Un modèle d’un billion de paramètres sous licence MIT
Xiaomi a publié lundi la série MiMo-V2.6 et déposé les poids sur Hugging Face sous licence MIT. Le modèle phare, MiMo-V2.6-Pro, est un mélange épars d’experts de 1,02 billion de paramètres au total et 42 milliards actifs par jeton. Le MiMo-V2.6-Flash, moins cher, compte 309 milliards de paramètres au total et 15 milliards actifs. Les deux acceptent texte, images, audio et vidéo, et disposent d’une fenêtre de contexte d’un million de jetons.
Artificial Analysis, qui mène ses propres évaluations au lieu de republier les tableaux des fournisseurs, a attribué 46 à MiMo-V2.6-Pro sur son Intelligence Index et le classe premier des 114 modèles à poids ouverts qu’il suit. La médiane de cet indice se situe à 18.
Le prix est l’argument
Sur l’API de Xiaomi, le modèle Pro coûte 0,43 dollar le million de jetons en entrée et 0,87 dollar en sortie, avec 99 pour cent de remise sur l’entrée mise en cache. Flash coûte 0,14 et 0,28. Artificial Analysis évalue à environ 0,13 dollar par tâche le coût de faire passer tout son indice par Pro, ce qui place le modèle sur la frontière intelligence-coût.
C’est environ un cinquième de ce que facture la comparaison occidentale la plus proche. Le Grok 4.7 de SpaceXAI, noté 46 lui aussi par Artificial Analysis le même lundi, est facturé 2 dollars le million de jetons en entrée et 6 dollars en sortie.
L’indice indépendant enregistre aussi les contreparties pratiques. Pro génère 125 jetons par seconde, douzième plus rapide parmi les modèles ouverts suivis, et met 2,19 secondes avant le premier jeton. Il est verbeux : l’évaluateur a eu besoin de 140 millions de jetons pour parcourir l’indice complet.
Entraîné sous les yeux de tous
Xiaomi a présenté ce lancement comme construit en public. Depuis le 15 septembre, un tableau de bord en direct diffuse les entraînements par renforcement des deux modèles : étapes, courbes de récompense, débit de jetons, résultats de tests et un compteur de coût.
Selon les comptes de Xiaomi, chaque modèle a effectué 30 étapes d’apprentissage par renforcement sur environ 750 000 trajectoires, pour à peu près 2,62 millions de dollars pour Pro et 850 000 pour Flash. L’entreprise dit avoir employé deux techniques pour empêcher les modèles de détourner leur propre récompense : l’une construit une grille par tâche en comparant plusieurs tentatives, l’autre déplace le poids d’entraînement vers les meilleures solutions valides d’un même groupe. Ce sont les descriptions de l’entreprise sur sa propre méthode ; personne à l’extérieur ne les a reproduites.
Ce qui est ouvert et ce qui ne l’est pas
La licence MIT couvre les poids, et Xiaomi publie aussi le rapport technique, les environnements d’entraînement par renforcement et le code correspondant. C’est une ouverture plus large que celle d’Alibaba la semaine dernière, quand Qwen-Image-2.1 est arrivé avec des poids ouverts mais une licence réservée à la recherche.
Une troisième variante, MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed, est un service hébergé et non un téléchargement : Xiaomi la vend plus cher pour une sortie jusqu’à vingt fois plus rapide.
Ce qu’il faut surveiller
La première question est de savoir si le classement résiste à des évaluateurs autres qu’Artificial Analysis. La seconde est le déploiement : une licence MIT sur un modèle d’un billion de paramètres ne sert qu’à ceux qui disposent du matériel pour servir 42 milliards de paramètres actifs, et l’essentiel de la demande ira vers l’API hébergée et les routeurs plutôt que vers des GPU en propre.
