샤오미, MiMo-V2.6 공개: 오픈소스 옴니모달 모델과 확장 RL

2026년 9월 22일, 샤오미(Xiaomi)는 MiMo-V2.6 시리즈를 공개하고 오픈소스화했습니다. 이번 릴리스는 재귀적 자기개선(Recursive Self-Improvement, RSI)의 중요한 이정표입니다. 검증 가능한 복잡한 작업에서 강화학습(Reinforcement Learning, RL)을 확장하여, 모델이 자율적 탐색과 검증을 통해 능력의 경계를 확장할 수 있도록 합니다.

이 시리즈는 네이티브 옴니모달 모델 두 종류로 구성됩니다: 샤오미의 가장 강력한 파운데이션 모델인 MiMo-V2.6-Pro와 비용 효율성과 저지연에 최적화된 MiMo-V2.6-Flash입니다. 릴리스에는 완전한 응답 품질을 유지하면서 최대 20배 빠른 토큰 처리량을 제공하는 MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed도 포함됩니다.

파레토 프론티어와 벤치마크 순위

Artificial Analysis Intelligence Index v4.3에서 MiMo-V2.6-Pro는 46.32점을 기록했습니다. 이는 전 세계 오픈소스 모델 중 최고 점수로, Kimi K3와 Qwen3.8 Max를 능가합니다.

API 가격은 이전 V2.5 세대와 동일합니다. 동일한 운영 비용으로 더 높은 벤치마크 성능을 제공한다는 것은 프로덕션 배포에서 파레토 프론티어를 바깥쪽으로 이동시킨다는 것을 의미합니다.

100만 토큰당 API 가격

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대규모 오픈소스 강화학습

샤오미는 프로덕션 RL 학습 과정 전체를 라이브 스트리밍했습니다. 6일 미만의 시간 동안 MiMo-V2.6-Flash와 MiMo-V2.6-Pro는 약 750,000개의 트레이젝션에 걸쳐 30개의 RL 스텝을 완료했습니다. 학습 컴퓨팅 비용은 Flash의 경우 $0.85M, Pro의 경우 $2.62M에 달했습니다.

학습 스위트 전반의 평균 통과율은 Flash가 25%, Pro가 12% 증가했습니다. 홀드아웃 소프트웨어 엔지니어링 평가인 DeepSWE v1.1에서는 Flash가 17점(48.8 → 65.68), Pro가 14점(58.4 → 72.57) 상승했습니다.

학습 컴퓨팅은 세 가지 기술 축을 따라 확장되었습니다:

• 대규모 배치를 활용한 비동기 아키텍처: 매개변수 업데이트당 1,568개 샘플, 최대 100만 토큰의 컨텍스트 길이, 스텝당 35억~37억 토큰.


• 이질적 작업 환경: 소프트웨어 엔지니어링, 자율 도구 사용 에이전트, 시각적 사용자 인터페이스, 사이버보안 시나리오를 아우르는 다중 작업 스위트.


• 채점자 측 컴퓨팅: 상대적 그룹 비교를 통해 긴 추론 과정에 걸쳐 정밀한 보상 신호를 제공하여, 모델을 더 짧은 실행 트레이젝션과 낮은 토큰 소비로 유도합니다.

최적화 안정성을 유지하기 위해 라우팅 네트워크는 학습 중 동결되었으며, 보상 해킹(리워드 해킹)에 대한 다층 방어(적대적 프로빙, 이상 탐색, 교차 검증자 검증)를 병행했습니다. 전체 기술 보고서, RL 코드, 평가 환경은 HuggingFace와 GitHub에서 공개적으로 제공됩니다.

코드 생성에서 대상 인터랙티브 환경으로 (Vibe World)

MiMo-V2.6은 3D 공간 추론, 옴니모달 지각, Computer-Use Agent(CUA) 기능을 통합합니다. 자연어 프롬프트는 이제 소프트웨어 코드를 넘어 완전한 인터랙티브 시뮬레이션, 절차적 3D 에셋, 물리 로봇 제어로까지 번역됩니다.

3D 게임 개발

텍스트 프롬프트 또는 참조 이미지로부터, MiMo-V2.6은 목표를 개별 작업으로 분해하고, 전문 서브에이전트를 조율하여 3D 씬을 구축하며, 게임 로직을 구현하고, 실시간 렌더링과 대비하여 시각적 충실도를 검증합니다.

