Xiaomi hisse un modèle open source au niveau des leaders, en accès libre
Guy WASSEU
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Le constructeur chinois Xiaomi a mis en ligne le 22 septembre 2026 MiMo-V2.6, une nouvelle famille de modèles d'intelligence artificielle. Sa version phare, MiMo-V2.6-Pro, obtient un score de 46 sur l'indice d'intelligence d'Artificial Analysis (version 4.3.2), un classement tenu par un organisme d'évaluation indépendant. À ce niveau, le modèle se place premier parmi les modèles à poids ouverts — devant le GLM-5.3 de Z AI (45) et le Kimi K3 (44) — et rejoint, parmi les systèmes propriétaires, le seul Grok 4.7 de xAI dans sa configuration la plus poussée.
Autrement dit, un modèle librement téléchargeable atteint désormais le niveau des meilleurs modèles fermés du marché sur une mesure que ne contrôle pas son fabricant.
Ce que « ouvert » veut dire ici
La distinction est essentielle et souvent brouillée. MiMo-V2.6 n'est pas seulement accessible via une application : ses poids sont publiés — sur les plateformes Hugging Face et ModelScope — sous licence MIT. Cette licence autorise l'usage, la modification et la redistribution, y compris commerciale, sans redevance. Concrètement, une entreprise peut télécharger le modèle, le faire tourner sur ses propres serveurs, l'adapter à ses données et à ses procédures, sans passer par un abonnement ni confier ses informations à un fournisseur extérieur.
La version Pro compte, selon Xiaomi, 1 020 milliards de paramètres au total, dont 42 milliards activés par jeton — une architecture dite « à experts » qui limite le coût de calcul à chaque requête — et une fenêtre de contexte d'un million de jetons. La famille comprend aussi une version Flash, plus légère, et une variante « UltraSpeed » optimisée pour la vitesse.
Des performances à lire avec prudence
Au-delà de l'indice indépendant d'Artificial Analysis, Xiaomi met en avant une série de résultats sur des bancs d'essai spécialisés : 71,9 sur le test de code DeepSWE v1.1 pour la version Pro (contre 19,0 pour la génération précédente MiMo-V2.5), ou encore un score légèrement supérieur à celui de Claude Opus 5 sur des tâches d'automatisation et de terminal. Ces derniers chiffres sont produits par Xiaomi elle-même et n'ont pas, à ce stade, fait l'objet d'une vérification indépendante : ils indiquent une ambition, pas une garantie. C'est le score d'Artificial Analysis, mesuré par un tiers, qui constitue le point d'ancrage solide.
Xiaomi communique par ailleurs un coût d'entraînement de la version Pro de l'ordre de 2,6 millions de dollars — un montant très bas au regard des standards du secteur, dans la lignée de ce qu'avait affiché le laboratoire chinois DeepSeek. Là encore, le chiffre est déclaratif ; s'il se confirmait, il illustrerait surtout une chose : produire un modèle de premier plan ne suppose plus nécessairement les budgets colossaux qu'on croyait indispensables.
Le prix, autre verrou qui saute
Pour ceux qui préfèrent l'utiliser via une interface de programmation plutôt que de l'héberger, MiMo-V2.6-Pro est proposé autour de 0,435 dollar le million de jetons en entrée et 0,87 en sortie, et la version Flash à 0,14 et 0,28. Xiaomi affirme que sa Pro revient « de un vingtième à un soixantième » du prix des modèles occidentaux de niveau comparable comme GPT-6 Astra ou Claude Fable 5.1. Même en prenant ces comparaisons avec réserve, l'ordre de grandeur confirme une tendance de fond que ce site suit depuis des mois : l'IA de haut niveau ne cesse de baisser.
Ce que ça change pour les professionnels et les entrepreneurs
Jusqu'ici, l'accès à un modèle de tout premier plan passait par une poignée de laboratoires — américains pour l'essentiel — et par leurs abonnements. L'arrivée d'un modèle à poids ouverts au même niveau déplace la question. Pour une entreprise, cela ouvre trois possibilités concrètes : héberger l'IA chez soi pour garder la maîtrise de ses données, notamment dans les secteurs sensibles ; l'adapter finement à son métier plutôt que de se contenter d'un outil générique ; et s'affranchir de la dépendance à un fournisseur unique dont les tarifs et les conditions peuvent changer.
Il ne faut pas pour autant confondre « gratuit à télécharger » et « gratuit à exploiter » : faire tourner un modèle de mille milliards de paramètres exige une infrastructure de calcul qui reste hors de portée du plus grand nombre, et l'intégrer proprement dans une activité demande des compétences. Le verrou de la propriété saute ; celui du savoir-faire, non. C'est bien là que se joue désormais l'avantage : non plus dans le modèle qu'on choisit, mais dans la capacité à le déployer, à le contrôler et à le mettre au service d'un usage réel.
Reste enfin une lame de fond géopolitique : après DeepSeek, Alibaba ou Moonshot, c'est un nouveau champion chinois qui prend la tête du terrain de l'open source, celui-là même sur lequel s'appuient des centaines de milliers d'entreprises dans le monde pour bâtir leurs propres applications. La question de savoir qui fournira demain les briques ouvertes de l'IA mondiale — et sous quelles conditions — n'a jamais été aussi ouverte.
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