TL;DR — Xiaomi가 2026년 6월 8일 MiMo-V2.5-Pro-UltraSpeed를 출시했다. 1조 파라미터 MoE 모델이 일반 8-GPU 서버에서 초당 1,000+ 토큰(피크 1,200 TPS)을 생성한다. GPT-5.5의 약 15배, Claude Opus 4.6의 약 14배 속도다. FP4 양자화, DFlash 추론, TileRT 런타임 3종 기술 조합의 성과다. API 트라이얼은 6월 9~23일이며 FP4-DFlash 체크포인트는 오픈소스로 공개됐다.

무슨 일이 일어났나?

2026년 6월 8일, Xiaomi가 인퍼런스 전문 기업 TileRT와 공동으로 MiMo-V2.5-Pro-UltraSpeed를 발표했다. 이는 1조 파라미터급 대형 언어 모델 사상 최초로 초당 1,000 토큰(TPS)의 디코딩 속도 장벽을 돌파한 사례다. 피크 속도는 데모 기준 1,200 TPS에 달했다.

이 속도가 얼마나 놀라운지 비교해보면, Artificial Analysis 기준으로 GPT-5.5는 68 TPS, Claude Opus 4.6은 71 TPS, Gemini Flash는 192 TPS다. MiMo UltraSpeed는 이 중 가장 빠른 Gemini Flash보다 5배 이상 빠르다.

주요 수치
  • 🚀 디코딩 속도: 1,000+ TPS (피크 1,200 TPS)
  • 📊 경쟁 모델 대비: GPT-5.5(68 TPS) 대비 ~15배, Opus 4.6(71 TPS) 대비 ~14배
  • 💻 하드웨어: 표준 8-GPU 단일 노드 (전용 실리콘 불필요)
  • 속도 개선: 기존 MiMo-V2.5-Pro 대비 ~10배
  • 💰 가격: 기존 MiMo-V2.5-Pro API의 3배 (속도는 10배)

세 가지 핵심 기술

Xiaomi는 이 돌파구를 '모델-시스템 극한 코디자인(extreme model-system codesign)'이라고 부른다. 세 기술 중 하나만으로는 1,000 TPS를 달성하기 어려우며, 세 가지 시너지가 핵심이다.

1. FP4(MXFP4) 양자화

MoE 전문가(Expert) 레이어에만 FP4 양자화를 적용해 모델 크기를 대폭 줄이고 메모리 접근 오버헤드를 낮췄다. QAT(Quantization-Aware Training) 방식으로 훈련해 양자화로 인한 성능 손실을 최소화했다.

2. DFlash 추론

블록 수준 마스킹 병렬 예측 기반의 추론(speculative decoding) 방법이다. 한 번의 순전파(forward pass)에서 토큰 블록 전체를 예측하고 검증한다. 코딩 벤치마크에서 단계당 평균 수용 토큰 길이 6.30을 달성해 기존 자기회귀(autoregressive) 방식보다 훨씬 많은 토큰을 한 번에 처리한다.

3. TileRT 런타임

TileRT가 이 독특한 양자화·추론 파이프라인에 맞게 특화 설계한 컴파일 엔진과 연산 커널이다. GPU를 최대한 활용해 연산자 오버헤드를 제거한다.

기술 역할 핵심 이점
FP4(MXFP4) 양자화 MoE 전문가 레이어 경량화 메모리 대역폭 병목 해소
DFlash 추론 블록 단위 병렬 토큰 예측 단계당 수용 토큰 수 증가
TileRT 런타임 맞춤형 컴파일·커널 GPU 활용률 극대화
조합 결과 단일 8-GPU 표준 노드 1,000+ TPS 달성
💡
왜 추론 속도가 중요한가?
1,000 TPS는 단순히 '더 빠른 타이핑'이 아니다. 이 속도에서는 AI가 수십 개의 추론 경로를 병렬로 실행하거나, 실시간 에이전트 루프를 운영하거나, 100 TPS 미만에서는 불가능했던 지연 시간 제약 업무(사기 감지, 트레이딩 신호 생성)를 처리할 수 있게 된다. AI 애플리케이션 패러다임 자체가 달라진다.

기존 특수 하드웨어 대안과의 차이

Cerebras(웨이퍼 스케일 통합)나 Groq(온칩 SRAM 전용 아키텍처) 같은 경쟁사들도 고속 추론을 달성했다. 하지만 이들은 수백만 달러짜리 전용 하드웨어가 필요하다. MiMo UltraSpeed의 차별점은 일반 상용 GPU에서만 소프트웨어 기법으로 같은 수준의 속도를 달성했다는 점이다.

ℹ️
UltraSpeed는 별도 모델이 아니다
UltraSpeed는 새로운 모델이 아니라 기존 MiMo-V2.5-Pro 모델 위에 레이어된 서빙 모드(serving mode)다. 1조 파라미터 전체 아키텍처를 가속하는 것이며, 축소·증류된 버전이 아니다. 따라서 기존 MiMo-V2.5-Pro의 추론 능력과 코딩 벤치마크 성능은 그대로 유지된다. Xiaomi는 MiMo-V2.5-Pro-FP4-DFlash 체크포인트를 Hugging Face에 오픈소스로 공개했다.

API 트라이얼 접근 방법

현재 UltraSpeed는 제한된 애플리케이션 기반 트라이얼로만 제공된다. 기업과 전문 개발자를 우선 승인하며, 승인이 보장되지는 않는다.

  • 트라이얼 기간: 2026년 6월 9일 ~ 23일 (베이징 시간 기준)
  • 가격: 기존 MiMo-V2.5-Pro API 대비 3배 (약 10배 속도)
  • API 전용: 토큰 플랜 미지원
  • 신청: platform.xiaomimimo.com/ultraspeed
핵심 포인트
  • Xiaomi × TileRT, 1조 파라미터 모델 초당 1,000+ TPS 세계 최초 달성 (피크 1,200 TPS)
  • 전용 하드웨어 없이 일반 8-GPU 서버에서 소프트웨어 기법(FP4+DFlash+TileRT)만으로 실현
  • GPT-5.5 대비 ~15배, Claude Opus 4.6 대비 ~14배 속도
  • FP4-DFlash 체크포인트는 Hugging Face에 오픈소스 공개
  • 6월 9~23일 API 트라이얼 신청 가능 (기업·전문 개발자 우선)
🔗
관련 자료 · 공식 출처 · 사용 안내
XiaomiMiMo GitHub 공식 저장소 — MiMo 모델 및 기술 문서
vLLM (GitHub) — 오픈소스 LLM 추론 엔진, MiMo 모델 서빙에 활용 가능
PyPI: vllm 패키지 — pip install vllm으로 로컬 추론 환경 구축