一句话看懂：小米发布并开源 MiMo-V2.6 系列多模态模型，Pro 版在第三方智能指数上拿到 46 分，与同日发布的 xAI Grok 4.7 持平，成为当前最强开源模型；更值得关注的是其背后一次规模空前的强化学习训练。
事件核心：发生了什么
小米正式发布并开源 MiMo-V2.6 系列，包含 Pro 和 Flash 两个原生多模态模型。Pro 版在 Artificial Analysis 综合智能指数上得到 46 分，超过 Kimi K3 和 Qwen3.8 Max，与同日 xAI 发布的 Grok 4.7 并列，但与 Claude Fable 5.1、GPT-6 Astra 等顶级闭源模型仍有差距。
据 MiMo 团队负责人 Fuli Luo 介绍，Pro 模型训练跑了 30 个大步，覆盖约 75 万条轨迹，每条平均 11 万至 15 万 token，成本约 262 万美元，可能是开源团队迄今单次规模最大的强化学习训练。团队采用 MixRL 策略，把编程、视觉、网络安全等任务混在同一轮 RL 中训练，长周期任务单独训练后用 MOPD 合并。价格方面，Pro API 为每百万输入 token 0.435 美元、输出 0.87 美元；Flash 为输入 0.14 美元、输出 0.28 美元。两者均支持 100 万 token 上下文和文本、图像、音频、视频输入，采用 MIT 许可证。
为什么重要
这次发布的看点不只是分数，而是训练范式。MiMo 训练的不是简单问答，而是动辄数万步的智能体工作流——写代码、调工具、查错、纠偏整条链条都进入强化学习。这更接近真实 AI 应用场景。同时，小米同步开源了完整 RL 训练框架、7000 多个 RL 任务环境和从 MiMo 轨迹蒸馏的 Qwen-9B 小模型，这套工具的价值可能高于模型本身，让其他团队不必从头训练基座模型即可复现类似流程。在算力稀缺背景下，这为开源生态提供了一条可复用的路径。
对用户/开发者/创作者的影响
对开发者而言，MIT 许可意味着可自由下载、部署和商用，API 价格在同等智能水平下据称仅为海外模型的 1/20 到 1/60，适合自动化代码审查、文档处理和内部研究助手等大批量智能体任务。Flash 虽更便宜，但在不少智能体基准上只比 Pro 低几分，性价比可能更实际。对企业采购来说，本地部署加开源框架降低了长期成本与数据合规顾虑。创作者可用其多模态输入能力处理图像、音频和视频素材，但需注意目前公开信息显示其在顶级复杂推理上仍落后于闭源旗舰。
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值得关注的后续
一是 RL 训练框架和任务环境能否被社区真正跑通并复现效果；二是 Grok 4.7 与 MiMo-V2.6 同为 46 分，后续评测口径是否稳定；三是低价 API 是否长期维持，以及 Flash 在真实智能体任务中的稳定性。
来源：@dotey
