小米MiMo-V2.6-Proがオープンソース公開でArtificial Analysis Intelligenceインデックス46点首位——Kimi K3とGLM-5.3を超える

2026年9月22日、小米はMiMo-V2.6シリーズを正式発表・オープンソース公開した。Pro版はArtificial Analysis Intelligence Index v4.3.2において46点を獲得し、Kimi K3の44点およびGLM-5.3の45点を上回り、同指数における現時点で最高スコアのオープンウェイトモデルとなった。

事実の整理

小米の公式発表によると、MiMo-V2.6-Proは前世代のMiMo-V2.5-Proの26点から20点の向上を果たしたが、Claude Fable 5.1やGPT-6 Astraなど53点のクローズドソースモデルとはいまだ差がある。ProとFlashのトレーニング期間はいずれも6日未満で、コストはそれぞれ約262万ドルと85万ドル。各モデルとも30ステップを完了し、累計約75万件のトラジェクトリを生成した。トレーニングタスクの平均合格率はそれぞれ相対的に25%・12%向上し、サンプル外の長期ソフトウェアエンジニアリング評価ベンチマーク「DeepSWE v1.1」ではProが約17点（48.8→65.7）、Flashが約14点（58.4→72.6）の改善を記録した。

今回のトレーニングでは、RL（強化学習）の計算リソースを3つの次元で拡張した。①より大きなバッチと高いスループット：1回の更新に1,568サンプルを使用し、100万トークンのコンテキスト長のトレーニングをサポート、1ステップあたりのトレーニングトークン数は3.5〜3.7Bに達する。②より多くのタスクと複雑な環境：Code・General・Visual・Cyberなど複数方向をカバーするマルチタスクトレーニング体系を構築。③より大きなGrader計算リソース：グループ内の相対比較により、長期RLタスクに対してより精度の高い報酬シグナルを提供する。

メカニズムの解説

MiMo-V2.6シリーズは、3D空間推論・マルチモーダル知覚・コンピュータ操作能力を統合している。ゲーム開発シナリオでは、ユーザーが画像・動画・テキストを入力すると、モデルが要件を複数タスクに分解し、マルチエージェントの協調により3Dシーン構築・インタラクションロジックの記述・ビジュアル検証を完了する。具現化シミュレーション環境では、複数視点カメラ映像を直接入力として受け取り、視覚フィードバックのクローズドループによってFranka Pandaロボットアームを制御し、物体の把持・色合わせ・精密配置を実現する。

研究面では、MiMo-V2.6-ProがPFAS（全フッ素化合物・多フッ素化合物）吸着用金属有機構造体（MOF）の設計案スクリーニングを支援したほか、Lean 4においてLi-Yorkeの古典的論文「周期三は混沌を意味する（Period Three Implies Chaos）」の主定理の形式化を完了し、6,000行超のLeanソースコードを生成した。完全な証明はLeanカーネルによって検証済みである。なお、このモデルはLeanに特化したファインチューニングを受けていない。

産業への影響

MiMo-V2.6シリーズはV2.5シリーズのAPI価格体系を踏襲している。Flashは入力100万トークンあたり1元・出力2元、Proは3元・6元で、99%のキャッシュ割引も提供される。同等の知能水準において、価格は海外モデルの1/20〜1/60にとどまる。MiMo Desktopデスクトップクライアントも同時公開され、WindowsとMacに対応。メンバーシップ契約でProとFlashモデルが利用可能なほか、独自のAPIキーの設定にも対応する。

小米はMiMo-V2.6-Pro・Flashのモデルウェイトと技術レポートを全面的にオープンソース公開し、MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9BおよびRL研究リソースも同時公開した。公開リソースには、7,000件以上の高品質RLタスク環境・エンドツーエンドRLトレーニングフレームワーク・軽量で組み合わせ可能なHarnessが含まれる。これらのリソースはソフトウェアエンジニアリング・脆弱性再現・知識型作業・Webデザイン開発の4種類のエージェントタスクをカバーする。

戦略的評価

（以下は分析であり、事実ではない）MiMo-V2.6シリーズは大規模なRL計算リソースの投入により、オープンソースモデルの中で一定のリードを確立したが、トップクラスのクローズドソースモデルとの差はいまだ明確に存在する。オープンウェイトとトレーニングリソースの同時公開は、コミュニティによる再現のハードルを下げ、マルチタスク環境における反復開発を加速させる可能性がある。価格優位性とデスクトップクライアントの投入は、既存のAPIサービス事業者に一定の競争圧力をもたらす可能性があるが、実際のユーザー移行規模については今後の動向を見守る必要がある。