罗福莉带小米登顶全球开源榜首！大规模RL立功，斩杀Grok 4.7

新智元报道 大模型江湖变天了。 9月21日， 小米MiMo团队正式发布并全面开源新一代MiMo V2.6系列，一口气端出三款模型——Pro、Flash、Ultraspeed，直接改写全球开源模型的格局。 MiMo V2.6 Pro在Artificial Analysis智能指数（AA Intelligence Index v4.3）中拿下 46 分，超过Kimi K3和Qwen3.8 Max。 全球开源模型第一、国产模型第一！ 拉出AA榜单横着看：Fable 5.1得分53，GPT-6 Astra得分52.8，Opus 5得分50.7。 MiMo V2.6 Pro虽然还没追平这几位「天花板」，但已经稳稳站进全球顶尖第一梯队，把其他所有开源模型甩在身后。 更狠的是，价格维持V2.5不变。 同样的钱，智能翻倍，直接画出一条新的「智能-成本」帕累托前沿。 别人还在打「斩杀线」的价格战，小米这一刀，直接把游戏桌掀了。 正好，小米大模型负责人罗福莉也在X上发了一篇长文——《The Hard Road to Scaling Up RL》。 她说MiMo V2.6很可能是开源世界迄今最大规模的单次RL训练，几十人团队把所有算力押在一件事上： 强化学习究竟能扩展多远。 她甚至直言，这次RL的研究创新和工程挑战甚至「超过了DeepSeek R1」。 更巧的是，就在同一天，马斯克旗下 SpaceX的Grok 4.7也同步发布，马斯克兴奋转发。 但X上的风向转得比飞机还快。 AI博主Chubby（@kimmonismus）先夸了Grok 4.7，随后秒纠正—— 真正该看的是MiMo V2.6。 他改口称：Better than Grok 4.7, much cheaper, and holy moly is China back!（比 Grok 4.7 更强，价格还便宜得多，我的天，中国回来了） AA Intelligence Index上两者同为46分，但MiMo V2.6 Pro单任务成本0.13美元，Grok 4.7要3.74美元——近30倍差距。 同分，开源，全模态，便宜30倍。 社区的共识就五个字：又好又便宜。 三箭齐发：旗舰、效率、极速，各有杀招 MiMo V2.6是一个系列。针对不同工作场景，三款模型各司其职： MiMo V2.6 Pro，是整个系列的绝对旗舰。 全模态、超高性能，覆盖复杂项目、长程任务、高价值工作，甚至能啃网络安全和科研的硬骨头。 放眼开源世界，它是唯一一个同时做到 全模态和旗舰性能的模型。 AA智能指数46分，就是它交出的成绩单；在多数Agent Benchmark上，它已经能比肩Opus 5和GPT-5.6 Sol。 在Design Arena的排名更加细致地暴露了它的实力。 Chat综合场景中，MiMo V2.6位列开源模型第3、总榜第8，超过Claude Opus 5； 在Chat场景中使用频率最高的Website类别，开源第2、总榜第4，超过Opus 5、Fable 5和GPT-5.6 Sol； 在面向Agent的Web Apps前端开发场景中，开源第2、总榜第6，超过Kimi K3、Fable 5、Opus 5和GPT-5.6 Sol。 请注意，被它超越的那些名字——Opus 5、Fable 5、GPT-5.6 Sol。每一个都是各家公司几百亿美元投下去的闭源旗舰。 一个开源模型，在真实的开发者投票场景中把它们踩在了脚下。 来看一个前端设计实例。 衬线大标题、克制的留白、左侧竖排章节导航、右侧带图注的沙漠影像，整体像一本印刷杂志而不是一个模板堆出来的网页。 MiMo V2.6 懂得「什么叫好看」。 MiMo V2.6 Flash，走的是「效率怪兽」路线。 全模态、高智能、低成本，专为专业办公中的高频调用和规模化任务设计。这一代Flash，已经全面超越上一代旗舰V2.5 Pro。 如果你每天要让模型跑几万次任务，Flash就是那个不心疼Token账单的最佳搭档。 MiMo V2.6 Pro Ultraspeed，则是给「高效率」的人准备的。 它保留了Pro的旗舰级性能——注意，不做量化，不因速度牺牲智能，同时提供最高10倍推理速度，常态500 TPS，峰值可达1000 TPS。 3倍价格换10倍速度，对于强实时交互和对响应速度敏感的生产场景来说，这笔账怎么算都划算。 实战检验：不是跑分选手，是干活的工具 榜单成绩只是入场券，真正让开发者买单的是实战能力。 MiMo V2.6在几个关键场景中的表现，验证了它不是为跑分而生的「应试选手」： 游戏开发。 这是MiMo V2.6生成的一个可交互的3D开放世界—— 远处金字塔与宣礼塔勾勒天际线，近处密集的沙色民居、木质脚手架和错落屋顶铺满整个视野，镜头推拉时帧率稳定、没有明显掉帧和穿模。 它不只是「画」出了一个场景，而是把场景层级、资产复用和渲染性能一起算清楚了。 更难得的是审美的统一：整座城市在中东古城的色彩和建筑语法里保持一致，没有拼贴感。 复杂3D场景建模。 这是考验模型长程推理和细节控制能力的终极战场。 MiMo-V2.6 可以根据用户的文本描述或参考图像在 Blender 中生成 3D 对象和场景。 让它生成的一辆皮卡的线框3D模型。车身轮廓、轮毂辐条、底盘纵梁和车厢挡板全部由程序化几何体构成，旋转时各部件的空间关系严丝合缝，还在一直在变换颜色。 MiMo V2.6在这类任务上的空间推理和细节控制，已经不输旗舰闭源模型。 多模态输入生成Office文档。 这是MiMo V2.6生成的一份「关键矿产」基金路演幻灯片，封面就透着一股投行研报的克制感：大字号黑体中文标题压住版面，赭红色英文副标和一条短横线做点睛，四个议题用间隔点排成一行，底部一张智利Chuquicamata铜矿的阶梯矿坑全景图直接把主题「砸」在观众眼前。 更难得的是文字组织，说明模型不只是在排版，而是先想清楚了这份材料给谁看、怎么讲，这是一个真正懂路演逻辑的「分析师」才会有的自觉。 新材料研发「Co-Scientist」。 小米前沿材料团队用MiMo V2.6 Pro做了一件正经的科研任务：设计一种能从水中捕获PFAS（全氟和多氟烷基物质，俗称「永久性污染物」）的新型金属有机框架材料（MOF）。 注意，这是一个端到端的科研闭环——从文献与专利综述、提出设计假设并验证新颖性，到自动搭建计算模拟环境、调用开源工具进行「干法实验」，最终筛选出候选材料方案。 模型设计的A50和B50两种MOF结构，在模拟中对PFAS的吸附性能达到了参照材料的百万到千万倍。 整个流程，人类专家的工作效率提升约10倍，原本需要一个月的研发周期被压缩到2—3天。 北京大学材料科学与工程学院特聘研究员窦锦虎教授评价：「它在这次任务中展现出的研究能力，已经达到了训练有素的博士研究人员的水平。」 一个开源大模型，开始像一个真正的科研工作者那样工作了。 而且，V2.6有一个被低估的优势：单轮交付速度极快。 在复杂多步任务中，同等时间内MiMo可以完成更多迭代轮次，结果更可控。 如果你习惯了「提需求→等半天→看到一个不满意的结果→再改→再等」的工作流，V2.6的速度会让你重新定义什么叫「人机协作」