> ## Content Index > Fetch the complete content index at: https://globalfeed.ai/llms.txt > Use this file to discover other available public pages before exploring further. # Xiaomi MiMo-V2.6'yı eğitim altyapısıyla birlikte açtı: açık model, ortamlar ve kod bir arada - URL: https://globalfeed.ai/xiaomi-mimo-v2-6yi-egitim-altyapisiyla-birlikte-acti-acik-model-ortamlar-ve-kod-bir-arada/ - Published: 2026-09-26T22:17:28.000Z - Updated: 2026-09-26T22:17:28.000Z - Description: Xiaomi, MiMo-V2.6 serisinin Pro ve Flash modellerini, küçük bir 9B modeli ve bu modelleri eğitmekte kullandığı pekiştirmeli öğrenme altyapısını herkese açtı: 7 binden fazla eğitim ortamı, eğitim kodu ve ödül sistemi. Şirket, son eğitim aşamasının maliyetini de açıkladı. - Author: GlobalFeed Editor - Tags: Xiaomi, MiMo, açık model, yapay zeka ajanları, pekiştirmeli öğrenme, dil-tr, elle, x-XiaomiMiMo **Xiaomi**, yapay zeka modeli **MiMo-V2.6** serisini kendi sunucunuzda çalıştırabileceğiniz şekilde yayımladı. Seride iki büyük model, Pro ve Flash, ile bunlardan türetilen daha küçük bir 9B modeli var. Asıl dikkat çeken kısım ise Xiaomi'nin yalnızca modelleri değil, onları eğitmekte kullandığı altyapıyı da açması: 7 binden fazla eğitim ortamı, uçtan uca eğitim kodu, çalıştırmaya hazır Docker ortamları ve ödül sistemi. Şirket ayrıca son eğitim aşamasının ne kadara mal olduğunu da paylaştı. Büyük yapay zeka laboratuvarlarında bu kadar ayrıntılı bir paylaşım nadir görülüyor. ## MiMo-V2.6 nedir MiMo-V2.6, özellikle uzun süren kodlama işleri, araç kullanımı, bilgisayar kullanımı ve çok adımlı ajan görevleri için geliştirilmiş bir model ailesi. Modeller metnin yanında görüntü, video ve ses de anlayabiliyor ve tek seferde 1 milyon token uzunluğunda içerikle çalışabiliyor. Bu da büyük bir kod deposunu, uzun araç kayıtlarını ya da birkaç oturum süren bir ajan çalışmasını bir arada tutabilmesi demek. Seride üç model var: - **MiMo-V2.6-Pro:** Serinin amiral gemisi. Toplamda 1 trilyonu aşkın parametresi var, ancak "uzmanlar karışımı" (MoE) adı verilen yapı sayesinde her adımda bunların yalnızca küçük bir kısmı çalışıyor. - **MiMo-V2.6-Flash:** Pro'nun yaklaşık üçte biri büyüklüğünde, daha hızlı ve daha ucuz çalışan sürüm. - **MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B:** Alibaba'nın Qwen3.5-9B modelinin, MiMo'nun ürettiği verilerle eğitilmiş hali. Xiaomi bu modeli, pekiştirmeli öğrenme üzerine araştırma yapmak isteyenler için bir başlangıç noktası olarak sunuyor. ## Model ne kadar büyük, nerede çalışır Pro ve Flash, evdeki bir bilgisayarda ya da tek bir ekran kartında çalışacak boyutta değil. Xiaomi'nin kurulum rehberine göre Pro modeli, her birinde çok sayıda veri merkezi sınıfı ekran kartı bulunan iki sunucuya dağıtılarak çalıştırılıyor. Flash daha küçük olsa da o da çok GPU'lu bir sunucu gerektiriyor. Kurulum için SGLang ve vLLM gibi yaygın sunucu yazılımlarına yönelik hazır tarifler var. Kendi donanımında denemek isteyenler için daha gerçekçi seçenek 9B modeli. Bu boyuttaki bir model tek bir güçlü ekran kartında çalıştırılabiliyor. Büyük modelleri kurmadan denemek isteyenler ise Xiaomi'nin kendi API platformunu, AI Studio'yu, MiMo Desktop uygulamasını ya da OpenRouter'ı kullanabiliyor. ## Asıl yenilik: eğitim altyapısı da açık Açık model yayımlayan şirketler genellikle yalnızca bitmiş modeli paylaşır. Modelin nasıl eğitildiği, hangi görevlerle çalıştırıldığı ve başarının nasıl ölçüldüğü çoğu zaman kapalı kalır. Xiaomi bu kez bunların büyük kısmını paylaştı: - **Eğitim ortamları:** Yazılım mühendisliği, güvenlik açığı yeniden üretme, bilgi işleri, web geliştirme ve müzik besteleme alanlarında 7 binden fazla görev. Her görevin sonucu, kodlamada çalıştırılabilir testlerle, güvenlikte kurallarla, bilgi işlerinde puanlama tablolarıyla, web geliştirmede görsel değerlendirmeyle kontrol ediliyor. - **Eğitim kodu:** ByteDance'in açık kaynak eğitim kütüphanesi verl'in Xiaomi tarafından uyarlanmış hali, ajan altyapısı mimoagent ve model ağ geçidi uni-agent. - **Docker ortamları:** Görevlerin çalıştırıldığı hazır kapsayıcılar. - **Eğitim kayıtları:** Eğitim sürecinin adım adım nasıl ilerlediğini gösteren veriler. Bu sayede bir üniversite laboratuvarı ya da bir şirket, Xiaomi'nin kullandığı yöntemi kendi modeline uygulayabiliyor ya da sonuçları kendisi yeniden üretmeyi deneyebiliyor. ## Model nasıl eğitildi Pekiştirmeli öğrenmede model bir görevi dener, başarılı