Principais destaques
- Novo topo entre modelos abertos: O MiMo-V2.6-Pro alcançou 46 pontos no índice da Artificial Analysis, ficando no primeiro lugar entre os modelos open-weight avaliados pela empresa.
- Desempenho a preço baixo: A Xiaomi abriu os pesos dos modelos e oferece APIs com preços muito inferiores aos de concorrentes proprietários, além de liberar ferramentas para treinamento e pesquisa.
- Uma estreia cercada de suspeitas: O lançamento acontece poucos dias depois de a Anthropic acusar a Xiaomi e outros laboratórios chineses de usar o Claude para gerar dados destinados ao treinamento de modelos concorrentes.
A Xiaomi decidiu colocar uma quantidade enorme de poder computacional em domínio público. E fez isso justamente quando uma acusação da Anthropic colocou os métodos de treinamento de empresas chinesas de IA sob os holofotes.
A empresa lançou o MiMo-V2.6, uma nova família de modelos de pesos abertos que inclui versões capazes de trabalhar com texto, imagens, áudio e vídeo.
O detalhe que chama atenção é a combinação de desempenho, escala e preço.
Um trilhão de parâmetros entra em cena 🤖
A nova família é formada por três modelos:
| Modelo | Parâmetros totais | Parâmetros ativos |
|---|---|---|
| MiMo-V2.6-Pro | 1,02 trilhão | ~42 bilhões |
| MiMo-V2.6-Flash | 310 bilhões | ~15 bilhões |
| MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B | 9 bilhões | 9 bilhões |
Os dois modelos maiores utilizam arquitetura MoE, ou Mixture of Experts. Na prática, isso significa que o modelo pode ter centenas de bilhões ou até mais de 1 trilhão de parâmetros armazenados, mas apenas uma parte deles é ativada a cada consulta.
O Pro e o Flash também possuem janela de contexto de 1 milhão de tokens, permitindo trabalhar com quantidades enormes de informação em uma única interação.
📦 E os pesos estão abertos: Os modelos foram publicados no Hugging Face sob licenças MIT, permitindo que pesquisadores e desenvolvedores baixem, executem e estudem os sistemas.
A pontuação que colocou a Xiaomi no topo 📊
O MiMo-V2.6-Pro alcançou 46 pontos no Artificial Analysis Intelligence Index.
Segundo os dados apresentados no material, isso o colocou no primeiro lugar entre os modelos open-weight avaliados pela plataforma independente.
O resultado é particularmente relevante porque a Xiaomi não está tentando competir apenas com outros modelos abertos. O posicionamento coloca o MiMo na mesma conversa de sistemas proprietários de empresas como Anthropic, OpenAI e Google.
Mas existe uma ressalva importante.
Alguns benchmarks utilizados para avaliar os modelos da Xiaomi, incluindo SWE-bench Verified e DeepSWE v1.1, foram apontados pela Epoch AI como problemáticos para determinadas comparações, devido a preocupações relacionadas a contaminação de dados e metodologia de pontuação.
Isso não invalida automaticamente os resultados. Mas significa que um número isolado de benchmark não conta toda a história.
💡 O placar impressiona, mas a pergunta passou a ser outra: de onde vieram os dados e como o modelo chegou até esse nível de desempenho?
E aí entra a Anthropic 👀
O timing não poderia ser mais delicado.
Em 10 de setembro, a Anthropic publicou um relatório de inteligência de ameaças no qual acusou sete laboratórios chineses de IA de realizar operações de destilação em larga escala contra o Claude.
A Xiaomi estava entre as empresas citadas.
Segundo a Anthropic, a empresa identificada internamente como GTG-16008 teria encaminhado mais de 400 mil conversas para o Claude entre março e abril de 2026, utilizando serviços intermediários.
A alegação é que essas interações teriam sido utilizadas para extrair informações capazes de ajudar no treinamento de modelos concorrentes.
A Anthropic classificou a operação como um exemplo de ataque de destilação.
O que significa “destilação”? 🧪
A ideia não é nova.
