Das MiMo-Team von Xiaomi erklärt, dass MiMo-V2.6 möglicherweise einer der größten einzelnen Reinforcement-Learning-Trainingsläufe ist, die jemals von einem Open-Source-Modellteam durchgeführt wurden. Trotz Rechenkapazitätsbeschränkungen widmete das Team über einen längeren Zeitraum Dutzende Mitarbeiter der Weiterentwicklung des RL-Scalings und setzte MixRL-Training für überprüfbare Aufgaben wie Code ein, während Fähigkeiten über MOPD für komplexe oder schwer überprüfbare Szenarien zusammengeführt wurden. Um die Reinforcement-Learning-Forschung für Agenten zu unterstützen, veröffentlichte das Team ein Qwen-Modell, das aus MiMo-RL-Trajektorien destilliert wurde, 7.000 vielfältige Umgebungen sowie ein vollständiges RL-Trainingsframework. Xiaomi bezeichnete MiMo-V2.6 als Ausgangspunkt und verpflichtete sich, weiterhin Zeit, Rechenleistung und F&E-Ressourcen zu investieren, um nachhaltige, sich selbst verbessernde intelligente Systeme zu entwickeln.