وسعت Xiaomi نشاط AI لديها بقوة مع MiMo-V2.6، عائلة نماذج جديدة تضم MiMo-V2.6-Pro وMiMo-V2.6-Flash.
بخلاف إعلان يكتفي بعرض تجريبي، نشرت Xiaomi أوزانا وAPI وتقريرا تقنيا ومواد للتعلم المعزز أيضا، وتتاح النماذج عبر AI Studio وMiMo Code وMiMo Desktop وOpenRouter.
تعرض الشركة دعم النصوص والصور والفيديو والصوت ونافذة سياق تصل إلى مليون توكن.
يهم الإطلاق خصوصا لأنه يجمع ثلاثة أمور لا تأتي دائما معا: نماذج كبيرة وأسعار API منخفضة نسبيا وفتح جزء مهم من موارد التدريب للجمهور.
Pro وFlash وUltraSpeed
تقدم Xiaomi عدة خيارات للاستخدام.
MiMo-V2.6-Flash هو النموذج الأرخص. يبدأ سعر الإدخال غير المخزن مؤقتا من 0.14 دولار لكل مليون توكن، والإخراج من 0.28 دولار.
يكلف MiMo-V2.6-Pro مبلغ 0.435 دولار لكل مليون توكن إدخال و0.87 دولار للإخراج.
ويوجد خيار UltraSpeed أيضا، بأسعار أعلى بكثير تبلغ 4.35 دولار للإدخال و8.70 دولار للإخراج لكل مليون توكن.
تدعي Xiaomi أن وضع UltraSpeed يستطيع توفير معدل إخراج أعلى بما يصل إلى 20 ضعفا مع الحفاظ على الجودة نفسها.
هذا ادعاء الشركة، ولا يزال يحتاج إلى اختبار مستقل في سيناريوهات استخدام مختلفة.
ما الذي فتح فعلا للجمهور
من جوانب الإطلاق اللافتة أن الشركة لم تكتف بتوفير API.
نشرت أوزان MiMo-V2.6-Pro-RL وMiMo-V2.6-Flash-RL على Hugging Face، إلى جانب تقرير تقني وموارد للتعلم المعزز.
تقدم المواد بترخيص MIT.
بحسب التفاصيل المنشورة في Hugging Face، يضم Pro-RL نحو 524 مليار معلمة، وFlash-RL نحو 159 مليارا.
ويوجد أيضا MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B، وهو نموذج أصغر بكثير مخصص لسيناريوهات الوكلاء وأسهل إتاحة من حيث متطلبات العتاد.
«مفتوح» لا يعني إمكان تشغيل كل شيء على حاسوب محمول
إتاحة أوزان النموذج وحدها لا تجعل نموذجا بمئات مليارات المعلمات سهل التشغيل.
تحتاج نماذج مثل 159B و524B إلى بنية كبيرة، خصوصا عند طلب أداء جيد وزمن استجابة معقول.
لذلك، يرجح أن يكون API مسارا أبسط لمعظم المستخدمين والشركات من التشغيل الذاتي للنماذج الكبيرة.
في المقابل، قد يهم إصدار 9B أكثر من يريد تجربة النشر المحلي أو بيئة عتاد محدودة.
ما الذي يمكن فعله بـMiMo-V2.6
تقدم Xiaomi السلسلة كعائلة نماذج متعددة الوسائط تعمل مع النص والصورة والفيديو والصوت.
وتعرض أيضا سيناريوهات استخدام الحاسوب وإنشاء المحتوى والمهام ثلاثية الأبعاد والموسيقى والفيديو والبحث.
لكن قائمة قدرات طويلة لا تعني تساوي مستوى جميع القدرات.
من يفكر في النموذج لغرض تجاري يحتاج إلى اختبار مهمته المحددة.
النموذج المتفوق في الشفرة ليس بالضرورة الأفضل لتحليل الصور، والنموذج ذو نافذة السياق الكبيرة لا يستخدم بالضرورة السياق كله بالكفاءة نفسها في كل مهمة.
مليون توكن رقم مهم، لكنه ليس القصة كلها
تعلن Xiaomi نافذة سياق تصل إلى مليون توكن.
قد يفيد ذلك في تحليل مستودعات الشفرة أو المستندات الكبيرة أو العمليات التي يراد فيها إدخال معلومات كثيرة في المحادثة نفسها.
لكن حجم نافذة السياق وحده لا يضمن محافظة النموذج على الدقة نفسها عبر النص كله.
وقد تتغير التكلفة أيضا بدرجة كبيرة عند التعامل مع هذه الكميات من التوكنات.
لذلك، من المهم اختبار ما يحدث للجودة والوقت والتكلفة عند استخدام جزء كبير من النافذة فعلا، وليس مجرد سؤال هل النموذج «يدعم مليونا».
وماذا تقول المقاييس
تقدم Xiaomi نموذج Pro كأحد أقوى النماذج المفتوحة في المقاييس التي تعتمدها.
بحسب الشركة، سجل 46.32 في Artificial Analysis Index v4.3.
ونشرت الشركة أيضا بيانات عن تكاليف التدريب بالتعلم المعزز RL ومدته.
كل هذه البيانات لافتة، لكن لا تتوفر بعد اختبارات مستقلة كافية لتحديد أداء MiMo-V2.6 في العالم الحقيقي أمام مجموعة واسعة من النماذج.
ويجب أيضا فحص ظروف كل مقارنة: استخدام الأدوات ومستوى الاستدلال وعدد المحاولات وإعدادات أخرى قد تغير النتيجة.
وماذا عن العبرية
لا يتضمن البحث حاليا تحققا يتيح تقرير أن النموذج قوي خصوصا بالعبرية.
مجرد استقبال نموذج متعدد اللغات نصا بالعبرية لا يعني مساواة الجودة للإنجليزية أو الصينية.
على الشركات الإسرائيلية التي تفكر في استخدامه اختبار الكتابة وفهم التعليمات والمستندات التجارية والأسماء الإسرائيلية ومزج العبرية والإنجليزية بنفسها.
لماذا يثير الإطلاق الاهتمام
يوضح MiMo-V2.6 مدى تجاوز المنافسة في سوق النماذج حدود OpenAI وAnthropic وGoogle.
تقدم الشركات الصينية نماذج كبيرة وAPI بأسعار تنافسية وأوزانا مفتوحة تتيح للمطورين الاختيار بين الخدمة السحابية والنشر الذاتي.
لمن يقيم نموذجا جديدا، السؤال ليس ما إذا كانت Xiaomi نشرت رقما مبهرا في جدول.
السؤال هو ما إذا كان النموذج يوفر جودة واستقرارا وتكلفة تلائم سير العمل الحقيقي.