Xiaomi hat mit MiMo-V2.6 Pro und MiMo-V2.6 Flash zwei neue KI-Sprachmodelle veröffentlicht, die im Ranking für offene Modelle aktuell ganz oben stehen. Beide Versionen sind frei als Open Weights verfügbar, kosten im Betrieb nur einen Bruchteil dessen, was Anthropic oder OpenAI verlangen, und sollen laut Xiaomi mit deutlich weniger Trainingsaufwand entstanden sein als vergleichbare Systeme. Kurz nach dem Launch platzte allerdings ein Streit mit Anthropic in die Meldung hinein: Das Unternehmen wirft Xiaomi vor, Claude in großem Stil zur Datengewinnung missbraucht zu haben.
Was steckt in MiMo-V2.6 Pro und Flash?
MiMo-V2.6 Pro ist das größere der beiden Modelle und bringt 1,02 Billionen Parameter mit, von denen bei jeder Anfrage rund 42 Milliarden aktiv sind. Das kleinere Flash-Modell kommt auf 310 Milliarden Parameter mit 15 Milliarden aktiven Parametern und ist für Anwendungen gedacht, bei denen viele Anfragen schnell und günstig verarbeitet werden müssen. Beide Modelle verarbeiten Text, Bilder, Audio und Video und schaffen ein Kontextfenster von einer Million Tokens, also grob mehrere tausend Textseiten auf einmal.
| Modell | Parameter (gesamt) | Aktive Parameter | Kontextfenster | Lizenz |
|---|---|---|---|---|
| MiMo-V2.6 Pro | 1,02 Billionen | 42 Milliarden | 1 Million Tokens | MIT |
| MiMo-V2.6 Flash | 310 Milliarden | 15 Milliarden | 1 Million Tokens | MIT |
Die Gewichte beider Modelle stehen unter MIT-Lizenz auf Hugging Face zum Download bereit, dazu veröffentlicht Xiaomi über 7.000 eigene Trainingsumgebungen für Reinforcement Learning sowie das komplette Trainingsframework. Wer selbst an KI-Modellen forscht, kann sich also nicht nur die fertigen Modelle herunterladen, sondern auch nachvollziehen, wie Xiaomi sie trainiert hat.
Kampfpreise: MiMo-V2.6 kostet einen Bruchteil von Claude oder GPT
Der Preis dürfte für viele Entwickler der eigentliche Aufreger sein. Laut VentureBeat kostet die Nutzung von MiMo-V2.6-Flash über die API 0,14 US-Dollar pro Million Input-Tokens und 0,28 US-Dollar pro Million Output-Tokens. Pro liegt bei 0,435 beziehungsweise 0,87 US-Dollar. Zum Vergleich: Claude Opus 5 von Anthropic verlangt 5 US-Dollar für Input und 25 US-Dollar für Output pro Million Tokens, ist also je nach Richtung 10- bis 30-mal teurer.
| Modell | Input pro 1 Mio. Tokens | Output pro 1 Mio. Tokens |
|---|---|---|
| MiMo-V2.6 Flash | 0,14 $ | 0,28 $ |
| MiMo-V2.6 Pro | 0,435 $ | 0,87 $ |
| DeepSeek-V4.1 Flash (Off-Peak) | 0,15 $ | 0,60 $ |
| GPT-5.6 Luna | 0,20 $ | 1,20 $ |
| Claude Opus 5 | 5,00 $ | 25,00 $ |
Auch beim Training soll Xiaomi gespart haben, zumindest im Verhältnis zur Leistung: Nach eigenen Angaben lief das komplette Reinforcement-Learning-Training von MiMo-V2.6 Pro in unter sechs Tagen und kostete rund 2,6 Millionen US-Dollar, das Flash-Modell etwa 850.000 US-Dollar. Zum Vergleich zieht Xiaomi selbst gerne DeepSeek heran, dessen Trainingskosten bei früheren Modellen ähnlich niedrig lagen und die Branche 2025 aufgeschreckt hatten.
Wie schneidet MiMo-V2.6 im Vergleich zur Konkurrenz ab?
