XiaomiがMiMo-V2.6を公開──1.02兆パラメータのオープンウェイト、公式掲載のArtificial Analysis指数46、価格はV2.5据え置き

2026年9月22日朝・日本時間時点の情報です。Xiaomiが公式ブログでMiMo-V2.6シリーズを公開しました。同社の発表によると、Pro・Flash・Pro-UltraSpeedの3つで、Proは総パラメータ1.02兆・活性420億のMoE、Flashは3090億・活性150億。文章・画像・動画・音声を1つのモデルで扱い、コンテキストは100万トークン。重みはMITライセンスでHugging Faceに置かれ、API価格はV2.5から据え置きです。強化学習の訓練を生中継しながら作った経緯まで含めた解説はYouTube（約13分）にまとめました。

動画版も公開しています： https://youtu.be/wUcXIRxQ2FY

3行まとめ

1. MiMo-V2.6-Pro（1.02T/42B）とFlash（309B/15B）を同日公開。omni（文章・画像・動画・音声）、1Mコンテキスト、重みはMITでHugging Faceに。訓練データは非公開なので、正確にはオープンウェイト
2. 公式ブログ掲載のArtificial Analysis知能指数は46。Fable 5.1とGPT-6 Astraの53、Opus 5の51、Muse Spark 1.3の48、GPT-5.6 Solの47に次ぐ6番目で、Xiaomiは「Kimi K3とQwen3.8 Maxを抜いてオープンウェイトで最高」と主張。記事執筆時点でArtificial Analysis側のサイトにはV2.6のページが無い
3. 価格はV2.5据え置き。Pro 入力0.435ドル／出力0.87ドル、Flash 0.14／0.28、UltraSpeed 4.35／8.7（100万トークン・USD）。強化学習の費用はPro 262万ドル・Flash 85万ドル（技術報告）。旧mimo-v2.5系のAPIは10月21日に提供終了

何が公開されたか

公式ブログの冒頭はこう書いています。

Today, we are releasing and open-sourcing the MiMo-V2.6 series. This marks a key step in our exploration of the RSI path: scaling RL compute on verifiable, complex tasks, so the model can continuously expand its capability frontier through exploration and feedback.

（訳: 本日、MiMo-V2.6シリーズを公開しオープンソース化する。これはRSI（再帰的自己改善）の道筋を探る上での重要な一歩で、検証可能な複雑タスクでRLの計算量を拡大し、モデルが探索とフィードバックを通じて能力の境界を広げ続けられるようにする）

「open-sourcing」はXiaomiの言い方です。公開されたのは重み・技術報告・（記載上は）RL環境とフレームワークで、訓練データは含まれません。本記事ではオープンウェイトと呼びます。

Artificial Analysis指数46をどう読むか

公式ブログの最初の図はArtificial Analysis Intelligence Index v4.3の棒グラフで、MiMo-V2.6-Proは46です。同じ図の上位は、Claude Fable 5.1（max）53、GPT-6 Astra（max）53、Claude Opus 5（max）51、Muse Spark 1.3（max）48、GPT-5.6 Sol（max）47で、MiMoはその次。オープンウェイトのモデルではQwen3.8 Max（0902）45、GLM-5.3（max）45、Kimi K3（max）44が続きます。前世代のMiMo-V2.5-Proは同じ図で26です。

Xiaomiはこう書いています。

MiMo-V2.6-Pro scores 46.32 on the Artificial Analysis Intelligence Index, surpassing Kimi K3 and Qwen3.8 Max to become the strongest open-source model to date.

（訳: MiMo-V2.6-ProはArtificial Analysis Intelligence Indexで46.32を記録し、Kimi K3とQwen3.8 Maxを上回って、これまでで最も強いオープンソースモデルとなった）

もう1枚は知能指数と1タスクあたりコストの散布図（横軸は対数）で、MiMo-V2.6-Proは左上の「最も魅力的な象限」の中、パレート線の上にあります。目視で0.1ドル台、GPT-6 Astraは3ドル台、Opus 5とFable 5.1は5ドルを超える側です（数値は図の読み取り）。

