El 22 de septiembre de 2026, la china Xiaomi, conocida por sus smartphones, electrodomésticos y coches eléctricos, presentó la serie de modelos de IA "MiMo-V2.6". Se centra en dos modelos, la versión superior "MiMo-V2.6-Pro" y la ligera y barata "MiMo-V2.6-Flash", y los pesos de los modelos se han publicado en Hugging Face y ModelScope. Publicar los pesos (pesos abiertos) significa distribuir los datos del modelo ya entrenado para que cualquiera pueda descargarlos y ejecutarlos en su propio entorno. La licencia es MIT y permite también el uso comercial.
Qué es Xiaomi MiMo
"Xiaomi MiMo" es el nombre de la serie de grandes modelos de lenguaje (IA que entiende y genera texto) que Xiaomi desarrolla internamente, y también el del equipo que los desarrolla. En Japón, Xiaomi es conocida como fabricante de smartphones, pero también está apostando por el desarrollo de modelos de IA, y en abril de 2026 publicó la generación anterior, MiMo-V2.5 y MiMo-V2.5-Pro.
Los modelos MiMo se pueden usar, además de mediante la API para desarrolladores (un mecanismo para llamarlos desde otras aplicaciones), desde "Xiaomi MiMo Studio", que permite probarlos en una pantalla de chat, "Xiaomi MiMo Desktop" para ordenadores y "Xiaomi MiMo Code" para la asistencia en programación, entre otros. Con motivo de este lanzamiento, Xiaomi informa de que, a partir del 14 de octubre, las solicitudes a la API de MiMo-V2.5 y MiMo-V2.5-Pro pasarán automáticamente a la serie V2.6, y de que el 21 de octubre dejarán de poder usarse los identificadores de modelo antiguos.
Diferencias entre Pro y Flash
Los dos modelos MiMo-V2.6 usan un mecanismo llamado "MoE (Mixture of Experts)". Aunque el conjunto es muy grande, en cada procesamiento solo se activan algunas partes "expertas", por lo que funcionan de forma rápida y barata para su tamaño. Según la descripción de los modelos en Hugging Face, su escala es la siguiente:
- MiMo-V2.6-Pro: 1,02 billones de parámetros en total, de los que se usan 42.000 millones en cada procesamiento
- MiMo-V2.6-Flash: 309.000 millones de parámetros en total, de los que se usan 15.000 millones en cada procesamiento
Ambos son modelos "omnimodales", que entienden en un solo modelo cuatro tipos de datos (texto, imagen, vídeo y audio), y su salida es texto. La cantidad que pueden leer de una vez (el contexto) es de 1 millón de tokens, y cada salida puede tener hasta 128.000 tokens. Según la empresa, están diseñados para manejar el código completo de programas largos y los largos registros de trabajo de los agentes de IA (sistemas en los que la IA usa herramientas por su cuenta para avanzar en una tarea).
Xiaomi presenta Pro como su modelo de gama más alta, orientado a proyectos complejos, tareas de larga duración, ciberseguridad e investigación. Flash es un modelo que prioriza el equilibrio entre coste y rendimiento, pensado para tareas que lo llaman muchas veces y para procesamiento masivo. Además, ofrece "MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed", exclusivo de la API, que genera la salida de Pro hasta 20 veces más rápido. Para investigación, también ha publicado "MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B", un modelo pequeño de 9.000 millones de parámetros que resulta de entrenar adicionalmente Qwen3.5-9B de Alibaba con datos creados por MiMo.
Evaluación del rendimiento
En el indicador general (Intelligence Index) de "Artificial Analysis", un sitio de evaluación independiente que compara modelos de IA, MiMo-V2.6-Pro obtuvo 46 puntos y se situó en primer lugar entre los modelos con pesos publicados. En su web, Xiaomi indica 46,32 puntos, con decimales, y lo describe como "el modelo de código abierto más potente del mundo en este momento". "The Batch", un boletín estadounidense sobre IA, informa de que supone una subida de 20 puntos frente a los 26 puntos de la generación anterior, MiMo-V2.5-Pro.
