小米开源 MiMo-V2.6 系列，Pro 版登顶开源智能榜

小米于 9 月 22 日在 Hugging Face 以 MIT 协议开源 MiMo-V2.6 系列，Pro 版在 Artificial Analysis 智能指数以 46 分首次登顶开源权重模型榜首，较前代 MiMo-V2.5-Pro 的 26 分大幅提升，早期评测显示其成绩紧随 GPT-5.6 Sol 之后，成为开源社区当日最受关注的事件。

已确认

• 发布两款主力模型：MiMo-V2.6-Pro 总参数 1.02T、激活 42B；MiMo-V2.6-Flash 总参数 310B、激活 15B，均为 Sparse MoE 架构、原生全模态（文本/图像/视频/音频），MIT 协议开源（@natolambert、@AdinaYakup 等多条帖子交叉确认）
• Pro 版在 Artificial Analysis 智能指数获 46 分，为当前排名第一的开源权重模型；前代 MiMo-V2.5-Pro 为 26 分（@ArtificialAnlys）
• 架构与 V2.5 相同，新增 100 万 token 上下文窗口和 MTP drafter（@mervenoyann、@MaziyarPanahi）
• 权重之外还开源了技术报告、RL 环境与训练代码；官方宣称 Pro 在多数 agent 基准上比肩 Claude 级模型（@arena）
• @andersonbcdefg 转述 AA 报告称 45k 个 RL 任务的训练成本仅约 260 万美元；@pcuenq 也提到其每个任务成本相比同类只有很小一部分，且 RL 训练直播已结束
• Hugging Face 仓库除 MiMo-V2.6-Pro-RL（RL 训练版 Pro）与 Flash-RL 外，还包含 MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B 图像-文本到文本蒸馏版（@Bestlife73、@AdinaYakup）
• @tokenbender 从 Flash-RL 配置文件观察到其支持图像、音频、视频多模态输入，并内置工具调用（tool call）渲染模板，可用于构建智能体工作流
• 据 @natolambert 与 @giffmana 的讨论，小米 MiMo 团队在 RL 训练结束约一天内即完成发布

尚未确认

• @mervenoyann 提到 Artificial Analysis 基准分数当时尚未完整发布；@victormustar 称 Pro 为 524B 参数，与多数帖子的 1.02T 总参数口径不一致，具体规格以模型页为准

为什么重要

• 一家手机厂商的模型在第三方智能指数上登顶开源权重榜首，且直接开源万亿参数级权重与 RL 训练代码，对开源社区格局有实质影响
• 前代到本代分数从 26 跃升至 46，@victormustar 称其刷新了开源模型智能指数纪录；相对较低的 RL 训练成本也被社区视为人人可复现大规模 RL 的信号

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另有 4 条近重复转述:_AndrewZhao · giffmana · MaziyarPanahi · huggingface