中国シャオミが「MiMo-V2.6」をオープンソース公開、知能指数46点で1タスク約20円

　中国シャオミが9月22日、大規模言語モデル「MiMo-V2.6」シリーズを公開し、モデルの重みと技術レポートをオープンソースとして開放したと発表した。公開したのはネイティブなマルチモーダル対応の「Pro」と「Flash」の2モデルで、軽量版の「MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B」も同時に開放した。

　同社によると、MiMo-V2.6-ProはAI評価機関Artificial Analysisの知能指数で46点を獲得し、Kimi K3やQwen3.8 Maxを上回ってオープンソースモデルの最高スコアとなった。一方、クローズドのClaude Fable 5.1やGPT-6 Astraとはなお差があるという。ただしエージェント関連のベンチマークの多くでは、Claude Opus 5やGPT-5.6 Solと同等の水準に達したとしている。


　注目されるのは価格だ。API料金は前世代のV2.5シリーズから据え置き、性能だけを引き上げた。同社は、同等の知能水準で比べた場合の価格は海外モデルの1/20から1/60にとどまると説明する。Artificial Analysisの集計では、MiMo-V2.6-Proの1タスクあたりの平均コストは0.13ドル（約20円）。中国製LLMの低価格ぶりはすでに国内でも注目されており、用途に応じた使い分けを探る動きが広がっている。

　性能の底上げを支えたのは、強化学習（RL）の大規模化である。FlashとProはそれぞれ30ステップ、6日に満たない期間で累計約75万件の試行を重ねたという。学習費用はFlashが約85万ドル（約1億3,000万円）、Proが約262万ドル（約4億1,000万円）。ソフトウェア工学の評価指標DeepSWE v1.1のスコアは、Flashが48.8から65.7へ、Proが58.4から72.6へ伸びた。

　シャオミは学習環境そのものも開放した。ソフトウェア工学や脆弱性の再現など4種類のタスクからなる7,000件超のRL環境に加え、環境との対話から報酬評価、方策の最適化までを含む学習フレームワークを公開している。併せてデスクトップ版クライアントと有料会員プランの提供も始めた。