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Xiaomi lanza MiMo, su familia de modelos de IA de pesos abiertos que supera a DeepSeek y Grok en varios test

Fotografía que ilustra la noticia: Xiaomi lanza MiMo, su familia de modelos de IA de pesos abiertos que supera a DeepSeek y Grok en varios test
(El Español)

Xiaomi ha presentado su familia de modelos de inteligencia artificial MiMo, con pesos abiertos y licencia MIT. Según la evaluación independiente de Artificial Analysis, MiMo-V2.6-Pro se sitúa como el mejor modelo de pesos abiertos del mundo, superando a sistemas propietarios como Grok 4.6 de xAI y Gemini 3.8 Flash de Google, además de a los chinos DeepSeek V4.1 Flash y Pro. La compañía busca competir en el terreno de los agentes autónomos, un ámbito en el que Apple no ha logrado posicionarse con la misma fuerza.

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MiMo, la apuesta de Xiaomi por los agentes autónomos

Xiaomi ha dado un paso al frente en la carrera de la inteligencia artificial con el lanzamiento de su familia de modelos MiMo, diseñada para tareas de agente autónomo. A diferencia de los chatbots tradicionales, que responden a una única pregunta, estos modelos están entrenados para ejecutar secuencias largas de tareas: programar, utilizar herramientas, analizar información, modificar archivos, comprobar resultados y continuar trabajando.

Según la documentación facilitada por la compañía, MiMo-V2.6-Pro, uno de los modelos más avanzados de la familia, ha obtenido una puntuación de 46 en la evaluación independiente de Artificial Analysis, superando a modelos propietarios como Grok 4.6 de xAI (44 puntos) y Gemini 3.8 Flash de Google (41 puntos). También se sitúa por delante de otros modelos chinos de código abierto como DeepSeek V4.1 Flash (39) y DeepSeek V4.1 Pro (36).

El modelo utiliza una arquitectura Mixture of Experts (MoE), similar a la empleada por DeepSeek. Esto permite que el modelo pueda tener una cantidad gigantesca de parámetros, pero solo utiliza una parte de ellos durante cada operación, reduciendo así el coste computacional. Además, su context window es de un millón de tokens, lo que le permite manejar una cantidad enorme de información dentro de una interacción, algo especialmente útil para agentes que deben realizar tareas complejas en varios pasos.

Pesos abiertos y licencia MIT: la estrategia de Xiaomi frente a OpenAI y Anthropic

La principal diferencia de MiMo frente a otros modelos como los de OpenAI o Anthropic es que Xiaomi publica los pesos del modelo, lo que permite a desarrolladores y empresas descargarlos gratuitamente desde Hugging Face, personalizarlos o ajustarlos a sus propias tareas. Esto contrasta con los sistemas propietarios de Estados Unidos, que solo pueden utilizarse mediante una API controlada por la compañía.

Esta estrategia se enmarca en la rivalidad entre la industria china y la estadounidense: mientras que las empresas chinas suelen abrir sus modelos para que cualquiera pueda usarlos, las estadounidenses prefieren controlar su uso por motivos económicos y de seguridad. Xiaomi ha optado por la vía china, pero con un matiz: el término "pesos abiertos" no implica necesariamente que se publiquen todos los datos, códigos o procesos de entrenamiento. La compañía sí ha liberado los pesos bajo una licencia MIT, lo que permite su uso comercial y su adaptación.

Esta apertura podría facilitar la adopción de MiMo en entornos empresariales y de investigación, donde el control sobre la infraestructura es clave. Además, Xiaomi ha implementado sistemas para detectar comportamientos conocidos como reward hacking, situaciones en las que la IA descubre cómo obtener una buena puntuación explotando las reglas del sistema de evaluación sin resolver realmente el problema. En su entrenamiento final, las trayectorias confirmadas de reward hacking estuvieron por debajo del 2%.

De robots a científicos: los usos de MiMo en el ecosistema Xiaomi

Los modelos MiMo no solo están pensados para el software. Xiaomi ha mostrado el modelo controlando una mano robótica Franka Panda en un entorno simulado, donde el sistema recibe imágenes de cámaras y decide continuamente qué acciones realizar para agarrar objetos, clasificarlos por color y colocarlos correctamente. Esta capacidad es clave para los robots humanoides de la compañía, que ya están presentes en todos sus eventos.

La compañía también está explorando el uso de MiMo en investigación científica. Según la documentación, MiMo-V2.6-Pro participó en la formalización de un teorema matemático en Lean 4, generando más de 6.000 líneas de código que fueron verificadas por el sistema. El modelo es capaz de buscar información, formular hipótesis, diseñar materiales, ejecutar simulaciones, comparar resultados y seleccionar candidatos, apoyando así a los equipos de investigación que trabajan en los futuros productos de Xiaomi.

Aunque la compañía reconoce que los sistemas propietarios más avanzados de Estados Unidos todavía obtienen puntuaciones superiores en muchas pruebas, el hecho de que un fabricante de móviles como Xiaomi se posicione en este sector con modelos de pesos abiertos es significativo. La estrategia podría afectar directamente a productos que ya están en muchos hogares, como móviles y dispositivos para casas conectadas, así como a su línea de coches eléctricos y robots humanoides.