小米 MiMo v2.6 发布:RL 三要素扩规模成最大亮点
tokenbender · x · 2026-09-22
tokenbender 开启深度解析线程,认为小米 MiMo v2.6 的主角是强化学习。论文的核心思路是显式扩展三件事:batch size 与吞吐、环境多样性、grader 算力。作者指出,官方对大 batch 的论证主要停留在吞吐与 GPU 扩展便利性上,缺少对「大 batch 在多类型环境混合训练时是助是碍」的讨论,这本来是值得深挖的点。
所属事件:小米 MiMo-V2.6 发布：1000+ TPU 上押注 RL 扩展(10 条相关)→
「模型」频道最新
- Artificial Analysis 榜单权重被批随意，随时间大幅变动 — HamelHusain · 2026-11-12
- 双板搭建测试：GPT-6 Astra 成功，Claude Fable 5.2 落败 — qinzytech · 2026-11-12
- Zvi 深析 Anthropic 新系统卡: autonomy 阈值争议成焦点 — Don't Worry About the Vase (Zvi) · 2026-11-12
- antirez 背书:苹果 M5 本地跑低比特 DeepSeek 好过 27B 稠密模型 — antirez · 2026-11-12
- 被禁用视觉后 Gemini 自建文本图像硬扛基准,性能仅降 6% — zacharynado · 2026-11-12
- 实测三模型纯裸跑编码：Gemini 4 Carbon 代码质量惊艳性价比最高 — Semantic_meaning · 2026-11-12