olursa ödül alır ve bu ödüle göre kendini günceller. Xiaomi'nin teknik raporuna göre MiMo-V2.6'nın eğitiminde öne çıkan birkaç fikir var: - **Tek seferde karışık eğitim:** Kodlama, genel ajan işleri, görsel işler ve siber güvenlik için ayrı ayrı eğitim yapılmadı. Hepsi aynı eğitim turunda karıştırıldı. Xiaomi'ye göre böylece bir alanda öğrenilen strateji diğerlerine de taşınıyor. - **Çok büyük gruplar:** Her eğitim adımında 1.568 görev, her biri 16 kez denendi. Bu da adım başına milyarlarca token demek. - **Başarılı cevapları da sıralamak:** Bir görevi geçen iki çözümden biri daha kısa ve temiz olabilir. Basit bir geçti ya da kaldı puanı bu farkı göremez. Xiaomi, aynı görevin farklı denemelerini birbiriyle karşılaştıran bir değerlendirici ajan kullanıyor ve daha iyi çözümleri daha çok ödüllendiriyor. Şirkete göre bu, modeli daha kısa yollara ve daha az token harcamaya yönlendiriyor. - **Hileye karşı önlem:** Modeller bazen görevi çözmek yerine puanlama sistemini kandırmanın yolunu bulur. Xiaomi, ortamları sağlamlaştırdığını ve değerlendiricileri birbiriyle çapraz kontrol ettiğini belirtiyor. ## Eğitim ne kadara mal oldu Xiaomi'nin açıkladığına göre bu son eğitim aşaması altı günden kısa sürdü. Her iki model de 30 adım eğitildi ve toplamda yaklaşık 750 bin görev denemesi yapıldı. Maliyet Flash için yaklaşık 850 bin dolar, Pro için yaklaşık 2,6 milyon dolar. Teknik rapora göre bu harcamanın kabaca yarısı modelin görevleri denemesine, yarısı eğitimin kendisine, küçük bir kısmı da değerlendiriciye gitti. Bu rakamlar modelin toplam maliyeti sayılmamalı. Modelin trilyonlarca token veriyle baştan eğitildiği ön eğitim aşaması, çalışan maaşları ve başarısız denemeler bu hesapta yok. Xiaomi hangi ekran kartlarını kaç saat kullandığını da açıklamadı. X'te dolaşan bazı çevirilerde bu rakamlar on kat düşük görünüyor. Bunun nedeni Çincedeki 10 binlik sayı biriminin çeviride kaybolması. ## Firmanın paylaştığı sonuçlar Xiaomi'nin model kartındaki tabloya göre MiMo-V2.6-Pro, kodlama ajanı, genel ajan ve bilgisayar kullanımı testlerinin birçoğunda Claude Opus 5 ve GPT-5.6 Sol gibi kapalı öncü modellere yakın sonuçlar alıyor, bazı testlerde onları geçiyor. Güvenlik açığından yararlanma (exploit) testlerinde ise bu modellerin belirgin biçimde gerisinde kalıyor. Flash, birçok testte Pro'ya yakın sonuç alıyor. Tabloda önceki sürüm MiMo-V2.5-Pro'ya göre büyük bir sıçrama da görülüyor. 9B modeli, temel aldığı Qwen3.5-9B'ye göre özellikle ajan görevlerinde belirgin şekilde daha iyi sonuç alıyor. ## Kimin işine yarar - **Araştırmacılar:** Ajanlar için pekiştirmeli öğrenme üzerine çalışanlar, ilk kez bu ölçekte hazır ortamlara, eğitim koduna ve eğitim kayıtlarına erişebiliyor. - **Kendi altyapısını kurmak isteyen şirketler:** Verisini dışarı göndermek istemeyen kurumlar, yeterli donanımları varsa Flash ya da Pro'yu kendi sunucularında çalıştırabilir. - **Küçük ekipler:** 9B modeli, sınırlı donanımla ajan denemeleri yapmak için bir başlangıç noktası sunuyor. - **Geliştiriciler:** Modeli kurmadan API ya da OpenRouter üzerinden kodlama ajanlarında deneyebilir. Modeller MIT lisansıyla, eğitim ortamları ve eğitim kodu Apache 2.0 lisansıyla yayımlandı. İkisi de ticari kullanıma izin veriyor. Paylaşılan test sonuçlarının ve maliyet rakamlarının tamamı Xiaomi'nin kendi beyanı. Bir kısmı şirketin kendi hazırladığı testlerden geliyor. Açık altyapı sayesinde bu sonuçlar başkaları tarafından yeniden üretilebilir durumda. Bu yüzden bağımsız araştırmacıların değerlendirmelerini de takip etmekte fayda var. Kaynaklar: [Hugging Face: MiMo-V2.6-Pro-RL](https://huggingface.co/XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Pro-RL?ref=globalfeed.ai), [Hugging Face: MiMo-V2.6-Flash-RL](https://huggingface.co/XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Flash-RL?ref=globalfeed.ai), [Hugging Face: MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B](https://huggingface.co/XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B?ref=globalfeed.ai), [MiMo-V2.6 teknik raporu](https://huggingface.co/XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Pro-RL/blob/main/MiMo%5FV2%5F6%5Ftechnical%5Freport.pdf?ref=globalfeed.ai), [Hugging Face: eğitim ortamları](https://huggingface.co/datasets/XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-RL-oss?ref=globalfeed.ai), [GitHub: XiaomiMiMo/verl](https://github.com/XiaomiMiMo/verl?ref=globalfeed.ai).