小米MiMo登顶全球开源第一，单任务推理不到1块钱_IT互联网

1. 之前老是有人问小米什么时候把mimo v3.0端上来。可能是听到了大家的呼唤，我们伟大的罗！圣！响应了号召，给大家端来了#小米开源MiMoV2.6大模型#。省流:在价格持平mimo v2.5的情况下，做到了强化学习RL开源权重第一，一举超过Kimi K3、通义3.8Max，简而言之就是开源模型性价比冠军。我知道很多人又要提前立场＞事实开始质疑了，小米也知道很多人是怎么想的，说一千道一万要想打破质疑，最有效的方法就是事实说话。所以这次是全程直播6天，每小时烧3万美元，Token消耗、训练指标、成本全公开，在整体训练时间里，mimo v2.6的软件工程评测基准 DeepSWE v1.1 分别提升约 17 分（48.8 → 65.7）和约 14 分（58.4 → 72.6），MiMo-V2.6-Pro 在多数 Agent Benchmark 上取得了比肩 Claude Opus5 和 GPT-5.6 Sol 的效果，MiMo-V2.6-Flash 则全面超越 MiMo-V2.5-Pro，在开源大模型里真的可谓“遥遥领先”。小米也不止跑测试，mimo v2.6还实现了原生全模态+超大窗口，要知道同样作为开源，在性能大幅提升的情况下价格和mimo v2.5持平（Flash：输入1元/百万token，输出2元；Pro：输入3元，输出6元），相当于同等能力下价格为海外旗舰1/20‑1/60（达不到Claude Fable 5.1 和 GPT-6 Astra的高度也要承认），但训练成本这块真的没得说。罗圣啊，伟大！

2. #小米MiMo为何登顶开源第一#小米正式发布并开源MiMo-V2.6系列，旗舰MiMo-V2.6-Pro拿下46分，登顶Artificial Analysis开放权重模型榜，被称作当前全球最强开源模型。它支持原生全模态输入，搭载1M tokens超长上下文，在编程、复杂知识任务上能力大幅跃升。快速突破的背后，是大规模强化学习技术路线的突破，仅用数天完成高强度RL训练，实现能力跨越式增长。开源不只是放出权重，配套训练框架、任务环境一并开放，降低开发者二次开发门槛。大模型赛道竞争，已经从基础能力比拼，转向智能体、长任务、工程落地的综合较量。

3. #小米MiMo为何登顶开源第一#小米正式开源MiMo-V2.6系列，MiMo-V2.6-Pro直接拿下Artificial Analysis综合智能指数46分，在114个开放权重模型里排名第一，官方将它称作当下全球最强开源模型。亮眼的榜单成绩只是一部分，这款模型支持文、图、视频、音频多模态输入，还搭载1M tokens超长上下文。性能跃升的核心，来自小米投入更大规模的强化学习训练。以往开源大模型赛道大多是AI公司主导，手机厂商杀入榜单顶端，确实让人意外。多模态加上百万级上下文，不管是长文档处理、多媒体内容解析，都有很大的想象空间。当然榜单分数是纸面实力，实际落地、本地部署、真实场景的稳定性，还需要开发者持续实测。手机厂商跨界跑出这样的成绩，MiMo-V2.6，大概率会搅动国产开源大模型的竞争格局。

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6. 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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