给AI划好坐标系就能出好文案？小米MiMo实测3组指令组合后，我发现了这个真相
09-23 09:13
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13. 2026.9.17小米跌0.15%，收26.14，成交额23.19亿，总市值6734亿。 今天，小米MiMo大模型负责人罗福莉，对外公布MiMo-V2.6模型，并且直播展示强化学习训练全过程，在AI行业里属于非常少见的操作。 今年4月MiMo-v2.5开源之后，小米团队沉寂了近半年，没有急于出新版本，而是集中精力研究一个核心问题：强化学习（RL）到底能把大模型能力推到多高。这次V2.6还在强化学习训练中途，团队从三个方向做能力扩容：扩大训练算力规模、搭建多任务智能体环境、提升评分打分环节的算力投入。 这次训练包含Pro、Flash两个版本模型，训练成本高昂，平均一小时烧掉约3万美元，目前累计花费已经超过125万美元。最特别的地方是训练全程公开直播，页面上实时展示训练花费、token处理量、模型评测分数、甚至哪块显卡出现故障，所有内部训练指标所有人都能在线围观，海外AI研究者都评价这才是真正的开源。 技术上，每一轮训练会处理约20亿token，同一个问题，让模型尝试16种不同解题思路，再从中筛选优质答案来学习；整套系统采用完全异步运行，不同任务并行执行，不用排队等待，极大提升大规模智能体训练效率。同时搭建了多任务环境，让模型可以同时在多种工具框架里做任务；并且加大打分环节算力，用标准化测试案例给模型结果打分，让奖励机制更精准。 从当前评测数据看，训练刚启动1天多，模型能力已经出现明显上涨。在DeepSWE代码评测基准上，Pro版本得分63.72，Flash版本60.77，Flash起点更低、追赶速度更快。不过对比头部代码大模型还有差距，训练还没有跑完。 小米计划未来几周，逐步把这套强化学习的技术细节开源。这次动作的核心意义，不只是出新模型，而是公开验证：强化学习也可以像预训练一样，依靠扩大算力、任务环境、评分资源，持续提升智能体能力，这也是当下AI前沿最关注的方向。同时这套技术未来会落地到小米手机、汽车、机器人等终端产品。 不断成长的企业＋好价格，作为长期投资者，耐心持股，静待花开。 本文仅为作者的投资思考，不做投资推荐，请独立思考，自己的资金自己负责。
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