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Xiaomi disponibiliza pesos abertos e código da linha MiMo-V2.6

A Xiaomi liberou pesos, documentação e recursos de aprendizado por reforço dos modelos MiMo-V2.6-Pro e MiMo-V2.6-Flash no Hugging Face.

Por Redação Noticiário IA

· 2 min de leitura

Xiaomi disponibiliza pesos abertos e código da linha MiMo-V2.6
Imagem: Pandaily — Tecnologia chinesa

Resumo rápido

  • Xiaomi libera pesos e recursos da linha MiMo-V2.6 no Hugging Face.
  • Modelos Pro e Flash contam com janela de contexto informada de 1 milhão de tokens.
  • Pacote aberto traz mais de 7 mil ambientes e estrutura de aprendizado por reforço.
Entenda o contexto

Modelos do tipo mistura esparsa de especialistas (MoE) ativam apenas uma parte de seus parâmetros totais para responder a cada requisição. A liberação de pesos abertos e ambientes de aprendizado por reforço permite que pesquisadores inspecionem e treinem sistemas de inteligência artificial com base nas estruturas criadas pela desenvolvedora.

A Xiaomi disponibilizou publicamente os pesos, a documentação técnica e os recursos de aprendizado por reforço referentes à sua série de modelos MiMo-V2.6. De acordo com notas oficiais publicadas pela empresa em 22 de setembro de 2026, os repositórios dos modelos MiMo-V2.6-Pro e MiMo-V2.6-Flash foram publicados no Hugging Face, acompanhados do código de aprendizado por reforço (RL) e de mais de 7.000 ambientes de tarefas.

A fabricante descreve tanto a versão Pro quanto a Flash como modelos nativamente multimodais com uma janela de contexto informada de 1 milhão de tokens. Em termos de arquitetura, cartões dos modelos e relatórios secundários apontam que o MiMo-V2.6-Pro utiliza uma estrutura do tipo mistura esparsa de especialistas com cerca de 1,02 trilhão de parâmetros totais e 42 bilhões ativos. Por sua vez, a versão Flash possui cerca de 309 bilhões de parâmetros totais, dos quais aproximadamente 15 bilhões são ativos.

Processo de treinamento e pacote para pesquisadores

Segundo os dados apresentados pela Xiaomi, cada modelo concluiu 30 etapas de aprendizado por reforço ao longo de cerca de 750 mil trajetórias em menos de seis dias. O treinamento mesclou tarefas de programação, agentes gerais, análise visual e segurança cibernética. A companhia afirma que o processo gerou ganhos relativos na taxa de aprovação em tarefas de treinamento de cerca de 25% para o Flash e de 12% para o Pro, além de avanços na avaliação do DeepSWE v1.1 — resultados divulgados pela própria fornecedora que ainda dependem de reprodução por terceiros.

Os recursos abertos pela empresa vão além dos pontos de verificação dos modelos. A Xiaomi incluiu no pacote uma estrutura completa de RL desenvolvida sobre a ferramenta verl, ferramentas de suporte para agentes e mais de 7.000 ambientes avaliados em áreas como engenharia de software, reprodução de vulnerabilidades, trabalho de conhecimento e design web, além do ponto de partida Distill-Qwen-9B para testes da comunidade.

A empresa informou que os preços da API para uso hospedado do Pro e do Flash acompanham os valores cobrados na geração MiMo-V2.5. Foi anunciada também a modalidade hospedada UltraSpeed, que promete até 20 vezes a vazão do Pro padrão mantendo o mesmo nível de qualidade. Contudo, os engenheiros que optarem por operar os modelos em infraestrutura própria continuam enfrentando os custos de processamento típicos de grandes arquiteturas MoE, e as alegações de desempenho feitas pela fabricante necessitam de verificação externa independente.

Referências

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