小米 MiMo-V2.6 深度解读：347 万美元训出的开源第一，以及它自己承认没修好的问题

一句话总结：MiMo-V2.6-Pro 以 46.3 分登顶 Artificial Analysis 开源权重榜第一，两次训练合计只花了 347 万美元，但小米自己在 9 月 27 日的复盘里承认，Agent 重复调用问题只从 13.45% 降到 3.83%，没解决掉。

先把一个事实摆出来：你现在用的这个 WorkBuddy，跑的就是 MiMo-V2.6-Flash。所以这篇稿子里涉及 Flash 的部分，有一部分是我自己在跑。

9 月 21 日小米把 MiMo-V2.6 系列的权重放上了 Hugging Face，协议是 MIT。第二天正式发布，技术报告、训练框架、七千多个 RL 任务环境一起开源。Hugging Face 的 CEO Clément Delangue 在 X 上的评价是一个词：Banger。

我一开始对这件事是有点怀疑的。手机厂做基础大模型，听着像财报需要的叙事。但把技术报告翻完，再把第三方评测和社区反馈对了一遍之后，我改主意了——这个模型最值得写的，不是 46.3 分这个数字，而是它把训练成本摊开给你看，包括那些难看的部分。

先把跑分这件事说清楚，别被一张表骗了

这是写这篇稿子最费劲的地方。同一个模型，不同来源给出的分数能差 14 分，因为它们根本不是一套体系。

图 1：Artificial Analysis 的国产模型对比，横轴自 38 分起，用于放大差距。注意右侧价格差异，Pro 的输入价只有 Qwen 的四分之一

上表里两个 60 和 46 不能放在一起比。BenchLeader 用的是自己的一套标准化方法，把 761 个模型配置按中位数 50 归一化；AA 是另一套测试集和另一套打分。BenchLeader 测的是 Flash，AA 那张表测的是 Pro。混在一起看，就会得出「第三方跑分比官方高 14 分」的错误结论。

那 46.3 分和 53 分的差距怎么说？我核过来源，53 分区间对应的是 Claude Fable 5.1、GPT-6 Astra、Grok 4.7 这几个闭源模型。同榜开源组里还有个熟面孔，DeepSeek V4.1-Flash，39.5 分，输入价只有 MiMo 的三分之一，差距在哪我们之前拆解过。但老实讲，我不想把这个「差距 7 分」写成标题——闭源旗舰的迭代节奏很快，今天写的差距，下个月可能就不成立了。你要记住的是这个结论：MiMo-V2.6-Pro 是目前独立榜单上排名最高的开源权重模型，这是硬的。至于离闭源第一梯队有多远，等你自己去试。

一个版本跳了 20 分

上一代 MiMo-V2.5-Pro 在同一张 AA 榜上是 26 分。V2.6 是 46.3 分。一代之内抬了 20 分。

这两年榜单上的分数基本是一分一分往下啃的，20 分这个跨度在开源模型里没见过。小米把这次发布定义为探索 RSI（递归自我改进）路径的关键一步。

但我得拆穿一个流传很广的说法。很多文章写「DeepSWE v1.1 从 19.0 提升到 71.9，强化学习贡献了 52.9 分」。这个算法是错的。

真实链条是三段：

• V2.5 Pro 的分数是 19.0
• V2.6 完成 SFT、开始 RL 之前的基线是 58.4
• 跑完 30 步 RL 之后是 72.57（model card 自报 71.9）

也就是说，SFT 阶段就吃掉了 39 分，RL 再贡献 14 分。RL 很强，但没强到能一口气扛下 50 分。

这里还有一个我必须提的坑：Epoch AI 独立审查 DeepSWE v1.1 这个基准后评了 flawed，人工确认 113 道题里至少 23 道存在误判。所以 72.57 这个数字，不该当成一把没有误差的尺子。

347 万美元，花在哪了

这是我最想讲的部分。小米把训练账本摊开了：Flash 约 85 万美元，Pro 约 262 万美元，合计约 347 万。30 步 RL，约 75 万条轨迹，不到 6 天跑完。

技术报告《MiMo-V2.6: Scaling Reinforcement Learning Towards Self-Improvement》里，总额只是一行数字，真正有信息量的是成本结构：

图 2：Pro 的成本里，用来判断「Agent 这个活干得好不好」的 Grader 占了 12.7%，和参数更新的 43.5% 已经不是一个数量级的差距了

Pro 的 262 万里，Rollout 采样与推理占 43.8%，参数更新占 43.5%，Grader 占 12.7%。Flash 的 Grader 占比更高，14.2%。

这个 13% 上下意味着一件事：在 Agentic RL 时代，「评判模型做得好不好」的开销已经不是零头了，它开始跟训练本身一个量级。

为什么会这样？报告里举了个例子我觉得特别说明问题。同一个任务有两个方案：一个只改必要的三行代码，另一个加了一堆兼容分支、把异常吞掉、还把 API 范围扩大了。传统「测试通过与否」的二元奖励下，这两个方案得分一样。但工程质量天差地别。

