小米MiMo-V2.6-Pro开源登顶AA指数46分 超越Kimi K3与GLM-5.3

2026年9月22日，小米正式发布并开源MiMo-V2.6系列，Pro版在Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2中取得46分，超越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。

事实还原

小米官方称，MiMo-V2.6-Pro较前代MiMo-V2.5-Pro的26分提升20分，与Claude Fable 5.1和GPT-6 Astra等53分闭源模型仍有差距。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：更大的Batch与更高吞吐，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；更多任务与复杂环境，构建覆盖Code、General、Visual、Cyber等方向的多任务训练体系；更大的Grader算力，通过Group内相对比较为长程RL任务提供更精准的奖励信号。

机制拆解

MiMo-V2.6系列融合3D空间推理、多模态感知与计算机操作能力。在游戏开发场景中，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协助完成全氟和多氟烷基物质吸附用金属有机框架材料的设计方案筛选，并在Lean 4中完成Li-Yorke经典论文《周期三蕴含混沌》原始主定理的形式化，形成6000余行Lean源码，完整证明通过Lean内核核验。模型未接受过针对Lean的专项后训练。

产业影响

MiMo-V2.6系列沿用V2.5系列API定价：Flash为每百万词元输入1元、输出2元；Pro为3元和6元，并提供99%缓存折扣。在同等智能水平下，价格仅为海外模型的1/20至1/60。MiMo Desktop桌面客户端同步上线，支持Windows与Mac，会员订阅即可使用Pro和Flash模型，也可配置自己的API Key。

小米全面开源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、端到端RL训练框架和轻量可组合的Harness。这些资源覆盖软件工程、漏洞复现、知识型工作、网页设计开发四类智能体任务。

战略判断

（以下为分析而非事实）MiMo-V2.6系列通过大规模RL算力投入，在开源模型中形成一定领先，但与顶级闭源模型仍有明显差距。开源权重与训练资源的同步发布，可能降低社区复现门槛，加速多任务环境下的迭代速度。价格优势与桌面客户端的推出，或对现有API服务商形成一定竞争压力，但实际用户迁移规模仍需后续观察。