中国XiaomiのAI開発チームXiaomi MiMoは、「MiMo-V2.6」シリーズを公開した。ProとFlashの2モデルをオープンウェイトで展開し、強化学習の大規模化による性能向上とコスト効率の両立を図る。
MiMo-V2.6、強化学習を拡大し性能向上
2026年9月22日にリリースが発表されたMiMo-V2.6は、ProとFlashで構成されるネイティブのマルチモーダルモデルだ。
Xiaomi MiMoは、検証可能な複雑なタスクを土台に強化学習へ投入する計算資源を増やし、探索とフィードバックを反復してモデル自身の能力を高める「再帰的自己改善」の方向性を打ち出している。
今回の公開に先立ち、Xiaomiは6日間のLive RLを公開し、開発過程の公開性を打ち出した。モデル自体も、オープンソースモデルとして公開されている。
性能面では、MiMo-V2.6-ProがArtificial Analysis Intelligence Indexで46点を記録した。Xiaomi MiMoは、Kimi K3やQwen3.8 Maxを上回り、公開モデルとして最高水準に達したと説明する一方、Claude Fable 5.1やGPT-6 Astraなど最上位の「クローズドモデル」には、なお差が残るとしている。
API価格はV2.5シリーズと同水準に据え置かれ、コストパフォーマンスに優れたモデルとして打ち出されている。
価格据え置きと公開性が追い風、最上位との性能差は課題
今回の更新で注目されるのは、モデル性能だけでなく、API価格を据え置いたまま能力を引き上げた点だ。利用者にとっては予算を大きく増やさず、高性能なモデルへ移行できる余地が広がる。さらに公開モデルとして提供されることで、企業や開発者が用途に応じた検証を進めやすくなる可能性もある。
一方、Xiaomi MiMo自身が認める通り、最上位モデルとの性能差は残っている。高度な業務や複雑な推論を求める用途では価格だけで導入判断が決まるとは限らず、実運用での精度や安定性、マルチモーダル性能を見極める必要があるだろう。
また今回の発表は、計算資源を探索やフィードバックを伴う強化学習に振り向け、その規模を拡大する研究方針を鮮明にした点でも注目される。この手法が継続的な能力向上につながるかは、今後のモデル開発を占う材料になるだろう。
加えて、Live RLのように学習過程を公開する取り組みが続けば、モデルだけでなく開発プロセスの透明性を競う動きが広がる可能性もある。
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