XiaomiがMiMo-V2.6をオープンソース化：AA Index 46達成、価格はV2.5から据置、RL環境をフルセット公開

リリース内容（9月22日、公式チャンネル）

• MiMo-V2.6-Pro。フラッグシップの推論モデル——ネイティブオムニモーダル、兆パラメータ規模で、複雑な長期プロジェクト、サイバーセキュリティ、研究用途を想定。mimo-v2.6-proで呼び出し可能。
• MiMo-V2.6-Flash。オムニモーダル、高知能、低コスト——高頻度のプロフェッショナル用途向けに位置付けられている。Xiaomi自身の説明によれば、前世代のMiMo-V2.5-Proを完全に上回るとのことで、弊サイトの最安値中国LLMガイドではV2.5基準値として現在も掲載されている。
• MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed。Proの性能を最大20倍の推論速度で実現——レイテンシが重要なプロダクション環境向けで、オープンプラットフォームAPIとMiMo Desktop内で利用可能。
• 価格はV2.5水準に据え置き。Xiaomiは国内の価格性能比で記録を打ち立てたと主張：同等の知能水準で、海外モデルの1/20〜1/60の価格。V2.5の参考値：100万トークンコンテキストで出力$3/1M固定。
• デスクトップ版とサブスクリプション。MiMo Desktop（正式リリース）と有料サブスクリプションが同日提供開始；エコシステムはMiMo Claw（Kingsoft Officeとの統合）、MiMo Code、MiMo Studioまでカバーするようになった。

V2.6ラインの経緯：V2.5シリーズでAA Indexを獲得 → RLトレーニングをライブ配信（8〜9月）→ V2.6オープンリリース＋Desktop（9月22日）。「RL＝コンテンツ」という戦略はXiaomiの代名詞になりつつある。

トレーニングの舞台裏：オープンなスケールドRL

公式発表によれば、MiMo-V2.6のRLトレーニングは中国のオープンウェイトモデルとして過去最大のRL計算投資とされており、全工程がライブ配信された。6日未満のLive RLトレーニング：FlashとProのコストはそれぞれ約$0.85Mと$2.62Mで、各30ステップ・累積約75万軌跡を完了；タスクの平均通過率はそれぞれ25%と12%向上。サンプル外評価のDeepSWE v1.1長期ベンチマークでは、Flashが約17ポイント（48.8→65.7）、Proが約14ポイント（58.4→72.6）上昇。トレーニングは100万トークンコンテキスト、1ステップあたり35〜37億トークンで実施され、コード・汎用・ビジュアル・サイバーのタスクファミリーを複数ハーネスにまたがって混合した。

主要なエージェントベンチマークの多くで、MiMo-V2.6-ProはClaude Opus 5やGPT-5.6 Solに近い性能を示している。公式デモ「Vibe World」はさらに踏み込んでいる：3Dオープンワールドゲームの生成、Blenderモデリング、Franka Pandaアームの身体的操作、Computer-Useワークフロー、PFAS吸着MOF材料のスクリーニング実行、そしてLi–Yorkの「周期3はカオスを意味する」定理のLean 4による完全形式化（カーネル検証済み6,000行以上）。

オープンソースパッケージの内容

• ウェイトと技術レポート。Hugging Face XiaomiMiMo/mimo-v26コレクション——3ティアすべてに加え、MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9Bも含む。
• 7,000以上のRLタスク環境。ソフトウェアエンジニアリング、脆弱性再現、ナレッジワーク、Webデザイン——ファミリーモデルのトレーニングに使われた環境一式。
• エンドツーエンドのRLトレーニングフレームワーク。verl / uni-agent / mini-swe-agentをベースに構築——ライブ配信を支えたスタック。
• 軽量コンポーザブルミニハーネス。システムプロンプト、ツール、コンテキスト管理を分離；Multi-Harness Trainingはフレームワーク横断の汎化を目指す。

DeepSeek Vision-Exp MITウェイトとの公開パターンを比較してみると——オープンウェイトの競争は激化しているが、RLのフルセットを一緒に公開した例は他にない。

フィールドとの価格比較（100万トークンあたり）

MiMoは9月25日時点でまだ第三者リレーに未対応——表はXiaomiの公式オープンプラットフォームAPIを反映；リレー棚のモデルは各自のマージンを維持、完全価格ガイドを参照。

RLのオープン化が本質的な話題である理由

マルチハーネスのレシピ——多数のエージェントフレームワークで1つのモデルをトレーニングし、ハーネス自体もオープンソース化する手法——は、モデルベンダーがチャット品質だけでなくハーネス層を直接最適化するようになったことを示している。ビルダーにとっては、エージェントネイティブな動作（ツール使用、コンテキスト管理、複数ステップの信頼性）が、後付けの適応ではなく一級のリリース基準になりつつあることを意味する。MiMoエコシステムはすでにこのロジックをエンドツーエンドで実行している：MiMo ClawはフラッグシップモデルをKingsoft Officeスイートとサブスクリプションとして組み合わせ、MiMoは期間限定の無料枠でHermes Agentのようなエージェントクライアントにも組み込まれていた。フロンティアのオープンモデルとエージェントハーネスの交差点は、ますます活況を呈している。

一次情報源

• 小米 MiMo 官方公告（2026-09-22）— V2.6 发布、RL 规模、开源清单
• mimo.mi.com 模型更新日志 — API 名称与定价
• Hugging Face XiaomiMiMo/mimo-v26 — 権重与技术报告
• サイト内参考：Qwen3.8 open weights · Vision-Exp MIT 开源 · 最省钱指南（V2.5 基准仍在册）

FAQ（2026）