GitHub-радар
Флагман Xiaomi MiMo V2.6: агент на 1 трлн параметров
Xiaomi выпустила самую мощную модель линии MiMo V2.6 — с заметным скачком на агентных и кодовых задачах, но запустить её можно только на серверном железе.
MiMo-V2.6-Pro-RL — по словам авторов, «флагманская модель линии MiMo V2.6» от команды XiaomiMiMo (так называется ИИ-подразделение Xiaomi). Это самая большая модель в линейке: 1,02 триллиона параметров всего, из них включается около 42 миллиардов на каждый запрос — такая архитектура называется смесью экспертов. Модель умеет работать как агент: действовать по шагам в терминале, чинить баги в реальном коде, разбирать скриншоты интерфейса и удерживать контекст в миллион токенов. По сравнению с прошлым флагманом линии, V2.5 Pro, скачок особенно заметен на агентных задачах: тест на самостоятельное выполнение действий на компьютере AutomationBench вырос с 16 до 53,1 из 100 очков, а тест на реальную починку кода DeepSWE — с 19 до 71,9. Xiaomi уже выпустила две меньшие версии этой линии — Flash-RL и уменьшенную Distill-Qwen-9B, которые можно поставить на свой компьютер. Pro-RL — верхний, самый мощный вариант, и он рассчитан только на серверное железо.
Зачем это вайб-кодеру
Здесь честно нужно сказать сразу: это не модель, которую вы поставите себе на ноутбук, для неё нужен дата-центр. Но скачок в агентных задачах заметный — модель, которая раньше выполняла компьютерные задачи почти случайно, теперь доводит дело до конца больше чем в половине случаев. Это показывает, куда в целом движутся агентные модели, и полезно понимать этот уровень, даже если работаете вы на Claude Code или другом облачном агенте. Для самостоятельного использования смысла немного — разве что через API, если Xiaomi его откроет.
Как поставить
Скопируйте и отправьте своему агенту — Claude Code, Codex, любому:
Открой карточку модели https://huggingface.co/XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Pro-RL и разбери, что нового она умеет в агентных и кодовых задачах — и есть ли способ попробовать её через API или облачный сервис, раз локально её не поставить.
Это серверная модель — 1,02 триллиона параметров, дома не запустить. Даже сжатая версия заняла бы около 615 ГБ.
Открыть на Hugging Face▌ Ещё находки