Открытая модель Xiaomi вплотную подошла к флагманам

Открытым ИИ-моделям всё сложнее довольствоваться ролью догоняющих. Свежая Mimo 2.6 Pro от Xiaomi взлетела на первое место в Artificial Analysis Intelligence Index среди открытых моделей, обставив Kimi K3, Qwen3.8-Max и DeepSeek V4.1 Flash.

Разгадка отчасти в масштабе. Архитектура MoE тянет на 1,02 трлн параметров, но на каждый токен работают лишь 42 млрд. Поэтому модель может быть громадной, не вынуждая платить за весь объём вычислений.

Контекст дотягивает до 1 млн токенов, а максимальный вывод — 131 тыс. Вдобавок к тексту Mimo 2.6 Pro переваривает изображения, аудио и видео. Для больших документов, репозиториев и сложных ИИ-агентов такой запас дорогого стоит.

Тесты тоже впечатляют. В DeepSWE v1.1 модель набрала 71,9 балла против 74,0 у Claude Opus 5, а в GDPVal 2.1 выбила 1673 против 1588 у GPT-5.6 Sol. В Automation Bench вышло 53,1 против 52,0 у GPT-6 Astra, а в CyberGym — 94,0, уступив лишь Flash с 95,1.

При этом средняя стоимость задачи в Intelligence Index — $0,13. Входные данные идут по $0,435 за миллион токенов, что, по данным исходного материала, в 10-20 раз дешевле ряда закрытых моделей.

Вот только скачать веса и запустить их на домашнем компьютере не выйдет: триллион параметров требует серьёзной инфраструктуры. Xiaomi потратила около $2,62 млн и меньше шести дней на один прогон обучения, а вместе с весами открыла свыше 7000 сред для обучения с подкреплением.

И вот тут история становится занятнее. Открытая модель уже тянет конкуренцию с закрытыми на отдельных задачах, а значит, бизнес получает больше вариантов строить ИИ-системы и агентов без привязки к одному поставщику.