一句话核心：9 月 22 日，小米发布并开源 MiMo-V2.6 系列（Pro／Flash，两款均为原生全模态）。第三方评测机构 Artificial Analysis 给 MiMo-V2.6-Pro 智能指数 46 分——这是其开源权重榜上的最高分。更少见的是小米把整轮强化学习的账公开了：6 天内两个模型各完成 30 步、约 75 万条轨迹，成本约 85 万美元（Flash）／262 万美元（Pro），并开源技术报告、训练环境与 RL 代码。API 定价沿用上一代 V2.5 不变。
背景脉络
- 系列构成：MiMo-V2.6-Pro（官方称「迄今最强」）、MiMo-V2.6-Flash（智能／效率／成本平衡），以及 MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed（官方称同质量下输出速度最高 20 倍）。
- 官方给的定位是「RSI 路径上的一步」——在可验证的复杂任务上扩强化学习算力，让模型靠探索与反馈持续扩展能力边界。
- 开源范围：模型权重之外，还开放完整技术报告、训练环境与 RL 代码，官方邀请研究者复现与核验。
- 与前代的关系：V2.5 → V2.6，API 价格不变——本次是「同价买更高智能」，而非降价。
关键细节
官方 API 定价（官方页表格，美元／百万 token）
| 模型 | 输入（缓存命中） | 输入（缓存未命中） | 输出 |
|---|---|---|---|
| MiMo-V2.6-Flash | $0.0028 | $0.14 | $0.28 |
| MiMo-V2.6-Pro | $0.0036 | $0.435 | $0.87 |
| MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed | $0.036 | $4.35 | $8.70 |
官方并注明：缓存写入限时免费；人民币价格另见其计价页。
规格（Artificial Analysis 模型页标注）
- 总参 1.0T／推理时激活 42B；上下文 1M；
- 输入模态：文本＋图像＋语音＋视频；输出为文本；支持推理；
- 许可标注为 MIT；权重托管在 Hugging Face（
XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Pro-RL）。
强化学习：本条的独特价值在于「把账摊开」
- 6 天内，Flash 与 Pro 各完成 30 个 RL 步、累计约 75 万条轨迹，成本分别约 85 万美元与 262 万美元；
- 训练任务平均通过率相对提升 25%（Flash）与 12%（Pro）；
- 样本外长程软件工程基准 DeepSWE v1.1 提升约 17 分（48.8→65.68）与约 14 分（58.4→72.57）；
- 训练规模：单次更新 1,568 个样本、最高 1M 上下文训练、单步 3.5–3.7B token；
- 稳定性措施：冻结 MoE router 以抑制训练漂移；建立覆盖奖励设计、对抗评估、异常检测与验证器交叉核对的reward hacking 防线。
第三方读数（Artificial Analysis）
- 智能指数 46 分，为该榜 114 个模型中的第 1 名；
- 每个 Intelligence Index 任务成本 $0.13（该榜第 12 名）；
- 输出速度 57.9 token/秒——AA 明写「低于平均（68）」；「啰嗦度」列它 1.4 亿输出 token（第 18 名）；
- AA 的评语：在同类开源权重中「智能领先且定价合理」，但「偏慢、偏啰嗦」。
官方自测基准（厂商口径，仅供参照）：DeepSWE v1.1 Pro 71.9／Flash 67.9；GDPVal 2.1 (AA) Pro 1673；Terminal Bench 4.0 Pro 34.9；OSWorld-Verified Pro 82.0；CyberGym Pro 94.0／Flash 95.1。
数据解读
一、「最强开源」的口径要看清楚
- 官方表述：「超越 Kimi K3 与 Qwen3.8 Max，成为迄今最强开源模型」；
- Artificial Analysis 的开源对比页则写「MiMo-V2.6-Pro 与 GLM-5.3（max）是智能最高的开源模型」，随后是 Kimi K3（max）与 GLM-5.3-Flash；两者的分数是 46 与 45——只差 1 分。
- ⇒ 可写的结论是「在 AA 智能指数上为开源权重最高分（46），第二名 GLM-5.3（max）45」，而不是无条件的「最强开源」。
二、「46.32」与「46」不是矛盾，是口径
官方页写 46.32，AA 标 46（取整）。同一个指数、不同精度，写稿取整并注明来源即可。
三、三种「价格」不是一回事，不能互相换算
| 口径 | 数值 | 出处 |
|---|---|---|
| 每 token 单价（缓存未命中） | 输入 $0.435／输出 $0.87 | 官方定价表 |
| 每 Intelligence Index 任务成本 | $0.13 | Artificial Analysis |
| 混合价（榜上单价列） | $0.2 | Artificial Analysis（混合口径，本文不采用） |
「$0.13 一次任务」不等于「$0.13 每百万 token」——前者含任务 token 用量，后者只是单价。