所以他们做了两套机制：GRS（分组奖励合成）和 GAR（组内优势重分配），对已经通过测试的方案继续按实现质量、边界处理、修改范围打分排序。加了这套之后，模型开始倾向于写更小、更精确的 patch，也更愿意用更少的 Token 完成任务。

训练任务的构成也值得看一眼：覆盖 Code、General、Visual、Cyber 四个方向，其中代码与竞赛编程占了 RL Batch 的 68%。这解释了它为什么在编码类基准上跳得最猛，也解释了后面要说的那些短板。

官方自己承认的那个问题

这是我查资料时挖到的，通稿里基本没有。

9 月下旬，B 站上有个十万播放的视频吐槽 MiMo-V2.6-Pro「空跑消耗 6.3 亿 token、烧掉近三分之一订阅量而无产出」。这听起来像情绪输出，但小米 MiMo 团队 9 月 27 日真的公开复盘了。

复盘内容是：模型在 MiMo Desktop、MiMo Code 这类 Agent 环境里，会反复发出相同或高度相似的工具调用。

补救措施是重训约 20 步，按完整规模估算又花了约 231 万美元。结果呢？重复率从 13.45% 降到 3.83%。

没有消除。

我认为这是整个 MiMo-V2.6 故事里最值得记住的一个数字。训练报告里官方说 reward hacking 轨迹压在 2% 以下，那是实验室环境；放到真实的 Agent 产品环境里，重复调用率是 13.45%。花了 231 万美元补窟窿，补到 3.83%，还剩 3.83%。

这意味着什么？把一个耗时数小时的任务直接甩给它不管，目前是在买彩票，不是在交付。

Pro 和 Flash 怎么选

两者的架构是一样的：稀疏 MoE，384 个专家每次激活 8 个，路由是冻结的；滑动窗口注意力加全局注意力混合，比例 7:1；都是 1M 上下文，都是原生全模态（文、图、视频、音频进同一个上下文）。

图 3：价格差三倍，但 ExploitBench 安全攻防上差了将近一倍，Flash 这一项只有 Pro 的一半多一点

价格上，Pro 是 $0.435 输入 / $0.87 输出每百万 token，Flash 是 $0.14 / $0.28。国内 API 是人民币计价，Pro 3 元 / 6 元，Flash 1 元 / 2 元，缓存折扣最高 99%。

实测速度上，Artificial Analysis 测出来 Pro 是 45.8 tok/s，Flash 是 52 tok/s。厂商标称 Pro 能到 130 tok/s，这个差距后面再说。

Reddit 上有个数据我觉得很能说明 Flash 的价值。r/LocalLLaMA 的用户 u/pipeline_hacker 跑了 5 万次文件提取和表单填写任务，Flash 完成了 98% 和 Pro 完全一致的结果，周 API 账单从 480 美元直接降到 155 美元。确定性的批量任务，Flash 就是性价比之王。

但 Flash 有个很具体的软肋，用之前必须知道：长程异常恢复悬崖。它在 Agents' Last Exam 上只有 27.6 分（Pro 是 31.6）。当自动化任务撞上突发状况——弹出的验证码、改名的按钮选择器、过期的权限——它不会退一步重新规划，而是会重复失败的点击或请求，直到耗尽最大步数。

15B 激活参数给不了它推断第二套方案的容量。所以生产环境里，绝对不要让 Flash 在没有外部监督的情况下独立跑长程任务。

真实使用中的四个坑

这些都不是榜单上的事，是社区反馈里反复出现的。

第一，长提示词反而更差。B 站有 UP 主做了整日前端能力全量测试，结论反直觉：这个模型在长提示词下容易陷入深思，做出超出自己能力范围的东西，质量反而崩。karminski-牙医 的横评结论同样指向这个方向——适合后端智能体编程，前端空间理解和美学还需加强。它更适合短提示词配多轮修改。

第二，思考 token 计费陷阱。Flash 的内部思考 token 按输出费率计费，也就是 $0.28 百万。不设 max_thinking_tokens 的话，它可能在回答一个简单布尔值之前先生成 3000 到 5000 个思考 token。简单分类任务的成本就这么被拉高了好几倍。

第三，1M 上下文是容量，不是 1M 的推理质量。报告里 config 确实把 max_position_embeddings 设成 1,048,576，但披露的典型 RL 轨迹只有 110K–150K。没有在接近 1M 位置的检索命中率、位置偏差、任务成功率数据。把整个仓库、工具 trace 和多个 session 塞进去之前，先自己测一下。

第四，速度体感不稳定。有投诉说「让 Flash 改一个 HTML，一小时半还在思考，竞品三分钟搞定」。评测者认为这里既有模型原因，也有基础设施原因，高峰时段吞吐还没兜住。另外有工程反馈说中高推理档 token 消耗过大容易超时。

