AI 摘要
- 小米正式發佈並開源新一代全模態旗艦大模型。
- 該模型在國際權威評測中位列全球開源模型與中國國產模型首位。
- 小米同步開源模型權重及相關強化學習後訓練技術架構。
小米集團正式宣佈發佈並開源全新一代 MiMo 系列大模型，當中涵蓋全模態旗艦模型 Xiaomi MiMo-V2.6-Pro 與主打高效推理的 Xiaomi MiMo-V2.6-Flash。與此同時，小米亦同步推出 MiMo-V2.6-Pro-Ultraspeed 超高速推理模式，並正式發行 MiMo Desktop 桌面客戶端正式版，全面推進大模型的實用化部署。
權威評測獲 46 分：領跑全球開源陣營
根據全球大模型評測機構 Artificial Analysis 最新公佈的綜合智能指數榜單，Xiaomi MiMo-V2.6-Pro 以 46 分的成績位列全球開源大模型與中國國產大模型榜首，超越了 Kimi K3 及 Qwen3.8Max 等競品。該模型同時為目前全球開源陣營中唯一全面支援文本、圖片、影片及音訊處理的全模態 Pro 模型。
在綜合智能指數評比中，Xiaomi MiMo-V2.6-Pro 的表現僅次於 GPT-6Astra 及 Claude opus5 等頂級閉源模型，展現了開源架構在多模態融合方面的突破。評測報告指出，該模型在維持前沿智能表現的同時，API 定價依然維持上一代標準，實測單任務成本約為 0.13 美元，約為海外部分同級商業模型的二十分之一至六十分之一，進一步降低了前沿模型的調用門檻。
RL 後訓練帶動能力躍升：切入前沿科研與符號驗證
技術資料顯示，MiMo-V2.6 系列在預訓練架構與參數規模上與上一代保持一致，其智能提升主要得益於大規模、多任務強化學習（RL）後訓練。該模型在程式碼編寫（Coding）、智能體協作（Agent）、設計（Design）、科研（Research）及網絡安全（Cyber）等多項能力維度均有顯著成長。
在實際應用層面，Xiaomi MiMo-V2.6-Pro 已開始以「Co-Scientist」協作角色投入實際科學研究：
- 新材料研發篩選：在小米前沿材料研究團隊的測試中，該模型協助進行材料設計與計算篩選，提出了數種用於吸附全氟和多氟烷基物質（PFAS）的金屬有機框架（MOF）方案。模型自主完成文獻分析與專利檢索，並調用開源工具建立模擬環境，使研發週期由原先約一個月縮短至 2 到 3 天。
- 數學定理形式化核驗：在數學研究方面，該模型協助研究人員於精確定理證明工具 Lean 4 環境下，完成經典論文《週期三蘊含混沌》（Li–Yorke 定理）原始主定理的完整形式化驗證，產出逾 6,000 行 Lean 源代碼並通過內核校驗。
- 多場景延伸應用：依託全模態理解架構，該模型亦被延伸應用於 3D 場景建構、Blender 建模、具身智能及數字內容生成等多元領域。
耗資 347 萬美元強化學習：訓練資源與生態同步開源
為克服長時程任務（Long Horizon RL）的訓練瓶頸，小米研發團隊在後訓練階段從三方面擴展算力配置：採用大批次（Big Batch）與全異步架構以增強數據吞吐量；混合多種 Harness 測試框架建立多元評估體系；並為複雜任務引入高精度的反饋獎勵訊號。據官方披露，是次強化學習訓練歷時約 6 天，Pro 與 Flash 版本累計耗費訓練成本超過 347 萬美元，收集並處理了約 75 萬條訓練軌跡。
除了開放 Xiaomi MiMo-V2.6-Pro 與 Flash 的模型權重外，小米亦宣佈將相關技術成果與開發工具全面開源，包括釋出輕量模型 MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B，以及涵蓋 7,000 多個高質量任務環境、端到端強化學習訓練架構與可組合 Agent 框架的最佳實踐資源，供學術界與產業界進行結果覆核與二次開發。
Reference Link : itpromag.com