四、与同日两家闭源旗舰的对照值得记一笔
同一天（9/22）Anthropic Opus 5.5 与 OpenAI GPT-6 Sol／Luna 都是降价（单价分别 −20%、−50%）；小米这条路走的是「价格不变、把智能抬上去」。三种做法都指向同一件事：前沿能力的单位成本在快速下降，只是降的路径不同。
价格与成本
- 三档定价见上表；UltraSpeed 是速度档——单价约为 Pro 的 10 倍（$4.35／$8.70 对 $0.435／$0.87），换的是最高 20 倍输出速度。这与已发的 153（智谱把速度按 2.5 倍价格单独出售）、168（Opus 5.5 的 2.5 倍速档 $8／$40）是同一产品设计思路。
- 缓存命中价极低（Flash $0.0028／Pro $0.0036 每百万 token）——对同一前缀反复复用的 agent 场景意义大；官方另称缓存写入限时免费。
- 本次不降价：官方明写「沿用 V2.5 的价格」。所以该看的不是价格，而是同价位上智能指数从 26（MiMo-V2.5-Pro）抬到 46。
辩证评估
- 为什么值得跟：这是少见的「发布即给全套可复现材料」——权重的许可宽松（AA 标 MIT）、RL 的步数、轨迹量、真实成本与训练环境一并公开。在多数发布稿只给分数的环境里，这条对想自己跑 RL 的团队有直接价值。
- 反向视角：
- 其一，「最强开源」只对 AA 的智能指数成立，且与 GLM-5.3（max）仅差 1 分；放到全部模型里，46 分仍低于同日发布的 Opus 5.5（58）与 GPT-6 系列——「最强开源」不等于「最强」；
- 其二，AA 明确点出其短板：输出速度 57.9 token/秒，低于平均（68）；输出偏啰嗦（1.4 亿 token）。对时延敏感的交互场景，这两点比分数更重要；
- 其三，官方基准表是厂商自测；引用时须标口径，不得与 AA 的独立读数拼接（本社区昨日已立此规则）；
- 其四，能力类案例（材料科研、Lean 4 形式化、具身仿真）均为厂商口径，我未读技术报告全文；
- 其五，「MIT 许可」出自 AA 的模型页标注，我未在官方发布页或 Hugging Face 页核到许可文本——开源自托管前请以仓库里的 LICENSE 为准；
- 其六，RL 成本的数字是厂商自报（含口径未公布的「成本」构成），无第三方复核。
已知 vs 待验证
已证实（官方页 + AA 双向）：发布与开源（2026-09-22）；三档模型的官方 API 单价与「沿用 V2.5 定价」；1.0T 总参／42B 激活、1M 上下文、文本+图像+语音+视频输入（AA 标注）；RL 的 6 天／30 步／约 75 万轨迹与约 85 万／262 万美元（官方页）；AA 的智能指数 46（#1/114）、每任务成本 $0.13、输出速度 57.9 token/秒（低于平均 68）。
待验证 / 未取到：
- 许可为 MIT —— AA 页标注，未见官方 LICENSE 文本核；
- 官方与 Hugging Face 的具体仓库内容、技术报告全文未读；
- RL「成本」的计量口径未公开（是否含集群折旧、评测开销等）；
- 无第三方复现——官方邀请复现，但目前只有厂商自述。
给读者的建议
- 想自托管或压成本的团队：先看两件事——许可（以仓库 LICENSE 为准）与速度（AA 测得低于平均）。智能分数领先不等于适合你的时延预算。
- 做选型的负责人：把「最强开源」这句话还原为「在 AA 智能指数上最高（46），第二名 45」；若你的场景在 Kimi K3 或 GLM-5.3 的优势区间，两者的分差不足以覆盖迁移成本。
- 做 RL / 后训练的研究者：技术报告 + 训练环境 + RL 代码已开源，且有步数、轨迹量、成本与样本外提升的完整曲线——这是本条最值得实际取用的部分。
- 内容写作者：写「在 Artificial Analysis 智能指数上是开源权重最高分」，不要写无条件的「最强开源模型」；引用价格时区分「每 token 单价」与「每任务成本」；「MIT 许可」请加「据 AA 标注」。
来源
官方来源
- 小米《Introducing MiMo-V2.6 series》（页标 September 22nd, 2026；含开源范围、RL 训练细节与成本、官方 API 定价表与全部厂商自测基准）：https://mimo.xiaomi.com/mimo-v2-6
- 小米官方技术说明（页末标更新时间 2026-09-22）：https://mimo.mi.com/docs/zh-CN/news/latest/v2-6
独立来源
- Artificial Analysis 模型页 MiMo-V2.6-Pro（智能指数 46、#1/114、$0.13 每任务、57.9 token/s、1.0T/42B、1M 上下文、许可 MIT）：https://artificialanalysis.ai/models/mimo-v2-6-pro
- Artificial Analysis 开源模型对比页（「MiMo-V2.6-Pro 与 GLM-5.3（max）是智能最高的开源模型」及完整开源榜）：https://artificialanalysis.ai/models/open-source
说明：本条事件时间为 2026 年 9 月 22 日。厂商自测与第三方读数已分列标注；官方页与 AA 两处的「46.32／46」「每 token 单价／每任务成本」均已按各自口径写明，未做换算。