MiMo

샤오미는 MiMo 가중치를 허용적인 라이선스로 공개해서, 모든 요청을 호스팅 서비스로 보내지 않고 자기 장비에 내려받아 돌릴 수 있다. 데이터를 사내에 두어야 하거나 특정 작업에 맞춰 모델을 미세 조정하려 할 때 중요하다. 파일은 Hugging Face와 ModelScope에 있고 흔한 오픈소스 실행 환경에서 구동한다.

이 API는 널리 쓰이는 두 가지 요청 형식을 따른다. 그래서 대부분의 SDK와 도구는 베이스 URL과 키만 바꾸면 연결된다. OpenAI나 Anthropic을 호출하던 코드가 이미 있다면 MiMo로 돌리는 건 몇 줄이면 된다. 앱을 다시 쓰지 않고 새 공급자를 시험할 수 있다.

현행 세대는 최대 1M 토큰 컨텍스트 창을 지원해서 큰 코드베이스나 문서 더미, 긴 대화를 쪼개지 않고 담는다. 슬라이딩 윈도 어텐션 설계가 컨텍스트가 커져도 메모리 사용을 낮게 유지해서, 긴 입력이 실용 범위에 머물고 비용이 치솟지 않는다. 큰 파일을 다루는 사람에게는 모델을 쓸 수 있느냐를 가르는 기능이다.

이 에이전트 AI 모델은 한 번에 답하는 용도가 아니라 도구 호출과 여러 단계 계획에 맞춰 조정됐다. 공개 에이전트 벤치마크에서 좋은 성적을 내고, 샤오미는 실제 에이전트 프레임워크에 대고 최적화했다. 실제로는 작업을 계획하고 필요한 도구를 호출하며, 여러 단계를 거친 뒤 결과를 돌려준다.

제품군은 전문가 혼합 방식을 써서 요청마다 네트워크의 일부만 활성화한다. 덕분에 큰 모델에서도 속도를 지키고 비용을 낮춘다. 가벼운 예측 레이어가 여러 토큰을 한꺼번에 만들어서, 한 토큰씩 내놓는 모델보다 응답이 빠르다. 사용량이 많을수록 이 차이는 청구서에 그대로 나타난다.

샤오미는 모델 하나만 내놓지 않는다. 소박한 하드웨어에 들어가는 경량판부터 무거운 에이전트 작업용 최상위까지 고를 수 있다. 작업에 맞는 걸 고르면 단순 호출에 최상위 가격을 내지 않아도 된다. 코드 도구와 음성 모델로도 넓어져, 한 공급자로 여러 영역을 감당하려는 팀에 맞는다.