Xiaomi MiMo-V2.6-Flash เปิดตัวแล้ว: โมเดลเปิดขนาด 309B ที่คุณให้บริการเอง

MiMo-V2.6-Flash ยุติการเป็นงานฝึกเมื่อวันที่ 21 กันยายน 2026 เวลา 15:39 UTC เมื่อทีม MiMo ของ Xiaomi เผยแพร่เช็กพอยต์เป็น XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Flash-RL บน Hugging Face — ไม่มีข้อจำกัดการเข้าถึง ใช้สัญญาอนุญาต MIT แนบรายงานทางเทคนิค มีไฟล์น้ำหนักแบบแยกส่วน 65 ไฟล์ในดัชนี XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Pro-RL ตามมาอีกสิบแปดวินาทีถัดมา หนึ่งสัปดาห์ก่อนหน้านั้น โมเดลทั้งสองเป็นเพียงการ์ดสองใบที่ทำเครื่องหมายว่า "หยุดแล้ว" บนแดชบอร์ดการฝึกแบบสาธารณะ และประโยคที่ถูกพูดซ้ำกันอย่างแพร่หลายเกี่ยวกับโมเดลเหล่านี้ก็คือไม่มีไฟล์น้ำหนักอยู่เลย ตอนนี้พวกมันเป็นไฟล์ที่ใครก็ดาวน์โหลดและให้บริการได้ นั่นคือการเปลี่ยนแปลงจริงในสิ่งที่คุณทำได้กับโมเดล ซึ่งเป็นคนละเรื่องกับการประกาศเกี่ยวกับโมเดลตัวหนึ่ง

เริ่มจากประทับเวลาก่อน เพราะการเปิดตัวครั้งนี้มาถึงโดยปราศจากการจัดฉากตามรูปแบบที่ผู้ขายมักทำกัน บล็อกของ Xiaomi เอง ซึ่งตรวจสอบเมื่อวันที่ 22 กันยายน ยังคงแสดงการเปิดตัว MiMo-V2-Flash เมื่อเดือนธันวาคม 2025 เป็นโพสต์ล่าสุด ไม่มีบทความเปิดตัว V2.6 ไม่มีรายการราคาที่เผยแพร่สำหรับรุ่นใหม่ และไม่มีตัวระบุโมเดลที่เรียกใช้ได้ซึ่ง Xiaomi ได้ประกาศไว้สำหรับเช็กพอยต์ทั้งสอง สิ่งที่มีอยู่คือรีโพซิทอรี รายงานทางเทคนิค สูตรการนำไปใช้งาน และชุดตารางเบนช์มาร์กที่ผู้ขายรันเอง — บวกรายละเอียดเล็ก ๆ ที่ไม่เป็นมิตรใน การ์ดโมเดล ซึ่งสำคัญเฉพาะกับคนที่วางแผนจะโหลดมันจริง ๆ

ไพ่สองใบที่คุณสามารถถือได้

เช็คพอยต์ทั้งสองเป็นออมนิโมดัลโดยกำเนิด โดยอ้างว่ามีบริบทขนาด 1M โทเคน และทั้งคู่ใช้ใบอนุญาต MIT — ใช้เชิงพาณิชย์ได้ ไฟน์จูนได้ แจกจ่ายต่อได้ ไม่มีเกณฑ์รายได้ขั้นต่ำ และไม่มีข้อกำหนดให้ใช้เพื่อการวิจัยเท่านั้น การ์ดเรียก Flash ว่าเป็น "เช็คพอยต์ที่สมดุลด้านประสิทธิภาพ" ของซีรีส์นี้ และเรียก Pro ว่าเป็นเรือธง ส่วนที่น่าสนใจคือทั้งสองแตกต่างกันอย่างไรเมื่อคุณดูที่คอนฟิก แทนที่จะดูประโยคทางการตลาด

• จำนวนพารามิเตอร์ — MiMo-V2.6-Flash มีทั้งหมด 309B โดยเปิดใช้งาน 15B ต่อโทเคน; MiMo-V2.6-Pro มีทั้งหมด 1.02T โดยเปิดใช้งาน 42B ทั้งสองเป็นแบบ sparse mixture-of-experts

• Backbone — Flash มี 48 เลเยอร์ (39 sliding-window, 9 global attention), ขนาด hidden 4096, 256 routed experts โดยเปิดใช้งาน 8, หน้าต่างเลื่อน 128 โทเค็น, ไม่มี shared experts บล็อกแรกเป็น global attention พร้อม dense feed-forward network; ทุกอย่างหลังจากนั้นสลับกัน

