MiMo est le nom que Xiaomi donne à sa propre famille de modèles d’IA de fondation, lancée en avril 2025 avec un premier modèle de raisonnement à 7 milliards de paramètres. Conçu par l’équipe IA interne du groupe (le « Core AI »), MiMo-7B visait spécifiquement les maths et le code, et affichait déjà des scores dépassant OpenAI o1-mini malgré sa petite taille. Le modèle a servi de base à Mi Chat, l’assistant grand public de Xiaomi annoncé fin 2025, pensé comme la vitrine de sa stratégie « Humain × Voiture × Maison ».
Fin 2025, Xiaomi accélère : en décembre, MiMo-V2-Flash est présenté comme un concurrent direct de DeepSeek V3.2 et de Claude, avec une architecture Mixture-of-Experts (309 milliards de paramètres, 15 milliards actifs) pensée pour les agents et le coût, et une vitesse déjà annoncée à 150 tokens par seconde. Le même mois, Xiaomi annonce 200 milliards de yuans d’investissements en R&D, en partie fléchés vers l’IA et les puces maison. Luo Fuli, chercheuse chinoise passée par DeepSeek (où elle a contribué à DeepSeek-V2), rejoint Xiaomi le 12 novembre 2025 pour prendre la tête de l’équipe MiMo.
En mars 2026, la gamme change d’échelle avec MiMo-V2-Pro, Omni et TTS : plus de 1 000 milliards de paramètres au total pour Pro (42 milliards actifs), contexte étendu à 1 million de tokens, et une ambition assumée par Xiaomi de devenir un acteur de l’« ère des agents ». Le modèle avait d’abord circulé anonymement sur OpenRouter sous le nom « Hunter Alpha », suscitant la confusion avant d’être officiellement identifié comme un produit Xiaomi.
En avril 2026, MiMo-V2.5 et MiMo-V2.5-Pro généralisent l’approche omnimodale (texte, image, vidéo, audio dans une architecture unifiée) sous licence MIT, donc réutilisable commercialement. En juin, Xiaomi complète son écosystème avec MiMo Code, un agent de programmation open source bâti sur le projet OpenCode, puis un mode UltraSpeed pour MiMo-V2.5-Pro, qui dépasse 1 000 tokens par seconde grâce au moteur TileRT.
Puis, le 21 septembre 2026, Xiaomi ouvre la génération suivante : MiMo-V2.6-Pro et MiMo-V2.6-Flash, toujours open source, accompagnés de plus de 7 000 environnements d’entraînement par renforcement publiés librement. Le groupe détaille un entraînement RL mené en moins de six jours sur environ 750 000 trajectoires, pour un coût estimé à 850 000 dollars (Flash) et 2,62 millions de dollars (Pro). Xiaomi revendique 46,32 points pour MiMo-V2.6-Pro à l’Artificial Analysis Intelligence Index, devant Kimi K3 et Qwen3.8 Max — un chiffre à confronter, comme toujours, à des tests indépendants.