En las evaluaciones propias publicadas por Xiaomi, en muchas pruebas, como la programación automatizada, el manejo de la pantalla del ordenador o el trabajo en la terminal (la pantalla para manejar el ordenador mediante texto), obtuvo puntuaciones cercanas a las de Claude Opus 5 de Anthropic y GPT-5.6 Sol de OpenAI. Por ejemplo, en "Terminal Bench 2.1", que mide el trabajo en la terminal, Pro obtuvo 89,9 y Flash 87,6. En cambio, en la más reciente "Terminal Bench 4.0", Pro obtuvo 34,9, lejos de los 49,0 de Claude Opus 5, y también persisten diferencias con estos modelos de gama más alta en algunas pruebas de programación y en pruebas sobre técnicas de ciberataque. Todas son cifras medidas por la propia Xiaomi.
Además, según The Batch, Xiaomi también ha revelado el coste de las fases finales, como el aprendizaje por refuerzo: unos 2,6 millones de dólares en el caso de Pro y unos 900.000 dólares en el de Flash.
Lo publicado y los precios
En Hugging Face se han publicado los pesos de modelos como las versiones "RL", que han completado el aprendizaje por refuerzo (un método que hace aprender al modelo a partir de los resultados de ensayo y error), y un informe técnico. Xiaomi afirma que, además de los pesos, ha publicado los entornos de aprendizaje por refuerzo y el código de entrenamiento. La licencia MIT es poco restrictiva y permite también el uso comercial gratuito.
Sin embargo, ejecutarlo en local no es sencillo. El ejemplo de arranque de Pro con SGLang, la opción recomendada, usa una configuración de dos servidores con GPU, y el ejemplo con vLLM también da por hecho 8 GPU, una escala que no se puede ejecutar en un ordenador personal. Para la mayoría, lo realista es usarlo a través de la API de Xiaomi o de servicios intermediarios como OpenRouter.
Los precios de la API de Xiaomi por millón de tokens son los siguientes (a 12 de octubre de 2026):
- Pro: entrada, 0,435 dólares (0,0036 dólares con caché); salida, 0,87 dólares
- Flash: entrada, 0,14 dólares (0,0028 dólares con caché); salida, 0,28 dólares
- Pro-UltraSpeed: entrada, 4,35 dólares (0,036 dólares con caché); salida, 8,7 dólares
La API es compatible tanto con el formato de llamada de OpenAI como con el de Anthropic. También hay un plan de tarifa plana, "Token Plan", y según la empresa se puede usar directamente desde herramientas de desarrollo como Claude Code o Cline. No hay información específica sobre su compatibilidad con el japonés ni sobre su oferta para Japón.
El punto de vista de CoAI
Hasta ahora, en China, los modelos de alto rendimiento con pesos publicados estaban representados por DeepSeek, Qwen o Kimi, entre otros. La gran noticia es que Xiaomi, un fabricante de smartphones, haya lanzado un modelo que lidera una evaluación externa. Como entiende de forma conjunta no solo texto, sino también imágenes, vídeo y audio, y se puede usar comercialmente con licencia MIT, es una opción sólida para las empresas que quieren ejecutar la IA en su propio entorno.
Por otro lado, la mayoría de las cifras de evaluación las ha medido la propia Xiaomi. Ejecutar Pro por cuenta propia requiere un entorno de GPU de gran envergadura, y su facilidad de uso en japonés todavía no se ha comprobado lo suficiente. Lo mejor es empezar probándolo a través de la API o de MiMo Studio con materiales del propio trabajo.
Fuentes
- MiMo-V2.6-Pro-RL (Hugging Face)
- MiMo-V2.6-Flash-RL (Hugging Face)
- MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B (Hugging Face)
- Model Release (Xiaomi MiMo API Platform)
- MiMo-V2.6-Pro (Xiaomi MiMo API Platform)
- MiMo-V2.6-Flash (Xiaomi MiMo API Platform)
- MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed (Xiaomi MiMo API Platform)
- MiMo-V2.6-Pro Intelligence, Performance & Price Analysis (Artificial Analysis)
- An Unexpected Open Weights Leader (The Batch)