这次更新的重点，不只是模型规模变大，而是小米把更多训练算力投入到强化学习和复杂任务执行中。模型需要在任务环境里不断尝试、检查结果，再调整下一步行动。
MiMo-V2.6目前包括Pro和Flash两个原生全模态模型，同时提供面向实时交互的Pro UltraSpeed模式。
强化学习成为这次升级的主线
小米在发布说明中介绍，MiMo-V2.6进行了大规模、多任务强化学习训练，覆盖软件工程、通用推理、视觉任务和网络安全等方向。
整个Live RL训练过程持续约6天。Pro和Flash分别完成30步训练，累计使用约75万条轨迹。小米披露，Pro训练成本约262万美元，Flash约85万美元。
训练前后，模型在部分任务中的表现出现变化：
Flash的任务平均通过率提升约25%；
Pro的任务平均通过率提升约12%；
在DeepSWE v1.1软件工程评测中，Flash从48.8分提升至65.7分；
Pro从58.4分提升至72.6分。
数据说明，MiMo-V2.6的训练重点放在了多轮操作和长程任务上。模型不只是生成一段代码，还要运行代码、发现问题，再继续修改。
Pro和Flash承担不同任务
MiMo-V2.6-Pro被定位为旗舰推理模型。小米称，Pro是万亿参数规模的全模态模型，面向复杂项目、长程任务、科研和网络安全等场景。
Flash则更偏向高频调用和规模化部署，重点平衡推理能力、响应速度与使用成本。
在开放平台和MiMo客户端中，小米还提供了Pro UltraSpeed模式，并称最高可实现20倍推理速度，主要服务实时交互和对响应时间敏感的应用。
从产品组合来看，Pro负责复杂任务，Flash负责高频任务，UltraSpeed则针对需要快速反馈的场景。三者共同构成了从深度推理到快速调用的产品梯度。
MiMo-V2.6系列API价格沿用V2.5系列，没有因为模型升级而同步上调。
模型开始处理可执行的复杂工作
MiMo-V2.6的能力展示，已经从文本问答延伸到3D建模、计算机操作和机器人控制。
在3D内容创作场景中，模型可以根据文字、图片或视频描述拆解任务，完成游戏场景搭建、交互逻辑编写和视觉验证。
在Blender中，它能够根据自然语言或参考图片生成三维物体和场景，输出可用于动画、游戏开发和3D打印的数字资产。
在具身智能仿真环境中，模型可以读取多视角摄像头画面，再通过视觉反馈控制机械臂完成抓取、颜色匹配和精准放置。
它还支持Computer Use Agent能力，可以理解图形界面，调用办公和生产力工具，完成资料检索、内容编辑和数据处理。
这些任务和普通聊天最大的区别，在于模型需要形成“观察—行动—检查—修正”的闭环。最终输出不再只是文字，而可能是一份文件、一段代码、一个网页，甚至一个可以交互的3D场景。
MiMo-V2.6进入科研辅助工作流
小米公布的案例中，MiMo-V2.6-Pro参与了材料设计和形式化数学证明。
在材料研究案例里，模型协助研究人员设计金属有机框架材料，并调用开源计算工具，对材料与PFAS之间的结合强度进行初步筛选。
在Lean 4形式化证明案例中，模型参与完成了一个数学定理的形式化工作，最终形成6000多行Lean代码，并通过Lean内核检查。
这类案例更适合被理解为“科研辅助流程展示”，而不是模型已经可以独立完成科研。它的价值在于，模型能够把文献整理、假设提出、代码执行和结果筛选串联起来，减少研究人员在重复性工作上的投入。
真正能否进入科研生产环境，还要看结果稳定性、专业审核和长期复现情况。
开源内容扩展到了训练过程
MiMo-V2.6此次开放的不只是模型权重。
小米同步公布了Pro和Flash的模型权重、技术报告，以及MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B和相关强化学习资源。
公开内容包括：
7000多个强化学习任务环境；
软件工程、漏洞复现、知识工作和网页开发等任务；
环境交互、轨迹采集、奖励评估和策略优化工具；
可组合的智能体Harness组件。
这让开发者可以研究模型如何训练，也可以尝试调整奖励机制和任务环境。
但开源并不意味着低成本复现。强化学习通常需要大量算力、任务环境和工程调试，模型权重能够下载，只是第一步。能否在不同硬件和任务上复现相近效果，才是开源项目后续影响力的关键。
小米在发布页援引Artificial Analysis Intelligence Index数据称，MiMo-V2.6-Pro取得46分，并超过部分开源模型。
MiMo-V2.6更值得关注的地方，是它把强化学习、智能体执行和开源训练资源放在了同一次发布中。
如果开发者能够复现其中的训练方法，并在代码开发、办公自动化、科研辅助和机器人控制等任务中持续使用，这次开源的价值会进一步放大。
MiMo-V2.6接下来真正要面对的，是开发者手里的真实任务：代码能不能跑通，智能体能不能稳定执行，训练资源能不能被社区复现。发布会上的演示只能说明它“能做到什么”，而实际使用会告诉我们，它能不能持续做到、低成本做到。
这也是MiMo-V2.6开源之后最值得看的部分。
