小米今日凌晨正式发布并开源 Xiaomi MiMo-V2.6 系列大模型，包含 Pro 与 Flash 两个原生全模态模型，原 V2.5 系列的 API 定价保持不变：

Flash 版本每百万词元输入 1 元、输出 2 元；Pro 版本输入 3 元、输出 6 元，并提供 99% 缓存折扣。据官方介绍，在同等智能水平下，价格仅为海外模型的 1/20 至 1/60。

性能方面，MiMo-V2.6-Pro 在 Artificial Analysis Intelligence Index（AA 综合智能指数）v4.3.2 中取得 46 分，超过 Kimi K3 的 44 分和 GLM-5.3 的 45 分，成为当前 AA 指数上排名最高的开源权重模型，较前代 MiMo-V2.5-Pro 的 26 分高出 20 分。小米官方同时说明，该模型与 Claude Fable 5.1、GPT-6 Astra（均为 53 分）等顶级闭源模型相比仍有差距。

官方表示，MiMo-V2.6 在 RL 阶段可能是目前国产开源模型中投入 RL 算力最多的模型之一。Pro 与 Flash 训练历时不到 6 天，成本分别约 262 万美元与 85 万美元，各完成 30 步，累计约 75 万条轨迹；训练任务平均通过率分别相对提升 25% 和 12%，样本外的长程软件工程评测基准 DeepSWE v1.1 分别提升约 17 分（48.8 至 65.7）和约 14 分（58.4 至 72.6）。本次训练从三个维度扩展 RL 算力：单次更新使用 1568 个样本、支持 100 万上下文长度训练、单步训练 Token 达 3.5 至 3.7B；构建覆盖 Code、General、Visual、Cyber 等方向的多任务训练体系；通过 Group 内相对比较为长程 RL 任务提供更精准的奖励信号。

能力扩展方面，MiMo-V2.6 融合了 3D 空间推理、多模态感知与计算机操作能力。在游戏开发中，用户输入图片、视频或文字后，模型可将需求拆解为多个任务，由多智能体协作完成 3D 场景搭建、交互逻辑编写与视觉验证；在具身仿真环境中，模型可直接以多视角相机画面为输入，通过视觉反馈闭环控制 Franka Panda 机械臂，完成物体抓取、颜色匹配与精准放置。

科研方面，MiMo-V2.6-Pro 协助研究人员完成了全氟和多氟烷基物质（PFAS）吸附用金属有机框架（MOF）材料的设计方案筛选，并在 Lean 4 中完成了 Li-Yorke 经典论文《周期三蕴含混沌》原始主定理的完整形式化，形成 6000 余行 Lean 源码，完整证明通过 Lean 内核核验。官方强调，模型未接受过针对 Lean 的专项后训练。

伴随新模型发布，MiMo Desktop 桌面客户端（支持 Windows 与 Mac）及会员订阅方案同步上线，订阅会员可使用 MiMo-V2.6-Pro 和 Flash 模型，也可自行配置 API Key。客户端同步上线 MiMo-V2.6-Pro 的 UltraSpeed 超高速模式，提供最高 20 倍的推理速度。MiMo-V2.6 系列已上线 Xiaomi MiMo 开放平台，原邀测活动将在 1 周后结束。

小米此次全面开源 MiMo-V2.6-Pro、Flash 模型权重与技术报告，同步开放 MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B 及配套 RL 研究资源，包括 7k+ 高质量 RL 任务环境（覆盖软件工程、漏洞复现、知识型工作、网页设计开发四类智能体任务）、基于 verl、uni-agent 和 mini-swe-agent 的端到端 RL 训练框架，以及轻量可组合的 Harness，支持社区围绕训练算法、奖励机制和 agent harness 开展研究与迭代。