Em sistemas de IA, destilação pode ser usada de maneira legítima: um modelo maior, chamado de professor, gera informações que ajudam a treinar um modelo menor, chamado de aluno.
O problema aparece quando uma empresa utiliza um modelo de terceiros para produzir grandes quantidades de respostas com a finalidade de reproduzir ou transferir suas capacidades para um sistema concorrente, especialmente quando isso viola os termos de uso do fornecedor.
Segundo a Anthropic, foi isso que teria acontecido.
A empresa afirmou ter identificado aproximadamente 200 milhões de trocas associadas a operações que classificou como destilação não autorizada envolvendo os sete laboratórios.
Entre as outras empresas citadas estão Alibaba, DeepSeek e Moonshot AI.
Não foi só uma questão de benchmark 💸
O MiMo-V2.6 também chama atenção pelo preço.
Segundo os valores apresentados no material, o MiMo-V2.6-Flash custa US$ 0,14 por milhão de tokens de entrada e US$ 0,28 por milhão de tokens de saída via API.
No Pro, os valores são US$ 0,435 e US$ 0,87, respectivamente.
Para comparação, o material cita o Claude Opus 5, da Anthropic, a US$ 5 por milhão de tokens de entrada e US$ 25 por milhão de tokens de saída.
| Modelo | Entrada / 1 milhão | Saída / 1 milhão |
|---|---|---|
| MiMo-V2.6-Flash | US$ 0,14 | US$ 0,28 |
| MiMo-V2.6-Pro | US$ 0,435 | US$ 0,87 |
| Claude Opus 5 | US$ 5 | US$ 25 |
A diferença ajuda a explicar por que modelos open-weight de alto desempenho estão ganhando espaço: empresas podem executar os modelos por conta própria ou escolher provedores de API com custos significativamente menores.
A Xiaomi abriu mais do que os pesos 🔓
A estratégia não termina no modelo.
A Xiaomi também publicou mais de 7.000 ambientes de tarefas de aprendizado por reforço, além de um framework completo de treinamento.
A empresa estima que o treinamento de RL tenha custado aproximadamente:
• US$ 2,62 milhões para o MiMo-V2.6-Pro
• US$ 850 mil para o MiMo-V2.6-Flash
Isso transforma o lançamento em algo maior do que simplesmente disponibilizar checkpoints no Hugging Face.
A Xiaomi está tentando liberar parte considerável da infraestrutura necessária para pesquisadores e desenvolvedores experimentarem a tecnologia.
O problema que fica no ar
Existe, porém, uma questão que o código aberto não resolve sozinho.
Abrir os pesos mostra o que o modelo é. Não necessariamente mostra de onde vieram todos os dados que ajudaram a produzi-lo.
É justamente nesse ponto que as acusações da Anthropic ganham importância.
A Xiaomi não apresentou, segundo o material fornecido, uma resposta pública detalhada às acusações específicas feitas pela Anthropic. Portanto, neste momento, é importante separar duas coisas: as alegações da Anthropic e os fatos demonstráveis sobre o novo modelo.
O lançamento do MiMo-V2.6, por si só, não comprova que os modelos foram treinados com dados obtidos dessa maneira.
Uma corrida que ficou mais complicada 🚀
O episódio revela uma transformação importante no mercado de IA.
Até pouco tempo atrás, a principal disputa era relativamente simples: quem tinha o modelo mais inteligente?
Agora existem várias corridas simultâneas:
🏎️ Desempenho: quem consegue melhores resultados?
💰 Custo: quem consegue oferecer isso mais barato?
🔓 Abertura: quem disponibiliza pesos e ferramentas para terceiros?
📚 Dados: como os modelos foram treinados?
⚖️ Licenciamento: quais usos são permitidos e sob quais condições?
A Xiaomi acaba de avançar fortemente nas três primeiras.
As acusações da Anthropic, por outro lado, colocam a quarta e a quinta no centro da discussão.
E é justamente aí que a história do MiMo-V2.6 fica mais interessante: o próximo capítulo da corrida dos modelos abertos pode depender tanto da qualidade dos pesos quanto da transparência sobre como eles chegaram até lá.
