Xiaomi MiMo-V2.6 آپریشن میں

Xiaomi MiMo-V2.6 ژیاؤمی کی جانب سے جاری کردہ اور اوپن سورس کیا گیا آل موڈل ماڈلز کا سلسلہ ہے، جس میں Pro اور Flash دو مقامی آل موڈل ماڈلز شامل ہیں۔ اس کا بنیادی focus قابلِ تصدیق پیچیدہ کاموں پر مبنی بڑے پیمانے کی Agentic Reinforcement Learning ہے۔ ماڈل نے 6 دن کی Live RL اور تقریباً 750,000 ٹریجیکٹریز کے ذریعے سافٹ ویئر انجینئرنگ، کوڈ، وژن اور Cyber جیسی صلاحیتوں کو بہتر بنایا، جبکہ اسے 3D گیم/Blender ماڈلنگ، روبوٹک بازو کے آپریشن، Computer Use، تحقیقی معاونت اور ویڈیو و موسیقی تخلیق تک وسعت دی گئی ہے۔

پیچیدہ استدلال اور Agent کام: کوڈ، عمومی کاموں، وژن اور سائبر سکیورٹی جیسے قابلِ تصدیق حالات میں Reinforcement Learning کے ذریعے بہتری۔
سافٹ ویئر انجینئرنگ کی صلاحیت: آؤٹ آف سیمپل طویل مدتی انجینئرنگ بینچ مارک DeepSWE v1.1 پر نمایاں بہتری، جس میں حقیقی اصلاح اور عمومی اطلاق پر زور ہے۔
3D دنیا کی تعمیر: متن/تصویر/ویڈیو کی ضروریات کو متعدد ایجنٹس کے کاموں میں تقسیم کرکے قابلِ عمل 3D گیم مناظر اور تعاملی منطق تیار کرنا۔
Blender تھری ڈی ماڈلنگ: وضاحت یا حوالہ جاتی تصویر کی بنیاد پر اینیمیشن، 3D پرنٹنگ اور گیم ڈویلپمنٹ کے لیے قابلِ استعمال اثاثے تیار کرنا۔
جسمانی ذہانت کا کنٹرول: متعدد زاویوں کے کیمرہ مناظر کو ان پٹ کے طور پر استعمال کرتے ہوئے روبوٹک بازو کو بند-loop انداز میں کنٹرول کرنا تاکہ اشیا اٹھانے، رنگوں کے امتزاج اور رکھنے کے کام مکمل کیے جا سکیں۔
Computer Use Agent: گرافیکل انٹرفیس کو سمجھنا اور دفتری/پیداواری ٹولز کو چلا کر تلاش، تدوین، ڈیٹا پراسیسنگ اور غلطی کی اصلاح مکمل کرنا۔
تحقیقی معاونت: مواد کے انتخاب کے “خشک تجربات” اور Lean 4 رسمی ریاضیاتی ثبوتوں میں حصہ لینا۔
مواد کی تخلیق: فرنٹ اینڈ، PPT، SVG، ویڈیو اور موسیقی تیار کرنا، جبکہ جمالیات، موشن ایفیکٹس، موسیقی اور وائس اوور کی ہم آہنگی پر زور دینا۔

WeChat پر فالو کرکے “开源” کا جواب دیں اور AI اوپن سورس پروجیکٹ گروپ میں شامل ہوں۔
بڑے پیمانے کی Agentic RL: ماڈل Code، General، Visual اور Cyber سمیت متعدد کاموں کے ماحول میں مسلسل آزمائش و غلطی کرتا ہے اور قابلِ تصدیق نتائج کو انعامی سگنل کے طور پر استعمال کرتا ہے؛ 6 دن سے بھی کم وقت میں تقریباً 750,000 ٹریجیکٹریز مکمل کی گئیں۔ بڑے Batch، مکمل غیر ہم وقت architecture اور 1M context training کے ذریعے single-step update کو 2.7–3.7B tokens تک پہنچایا گیا، جس سے sample efficiency اور out-of-sample generalization بہتر ہوئی۔
انعام اور دھوکا دہی سے بچاؤ کا نظام: Group کے اندر نسبتی موازنے کے ذریعے طویل مدتی کاموں کے لیے زیادہ باریک انعامات دیے جاتے ہیں۔ Reward design، adversarial evaluation، anomaly detection اور validator cross-check کے ذریعے Reward Hacking کو محدود کیا جاتا ہے؛ اسی وقت MoE Router کو freeze کرکے expert load drift کو کم کیا جاتا ہے تاکہ بڑے پیمانے کی training مستحکم رہے۔
یکساں ٹریجیکٹری اور نظام کی علیحدگی: یکساں trajectory representation اور penalty mechanism کے ذریعے learning signals کو مزید باریک بنایا جاتا ہے، جس سے multi-agent framework میں high-concurrency interaction ممکن ہوتی ہے۔ Control plane اور data plane کی علیحدگی بڑی تعداد میں trajectories کی منتقلی، mixed batches میں task ratio کے استحکام اور training/inference engine consistency کی بہتری میں مدد دیتی ہے۔
آل موڈل سے دنیا میں عمل تک: زبان، وژن، 3D spatial reasoning اور native action capabilities کو یکجا کرکے ماڈل کو صرف کوڈ تیار کرنے تک محدود نہیں رکھا جاتا، بلکہ اسے Blender، گیم انجن، simulation environment اور GUI میں بصری feedback کے مطابق اپنے actions کو بند-loop انداز میں درست کرنے کے قابل بنایا جاتا ہے۔

