2026年9月22日，小米 MiMo 团队正式发布并开源新一代大模型 MiMo-V2.6 系列，一次拿出三款模型：旗舰全模态模型 MiMo-V2.6-Pro、高效推理版本 MiMo-V2.6-Flash，以及 Pro 的超高速模式 MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed。模型权重以 MIT 许可证在 Hugging Face 开放下载，同时小米还上线了 MiMo Desktop 桌面客户端正式版。
这是 4 月 MiMo-V2.5 之后时隔近半年的大版本更新。参数上，Pro 拥有 1.02 万亿总参数、每次推理激活约 420 亿参数；Flash 总参数 3090 亿、激活约 150 亿。两款模型均采用稀疏混合专家（MoE）架构，原生支持文本、图像、视频和音频输入，上下文窗口最长 100 万 Token。
押注点不在参数，而在强化学习
与单纯堆参数不同，MiMo-V2.6 把重点放在了强化学习阶段的算力扩展上——小米称之为探索 RSI（递归自我改进）路径的一次尝试：在编程、通用智能体、视觉和网络安全等结果可验证的复杂环境中大幅增加 RL 投入，让模型在反复探索、环境反馈和结果评估中提升任务完成能力。其 MixRL 策略把多个可验证、难度适中的任务混合在同一轮大规模 RL 中联合训练，难以验证或依赖主观评价的任务则单独处理。
小米把这次 RL 训练全程直播了 6 天，Flash 与 Pro 的训练成本分别约 85 万与 262 万美元。负责人罗福莉称，这“很可能是迄今开源模型团队开展的最大规模单次强化学习训练之一”。技术报告、训练环境与 RL 代码也一并开源。
登顶开源智能榜，但与闭源旗舰仍有距离
在 Artificial Analysis Intelligence Index 上，MiMo-V2.6-Pro 拿到 46 分，登顶开放权重模型榜，超越 Kimi K3 和 Qwen 3.8 Max（前代 V2.5 只有 26 分）。但排在它前面的仍是 Claude Fable 5.1、GPT-6 Astra 等闭源旗舰，开源与闭源的天花板差距还在。编程场景同样亮眼：Pro 在 Code Arena 的 WebDev 榜上以 1628 分位列约第 10，开源权重模型中约第 3。对做 Agent 和代码生成的团队来说，这意味着又多了一个真正能打的开源底座。
价格没涨：同等智能只花海外模型的零头
MiMo-V2.6 系列 API 定价沿用 V2.5 水平：同等智能水平下，价格仅为海外模型的 1/20 至 1/60，刷新了国产模型的性价比纪录。同步上线的 Pro-UltraSpeed 超高速模式，在相同模型质量下输出速度最高可达标准 Pro 的 20 倍，面向对延迟极度敏感的场景。MIT 许可允许商用，权重开放意味着可自行部署、微调和蒸馏；走 API 路线则直接吃到“性能涨、价格不动”的红利。注意：模型刚发布，量化版本与工具链生态还在跟进，生产接入前建议先小规模验证。
