小米9月22日发布并开源 MiMo-V2.6系列,含 MiMo-V2.6-Pro 与 MiMo-V2.6-Flash 两款原生全模态模型,权重与技术报告已通过 HuggingFace 全面开源,同步上线 MiMo Desktop 桌面客户端与 Xiaomi MiMo 开放平台,API 定价沿用 V2.5不变,客户端另提供最高20倍输出速度的 UltraSpeed 模式。
这是小米探索 RSI(递归自我改进)路径的关键一步。不到6天的 Live RL 训练中,Flash 与 Pro 训练成本分别约85万与262万美元,各完成30步、累计约75万条轨迹,任务平均通过率相对提升25% 与12%,DeepSWE v1.1分别由48.8升至65.68、由58.4升至72.57。算力扩展聚焦更大 Batch(单次更新1568个样本、1M 上下文)、更丰富任务环境与更大 Grader 算力,并冻结 MoE Router 以抑制专家负载漂移。
能力层面,模型覆盖3D 开放世界游戏生成、Blender 三维建模、具身机械臂控制与 Computer Use,科研上完成 PFAS 吸附 MOF 材料的设计与筛选,并在 Lean4中完成 Li–Yorke 混沌定理主定理的形式化,产出6000余行源码并通过内核核验;在设计评测 Design Arena 上已与 Claude Opus5、GPT-5.6Sol 水平相近。
在 Artificial Analysis 智能指数中,MiMo-V2.6-Pro 取得46分,超过 Kimi K3与 Qwen3.8Max,成为当前最强开源模型,但距 Claude Fable5.1、GPT-6Astra 等最强闭源模型仍有差距,同等智能下价格仅为海外模型的1/20至1/60。其同步开放7k+ 高质量 RL 任务环境、端到端训练框架与 MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B 及配套 RL 资源,延续了开源阵营以大算力强化学习追赶闭源前沿的行业趋势。
开源链接:
https://huggingface.co/collections/XiaomiMiMo/mimo-v26
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