• ตัวเข้ารหัส — MiMo ViT ขนาด 681M พารามิเตอร์ (28 เลเยอร์, 24 เลเยอร์แบบหน้าต่างเลื่อนและ 4 เลเยอร์แบบเต็ม), ตัวแปลงเสียงเป็นโทเคนขนาด 308M และตัวเข้ารหัสแพตช์เสียงขนาด 127M ดังนั้นข้อความ รูปภาพ วิดีโอ และเสียงทั้งหมดจึงเข้าสู่โมเดลเดียวกัน แทนที่จะเป็นไปป์ไลน์สามสายที่นำมาต่อเชื่อมกันแบบหยาบ ๆ

• การถอดรหัสเชิงคาดการณ์ (speculative decoding) — ตัวร่างแบบทำนายหลายโทเค็นห้าชั้น สไตล์ DFlash ซึ่งในบัตรระบุว่าทำนายล่วงหน้าเจ็ดโทเค็นต่อการส่งผ่านไปข้างหน้าหนึ่งครั้ง เพื่อการตรวจสอบแบบขนาน

• การจัดเก็บ — ดัชนีที่เผยแพร่รายงานข้อมูลน้ำหนัก 172.9 GB กระจายอยู่ใน 65 ชาร์ด ในรูปแบบ FP8 (e4m3) พร้อมกลไกการเปิดใช้งานแบบไดนามิก ตีความได้ว่าประมาณเก้าไบต์ต่อพารามิเตอร์: Xiaomi ส่งโมเดลขนาดใหญ่มา ไม่ใช่การควอนไทซ์ขนาดเท่าแล็ปท็อปของมัน

สามตัวเลขที่ไม่ตรงกัน

เรื่องนี้ควรพูดให้ตรงไปตรงมา เพราะทั้งสามอย่างมีผลต่อการตัดสินใจเรื่องการนำไปใช้งาน มากกว่าจะเป็นข้อโต้แย้งเรื่องเบนช์มาร์ก และไม่มีข้อใดมีเจตนาร้ายแอบแฝง — พวกมันดูเหมือนความคลาดเคลื่อนของเอกสารระหว่างบทความ หน้า repository และไฟล์ที่จัดส่ง

ตัวแรกคือตัวถอดรหัสแบบคาดการณ์ สรุปโมเดลระบุว่าเฮด MTP เป็นตัวร่างห้าชั้นที่ทำนายเจ็ดโทเคนต่อรอบ ส่วน config.jsonในรีโพซิทอรีเดียวกันตั้งค่า num_nextn_predict_layersเป็น 3 ตัวเลขทั้งสองไม่สามารถอธิบายอาร์ติแฟกต์เดียวกันได้ และ config คือสิ่งที่รันไทม์จะอ่าน หากคุณกำลังประเมินขนาดหน่วยความจำสำหรับการถอดรหัสแบบคาดการณ์ ให้เชื่อ config และตรวจสอบหลังโหลด

ประการที่สองนั้นละเอียดอ่อนกว่า และไม่ใช่ข้อผิดพลาดเลย แต่เป็นเพียงธรรมเนียมการตั้งชื่อที่อ่านแล้วดูเหมือนข้อผิดพลาดมากกว่า ที่เก็บโค้ดนี้มีชื่อว่า MiMo-V2.6-Flash-RL ซึ่งชวนให้สันนิษฐานว่ามันเป็นอะแดปเตอร์การเรียนรู้แบบเสริมกำลังมากกว่าเป็นโมเดล แต่มันคือโมเดลนั่นเอง คำต่อท้าย -RL บ่งบอกถึงสายการฝึกหลังการฝึก — เช็คพอยต์นี้เป็นผลลัพธ์จากการรัน RL แบบผสมที่ Xiaomi สตรีม ไม่ใช่ LoRA ที่วางทับบนฐานอื่น ดัชนีน้ำหนักยืนยันสิ่งนี้: เทนเซอร์หลายหมื่นตัวครอบคลุมโครงข่ายหลัก ตัวเข้ารหัสภาพ ชุดเสียง และดราฟเตอร์

