小米MiMo-V2.6-Pro上线WorkBuddy实测：1M长上下文能否平替人工？

10月20日晚，小米技术官方微博官宣：MiMo-V2.6-Pro正式上线WorkBuddy，卖点写得很直白——“1M超长上下文”“智能指数46分，全球开源第一”，官方话术是"直接把活交给它"。当一个开源榜第一的模型，接进腾讯系用户量靠前的AI办公智能体，这是国产大模型与办公Agent之间罕见的跨厂组合。但从上线前后各平台的实测信号看，"平替人工"的答案不写在官宣里，写在积分账单和生成速度里。微博知乎

用户在10月20日凌晨就已发现WorkBuddy接入MiMo-V2.6-Pro，知乎博主当晚发帖确认它与MiniMax-M3.1-Flash同步上线。更早的反馈是，10月16日下午MiMo-V2.6曾在WorkBuddy"昙花一现"，有用户用了半个多小时后模型入口自动切走。小米技术的正式官宣则落在20日晚19:35。这一节奏说明WorkBuddy走的是"先接入试水、再官宣上线"的路子，也意味着第一批真实口碑，比官宣早了十几个小时。知乎小红书

MiMo-V2.6系列是小米2026年9月下旬发布并开源的原生全模态模型，分Pro与Flash两档，与最强闭源模型相比仍有差距。在最新的Artificial Analysis开源智能指数排行中，它以46分登顶，紧随其后的是智谱GLM-5.3的45分与Kimi K3的44分，前三名全是国产模型。微博微博

价格上，该系列沿用前代API定价：Pro为每百万词元输入3元、输出6元，并提供99%缓存折扣，在同等智能水平下，价格仅为海外模型的1/20至1/60。对WorkBuddy用户来说，比榜单更有感的是成本——旗舰档的长任务能力，被压到了"试错不心疼"的价位。微博

1M上下文的真实账单：缓存命中是门槛

在WorkBuddy里，各家模型按倍率消耗积分、用户可以自选，但"1M"不是免费额度。用户实测的体感是：MiMo-V2.6-Pro虽然倍率高，跑起来却相对省积分，前提是缓存命中——换模型接续或长上下文没有缓存命中时非常消耗，有人"刚开始喂了个上下文就用了200积分"。积分消耗的差距有多夸张？有B站UP主按日志实扣做过12个模型的多轮积分实测，同一积分池里，缓存命中的闲时模型能跑出约7亿token，垫底的模型只有约1200万，差距接近60倍。换句话说，1M上下文的正确打开方式是"一次性喂足材料、同一线程连续推进"，把批量文档、整库资料一次挂进去再派活；而每轮重开、频繁切换模型的用法，成本会远高于直觉。知乎哔哩哔哩

速度，以及绕不开的"刷分"争议

小米技术官微评论区出现频率最高的三个字是"太慢了"：有用户称MiMo的token速率还停在60上下，而"DeepSeek-V4.1-Flash都跑到了200+tok/s"。官方这边则把它宣传成"打工人新同事"，让职场用户"把复杂的活交给小米MiMo"。微博小红书

争议的另一面是分数本身。有重度用户在官微下直言：实际体验对不起46分，风评里全是"刷分"的说法，缓存命中率也不高。这些是个体反馈、不构成穷举，但方向一致：1M长上下文加长思考模型的"托管"，本质是慢任务。把"交给它"理解成提交任务后离开，体验没问题；理解成实时协作，就会失望。微博

"平替人工"的现实形态：流水线，外加一道人工关

目前可信度较高的提效案例来自WorkBuddy重度用户：有人把42篇稿件从梳理到发布搭成批量流水线，“光一篇文章从头弄到尾都得梳理小半天，42篇根本不可能”，而他只需要最后"调整一下再手动发布"。注意最后一步——人还在环里。知乎

社区层面，MiMo-V2.6-Pro已经被拿去做机械臂绘画的纯文本评测，展示了长程任务的能力余量。有AI博主晒出的私有向量任务测试显示，它从上一代的2505分涨到7810分、翻了约3倍，接近该博主测过的海外旗舰，不过这属个人测试口径，只能当参考坐标。评价更直白的说法是：用它做编码代理很一般，拿来做办公代理倒是挺好。但这些仿真、私测与娱乐测试，都还不能当作生产替代的证明。哔哩哔哩微博知乎

所以，回到标题的问题：1M长上下文这次没有平替人工，它压扁的是一类任务的试错成本——批量文档处理、深度研究、长任务托管这类对时效不敏感、对上下文饥渴的活，WorkBuddy+MiMo-V2.6-Pro的组合确实能让一个人干出小组的产量。成立条件是三个：接受慢吞吐、把喂料方式固定在"一次喂足、命中缓存"，并保留最后的人工校验。至于更长期的独立验证，10月20日当天新建的知乎问题"实际体验如何"下，答案还没攒够——"平替"二字，最终要由接下来几周更多实测来回答。知乎