小米今日凌晨正式发布并开源Xiaomi MiMo-V2.6系列，包括Pro与Flash两款原生全模态模型。小米表示，这是其探索RSI递归自我改进路径的关键一步，通过扩大强化学习算力，让模型在持续探索和反馈中提升智能边界，且双版本价格保持不变。
在Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2中，MiMo-V2.6-Pro取得46分，超过Kimi K3的44分和GLM-5.3的45分，成为当前AA指数排名最高的开源权重模型，比前代MiMo-V2.5-Pro的26分高出20分。不过，小米也承认，它与Claude Fable 5.1、GPT-6 Astra等53分的顶级闭源模型仍有差距。
训练方面，Pro与Flash历时不到6天，成本约262万美元和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提升25%和12%，DeepSWE v1.1分别提升约17分和14分。小米从更大Batch与吞吐、更多任务与复杂环境、更大Grader算力三方面扩展RL算力，单次更新使用1568个样本，支持100万上下文，单步训练Token达3.5至3.7B，任务覆盖Code、General、Visual、Cyber等方向。
能力上，MiMo-V2.6融合3D空间推理、多模态感知与计算机操作。用户输入图片、视频或文字后，模型可拆解需求，由多智能体协作完成3D场景搭建、交互逻辑编写和视觉验证；在具身仿真中，它还能以多视角相机画面为输入，通过视觉反馈控制Franka Panda机械臂完成抓取、颜色匹配和放置。全模态模型指可同时处理文本、图像、视频和音频等输入。
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