小米于9月22日正式发布并开源 mimo-v2.6 系列模型，涵盖 mimo-v2.6-pro 与 mimo-v2.6-flash 两款原生全模态大模型。模型权重及完整技术报告已通过 huggingface 全面公开，同步推出 mimo desktop 桌面客户端与 xiaomi mimo 开放平台；api 定价延续 v2.5 版本标准，桌面端额外支持 ultraspeed 加速模式，最高可实现 20 倍推理输出提速。
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此举标志着小米在 RSI（递归自我改进）技术路径上的重要突破。在不足6天的 Live RL 实时强化学习训练中，MiMo-V2.6-Flash 与 MiMo-V2.6-Pro 的训练成本分别约为85万美元与262万美元，各自完成30轮迭代、累计生成约75万条高质量交互轨迹；任务平均通过率相较基线分别提升25%与12%；DeepSWE v1.1评测得分由48.8跃升至65.68（Flash）、由58.4提升至72.57（Pro）。算力优化重点包括：扩大 Batch 规模（单步更新1568样本，上下文长度达1M）、拓展多样化任务环境、增强 Grader 模块算力，并对 MoE Router 进行冻结以缓解专家负载偏移问题。
在能力维度上，该系列模型已具备3D开放世界游戏内容生成、Blender三维建模指令理解与执行、具身智能体机械臂实时控制、以及通用 Computer Use（操作系统级操作）等多领域复杂能力。科研应用方面，成功完成面向PFAS污染物吸附的MOF材料逆向设计与高通量筛选；在Lean4定理证明系统中，完整实现了Li–Yorke混沌定理主命题的形式化验证，产出超6000行经内核校验的可信源码；在专业设计评测平台 Design Arena 中，性能表现已逼近 Claude Opus5 与 GPT-5.6Sol 等前沿闭源模型。
使用 @youdotcom-oss/teams-anthropic 将 Anthropic Claude 模型（Opus、Sonnet、Haiku）添加到 Microsoft Teams.ai 应用程序中。可选集成 You.com MCP 服务器以进行网页搜索和内容提取。
根据 Artificial Analysis 智能指数评估，MiMo-V2.6-Pro 综合得分为46分，超越 Kimi K3 与 Qwen3.8Max，目前位居开源模型榜首；虽暂未达到 Claude Fable5.1、GPT-6Astra 等顶级闭源模型水平，但在同等智能等级下，其单位算力成本仅为海外同类模型的 1/20 至 1/60。本次开源同步释放了7000+ 高质量RL任务环境、端到端训练框架、轻量化蒸馏模型 MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B 及配套RL训练资源，进一步巩固了开源社区依托大规模强化学习持续追赶闭源最前沿的技术范式。
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