10月20日晚19时35分，小米技术官微宣布 Xiaomi MiMo-V2.6-Pro 正式上线 WorkBuddy：Artificial Analysis 智能指数46分、全球开源第一，1M 超长上下文，多智能体分工协作，图像、视频、音频、文本全模态联合理解，官方给它的用武之地是长任务托管、深度研究、设计出稿、文档办公、小工具开发这些专业长程工作流。 对普通办公用户来说，真正要回答的不是榜单问题，而是三件实事：这台模型适合接 WorkBuddy 里的哪类活、多个智能体怎么分工、怎么把它用得不但提效还省积分。结论可以先行：MiMo-V2.6-Pro 的能力画像恰好落在多智能体协作最吃重的调度、编排和长文档交付上，而它是否顺手，取决于你守不守上下文管理这条线。微博
多智能体协作为什么是这个模型的强项
先看 WorkBuddy 这边需要什么。它是腾讯推出的全场景职场 AI 智能体桌面工作台，腾讯把「岗位说明书」打包成专家，再把专家雇进云端成为数字员工，最终让多个数字员工在同一项目里组成超级团队。 官宣里那句「多智能体分工协作」，落到产品上就是专家团机制：一个主理人加 N 个成员专家，你发一句话需求，主理人把任务拆给各位专家并行作业，最后汇总成一版能用的成果。 这个产品今年3月开启公测，据媒体报道一季度 PC 端月访问量达885万次、环比暴涨831%，已登顶国内 PC 端 AI 原生办公智能体市场——「把活交给一队 AI」正在成为办公用户的默认选项，谁来当调度中心就成了模型选型的真问题。知乎知乎知乎
模型侧对得上号。按 Artificial Analysis 的分项评测，MiMo-V2.6-Pro 追平甚至反超头部闭源模型的部分，集中在工具编排与自动化——这正是主理人和长任务托管最需要的能力。 上下文规格也对得上：WorkBuddy 的会话用量圈显示这个会话已经花掉 49.4K，天花板是 1000K，读几十份合同、几小时录音材料而不中途忘要求，才有本钱。 全模态则把活路从「读文字」扩展到「看材料」：官方场景表里，会议录音转纪要、截图找细节，看懂直接干。知乎知乎小红书
实战派活：什么交给它，什么别交给它
官方给出的六个场景里，最值得第一批试的是长任务托管：交代清楚目标就行，多个智能体分头跑，你只管验收。 上线当天凌晨就有实测者反馈，MiMo-V2.6-Pro 虽然倍率高，但是非常节省积分，前提是任务顺畅跑完、缓存一直命中；如果是换模型接续或者上下文长的话没有缓存命中是非常消耗的，刚开始喂了个上下文就用了200积分。 由此可以得出派活原则：主理人和长文档、深度研究的主力交给 Pro，成员专家跑的短平快初稿和批量小活，用低倍率的轻量模型更划算——这是按已披露的倍率与实测积分表现做的性价比判断，具体差额以自己账号账单为准。小红书知乎
派活的另一半是知道什么不该派给它。MiMo-V2.6-Pro 落后的部分，集中在长链自主编程与安全攻防，与闭源天花板的差距就落在这类任务上。 所以「小工具开发」场景里，指望它从头到尾单干一条长代码链并不稳，更合理的用法是把工具需求拆成短任务、每步人工验收，或让更擅长编程的模型接这段活。造团本身是零代码的：直接对 WorkBuddy 说「帮我创建一个 XX 专家团」，它走完 init、填内容、校验、注册全流程，你只补充需求。教程连真实踩过的坑都列好了：tags 和 quickPrompts 必须恰好 3 个、成员表别漏主理人。知乎知乎
提效细节：四个设置决定「每个活花多少积分」
看住上下文圈。WorkBuddy 产品经理 Anne 在直播答疑里给的判断标准是：用量在一半左右，模型状态最好，一旦过半，模型就开始漏要求、重复犯错，此时该压缩或开新任务。 顺手把长期不用的技能关掉——每个技能的定义都要完整发给模型看一遍，装得越多，窗口被「自我介绍」吃掉的越多，模型选错工具的概率也越高。知乎
压缩前先留检查点。任务没跑完但对话已经很长时，别直接 /compact，先让 Agent 整理一份任务检查点：当前目标、已完成内容、重要约束、改过的文件、未解决的问题、下一步动作，要紧的写进工作空间文件再压缩，摘要漏了细节还能重读恢复。知乎
一个任务中途不换模型。原因是提示词缓存和模型绑定，换了不一定能复用，窗口大小不同，大窗口攒的内容切到小窗口可能立刻触发裁剪——而上一节已经看到，缓存不命中是积分消耗骤增的直接开关。 想对比效果，就在同一个工作空间开新会话。知乎
只对齐需求时用 Ask 模式。仅问答模式不加载执行和编辑工具，省下了工具定义占掉的固定上下文，模型反而更专注，适合梳理选题、动手前对需求。知乎
成本与波动：官宣之外要留意的三件事
价格参照有两个口径，别混着看。模型侧，按 Artificial Analysis 统一框架，MiMo-V2.6-Pro 完成单个智能指数任务的平均成本为 0.13 美元。 这套低价的底子，来自9月22日正式发布并开源的全新一代 MiMo 大模型。知乎微博
平台侧，据微博博主「懒酱的日记本」10月19日的帖子，WorkBuddy 重新上线该模型，对比下线前使用积分系数更低了，从 0.18x 降到 0.13x。 做同一份 PPT，不同模型的积分消耗能差出一大截，倍率是单价而不是能力分，选型前先想清楚这个活值不值得用旗舰跑。微博知乎
渠道稳定性留个心眼。10月16日 MiMo-V2.6 曾在 WorkBuddy 上昙花一现，有小红书用户记录：当天下午用了半小时多就没了，模型自动切换成快速。 到19日该模型以更低的倍率回归，20日晚才有正式官宣——「上线—下线—回归」的波折说明新接入通道的容量和稳定性还在观察期。另有重度用户提醒，这代模型思考比较充分，思考多确实挺费 token，跑长任务时对积分的预估别按最省的情况打。小红书小红书
最后是尚未有答案的部分。官宣当晚30分钟，知乎问题「小米MiMo-V2.6-Pro正式上线WorkBuddy，实际体验如何？」就已挂出，目前还没有可核验的长期使用结论。 46分虽然是全球开源第一，但离 53 分的闭源天花板还有 7 分，而且这 7 分是小米官方口径自己承认的。 对办公用户的务实路径：先拿一份真实的周报或录音材料小流量试跑 Pro，按上面的规则管住上下文和缓存，跑顺了再把它正式编进自己的专家团——「打工人新同事」能不能准点帮你下班，最终由你的账单和验收说了算。知乎知乎
