Xiaomiは、最新のオープンソース人工知能(AI)モデルであるMiMo-V2-Flashを正式に発表しました。これは、AI分野における「プラットフォームプレーヤー」になるという野心における重要な進歩を示しています。
このモデルは、複雑な推論、プログラミング、およびAIタスクを処理するように設計されており、日常生活でマルチタスクアシスタントとして機能することもできます。
Xiaomiによると、MiMo-V2-Flashは1秒あたり最大150トークンの推論速度を持ち、運用コストは低く、100万トークンあたり約0.1米ドル、100万トークンあたり0.3米ドルです。
モデルは3090億のパラメータを所有しています。これは、大規模さと強力な処理能力を示す数字です。パラメータは通常、AIモデルの能力を反映する重要な尺度と見なされています。
MiMo-V2-Flashは現在、MiMo Studio、Xiaomiの開発者向け情報ポータル、およびHugging Face、および同社のAPIプラットフォームを通じて公開でダウンロードできます。
これはMiMoモデルラインの最新バージョンであり、ハードウェア分野からプラットフォームAIモデルの開発に拡大し、DeepSeek、Anthropic、OpenAIなどの大手企業と直接競合するというXiaomiの戦略を明確に示しています。
MiMo-V2-Flashの発売時期は、Xiaomiがスマートフォン、タブレット、電気自動車へのAI統合を推進している時期と一致しています。
DeepSeekの元研究者であるLuo Fuli氏によると、MiMoグループに加わったばかりですが、これはXiaomiのAGI(包括的な人工知能)に向けたロードマップにおける2番目のステップに過ぎませんが、異なる技術的選択肢を示しています。
Xiaomiのル・ウェイビング社長も、大規模なAIモデルとアプリケーションにおける同社の進歩は期待を上回ったと断言しました。
彼は、ハードウェアデバイスが人間と直接対話する物理世界とAIの深い組み合わせが、テクノロジーの次のブレークスルーになる可能性があると考えています。
技術的には、MiMo-V2-FlashはMixture-of-Experts(MoE)アーキテクチャを使用しており、大きなニューラルネットワークを複数の「専門家」に分割して、パフォーマンスと計算効率のバランスを取ることができます。
このアプローチはまた、モデルが再評価する前の文脈の量を制限することにより、長いリマインダーの処理コストを削減するのに役立ちます。
標準テストでは、XiaomiはMiMo-V2-Flashが、ほとんどの推論テストでMoonshot AIとDeepSeek V3.2のKimi K2 Thinkingと同等の結果を達成し、長期的な文脈評価ではKimi K2を上回ったと述べています。
特筆すべきは、モデルがSWE-Bench Verifiedで73.4%のスコアを獲得したことです。これは、競合するすべてのオープンソースAIモデルを上回っています。
Xiaomiはまた、MiMo-V2-Flashのプログラミング能力はAnthropicのClaude 4.5 Sonnetに匹敵するが、コストは大幅に低いと発表しました。
これは、Xiaomiがパフォーマンスを追求するだけでなく、大規模なAI展開能力とリーズナブルなコストにも重点を置いていることを示しています。
