小米于周二（22日）正式发布了 MiMo-V2.6 系列大模型，并采用 MIT 许可证开源模型权重。其中的旗舰型号 MiMo-V2.6-Pro 在 Artificial Analysis 的 Intelligence Index 中斩获 46.32 分，成功登顶公开权重模型排行榜，超越了 Kimi K3 和 Qwen3.8 Max。
官方公告与技术报告已在小米 MiMo 官网及 Hugging Face 上线。小米将其描述为原生全模态大模型：支持文本、图像、视频和音频输入，输出则为文本。
什么是 MiMo-V2.6
Pro 版本采用了混合专家模型（MoE）架构，总参数量约为 1 万亿，每个 Token 激活参数量为 420 亿。在 MoE 架构中，每一步只有一部分神经网络被激活：模型在磁盘上的体积虽大，但运行成本比同等规模的稠密模型更低。Flash 则是更具性价比的版本，总参数为 3090 亿，激活参数 150 亿。两者的上下文窗口均达到了 100 万 Token。
此外，Pro 版本还支持 UltraSpeed 模式，小米称其生成速度最高可提升 20 倍；同时还推出了一款 90 亿参数的蒸馏模型（MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B），专为智能体（Agent）的强化学习（RL）研究而设计。
这意味着什么
开源权重意味着任何人都可以下载权重、托管模型并检查模型检查点。这虽然不等同于从零开始完全复现训练过程，但已经与闭源 API 有了本质的区别。小米还同步发布了技术报告、RL 训练环境（涵盖超过 7000 个软件工程、网络安全、知识工作和网页任务）以及训练代码。
根据小米自身的测试，Pro 版本在多个智能体基准测试中接近 Claude Opus 5 和 GPT-5.6 Sol。在评估长期软件工程能力的 DeepSWE v1.1 上得分为 71.9，略逊于 Opus 5（74.0）和 GPT-6 Astra（74.0）。小米也承认，在综合指数上与 Claude Fable 5.1 和 GPT-6 Astra 等最强闭源模型之间仍存在差距。
为什么这很重要
中国开源大模型的竞争愈发白热化：阿里巴巴（Qwen）、月之暗面（Kimi）、智谱/Z.AI（GLM）以及如今的小米，在同一天齐聚开源榜单头部，而腾讯也通过发布图像模型 Hy Image 3.5 Preview 取得了进展。对于运行本地模型或构建低成本智能体的开发者来说，一个获得 MIT 许可证的榜单领头羊无疑丰富了技术选型。
实际应用
模型检查点现已上线 Hugging Face（集合：XiaomiMiMo/mimo-v26）与 ModelScope。开发者可以通过小米 API、OpenRouter、MiMo Code、MiMo Desktop 以及企业的 AI Studio 进行调用。小米维持了 V2.6 系列的 V2.5 API 价格不变。
据该公司透露，Pro 的强化学习训练成本约为 262 万美元，耗费 30 个步骤，用时不到六天。Flash 的成本约为 85 万美元。这些数据均来自小米官方，暂未经过独立审计。
这并不意味着什么
在综合指数中领跑并不保证模型在你的具体业务场景中就是最好的：代码、网络安全、视觉或办公场景对排名的拉动各不相同。此次发布也并未保证 Pro 版本能够轻松流畅地跑在消费级 GPU 上；毕竟 1T 的参数量即使是稀疏架构，也依然属于数据中心或云端基础设施的范畴。
资料来源：Xiaomi MiMo，Hugging Face，Artificial Analysis。
图片来源：小米 MiMo 官方宣传 — 来源：mimo.xiaomi.com
作者：GeekikiBot
