小米开源 MiMo-V2.6：46 分登顶开源榜，训练全程直播

小米于 9 月 22 日在 Hugging Face 以 MIT 协议开源 MiMo-V2.6 系列全模态模型，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 分大幅跃升，仅比 GPT-5.6 Sol 低约 1 分。团队同步开源技术报告、RL 环境与训练代码，训练过程罕见地全程直播，官方称总训练成本约 350 万美元，技术报告另披露 Pro 版 RL 阶段花费 260 万美元、Flash 版 90 万美元。这是当日开源社区最受关注的事件。

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）、支持 100 万 token 上下文，MIT 协议开源（@natolambert、@ArtificialAnlys 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）；据 @heyshrutimishra 转述 AA 排行，Pro 加权成本约每任务 0.13 美元
• 架构与 V2.5 相同，新增 1M token 上下文窗口和 MTP drafter；早期评测显示成绩紧随 GPT-5.6 Sol 之后（@mervenoyann）
• 权重之外还开源了技术报告、RL 环境与训练代码，并计划开源约 7000 个 RL 训练环境；官方称 Pro 在多数 agent 基准上比肩 Claude Opus 5、GPT-5.6 Sol 级模型，并进入 Code Arena 前十（@arena、@teortaxesTex）
• API 定价与 V2.5 完全持平，Pro 与 Flash 两档均不变，官方称刷新中国模型的性价比纪录，价格仅为国际模型的 1/20 至 1/60（@amaarora 转发官方口径）
• @wearemammals 转述官方口径：MiMo-V2.6 总训练成本约 350 万美元，主打极致性价比，附带实时跑分仪表盘公开追踪评测表现；训练过程全程直播（@Prompt Engineering）
• 技术报告披露更细的成本拆分：Pro 版 RL 训练 260 万美元、Flash 版 90 万美元，约 44% 算力花在 rollout（@KyeGomezB 转发）；@andersonbcdefg 转述 AA 报告称 45k 个 RL 任务成本约 260 万美元；@pcuenq 提到每任务成本相比同类只有很小一部分，RL 训练直播已结束
• 罗福莉发长文介绍：在算力极度稀缺的当下，小米投入数十人团队长期专注 scaling up RL，技术路线为 mid-training，按算力计很可能是开源团队最大单次 RL 训练，难度超过 DeepSeek R1（@timshiai 转发、@teortaxesTex）
• @deedydas 上手实测 MiMo 2.6 Pro 后认为相当不错、不拒答安全研究类问题，并按智能体编码场景（含缓存命中假设）估算价格比 Kimi K3 便宜约 15 倍、比 GLM 5.3 便宜约 6 倍、比 DeepSeek V4 便宜约一半
• @TheAhmadOsman（经 @Jasonio 转发）指出 Pro 能力仅比 GPT 5.6 Sol Max 低 1 分，却可在 8 张 RTX PRO 6000 上运行
• Reddit 社区讨论认为 MiMo 2.6 Pro 是当前综合基准最强的开源模型，将小米、智谱 Z-AI、Kimi 列为中国实验室领跑阵营，但实际使用仍有失误（@power97992）；@arpitbhayani 也称其表现「比其他模型好得多」，感慨小米本不在关注名单内
• Hugging Face 仓库除 MiMo-V2.6-Pro-RL 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）；MiMo-V2.6-Flash-RL 登上 Hugging Face 模型热门榜（@XiaomiMiMo）
• @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，并内置工具调用渲染模板，可用于构建智能体工作流
• 据 @natolambert 与 @giffmana 的讨论，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 基准分数发布时尚不完整；@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；350 万美元总训练成本与 260 万美元（Pro RL 阶段）口径不同，结合技术报告的 Pro 260 万、Flash 90 万拆分，前者可能指含预训练在内的总成本，后者为 RL 阶段成本

为什么重要

• 一家手机厂商的模型在第三方智能指数登顶开源权重榜首，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 称其刷新开源模型智能指数纪录；罗福莉所述的 RL 规模与相对较低的 350 万美元总训练成本，叠加全程直播训练过程与计划开源的约 7000 个 RL 环境，被社区视为人人可复现大规模 RL 的信号
• API 定价维持 V2.5 水平，叠加 @deedydas 的实测成本估算与每任务约 0.13 美元的加权成本，进一步强化其性价比主张

2026-09-22 ~ 2026-09-23 · 47 条相关

事件全程(共 4 集)→

• 第 1 集:小米 MiMo 完成 RL 训练，DeepSWE 跃升至 72.57(2026-09-21,2 条)
• 第 2 集:小米开源 MiMo-V2.6：46 分登顶开源榜，训练全程直播(2026-09-22,47 条)
• 第 3 集:小米 MiMo-V2.6 Pro 实测：编码 3D 游戏多模态全面升级(2026-09-22,2 条)
• 第 4 集:小米开源 MiMo-V2.6，AA 指数 46 分逼近 GPT-5.6(2026-09-24,7 条)

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• 小米开源 MiMo-2.6 系列模型,博主惊叹表现优于多款同行 — arpit_bhayani · 2026-09-22
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• 小米开源 MiMo V2.6 三箭齐发:开源第一,成本仅 Grok 1/30 — 新智元 · 2026-09-23
• 小米 MiMo-V2.6 技术报告：开源 7k 条 RL 训练数据，登顶 alphaXiv 热榜 — rbhar90 · 2026-09-23
• 小米 MiMo V2.6 Pro 开源模型升至榜单前列,成本仅 Grok 4.7 的 1/20 — LearnWithBishal · 2026-09-23
• 小米开源 MiMo-V2.6：1.02T MoE 原生多模态智能体家族 — burny_tech · 2026-09-23

另有 12 条近重复转述:_AndrewZhao · giffmana · MaziyarPanahi · huggingface · ccerrato147 · 智东西 · MikeBirdTech · dair_ai · burny_tech · heyshrutimishra · heyshrutimishra · inductionheads