MiMo-V2.6, это хороший пример такого подхода. В релизе открыты веса, то есть сами параметры модели, и это уже даёт свободу: можно работать локально, адаптировать под свои задачи и не зависеть только от чужого API. Но важно помнить: open weights не равно полностью open source, потому что открыты не все части процесса обучения.
Как открыть MiMo-V2.6
- Скачайте веса с официальной публикации на Hugging Face.
- Для запуска смотрите Transformers, vLLM или SGLang.
- Если нужен более простой старт, попробуйте MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B.
- Для самостоятельного запуска ищите в карточках модели рецепты с Docker и совместимыми локальными приложениями.
Смысл open models именно в этом: вы сами решаете, где и как использовать модель, а не только пользуетесь готовым окном чата. Это удобно, когда важны контроль, дообучение и работа без лишней зависимости от провайдера.
Если хотите, я соберу вам ещё и короткую шпаргалку: чем open weights отличаются от закрытых сервисов.
Бесплатный курс и материалы «Нейросети с нуля»: https://neurocode-school.ru/guides/neiroset-s-nulya
слайд 1
слайд 2
слайд 3
слайд 4
слайд 5
слайд 6
Работает в: ChatGPT, GigaChat, Алиса, Шедеврум