. 이번 업데이트에서 가장 주목할 만한 점은 매개변수 숫자가 아니라, 샤오미가 '이미지 이해'에서 에이전트 작업의 기반으로 멀티모달 기능을 어떻게 전환시켰는지입니다—코딩, 컴퓨터 사용, 3D 추론, 생성 등이 모두 하나의 기능 목록에 포함되어 있습니다.
프로와 플래시: 명확한 분업이 있는 이중 출시
Pro는 용량 한계를 담당하고, Flash는 고주파 호출을 담당합니다. 공식적인 강조점은 두 버전 모두 대규모 강화 학습 훈련을 거쳤으며 네이티브 멀티모달이라는 점입니다. 이 '한 가지 강함, 한 명은 빠르다' 조합은 익숙합니다. 현재 에이전트 인프라에서 공통된 업무 분담은 대규모 모델을 계획하고 작고 빠른 모델을 사용해 실행하는 것이며, 샤오미는 이를 공식 제품군에 직접 통합했습니다. 개발자에게 선택 문제는 '어떤 모델을 사용할 것인가'에서 '어떻게 결합할까'로 옮겨가:P RO는 계획과 복잡한 작업을 처리하는 반면, Flash는 고빈도 도구 호출과 실행 단계를 처리합니다. 두 버전 모두 동일한 다중 모달 이해 능력을 공유하며, 문맥과 도구 정의를 재사용할 수 있습니다.
완전 모달과 대규모 강화 학습은 샤오미의 방향성 진술입니다
MiMo-V2.6은 네이티브 풀 모달 모델로 정의되며, 텍스트와 이미지 외에도 3D 추론과 같은 공간 이해 능력도 동일한 훈련 시스템에 통합되어 있습니다. 공식적인 "스케일드 강화 학습"에 초점이 맞춰져 있어, 이번 세대의 초점이 매개변수 규모 경쟁이 아니라 다중 단계 연산과 도구 호출이 필요한 에이전트 시나리오에서 멀티모달 역량을 실제 작업과 일치시키는 데 있음을 나타냅니다. 모델 연구자들에게 MiMo-V2.6은 "스케일링 강화 학습" 접근법의 또 다른 예입니다: 멀티모달 역량이 사전 학습에서 사후 학습으로 향상됨에 따라 평가 초점은 단일 포인트 벤치마크에서 장기 작업의 진정한 완료율로 전환되어야 합니다. 모델 가중치는 공식 채널을 통해 동시에 공개되었으며, 촉진된 작업 수행 여부는 테스트 및 검증될 수 있습니다.
누가 후속 조치해야 할까요?
에이전트 애플리케이션 개발팀은 컴퓨터 사용 및 코딩 능력에 직접 집중하고 플래시 버전과의 실습 비교를 할 수 있습니다; 오픈 소스 생태계에 관심 있는 개발자는 무게 오픈 후 실제 성능을 검증할 수 있습니다; 멀티모달 기반 선택을 하는 팀은 Pro/Flash 부문을 참고용 기본 선택 프레임워크로 활용할 수 있습니다. MiMo 시리즈의 이전 버전 역사를 이해하려면 Xiaomi MiMo 특별 주제를 참고할 수 있습니다.