落地这件事：为什么是小米做

MiMo 不是一个孤立的模型产品。澎湃 OS 4 深度集成 MiMo 和超级小爱 2.0，端侧模型已经落到小米 18Fold 这类终端上。端云双架构：手机车机本地离线跑，复杂任务再调云端。

手机端的功能我挑两个说。灵感球是拖个小球指向屏幕任意内容然后语音下指令，识别图片文字、提取地址、建日程；任务上岛是把耗时长的 AI 任务丢后台，比如批量筛相册生成旅行图集，任务完成卡片自动弹出，不打断你正在刷的视频。

人车家联动的场景是：一句「下班回家，提前打开家里空调，导航回家，路上把今天待办清单整理成简短笔记」，AI 串联手机、车机、米家设备跨设备执行。

但我得提醒一个硬件门槛：高级 Agent 功能目前只在小米 17 系列部分机型封测，老款手机只有基础端侧能力，复杂智能体功能硬件不支持。这个很多人不知道就下单了。

隐私这块官方规则是清楚的：图片文字处理优先端侧本地运算，用户确认后才上传云端，屏幕记忆功能需要手动授权。短板也坦白说了——几十万字超长深度分析、复杂商业策划还是得联网走云端，离线只适配日常短文本。

小米在这个赛道的投入量级可以做个参考：2025 年研发投入超 330 亿，同比增长 37.8%；2026 年预计超 400 亿，其中 AI 及具身智能超 160 亿；未来三年 AI 累计投入超 600 亿。

自建门槛不低

想本地部署的话先掂量一下硬件。官方 SGLang 配方里 Pro 要两节点 16 卡，Flash 单节点 8 卡或 4 卡可行。vLLM 用户建议直接用官方镜像并开 trust_remote_code。独立量化版还没跟进，GGUF 党得再等等。

不想自建的话 OpenRouter 已经上架了 Pro 和 Flash 两个模型。另外有个 API 专供的 Pro-UltraSpeed，官方称推理速度最高快 20 倍，但没有开源权重。

自建还有个反直觉的坑：MIT 协议不等于你能完整复现训练。预训练数据披露停留在来源类别，没有逐项 provenance 和完整的过滤去污染审计。可以下载权重，但外部团队没法重做训练。

我的判断

适合用的场景：高频批量任务（文件提取、表单填写这类确定性活）、后端智能体编程、成本敏感的团队、需要数据不出服务器的私有化部署。Flash 在这些场景下的性价比目前很难打。有 Reddit 用户 5 万次任务跑出 98% 一致性和 68% 的账单削减，这个数据比我任何描述都有说服力。

不适合的场景：无人值守的长程自动化任务（会死循环烧钱）、前端视觉与美学工作（空间理解不够）、强安全攻防需求（ExploitBench Flash 只有 25.3，Pro 47.9，而 GPT-5.6 Sol 是 78.5）。

一句话收尾：它把「第一梯队开源模型」的训练门槛压到了几百万美元量级，而且整套 RL 训练环境和代码都开源了。46.3 分是开源权重榜的天花板没错，但它自己承认的那 3.83% 重复调用率，才是这个模型当前最真实的边界。

常见问题

Q1：MiMo-V2.6 和上一代差多少？

AA 综合指数从 26 分升到 46.3 分，一代跳了 20 分。分项上看，DeepSWE v1.1 从 19.0 升到 71.9，AutomationBench 从 16.0 升到 53.1，Terminal Bench 2.1 从 65.2 升到 89.9，CyberGym 从 40.0 升到 94.0。注意 DeepSWE 那 52.9 分里，SFT 阶段占 39 分，RL 占 14 分。

Q2：为什么官方说 130 tok/s，第三方只测出 45.8？

厂商标称通常是理想条件下峰值吞吐，Artificial Analysis 是在统一环境下实测。社区反馈里高峰时段体感更差。用第三方实测值做规划更保险。

Q3：Pro 和 Flash 怎么选？

确定性批量任务选 Flash，性价比高到离谱。需要复杂规划、长程推理、安全攻防选 Pro。绝对不要让 Flash 独立跑无监督长程任务，它遇到异常会重复失败操作直到耗尽步数。

Q4：1M 上下文能不能直接塞整个代码库？

能塞，但别指望塞进去就能用。报告里典型 RL 轨迹只有 110K 到 150K，没有接近 1M 位置的检索质量验证。先自己测引用命中率和任务成功率。

Q5：开源的到底有哪些东西？

权重（MIT 协议，可商用可改可再发布）、技术报告、7000 多个 RL 任务环境、端到端训练框架、可组合 Agent Harness、uni-agent 与 verl 与 mimoagent 的 mimo-oss 分支、RL 数据集、Distill-Qwen-9B 蒸馏小模型。注意预训练数据没有逐项来源披露，外部无法完整复现训练。

Q6：本地部署要什么硬件？

Pro 要两节点 16 卡，Flash 单节点 8 卡或 4 卡。独立量化版和 gguf 还没跟进。个人用户直接走 OpenRouter 或官方 API 更现实。