Новая Mimo 2.6 Pro - открытая модель, которая обходит GPT-6 Astra. И стоит в 20 раз дешевле

Mimo 2.6 Pro возглавила Artificial Analysis Intelligence Index среди всех открытых моделей, обойдя Kimi K3, Qwen3.8-Max и DeepSeek V4.1 Flash.

Mimo 2.6 Pro - здесь

1,02 триллиона параметров в архитектуре MoE. Но активны на каждом токене всего 42 миллиарда. Остальные спят, пока не понадобятся. Именно это позволяет держать гигантский размер при низкой стоимости — вы платите только за то, что реально работает.

Контекст — 1 миллион токенов. Вывод — до 131 тысячи. Хватит на целый репозиторий, многосессионную память агента или стопку документов, которые нужно помнить целиком.

Омнимодальность: текст, изображения, аудио и видео на входе. Не «поддерживается теоретически», а работает на уровне флагманских закрытых моделей.

Mimo 2.6 pro - здесь

DeepSWE v1.1: 71,9 — вплотную к Claude Opus 5 (74,0). Разрыв — 2,1 пункта. Для открытой модели это не «догоняет», это «дышит в затылок».

GDPVal 2.1: 1673 — выше GPT-5.6 Sol (1588). Automation Bench: 53,1 — обходит GPT-6 Astra (52,0). CyberGym: 94,0 — второе место после Flash (95,1).

Средняя стоимость задачи в Intelligence Index — $0,13. Не за миллион токенов. За задачу. Это уровень, на котором можно строить агентов, не считая каждый вызов.

Менее 6 дней на одном RL-прогоне. Стоимость — около $2,62 млн. Xiaomi открыла не только веса, но и 7 000+ сред для обучения с подкреплением. Это значит, что сообщество может не просто скачать модель, а воспроизвести и улучшить процесс её тренировки.

Где подвох

Открытые веса — это не «скачал и запустил на ноутбуке». 1 триллион параметров требует серьёзного железа. Для локального запуска нужны кластеры, а не одна видеокарта. Но для API-доступа, для облачных развёртываний, для интеграций — это уже рабочий инструмент.

Цена $0,435 за входной миллион — это не «бесплатно». Но когда закрытые модели берут в 10–20 раз больше, разница ощущается. Особенно если вы гоняете миллионы токенов в месяц.

Xiaomi сделала то, чего давно ждали от открытого лагеря: модель, которая не «почти догнала», а обошла флагманов на конкретных задачах. Вопрос не в том, догонят ли открытые модели закрытые. Вопрос в том, что будут делать закрытые, когда догонят.

Mimo 2.6 Pro - здесь