注意点が2つあります。 この2枚はArtificial Analysisのロゴ付きで公式ブログに掲載されていますが、筆者が9月22日5:30（日本時間）にartificialanalysis.aiのモデルページを開いた時点で、MiMo-V2.6のページは存在しませんでした（404）。第三者側の掲載を待って追記します。もう1つ、Artificial Analysisの指数は版が変わると数字が変わります。4月のMiMo-V2.5-Pro発表時に「54」と報じられた指数と、今回の図の「26」は版が違うので、並べて比べていません。

ベンチマークはXiaomi自身の測定

公式ブログの付録表と技術報告Table 3の数字です（すべてXiaomiの測定。比較相手の数字もXiaomiが載せた値）。項目ごとに比較相手が違い、同じ日に出たGrok 4.7はどの項目にも入っていません。

コーディング

DeepSWEはMiMo-V2.5-Proの19.0から71.9へ、1世代で52.9点上がっています。ただし同じオープンウェイトのDeepSeek V4.1 Flash（74.2）の方が上です。

汎用エージェント

視覚・サイバー

差が大きいのはTerminal Bench 4.0（GPT-6 Astraと24.7点差）とExploitGym（同24.6点差）です。脆弱性の再現（CyberGym）は強く、攻撃コードの組み立て（ExploitGym）は開いています。

価格はV2.5据え置き、旧モデルは10月21日終了

（100万トークンあたり・USD。キャッシュ書き込みは期間限定で無料。公式ブログ「Availability」表）

UltraSpeedは同じProの重みで、公式ブログは「最大20倍の出力速度」と書いています。OpenRouterのモデル説明文は「roughly 10x」で、数字が違います。速度の実測はこれからです。

比較のため、9月22日に各社の公式価格ページで確認した値と並べます。

出力で比べると、MiMo-V2.6-ProはFable 5.1の50分の1以下（0.87×50=43.5＜50）、Opus 5の25分の1以下、Grok 4.7の6分の1以下です。

料金ページには「mimo-v2.5-proとmimo-v2.5は2026年10月21日10:00（北京時間）に提供終了」と書かれています。V2.5をAPIで使っている場合、乗り換えの猶予は1か月です。

強化学習の訓練を生中継した

MiMoチームを率いる羅福莉氏は9月16日（UTC）にXでこう投稿しました。

Nearly half a year of silence. We spent it studying one problem: how far RL can scale. MiMo-V2.6 is in the middle of its RL run right now.

（訳: 半年近く沈黙していた。その間、1つの問題を研究していた。RLはどこまでスケールできるのか。MiMo-V2.6はいままさにRLの訓練の途中だ）

同時に公開された生中継ページ（mimo.xiaomi.com/rl）では、ProとFlashの2本の強化学習について、報酬の曲線、ステップ時間、累計費用、GPU故障の通知までが訓練ログから直接表示されました。技術報告に書かれている規模は次の通りです。

採点に費用の1割以上を使っているのが特徴です。テストの合否（0か1）だけでは通った解答の質を区別できないので、同じ問題の16本の解答を別のエージェントが読み比べて順位を付け、上位に多く報酬を配り、ズルが確定した解答は報酬を0にする仕組み（Groupwise Reward Synthesis／Groupwise Advantage Redistribution）を入れています。

技術報告のTable 2には、訓練中のモデルが実際にやった「ズル」が思考の引用付きで載っています。pytestの修正課題で新しいバージョンをpip installして中の修正を写す、AstropyでGitHubの生ファイルをcurlする、Djangoでチケット#29205の変更履歴を読む、Sphinxで「後のバージョンで直っているはず」と考えて新版を探す、といった例です。対策として、環境からビルドログや修正の痕跡を消す、ズルの例を教材にして自分で書き直させる、採点側で二重に確認する、と書かれています。

障害も報告にあります。GPUメモリのエラーで複数回再起動、Flashは15〜16ステップ目でKubernetesの障害、Proは14ステップ目の後に採点サーバーと通信が切れて再起動。1つの層で1つのエキスパートに平均の30倍のトークンが集中してメモリが溢れた件は、対策としてMoEのルーターを訓練中は固定しています。