ตัวที่สามคือตัวที่คุณจะเจอเป็นอันดับแรก หากคุณกำหนดสเปกฮาร์ดแวร์จากหน้ารีโปซิทอรีแทนที่จะดูจากหน้าบัตรสเปก บล็อก Safetensors บนหน้านั้นระบุว่า พารามิเตอร์ 159B ซึ่งไม่ตรงกับตัวเลขทั้งสองตัวบนบัตรสเปก — ไม่ใช่ทั้ง 309B ที่เป็นผลรวม และไม่ใช่ 15B ที่ทำงานอยู่ — และเป็นตัวเลขที่ผู้วางแผนความจุมีแนวโน้มจะคัดลอกมากที่สุด เพราะมันวางอยู่ติดกับปุ่มดาวน์โหลด Xiaomi ไม่ได้อธิบายความแตกต่างนี้ และเราไม่สามารถหาข้อสรุปได้จากภายนอก การตีความที่น่าจะเป็นไปได้มากที่สุดคือเป็นธรรมเนียมการนับบนเทนเซอร์ที่ถูกควอนไทซ์ มากกว่าที่จะเป็นโมเดลคนละตัว วิธีที่ปลอดภัยคือกำหนดสเปกจากข้อมูลน้ำหนักที่เผยแพร่แทน: FP8 ขนาด 172.9 GB กระจายอยู่ใน 65 แชร์ด เป็นตัวเลขที่ต้องจ่ายในหน่วยความจำ VRAM ไม่ว่าจะนับพารามิเตอร์อย่างไร

สิ่งที่เบนช์มาร์กบอก และใครเป็นคนรัน

ตัวเลขทุกตัวด้านล่างนี้มาจากตารางการประเมินของ Xiaomi เองในโมเดลการ์ด ไม่มีข้อมูลใดถูกทำซ้ำโดยอิสระ ไม่มีข้อมูลใดปรากฏบนลีดเดอร์บอร์ดสาธารณะ และคอลัมน์เปรียบเทียบนั้นคือผลการรันชุดทดสอบเดียวกันโดยผู้ขายเองกับโมเดลของบริษัทอื่น ให้มองรูปร่างของผลลัพธ์ว่าเป็นสิ่งที่บอกข้อมูลได้ และมองตำแหน่งทศนิยมว่าเป็นเพียงของประดับ

• Code agent — DeepSWE v1.1: Flash 67.9, Pro 71.9 เทียบกับ Claude Opus 5 ที่ 74.0, GPT-5.6 Sol ที่ 73.0 และ Claude Fable 5 ที่ 70.0 บน Terminal Bench 2.1 นั้น Flash ทำได้ 87.6 เทียบกับ 89.1 ของ Opus 5 — ช่องว่างที่เล็กพอจนฮาร์เนสอาจเป็นตัวตัดสิน ไม่ใช่โมเดล

• เอเจนต์ทั่วไป — AutomationBench v1.0.6 ทำให้ Flash อยู่ที่ 52.3 สูงกว่าทั้ง GPT-5.6 Sol (45.8) และ Claude Opus 5 (50.3) ในการรันของ Xiaomi Toolathlon-Verified: Flash 73.6, Pro 76.9, Opus 5 80.6

• ความปลอดภัยไซเบอร์ — คอลัมน์ที่ผลต่างเหลื่อมล้ำที่สุดในตาราง CyberGym: Flash 95.1 สูงกว่าพี่ใหญ่ของตัวเองที่ 94.0 โดยมี MiMo-V2.5-Pro อยู่ที่ 40.0 จากนั้นจุดต่ำสุดก็ร่วงหล่น: ExploitGym 6.0 สำหรับ Flash เทียบกับ 22.1 สำหรับ Opus 5, ExploitBench 25.3 เทียบกับ 70.0, SEC Bench Pro 47.5 เทียบกับ 79.1 สำหรับ GPT-5.6 Sol

• เอเจนต์ด้านภาพ — MiMo VisualCoding: Flash 71.5, Pro 72.3, Opus 5 70.0

มีตัวเลขหนึ่งตัวที่ควรค่าแก่การหยิบยกออกมา เพราะมันเป็นประเภทของข้อมูลที่โพสต์เปิดตัวมักปิดบังไว้ แดชบอร์ด RL ของ Xiaomi เผยแพร่ Flash ที่ 65.68 บน DeepSWE v1.1 — และการ์ดโมเดลตอนนี้แสดง 67.9 สำหรับเบนช์มาร์กเดียวกันบนเช็กพอยต์ที่เสร็จสมบูรณ์แล้ว สองค่านี้ไม่ใช่การวัดเดียวกัน ตัวเลขบนแดชบอร์ดถูกระบุว่าเป็น mini-swe-agent, avg@3 บนสแนปช็อตระหว่างการฝึก ส่วนตารางบนการ์ดคือการประเมินแบบออฟไลน์ของผู้ขายต่อ weights ที่ปล่อยออกมา ความต่างสองจุดคือส่วนเพิ่มจากช่วงท้ายของการรัน บวกกับสิ่งที่เปลี่ยนไปในการตั้งค่าการประเมิน และตอนนี้ไม่มีใครนอก Xiaomi ที่แยกสองส่วนนี้ออกได้ ถ้าคุณอ้างอิง 65.68 มาตั้งแต่สัปดาห์ที่แล้ว ตอนนี้มันเป็นตัวเลขที่ล้าสมัยสำหรับอาร์ติแฟกต์คนละชิ้นแล้ว

