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小米がQwen3.5-9Bベースの推論特化モデル「MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B」をHugging Faceで公開
2026/09/23
小米、Qwen3.5-9Bベースの蒸留モデル「MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B」を公開
小米（Xiaomi）のAIチーム「XiaomiMiMo」が、Hugging Face上で新モデル MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B を公開した。Hugging Faceのモデルカードに掲載されているタグ情報によれば、同モデルはAlibaba Cloudが開発した Qwen3.5-9B をベースモデルとし、蒸留（Distillation）および教師ありファインチューニング（Supervised Fine-Tuning）を経て構築されている。
モデルの特徴
タグ情報から読み取れる主な特徴は以下の通りだ。
- パイプラインタスク: image-text-to-text（画像とテキストを入力としてテキストを生成するマルチモーダル対応）
- ライブラリ: Hugging Face Transformers対応、SafeTensors形式で配布
- ライセンス: MITライセンス（商用利用を含む自由な利用が可能）
- 対応機能: コード生成（code）、ツール使用（tool-use）、会話（conversational）、エージェント的タスク（agentic）
- 学習手法: 蒸留（distillation）および教師ありファインチューニング（supervised-fine-tuning）
公開時点でHugging Face上のいいね数は334、ダウンロード数は804と報告されており、公開直後から一定の注目を集めている様子がうかがえる。
MiMoシリーズの流れ
小米は近年、独自のAIモデルシリーズ「MiMo」の開発・公開を積極的に進めている。今回の V2.6 という版番号は、同シリーズが継続的に更新・改良されていることを示しており、タグには mimo_v2 が含まれている。9Bパラメータという比較的コンパクトなサイズながら、マルチモーダル対応とエージェント機能を備えている点が特徴といえる。
蒸留モデルとしての位置づけ
蒸留（Distillation）はより大規模な教師モデルの知識を小さなモデルに転移する手法であり、推論コストを抑えつつ高い性能を引き出すアプローチとして広く注目されている。MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9Bも、この手法によって9Bという扱いやすいサイズで実用的な能力を持たせることを狙ったモデルと考えられる。ただし、具体的なベンチマークスコアや教師モデルの詳細については、今回取得できたタグ・メタ情報の範囲では確認できていない。
入手方法
モデルはHugging Face上で XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B として公開されており、Transformersライブラリを通じた利用が可能だ。MITライセンスのため、研究・商用を問わず幅広い用途での活用が期待される。