샤오미 MiMo 팀은 9월 22일 MiMo-V2.6 시리즈를 발표하고 오픈소스로 공개했다. 플래그십 모델인 MiMo-V2.6-Pro와 효율성에 초점을 맞춘 MiMo-V2.6-Flash가 동시에 출시됐으며, 웹, API, 허깅페이스(Hugging Face) 가중치 공개도 함께 열렸다. 두 모델 모두 네이티브 옴니모달로, 텍스트·이미지·영상·음성을 그대로 모델에 입력할 수 있다. 공식적으로 밝힌 주력 분야는 코딩, 컴퓨터 조작, 3D 장면, 시청각 콘텐츠 제작 같은 에이전트형 작업이다.
같은 날 샤오미는 고처리량 버전인 Pro-UltraSpeed도 공개했다. 동일한 품질에서 출력 속도를 최대 20배까지 끌어올릴 수 있다고 밝혔으며, 이 등급은 단계적으로 공개되고 있다. 데스크톱 클라이언트인 MiMo Desktop은 정식 버전으로 전환됐고 구독제가 도입됐다.
점수와 위치
제3자 평가 기관인 Artificial Analysis는 MiMo-V2.6-Pro의 종합 지능지수를 46점으로 평가했으며, 이는 오픈웨이트 모델 중 1위로 Kimi K3와 Qwen3.8 Max를 앞선 수치다. 매체가 인용한 순위표에 따르면 이 점수는 Claude Opus 5, GPT-5.6 Sol과 비슷한 구간에 있지만, Claude Fable 5.1과 GPT-6 Astra와는 아직 격차가 있다.
가격은 변동 없이 V2.5 시리즈의 API 가격을 그대로 이어간다. Artificial Analysis가 측정한 작업당 비용은 0.13달러다. 샤오미 측 설명으로는 동일한 지능 수준에서 Pro의 가격이 해외 모델의 20분의 1에서 60분의 1 수준이라고 한다. 다만 이 배수는 회사 측 주장이며, 어떤 모델과 어떤 작업을 기준으로 비교했는지는 공개 자료에 구체적으로 나와 있지 않다.
4월 세대와 나란히 놓고 보면
MiMo-V2.5-Pro는 올해 4월 말 오픈소스로 공개된 모델로, 총 파라미터 1.02조 개, 활성화 파라미터 420억 개의 MoE 구조에 컨텍스트 길이는 100만 토큰이었다. 당시 샤오미가 내세운 것은 토큰 효율성으로, ClawEval에서 DeepSeek-V4-Pro와 비교했다. 7월에는 V2.5가 OpenRouter에서 월간·주간 호출량 모두 1위를 차지했는데, 이는 주로 가격 덕분이었다.
V2.6-Pro가 공개한 파라미터 규모는 여전히 총 1.02조 개, 활성화 420억 개로 이전 세대와 같은 수준이다. 변화는 포스트트레이닝에 집중돼 있다. 책임자인 뤄푸리(罗福莉)는 이번 작업을 “지금까지 오픈소스 모델 팀이 진행한 것 중 가장 큰 규모의 단일 강화학습 훈련 중 하나”라고 표현하며, 연구와 엔지니어링 난이도가 자신이 참여했던 DeepSeek-R1을 넘어섰다고 말했다.
매체가 공개한 훈련 내역에 따르면 Pro와 Flash는 각각 30스텝을 진행했고, 누적 약 75만 개의 궤적(trajectory)을 쌓았으며, 총비용은 약 350만 달러, 기간은 6일이었다. 수억 달러가 들기도 하는 사전학습에 비하면 큰 금액은 아니지만, 단일 포스트트레이닝치고는 오픈소스 팀 중에서도 드문 규모다.
4월부터 9월까지를 이어보면 샤오미의 전략은 비교적 뚜렷하다. 먼저 베이스 모델의 규모를 고정하고, 가격으로 개발자 호출량을 확보한 다음, 자금과 컴퓨팅 자원을 강화학습에 쏟아부어 점수를 끌어올리는 방식이다. 점수를 올리는 단계는 성과를 냈고, 다음 과제는 가격을 더 내리지 않고도 호출량을 유지할 수 있는지다.
학습 방법과 함께 공개된 것들
뤄푸리에 따르면 팀은 MixRL이라는 방식을 사용해 난이도가 중간이고 결과를 검증할 수 있는 코딩·에이전트 작업을 함께 학습시켰다. 게임, 3D, 주관적 평가처럼 검증이 어렵거나 매우 긴 작업은 별도로 학습시켰으며, 마지막에 MOPD를 이용해 여러 능력을 통합했다.
이번에 공개된 범위는 가중치에 그치지 않는다. 샤오미는 MiMo의 학습 궤적을 증류해 만든 Qwen 모델, 다양한 학습 환경 약 7000개, 그리고 강화학습 프레임워크 전체를 함께 공개했다. 재현하거나 자체 모델에 포스트트레이닝을 적용하려는 팀에게는 가중치 자체보다 환경과 프레임워크의 가치가 더 클 수 있다.
뤄푸리는 개인 계정에서도 MiMo-V2.6이 “이미 오픈소스 모델 1위”라고 밝혔다. 이 주장은 현재로서는 Artificial Analysis의 종합 지수에만 근거하고 있으며, 세부 순위표는 아직 다 나오지 않았다. 코드, 이미지, 음성 등 세부 항목에서 몇 위를 차지하는지는 어떤 순위표를 인용하느냐에 따라 결론이 달라질 수 있다. 샤오미는 또한 V2.6의 오픈소스 라이선스가 이전 세대 조건을 그대로 이어가는지에 대해서도 밝히지 않았다.
참고 출처: 샤오미 MiMo 공식 발표 페이지, Artificial Analysis 지능지수 순위표, CocoLoop, 소후테크(Sohu Tech). 지능지수 점수와 작업당 비용은 Artificial Analysis 수치로 확인했으며, 훈련 비용과 스텝 수는 매체 공개 자료를 기준으로 했다.