Im Intelligence Index von Artificial Analysis, einem der gängigen Sammel-Benchmarks für Sprachmodelle, erreicht MiMo-V2.6 Pro 46 Punkte und liegt damit gleichauf mit Grok 4.7 sowie vor Gemini 3.8 Flash (41 Punkte) und DeepSeek V4.1 Pro (36 Punkte). Unter den frei verfügbaren Modellen ist das aktuell der Spitzenwert. An Claude Opus 5 kommt MiMo-V2.6 aber nicht überall heran: Bei Aufgaben wie DeepSWE, einem Benchmark für autonomes Programmieren, bleibt Anthropics Modell laut den bisherigen Tests vorn, und auch OpenAIs GPT-5.6 Sol führt bei einzelnen Sicherheits-Benchmarks.
Für die Praxis heißt das: MiMo-V2.6 ist kein Modell, das die absolute Spitze in jeder Disziplin schlägt, aber es liefert für viele Alltagsaufgaben, etwa Programmieraufgaben oder Textarbeit, eine Leistung nahe an den teuersten proprietären Systemen und das zu einem Bruchteil des Preises. Genau diese Kombination aus offenen Gewichten, niedrigen Kosten und konkurrenzfähigen Benchmarks macht MiMo-V2.6 für Entwickler und Unternehmen interessant, die eigene Anwendungen bauen wollen, ohne sich von einem einzelnen US-Anbieter abhängig zu machen.
Anthropic wirft Xiaomi vor, Claude systematisch kopiert zu haben
Kurz vor dem Launch von MiMo-V2.6 veröffentlichte Anthropic einen Bericht zu sogenannten Distillation-Angriffen, bei denen Anbieter fremde KI-Modelle dazu benutzen, Trainingsdaten für die eigenen Systeme zu erzeugen. In diesem Bericht taucht Xiaomi als einer von sieben genannten chinesischen Anbietern auf. Konkret wirft Anthropic Xiaomi vor, unter dem internen Aktenzeichen GTG-16008 zwischen März und April 2026 mehr als 400.000 Konversationen von Nutzern des eigenen MiMo-Chatbots über die Tools OpenClaw und OpenCode an Claude weitergeleitet zu haben, um daraus Trainingsdaten für künftige MiMo-Modelle zu gewinnen.
Über alle sieben in dem Bericht genannten Unternehmen zusammen sollen laut Anthropic rund 190 Millionen Interaktionen auf diese Weise genutzt worden sein. Xiaomi selbst hat sich öffentlich noch nicht ausführlich zu den Vorwürfen geäußert. Interessant ist der zeitliche Zusammenhang: Anthropic veröffentlichte den Bericht rund zwei Wochen vor der Ankündigung von MiMo-V2.6-Pro, was zumindest den Eindruck erweckt, dass der Zeitpunkt kein Zufall war.
Wie belastbar der Vorwurf am Ende ist, lässt sich von außen schwer beurteilen. Dass Chatbot-Anbieter fremde Modelle zur Datengewinnung anzapfen, ist in der Branche kein Einzelfall und war zuletzt schon bei anderen chinesischen Anbietern ein Thema. Für Xiaomi ist die Optik trotzdem unangenehm, weil sie den Erfolg von MiMo-V2.6 in einem anderen Licht erscheinen lässt, ganz gleich wie die eigentliche technische Leistung des Modells zu bewerten ist.
Fazit
MiMo-V2.6 Pro und Flash zeigen, wie schnell sich der Abstand zwischen offenen und proprietären KI-Modellen weiter verkleinert. Für Entwickler und Unternehmen, die eine günstige, selbst hostbare Alternative zu Claude, GPT oder Gemini suchen, ist Xiaomis neues Modell einen Blick wert, gerade wegen der niedrigen API-Preise und der offenen Trainingsumgebungen. Der parallel laufende Streit mit Anthropic dürfte das Thema aber noch eine Weile begleiten und zeigt, wie umkämpft der Markt für offene KI-Modelle inzwischen geworden ist.
Wer sich generell für die Entwicklung von KI-Sprachmodellen interessiert, findet in unserem Artikel zur rasanten Entwicklung von KI-Modellen weitere Hintergründe zum aktuellen Tempo der Branche.
