今天，MiMo负责人罗福莉公布了MiMo-V2.6的最新进展。
过去近半年，团队一直在围绕强化学习进行探索，目前这轮RL训练仍在进行中。
目前，MiMo-V2.6每个训练Step大约处理20亿Token，使用1568个Prompt，每个Prompt进行16次Rollout，整个过程采用异步运行。
这一次，MiMo把训练规模继续往上推，同时扩展了Agent任务环境，并重新设计了评估和奖励计算方式。
MiMo-V2.6采用多任务Agentic RL，在同一轮训练中混合多个测试框架，让模型处理不同类型的Agent任务。
目前，小米已经上线MiMo-V2.6 RL实时训练页面，公开了Pro和Flash两条训练线，可以查看训练Step、Token、Rollout以及部分评测数据，页面数据也会随着训练持续更新。
公开的实时训练指标显示，MiMo-V2.6 Pro每个Step处理约 23.3亿Token，Flash每个Step约 26.9亿Token。
同时这轮RL训练的任务主要集中在编码场景，编码任务约占70%，视觉任务约占13%，一般任务约占12%，聊天强化学习仅占3%。
训练过程中，MiMo还使用了Dynamic Sampler。公开页面显示，Pro和Flash分别对应独立的Dynamic Sampler训练任务。
从公开的数据可以看出，一个完整Step，Pro需要约 2小时31分钟，Flash约 2小时5分钟。
其中，Pro的outer_gen耗时约1小时27分钟，Flash约58分钟；trainer_ops分别约1小时和1小时3分钟。
训练中的活跃环境数量达到数万级，Pro当前有 23,848个活跃环境，Flash达到 37,786个。
dynsam/agg_turn/mean显示，Pro为55.0，Flash为57.0，平均交互轮数达到50多轮。
奖励数据也被实时记录在训练面板中。
目前Pro的critic/rewards/mean为 0.582，Flash为 0.564；dynsam/avg@n分别为 0.609和 0.596。
dynsam/passrate/zero方面，Pro和Flash均为15.1%；
dynsam/passrate/one方面，Pro为24.8%，Flash为23.5%。
任务变长也直接体现在上下文长度上，当前ctx_total_length/mean显示，Pro平均上下文长度约 93.1K Token，Flash约 107K Token。
任务完成后，奖励如何分配同样是训练中的一个关键问题。
MiMo团队这次加入了Agentic组内信用分配，并结合测试用例和基于量规的奖励，对模型产生的不同执行轨迹进行评估。
同一个任务可以产生多条Rollout轨迹，系统会根据任务最终结果、测试用例以及评分标准，对这些轨迹进行比较，再把结果反馈给RL训练。
目前页面上的数据仍处于实时变化状态，并不代表MiMo-V2.6最终版本的固定指标。
MiMo此次直接公开正在运行的RL训练页面，外界可以实时查看部分训练数据和评测结果。
未来几周，MiMo团队还会逐步公开这轮训练的更多细节。
