46分、1.02万亿参数、海外同档的1/20价：9月22日，小米发布并开源了新一代MiMo-V2.6系列，包括全模态旗舰Xiaomi MiMo-V2.6-Pro和高效推理版MiMo-V2.6-Flash。在第三方测评平台Artificial Analysis的榜单上，Pro版本的综合智能指数拿到46分，排名综合第七、开源权重榜第一；上一代V2.5-Pro是26分。进步幅度肉眼可见。

先说清楚：46分不是"世界第一聪明"，它前面的六名还是闭源模型。但在开源这条赛道上，它站到了最前面，而且是中文模型里第一个站到这儿的。

我把这件事的账拆成三笔。

第一笔，是能力的账。这个模型用的是MoE架构——混合专家模型，总参数量1.02万亿，单次激活约420亿。这个"总参大、激活小"的设计，思路很朴素：一次提问，不是把全部参数都叫起来开会，而是只请最相关的几十亿个"专家"出工。为什么主流模型都往这条路上走？因为算力的账要算两次——训练要一遍，每次调用还要一遍。MoE是拿"训练时宽松、推理时抠门"换效率。

第二笔，是价格的账。MiMo-V2.6-Pro的定价是：输入每百万token约0.435美元（还有99%的缓存命中折扣），输出每百万token约0.87美元，折下来一次任务大约0.13美元。财新的说法是，同等智能水平下，它的价格是海外模型的1/20到1/60。这个差距，比我去年看到的国产模型都要夸张。

第三笔，也是最容易被忽略的一笔：开源本身的代价。这次小米不只放了模型权重，还一起放出了技术报告、训练代码、强化学习研究资源，以及一个MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B的蒸馏版本。

为什么第三笔最重要？因为开源这些东西，等于把自己的"配方"交给整个生态。对厂商短期是吃亏的，对产业长期是省钱的——别人不用再从零摸索一遍。

我自己是搞技术的，前阵子还给考生和家长做了一个AI辅助报考的心元AI系统（xodn.com），也是MoE架构。我在介绍里特意写了：这套系统不是"大模型套壳"，也不是市面上那种"人格蒸馏"。所谓人格蒸馏，就是把一个人的语料喂进去，让机器模仿他的口头禅。那当然有用，但它解决的问题是"像不像"，不是"对不对"。真正的门槛，不在套壳，在数据、在评测、在算力的经济性——这三样，恰好是小米这次交的答卷。

还有个背景值得一提。今年8月，我在这里说过"AI投毒"这件事——在训练数据或模型参数里埋进精心构造的东西，模型平时完全正常，一遇到特定触发条件才发作。我当时的判断是：它把"AI安全"从论文话题，直接砸到了产业和国家的桌面上。现在回头看，一个把权重、代码、训练资源全量开源的中国模型冲到前排，恰恰是应对这类风险最实在的办法——配方在明处，谁想做手脚，藏不住。

现在正是大模型疯狂洗牌的阶段，一篇2026年的AI产业研究论文《内存短缺、开放模型与AI产业的重构，2026—2030》，它的核心判断是：推理的经济性和训练成本的背离，正在把整个AI产业重新分层。还有一篇讨论美国国防优先级的报告，则直接把开源基础模型列为五角大楼的头号议题之一。自动化和AI，正在飞快地把"编程、设计、管理"这些一度稀缺的硬技能"商品化"。开源模型把价格打下来，动的正是这个行业的根基。

开源不等于免费。免费的是代码，贵的是背后的算力和人才。但至少这一次，牌桌上多了一个能掀桌子的中国玩家。看来，小米还是能干点儿事儿的！[哈欠]

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