小米开源 MiMo-V2.6，登顶开源模型第一、单任务成本 0.13 美元
发布日期：2026-09-28
事件概述
9月22日，小米发布并开源新一代 MiMo-V2.6 系列，包括旗舰模型 Xiaomi MiMo-V2.6-Pro 与高效推理模型 Xiaomi MiMo-V2.6-Flash。两款模型均原生支持文本、图片、视频、音频全模态输入。
Artificial Analysis 综合智能指数显示，MiMo-V2.6-Pro 以 46 分位列开源权重模型第一、国产模型第一，超过 Kimi K3 与 Qwen3.8 Max；其单位任务成本为 0.13 美元，API 定价沿用 V2.5 系列。
核心要点
- 能力来自 RL 而不是堆参数：预训练架构与参数规模保持不变，提升来自强化学习后训练规模化：6 天内 Pro 与 Flash 各完成 30 个 RL 步、累计约 75 万条轨迹，训练成本约 262 万美元与 85 万美元
- 评测结果：长程软件工程评测 DeepSWE v1.1 中，Pro 从 58.4 提升到 72.57、Flash 从 48.8 提升到 65.68；Code Arena 中 Pro 整体排名位列开源模型前列
- 开源范围：除两组模型权重外，同步开源 RL 技术成果、MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B、7000 余个高质量任务环境、端到端 RL 训练框架与轻量化 Agent 框架
- 已进入真实科研：Pro 以“Co-Scientist”角色协助材料团队筛选全氟化合物（PFAS）吸附用金属有机框架（MOF）方案，把约一个月的研发周期压缩到 2~3 天
行业意义
开源阵营的竞争焦点从“堆参数”转向“RL 后训练的效率”：同样的参数量、同样的价格，把智能水平再推一档，“智能 × 成本”的帕累托前沿被重新画出。
来源：经济参考网