Blender의 절차적 3D 모델링

이 모델은 텍스트 프롬프트 또는 단일 참조 이미지로부터 Blender에서 3D 지오메트리와 공간 에셋을 생성하여, 게임 엔진, 애니메이션 파이프라인, 3D 프린팅에 바로 사용 가능한 모델로 내보냅니다.

로봇공학과 센서 기반 시뮬레이션

물리 시뮬레이션 환경 내에서 MiMo-V2.6은 다중 카메라 피드를 수신하고, 시각적 관찰을 실시간으로 처리하며, 폐루프 피드백을 통해 Franka Panda 로봇 팔을 제어하여 물체를 집고, 색상별로 분류하고, 부품을 배치합니다.

시각 디자인과 영상 제작

MiMo-V2.6은 레이아웃, 반응형 애니메이션, 기능적 컴포넌트를 갖춘 완전한 웹 인터페이스와 구조화된 슬라이드 프레젠테이션을 구축합니다. 이 모델은 Figma와 연동하여 타이포그래피, 팔레트, 시각적 위계를 스타일링하여 일관된 UI 미학을 유지합니다.

영상 합성의 경우, MiMo-V2.6은 대본 작성, 스토리보드 연출, 모션 시퀀싱, 배경음악 작곡, 비트 동기화 편집을 관리합니다. 기술 해설의 경우, 퓨리에 분해와 같은 추상적인 수학 주제를 직관적인 애니메이션으로 변환하고 MiMo-V2.5-TTS가 생성한 동기화된 내레이션과 짝을 이룹니다.

음악 작곡

MiMo-V2.6은 음악 이론, 화성 진행, 악기 모델링을 통합합니다. 독립적인 작품을 작곡하고 구조화된 MIDI 파일로 내보냅니다.

10개 악기(현악, 오보에, 클라리넷, 트럼펫, 트롬본, 프렌치 호른, 글로켄슈필, 트롬본)를 위한 오케스트라 파트를 작곡해 달라는 프롬프트에 대해, MiMo-V2.6-Pro는 전체 편성을 작성하고 MIDI로 컴파일했습니다.

샤오미는 또한 다이나믹 컨트롤, 템포 프레이징, 텍스처 깊이를 시연하는 라단조(A minor)의 솔로 피아노 작품 두 곡을 공개했습니다:

과학 연구와 형식적 증명 검증

과학 분야에 대한 특화된 사후 학습 없이도, MiMo-V2.6은 두 가지 연구 사례 연구에 걸쳐 실용적인 문제 해결을 시연했습니다:

• 재료 공학: 샤오미 재료 연구진은 과불화 및 폴리플루오로알킬 물질(PFASs)을 여과하기 위한 지르코늄 기반 금속-유기 프레임워크(UiO-67 MOF)를 설계하는 작업을 모델에 부여했습니다. MiMo-V2.6-Pro는 문헌 검색을 수행하고, 특허 신규성을 평가하고, 시뮬레이션 소프트웨어를 구성하며, MOF 기공과 표적 PFAS 분자 간 결합 친화도를 계산했습니다. 연구 논문 읽기


• Lean 4 기반 수학 형식화: MiMo-V2.6-Pro는 수학자들이 Li와 Yorke의 1975년 고전 논문 "Period Three Implies Chaos"의 주요 정리를 형식화하도록 지원했습니다. 협업 서브에이전트들이 보조정리 진술과 연역 단계를 작성하여, 미해결 sorry 플레이스홀더가 전혀 없는 6,000줄 이상의 검증된 Lean 4 코드로 마무리되었습니다. Lean 4 코드 아카이브 다운로드.

벤치마크 평가 결과

이용 가능 플랫폼

MiMo-V2.6 모델 패밀리는 다양한 인터페이스와 개발자 플랫폼에서 이용할 수 있습니다:

• 웹 플랫폼: Xiaomi AI Studio 및 MiMo Code.


• 데스크톱: UltraSpeed 추론 모드를 지원하는 MiMo Desktop 버전 1.0.


• 개발자: Xiaomi MiMo API Platform, OpenRouter, 그리고 HuggingFace의 모델 가중치.


• 기술 문서: MiMo-V2.6 Technical Report (PDF).


• VEGA AI 플랫폼: 채팅, 웹 검색, 개발자 API 라우트에 통합.