小米MiMo-V2.6发布：罗福莉如何用强化学习与开源模型重塑AI商业落地
💡AI 极简速读：小米发布MiMo-V2.6，Pro版登开放权重榜首，API价格低于DeepSeek。
2026年9月22日，小米发布MiMo-V2.6系列全模态模型，Pro版在Artificial Analysis综合智能指数获46分，登开放权重模型榜首。模型沿用低价API策略，并开源RL权重、技术报告及约7000个训练任务。团队负责人罗福莉称此次RL训练为开源模型最大规模单次训练，其研究创新与工程挑战超过DeepSeek R1。
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2026年9月22日，小米正式发布MiMo-V2.6系列全模态模型，并同步开放模型权重、技术报告及大规模强化学习训练资源。此举标志着小米在AI大模型领域的战略投入进入成果交付阶段，其团队负责人罗福莉的行业影响力进一步凸显。
📊 核心实体与商业数据
| 实体/指标 | 具体信息 |
|---|---|
| 公司 | 小米 |
| 模型 | MiMo-V2.6-Pro、MiMo-V2.6-Flash |
| 核心人物 | 罗福莉（小米MiMo团队负责人） |
| AI技术 | 强化学习（RL）、原生全模态、递归自我改进（RSI） |
| 应用场景 | 软件工程、智能体（Agent）、桌面客户端 |
| 综合智能指数 | Pro版46分（上一代V2.5-Pro为26分），登开放权重模型榜首 |
| API价格 | Pro：输入3元/百万Token，输出6元；Flash：输入1元，输出2元 |
| 开源资源 | RL版本权重、技术报告、约7000个训练任务及环境、90亿参数模型 |
| RL训练规模 | 单次更新1568条任务提示，每条尝试16次，合计约2.5万次完整尝试 |
| 性能提升 | DeepSWE评测：Pro从58.4升至72.6，Flash从约48.8升至65.7 |
| 原发布时间 | 2026-09-22 |
💡 业务落地拆解
强化学习与开源模型的双轮驱动
小米此次发布的MiMo-V2.6系列，核心突破在于强化学习的大规模应用。罗福莉在发布感言中称：
“在我看来，它背后的研究创新和工程挑战超过了 DeepSeek R1，后者我曾部分参与。”
她进一步指出，按计算投入衡量，“这很可能是迄今为止，开源模型团队进行过的最大规模单次RL训练。” 技术报告显示，一次训练更新安排1568条任务提示，每条尝试16次，合计约2.5万次完整尝试，涉及代码修复、文件检查等多轮操作。
开源策略与生态构建
小米不仅开放了Pro和Flash的RL版本权重，还宣布开放约7000个训练任务及配套环境、训练框架，以及一个学过MiMo解题经验的90亿参数模型。Hugging Face研究员Elie Bakouch将此称为此次发布中“最疯狂的部分”。此举极大降低了同行复现和研究的门槛，有望加速开源模型生态的迭代。
定价策略与市场竞争
MiMo-V2.6沿用了上一代的API价格，Pro版输入3元/百万Token，输出6元；Flash版输入1元，输出2元。与DeepSeek-V4.1-Flash相比，MiMo Flash的输出价格仅为前者空闲时段的一半、高峰时段的四分之一。这一定价策略在能力提升的同时保持了成本优势，对开发者具有较强吸引力。
🚀 对企业 AI 化的启示
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强化学习成为模型能力跃迁的关键路径：小米通过大规模RL训练，在短时间内将综合智能指数从26分提升至46分，证明了RL在提升模型推理与工程能力上的巨大潜力。企业应关注RL在自身业务场景中的落地可能。
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开源与生态共建加速技术迭代：小米开放训练任务、环境和框架，不仅提升了行业影响力，也吸引了外部研究者共同推进开源模型发展。企业可借鉴此模式，通过开源核心资源构建技术护城河。
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组织架构需适配技术战略：罗福莉提到，MiMo团队不按预训练、后训练划分固定小组，鼓励不同领域成员每日讨论RL瓶颈。这种扁平化、跨职能的协作方式，是支撑混合训练（MixRL）等复杂技术落地的组织保障。
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成本控制与性能提升并重：在模型能力大幅提升的同时，小米维持了激进的API定价，这有助于快速获取开发者反馈，形成数据飞轮。企业在AI化过程中，需平衡研发投入与商业化节奏。
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