Xiaomi Ra Mắt Mô Hình Agentic Mở Mã Nguồn MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B
Xiaomi đã chính thức phát hành MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B, một mô hình ngôn ngữ agentic mở mã nguồn với 9 tỷ tham số được tinh chỉnh từ Qwen3.5-9B. Mô hình này được huấn luyện bằng phương pháp tinh chỉnh có giám sát (supervised fine-tuning) trên dữ liệu tổng hợp do hệ thống AI MiMo của Xiaomi tạo ra. Việc phát hành này cung cấp cho cộng đồng AI mã nguồn mở một mô hình nhỏ gọn được tối ưu hóa cho việc thực thi tác vụ và các quy trình agentic. Điều này thể hiện xu hướng ngày càng tăng của việc chắt lọc tri thức (distillation) từ các mô hình lớn để nâng cao hiệu suất cho các mô hình LLM nhỏ hơn có thể chạy cục bộ. Được xây dựng trên kiến trúc Qwen3.5, mô hình được thiết kế cho khả năng gọi hàm (function calling), sử dụng công cụ và lập luận nhiều bước. Trọng lượng mở (open weights) đã được đội ngũ Xiaomi MiMo đăng tải trực tiếp lên Hugging Face để phục vụ triển khai cục bộ.
## KIẾN THỨC NỀN
Chắt lọc mô hình (model distillation) là quá trình huấn luyện một mô hình ngôn ngữ nhỏ hơn bằng dữ liệu tổng hợp từ mô hình lớn hơn để đạt hiệu suất cao với chi phí tính toán thấp hơn. Mô hình ngôn ngữ agentic là các LLM chuyên biệt được thiết kế để lập kế hoạch, gọi các công cụ bên ngoài và hoàn thành các quy trình làm việc tự động nhiều bước thay vì chỉ tạo văn bản hội thoại đơn thuần.