أطلقت Xiaomi سلسلة MiMo-V2.6 من النماذج مفتوحة الأوزان، وجاء الإطلاق وسط أسبوع مزدحم بنماذج Anthropic وOpenAI الجديدة. لكن ما لفت الانتباه أكثر من الأرقام، بحسب The New Stack، هو درجة الانفتاح غير المعتادة في طريقة التدريب وما تعد الشركة بنشره.
النماذج
- MiMo-V2.6-Pro: تريليون معامل، منها 42 مليارًا نشطة في كل مرّة، ونافذة سياق مليون رمز، ويدعم النص والصور والصوت والفيديو.
- MiMo-V2.6-Flash: للتوازن بين الذكاء والكفاءة والتكلفة.
- تصنّف Artificial Analysis النموذج Pro الأوّل بين 114 نموذجًا مفتوح الأوزان تتتبّعها، بدرجة 46 في مؤشّر الذكاء.
تدريب على الهواء
بثّت Xiaomi مقاييس تشغيلات التعلّم المعزّز (Reinforcement Learning) الفعلية على لوحة عامة لخمسة أيام بدءًا من 15 سبتمبر. في النهاية أظهرت اللوحة تكلفة 854,044 دولارًا لنموذج Flash و2,620,670 دولارًا لنموذج Pro، أي نحو 3.5 مليون دولار معًا. وتنبّه The New Stack إلى أن الرقم يغطّي مرحلة التعلّم المعزّز فقط، ولم تكشف Xiaomi تكلفة التدريب المسبق.
وتقود فريق MiMo الباحثة Fuli Luo، القادمة من DeepSeek، وقالت إن الفريق أمضى نحو ستة أشهر يدرس إلى أي مدى يمكن توسيع التعلّم المعزّز: حجم التدريب، وتنوّع البيئات وأُطر الوكلاء، وموارد تقييم محاولات النموذج.
ما الذي نُشر؟
أُتيحت الأوزان بترخيص MIT المتساهل، مع تقرير تقني ونموذج بـ9 مليارات معامل مبني على Qwen كنقطة انطلاق لأبحاث التعلّم المعزّز للوكلاء. وتقول Xiaomi إنها «فتحت بالكامل» أكثر من 7,000 بيئة مهام في هندسة البرمجيات وإعادة إنتاج الثغرات والعمل المعرفي وتطوير الويب، وإطار تدريب كاملًا. لكن The New Stack لاحظت أن مجموعة Xiaomi على Hugging Face لم تكن تضمّ وقت الكتابة سوى النماذج الثلاثة، وأن Luo قالت إن العناصر ستُنشر «خلال الأسابيع القادمة».
ووصف Thomas Wolf، المؤسّس المشارك في Hugging Face، الخطوة بأنها «مستوى مذهل من الانفتاح»، وقال إن نشر بيئات تعلّم معزّز عالية الجودة هو «أكثر شيء مؤثّر يمكن فعله لدفع حدود المصادر المفتوحة الآن».
ليه ده مهم؟
الحالة مثال واضح على الفرق بين «مفتوح الأوزان» و«مفتوح المصدر»: كثير من النماذج «المفتوحة» تنشر الأوزان فقط. أما Xiaomi فتعد بنشر وصفة التدريب وبيئاته أيضًا، وهي أهمّ مكوّن في عصر التعلّم المعزّز بمكافآت قابلة للتحقّق. ويبقى الوعد بنشر البيئات قيد التنفيذ حتى الآن.
المصادر: The New Stack، Latent Space (AINews) — 2026-09-23, 2026-09-22
