· 2026 ·
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小米正式发布并开放 MiMo-V2.6 系列模型权重。旗舰版 MiMo-V2.6-Pro 在第三方评测机构 Artificial Analysis 的 Intelligence Index 中拿下 46 分，位列 114 个开放权重模型第一。
先说结论：这不是一次单纯的跑分升级。小米想证明的是，大模型的下一场竞争，正在从“会回答问题”转向“能在真实环境里持续完成复杂任务”。
Artificial Analysis 的综合智能指数覆盖推理、数学、知识、编程与 Agent 等多项能力。官方发布显示，MiMo-V2.6-Pro 以 46.32 分位居开放权重模型第一。这个成绩说明它的综合能力已进入当前头部区间。
更关键的是“能力—成本”组合。小米表示，Pro 的 API 定价保持不变：每百万 tokens 缓存命中输入 0.0036 美元、缓存未命中输入 0.435 美元、输出 0.87 美元。与高分同时出现的低调用成本，是它对开发者更实际的吸引力。
官方披露，在不到 6 天的 Live RL 训练中，Flash 与 Pro 各完成 30 个强化学习步骤，累计采样约 75 万条轨迹，成本分别约 85 万美元与 262 万美元；平均通过率相对提升约 25% 与 12%。
这轮训练的规模同样醒目：每次更新使用 1,568 个样本，训练上下文扩展到 100 万 tokens，每一步处理约 35亿—37亿 tokens。任务把编程、通用 Agent、视觉和网络安全混合在同一轮 RL 中，并增加评分器计算量，让模型不只生成答案，还要更可靠地判断结果是否正确。
效果在软件工程任务上很直观：DeepSWE v1.1 中，Flash 从 48.8 提升到 65.68，Pro 从 58.4 提升到 72.57。它不是简单“背下更多答案”，而是在真实环境里反复尝试、接受反馈、修正行动策略。
官方演示把能力边界推得很远。MiMo-V2.6-Pro 可以围绕一个需求完成游戏开发、Blender 3D 建模与具身仿真；也能生成前端页面、演示文稿并剪辑视频。这里最值得关注的是长链路：任务需要跨工具执行，多次查看结果，再继续修改。
在音乐案例中，模型创作了一段约 10 种乐器参与的管弦乐，并把乐谱转换成可编辑的 MIDI 编排。它展示的不是单句文本生成，而是对结构、声部和工具格式的连续组织能力。
▲MiMo-V2.6-Pro 生成的管弦乐《Night Road》在数字音频工作站中的 MIDI 编排，包含弦乐、双簧管、单簧管、小号、长号、圆号、钟琴和定音鼓等声部 来源：Xiaomi MiMo 官方发布
对普通用户，变化是 AI 更可能把任务从头做到尾：理解视频或设计参考后生成网页，读取长文档与表格并操作办公软件，依据画面反馈修改 3D 场景，或围绕研究问题检索资料、运行工具、筛选候选方案。
对开发者，价值主要有三层：开放权重便于自托管和二次研究；API 可接入现有应用；官方公开训练环境与 RL 代码，让团队能够研究 Agent 的环境、奖励与执行框架，而不只是给模型再套一层提示词。
使用门槛也要说清楚。万亿参数，本地部署对显存、并行算力、运维要求高。多数个人与小团队更适合先通过 AI Studio、MiMo Code、MiMo Desktop、API 或 OpenRouter 体验；有数据私有化和深度定制需求的团队，再评估自部署。
MiMo-V2.6-Pro 的 46.32 分很醒目，但比“榜首”更值得关注的，是小米把模型能力、真实环境、强化学习和 Agent 工具链放进了同一条技术路线。
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