طریقہ اول: MiMo Desktop کلائنٹ
طریقہ دوم: MiMo اوپن پلیٹ فارم API
XiaoMi MiMo Desktop کھول کر MiMo Desktop ڈاؤن لوڈ اور انسٹال کریں۔
اکاؤنٹ میں لاگ اِن ہونے کے بعد سبسکرپشن ممبر منتخب کریں، یا Settings میں اپنی API Key ترتیب دیں۔
ماڈل فہرست میں MiMo-V2.6-Pro / Flash منتخب کریں؛ حقیقی وقت کے منظرناموں میں UltraSpeed فعال کیا جا سکتا ہے۔
قدرتی زبان کے ذریعے پروگرامنگ، PPT/ویب پیج/SVG/ویڈیو/موسیقی تخلیق، تحقیق یا کمپیوٹر آپریشن کے کام شروع کریں، اور تصاویر، ویڈیوز، فائلیں وغیرہ اپ لوڈ کریں۔
مزید سوالات، اسکرین شاٹ feedback، دوبارہ کوشش کی ہدایت یا مرحلہ وار تصدیق کے ذریعے ماڈل کو بصری/لاگ نتائج کے مطابق بار بار اصلاح کرنے دیں۔
Xiaomi MiMo اوپن پلیٹ فارم میں داخل ہوکر application بنائیں اور API Key کاپی کریں۔
MiMo-V2.6-Pro / Flash ماڈل منتخب کریں اور ضرورت کے مطابق UltraSpeed انتہائی تیز رفتار موڈ فعال کریں۔
پلیٹ فارم کی API دستاویزات کے مطابق model name، messages، tools/multimodal input اور response format منتقل کریں۔
Agent کاموں کے لیے environment logs، test pass rate، screenshots یا validator feedback شامل کرکے “عملدرآمد—جانچ—اصلاح” کا بند-loop بنائیں۔
پیداواری سلسلے میں بتدریج منتقلی سے پہلے کم ٹریفک کے ساتھ قیمت، تاخیر، کامیابی کی شرح اور استحکام کی جانچ کریں۔

RL کا بڑے پیمانے پر نفاذ: قابلِ تصدیق پیچیدہ کاموں پر مبنی بڑے پیمانے کی Agentic RL، 6 دن میں تقریباً 750,000 trajectories اور out-of-sample generalization کے عملی شواہد۔
نمایاں Agent صلاحیتیں: سافٹ ویئر انجینئرنگ، ٹرمینل، ویب، وژن اور Cyber سمیت متعدد کاموں میں اعلیٰ درجے کے closed-source models سے موازنہ۔
آل موڈل سے عمل تک: متن، تصاویر، ویڈیو، GUI، 3D، Blender، روبوٹک بازو اور Computer Use کا احاطہ۔
بہترین لاگت و کارکردگی: مضمون کے مطابق یکساں intelligence level پر قیمت بیرونِ ملک ماڈلز کی تقریباً 1/20–1/60 ہے، جبکہ API قیمت برقرار ہے۔
انجینئرنگ استحکام کا ڈیزائن: MoE Router freezing، Reward Hacking کے خلاف اقدامات اور یکساں trajectory mechanism کے ذریعے مستحکم training۔
تخلیق اور تحقیق دونوں میں مؤثر: فرنٹ اینڈ/PPT/ویڈیو/موسیقی تیار کرنے کے ساتھ مواد کے انتخاب اور Lean 4 رسمی ثبوتوں میں بھی حصہ لے سکتا ہے۔

HuggingFace ماڈل لائبریری: https://huggingface.co/collections/XiaomiMiMo/mimo-v26

سافٹ ویئر انجینئرنگ Agent: خودکار طور پر bugs تلاش کرنا، کوڈ میں ترمیم، tests چلانا اور ناکامی کے logs کی بنیاد پر اصلاح جاری رکھنا، جو تحقیق و ترقی کی کارکردگی بہتر بنانے کے لیے موزوں ہے۔
3D تعاملی دنیا کی تخلیق: متن/تصویر/ویڈیو سے قابلِ عمل چھوٹے گیم کے مناظر، Blender assets یا prototype Demo تیار کرنا۔
Computer Use کے ذریعے دفتری خودکاری: GUI چلا کر معلومات کی تلاش، جدولوں کی ترتیب، دستاویزات کی تدوین اور مختلف tools پر مشتمل workflows مکمل کرنا۔
تحقیقی معاونت: literature/patent review، MOF materials کے “خشک تجرباتی” انتخاب، Lean 4 رسمی ثبوت اور دیگر اعلیٰ مہارت والے کام انجام دینا۔
ملٹی موڈل مواد کی تیاری: مارکیٹنگ، تعلیم اور تخلیقی پیداوار کے لیے فرنٹ اینڈ صفحات، PPT، SVG، تعلیمی ویڈیوز اور موسیقی و وائس اوور بڑی تعداد میں تیار کرنا۔