Xiaomi non è soltanto smartphone, elettrodomestici e auto elettriche: l’azienda cinese ha appena aperto a tutti il suo modello di intelligenza artificiale più potente, capace di costruire giochi e ambienti 3D interattivi partendo da una manciata di righe di testo o da una singola immagine.
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Un modello omnimodale che costruisce giochi in 3D
La nuova generazione si chiama MiMo-V2.6 e arriva in due versioni, MiMo-V2.6 Pro e MiMo-V2.6-Flash. Sono modelli omnimodali, in grado di lavorare su testo, immagini e video, oltre che di scrivere codice, con il Pro pensato come variante più performante e il Flash costruito per contenere i costi e restituire risposte rapide senza rinunciare alla sostanza. Secondo Xiaomi, MiMo-V2.6 Pro è oggi il modello open-weight con il punteggio più alto sull’Artificial Analysis Intelligence Index, davanti a Qwen3.8 Max e appena dietro a Claude Opus 5, GPT-5.6 Sol e Meta Muse Spark, tutti valutati al massimo sforzo.
La parte più curiosa riguarda la capacità di ragionamento spaziale 3D, che Xiaomi mette in scena attraverso una funzione chiamata Vibe World. Basta un prompt testuale, un’immagine o un video: il modello costruisce ambienti tridimensionali interattivi, giochi compresi, genera modelli pronti per Blender oppure utilizza un feed multi-camera per controllare un braccio robotico Franka Panda. Oltre agli asset visivi, MiMo-V2.6 sa anche comporre musica e produrre brani di qualità dimostrativa: in una delle prove mostrate ha scritto una partitura per un’orchestra di circa dieci strumenti e l’ha convertita autonomamente in formato MIDI. Sul fronte della ricerca scientifica, le dimostrazioni includono lo screening di materiali per catturare sostanze chimiche PFAS e la formalizzazione di un teorema Lean 4 in oltre 6.000 righe di codice verificato a livello di kernel.
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Numeri e costi di un addestramento da record
Dal punto di vista tecnico, MiMo-V2.6-Pro è un modello Mixture-of-Experts con 1,02 trilioni di parametri totali e 42 miliardi di parametri attivi. Il punteggio preciso sul benchmark è 46,32, un balzo notevole rispetto alla generazione precedente: MiMo-V2.5-Pro si era fermata a 26 punti. Il nuovo arrivato ha scalzato Z.ai’s GLM-5.3 e Moonshot AI’s Kimi K3, entrambi fermi a 44. Accanto a Pro e Flash, Xiaomi sta lanciando anche MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed, che offre fino a 20 volte la velocità di output mantenendo la stessa qualità ed è pensato per le applicazioni sensibili alla latenza.
L’addestramento ha richiesto 30 step di reinforcement learning completati in meno di sei giorni, con circa 750.000 traiettorie utilizzate e costi dichiarati di 2,62 milioni di dollari per Pro e 850.000 dollari per Flash. Xiaomi ha aperto anche oltre 7.000 ambienti di reinforcement learning e l’intero framework RL end-to-end, oltre a rilasciare i pesi. Questi ultimi sono pubblicati su Hugging Face con licenza MIT, un dettaglio che conta per chiunque voglia studiare, adattare o integrare il modello nei propri progetti. C’è anche un fattore umano dietro al progetto: Fuli Luo, ex ingegnere di punta di DeepSeek oggi in Xiaomi, ha reso pubblica la trasparenza interna pubblicando le metriche dei run di addestramento RL in diretta.
Dove trovare MiMo-V2.6 e quanto costa usarlo
Pro e Flash sono disponibili su AI Studio, su MiMo Code, su MiMo Desktop, sulla piattaforma API MiMo di Xiaomi e su OpenRouter. In parallelo, l’azienda sta distribuendo in modo ampio le proprie app desktop per Windows e macOS, così da poter usare i modelli direttamente dal computer. MiMo Desktop e i piani in abbonamento vengono lanciati insieme alle due versioni: permettono di scegliere se utilizzare Pro e Flash con una sottoscrizione oppure con la propria chiave API personale.
Sul piano dei prezzi, MiMo-V2.6-Pro si distingue per una buona efficienza, con 0,435 dollari per milione di token in input e 0,87 dollari per milione di token in output, gli stessi costi applicati a V2.5 Pro. Le tariffe sono espresse in dollari statunitensi e non risultano al momento prezzi specifici per l’Italia in euro, un elemento da tenere presente per chi stia valutando l’integrazione del modello in un prodotto destinato al mercato europeo. Con pesi aperti, ambienti RL condivisi e app desktop già pronte, la distanza tra un’idea e un prototipo funzionante si riduce parecchio, sia per generare mondi 3D sia per mettere al lavoro sul codice un modello omnimodale.