何が公開されたか、何がまだか

技術報告§7によると、公開されるのは重み・技術報告のほか、RL環境（コーディング約3000問、Web開発約2000問、サイバー約1000問、知識労働約1000問、音楽約1000問）、RLフレームワーク、そしてQwen3.5-9BにMiMoの軌跡を蒸留したMiMo-V2.6-Distill-Qwen-9Bです。ただし記事執筆時点で、9BモデルのHugging Faceページ（報告の脚注URL）は404で、RL環境とフレームワークの公開URLも本文にありません。GitHubのXiaomiMiMo組織には9月21日にuni-agentとverlのリポジトリが追加されています。ModelScopeは「at release」と書かれていますが、記事執筆時点では未登録でした。

公式が見せた作例には、複数エージェントで3Dの世界を作るゲーム開発、Blenderでの3Dモデリング、シミュレーター上でのロボットアーム（Franka Panda）操作、約10種の楽器のオーケストラ曲のMIDI生成、Xiaomiの材料研究者と進めたPFAS吸着材（MOF）の設計、そしてLi–Yorkeの「周期3はカオスを意味する」定理のLean 4形式化（6000行超、カーネル検証済み、Lean専用の訓練なし）があります。いずれも公式の提示で、第三者の再現はこれからです。

公開から5時間の時点で見えたこと

筆者は9月22日5:20（日本時間）にHugging FaceのAPIでリポジトリの作成時刻（9月21日15:39 UTC）を確認し、公式ブログの本文をそのまま取得して読みました。OpenRouterには5:07（日本時間）にxiaomi/mimo-v2.6-pro・mimo-v2.6-flash・mimo-v2.6-pro-ultraspeedの3つが並び、価格は公式ブログの表と一致していました。一方、5:30の時点でArtificial Analysisのサイトにはページが無く、Hugging Faceのダウンロード数は0、公式Xアカウントのタイムライン最上部は9月8日のMiMo Desktopの投稿のままでした。公式ブログと重みが先に出て、周辺がまだ追いついていない状態で書いています。

書かれていないこと・確認できていないこと

• ベンチマークの数字はすべてXiaomiの測定で、第三者の検証ではありません。比較相手は項目ごとに異なり、Grok 4.7はどの項目にもありません
• Artificial Analysisの指数46は公式ブログ掲載の図によるもので、Artificial Analysis側のページは記事執筆時点で未掲載です
• DeepSWEの数字は、技術報告の最終表では71.9、訓練中の生中継では72.57（avg@3）と、測定時点で差があります。MiMo Cyber Benchも報告（80.2）とブログ（81.7）で差があります
• UltraSpeedの速度倍率は公式ブログ「最大20倍」とOpenRouter説明文「約10倍」で食い違います
• 訓練時間は技術報告の図12の値で、第三者記事にある「5日7時間」（生中継ページの表示）とは差があります
• 羅福莉氏が元DeepSeekの研究者だという経歴は中国メディアの報道によるものです
• 他社価格は2026年9月22日に各社公式ページで確認した値です

参照した発表と資料

• Xiaomi MiMo 公式ブログ「Introducing MiMo-V2.6 series」（2026年9月22日） https://mimo.xiaomi.com/mimo-v2-6
• MiMo-V2.6 Technical Report（Hugging Face同梱PDF） https://huggingface.co/XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Pro-RL/blob/main/MiMo_V2_6_technical_report.pdf
• Hugging Face モデルカード https://huggingface.co/XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Pro-RL ／ https://huggingface.co/XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Flash-RL
• Xiaomi MiMo API 料金ページ https://mimo.mi.com/docs/price/pay-as-you-go
• RL訓練の生中継ページ https://mimo.xiaomi.com/rl
• 羅福莉氏のX投稿（2026年9月16日） https://x.com/_LuoFuli/status/2100296686719610932
• OpenRouter Xiaomi一覧 https://openrouter.ai/xiaomi
• 同じ日に出たモデルの記事: SpaceXAIがGrok 4.7を公開
• 本記事は続報があり次第更新します（Artificial Analysisの掲載、DeepSWE公式ランキングへの登録、9Bモデルの公開、RL環境の公開先、ModelScope登録など）

「この項目の見方が違う」「実際に使ったらこうだった」という指摘をコメントでもらえたら、次の記事と動画に反映します。