ค่าใช้จ่ายในการรันมันจริงๆ

น้ำหนักแบบเปิดคือสัญญาอนุญาต ไม่ใช่ใบเรียกเก็บเงิน และนี่คือจุดที่การเปิดตัวครั้งนี้เริ่มไม่น่าฉลองเท่าไรนัก ส่วนการปรับใช้ในโมเดลการ์ดเองแนะนำให้ใช้ SGLang (tensor parallel 16, data parallel 2 โดยเปิดเส้นทาง speculative แบบหลายชั้นสไตล์ EAGLE) หรือสูตรของ vLLM ที่ tensor parallel 8 และระบุว่า vLLM เวอร์ชันเสถียรอาจตามสถาปัตยกรรมไม่ทัน นั่นคืองานเสิร์ฟแบบหลายโหนดสำหรับโมเดลขนาด 309B ซึ่งน้ำหนักของมันกินพื้นที่ราว 173 GB ก่อนที่คุณจะเพิ่ม KV cache สำหรับบริบทขนาด 1 ล้านโทเคน ค่าการสุ่มที่แนะนำคือ temperature 1.0, top_p 0.95

ดังนั้นการวางกรอบอย่างตรงไปตรงมาของ "open source" ในที่นี้ก็คือ: Xiaomi ได้ขจัดอุปสรรคด้านสัญญาอนุญาตออกไป และปล่อยให้อุปสรรคด้านฮาร์ดแวร์ยังคงอยู่ตรงที่เดิมทุกประการ การไฟน์จูน Flash บนเทรซของคุณเองตอนนี้ถูกกฎหมายและเป็นไปได้ ส่วนการทำสิ่งนั้นบนอะไรก็ตามที่เล็กกว่าโหนด GPU ระดับจริงจังนั้นทำไม่ได้ นั่นเป็นข้อเสนอที่แตกต่างและเป็นของจริงเมื่อเทียบกับเอนด์พอยต์แบบโฮสต์ และนั่นคือเหตุผลว่าทำไมสองวิธีในการใช้รุ่นนี้จึงไม่ได้แข่งขันกัน — พวกมันรองรับงบประมาณที่ต่างกัน

ถ้าคุณต้องการความสามารถนั้นโดยไม่ต้องมีโหนด โมเดลที่ Xiaomi นำมาเปรียบเทียบในตารางนั้นคือทางเลือกที่ใช้ได้จริง: GPT-5.6 Sol, Claude Opus 5 และ Claude Fable 5 ล้วนเรียกใช้ได้แล้ววันนี้ และพวกมันใช้คีย์ API เพียงคีย์เดียวในราคาตามที่ผู้ให้บริการระบุ โดยมีส่วนบวกเพิ่ม 0% ที่ส่งผ่านบน OrcaRouter ดังนั้นการตัดสินใจที่คุณกำลังทำจริง ๆ คือ "ซื้อโหนด" กับ "วัดการเรียกใช้งานเป็นรายครั้ง" ถ้าคุณอยากเห็นว่าชั้นที่เรียกใช้ได้เปรียบเทียบกันอย่างไรในงานเขียนโค้ดเดียวกัน ก่อนจะตัดสินใจไม่ทางใดก็ทางหนึ่ง บอร์ดจัดอันดับงานเขียนโค้ดอ่านได้เร็วกว่าตารางของผู้ขาย สิ่งที่คุณทำไม่ได้บนเราเตอร์ใด ๆ วันนี้คือการเรียก MiMo-V2.6-Flash เอง — เราไม่กำหนดเส้นทางโมเดล Xiaomi ใด ๆ และบรรทัดความพร้อมใช้งานในการ์ดของ Xiaomi เองชี้ไปที่ช่องทางของ Xiaomi เอง: แพลตฟอร์ม MiMo API, AI Studio, MiMo Code และแอปเดสก์ท็อป

เรื่องราคายังคงเปิดอยู่

Xiaomi ยังไม่ได้เผยแพร่อัตราค่าบริการต่อโทเคนสำหรับ MiMo-V2.6-Flash รายงานข่าวเกี่ยวกับการเปิดตัวระบุว่าซีรีส์นี้จะคงราคา API ของ MiMo-V2.5 ไว้ และนั่นเป็นคำกล่าวอ้างจากสื่อมากกว่าเอกสารราคาของผู้ขาย — อัตราที่เผยแพร่ในต่างประเทศของรุ่น V2.5 อยู่ที่ประมาณหนึ่งในสิบของดอลลาร์ต่อโทเคนอินพุต 1 ล้านโทเคน โดยอินพุตที่แคชไว้มีราคาถูกกว่าหนึ่งอันดับขนาด แต่ไม่มีสิ่งใดบนเว็บไซต์ของ Xiaomi ยืนยันว่าเช็กพอยต์ใหม่สืบทอดอัตราเหล่านั้น จนกว่ารายการราคาจะปรากฏ ตัวเลขใด ๆ ที่คุณเห็นสำหรับเอนด์พอยต์ MiMo-V2.6 จึงเป็นการอนุมานของใครบางคน

ยังมีอีกสองเรื่องที่ยังขาดอยู่ และทั้งคู่ก็อยู่ในรายการสิ่งที่ Xiaomi ต้องทำเองมากกว่าจะเป็นของใครอื่น คำกล่าวของ Luo Fuli ระหว่างไลฟ์สด RL คือสภาพแวดล้อมการฝึกและโค้ด RL จะถูกเปิดซอร์ส และเอกสารเปิดตัวก็ย้ำคำมั่นนั้นซ้ำอีก ปัจจุบันที่เก็บโค้ดส่งมอบเฉพาะเวต รายงานทางเทคนิค และคำแนะนำการดีพลอย ไม่ใช่ชุดซอฟต์แวร์สำหรับการฝึก และยังไม่มีการประเมินที่เป็นอิสระเลย ไม่มีการส่งเข้าลีดเดอร์บอร์ด ไม่มีการรันซ้ำโดยบุคคลที่สามในคอลัมน์ DeepSWE หรือ CyberGym นั่นคือช่องว่างที่สำคัญที่สุดสำหรับใครก็ตามที่กำลังตัดสินใจว่าโมเดล 309B ที่มีงบประมาณการใช้งานจริง 15B นั้นคุ้มค่ากับโหนดหนึ่งหรือไม่

อะไรจะทำให้ภาพเปลี่ยนไป

มีสัญญาณสามอย่างที่ควรจับตา เรียงตามลำดับคร่าว ๆ ว่าแต่ละอย่างจะส่งผลต่อการตัดสินใจได้มากเพียงใด การเผยแพร่รายการราคาจะเปลี่ยนสิ่งนี้จากโปรเจกต์โฮสต์เองให้กลายเป็นรายการค่าใช้จ่ายที่คุณเปรียบเทียบกับคู่แข่งระดับแนวหน้าที่ให้บริการโฮสต์ได้ การทดสอบโดยบุคคลที่สามบนชุดทดสอบเดียวกัน — DeepSWE หรือ Terminal Bench ที่ส่งผลการทดสอบแทนการรายงานเอง — จะช่วยตัดสินได้ว่า 67.9 เป็นตำแหน่งที่แท้จริงหรือเป็นเพียงการตั้งค่าที่เอื้อประโยชน์ และสภาพแวดล้อม RL หากเปิดตัวออกมา จะเป็นชิ้นงานที่น่าสนใจกว่าสำหรับทีมส่วนใหญ่ เพราะมันคือสิ่งที่คุณจำเป็นต้องมีเพื่อจำลองวงจรการพัฒนาตนเองบนข้อมูลของคุณเอง

จนถึงตอนนั้น การตีความเชิงปฏิบัติของรีลีสนี้ก็แคบและชัดเจน MiMo-V2.6-Flash เป็นโมเดลเอเจนต์แบบ omnimodal แบบเปิดน้ำหนักที่ได้รับสัญญาอนุญาต MIT อย่างถูกต้อง ในขนาดที่ถือว่าต้องใช้คลัสเตอร์ — และมันเป็นเช็กพอยต์แรกในรุ่น MiMo-V2.6 ที่คุณจับต้องได้ ซึ่งมากกว่าสิ่งที่พูดได้เกี่ยวกับมันเมื่อสัปดาห์ที่แล้ว