小米正式发布并开源 MiMo-V2.6 系列，包含 Pro 和 Flash 两个原生全模态模型，这是小米探索 RSI（递归自我改进）路径的关键一步，核心思路是把算力投进真实环境，让模型在反馈里试错学习。

MiMo-V2.6-Pro 在 Artificial Analysis 智能指数上拿到 46 分，超过 Kimi K3 和 Qwen3.8 Max，成为当前最强的开源模型；不过和 Claude Fable 5.1、GPT-6 Astra 相比，仍有差距。

定价延续 V2.5 系列不变。同等智能水平下，价格只有海外模型的 1/20 到 1/60，直接站上了“智能 vs 成本”（性价比）的最前沿。

6 天、262 万美元，一场实打实的 RL 投入。这次发布，整个 Live RL 训练历时不到 6 天，Flash 和 Pro 的训练成本分别约 85 万和 262 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提升 25% 和 12%，在长周期软件工程基准 DeepSWE v1.1 上分别提升约 17 分和 14 分，展现出较高的样本效率和泛化能力。

从会写代码，到会“看世界、动手做事”。能力展示上，MiMo-V2.6 融合了3D 空间推理、多模态感知和计算机操作能力，把编程边界从 Vibe Coding 拓展到 Vibe World。

科研与设计，端出了能打底稿的成果。科研方面，未经专项训练，MiMo-V2.6-Pro 就协助研究人员设计了能吸附 PFAS 污染物的金属有机框架材料，还在 Lean 4 里完整形式化了 Li-Yorke 经典论文《周期三蕴含混沌》的主定理，形成6000 余行 Lean 源码并通过内核核验。

设计能力上，它在 Design Arena取得了与 Claude Opus 5、GPT-5.6 Sol 相近的水平，能生成精美的前端界面和 PPT，还能端到端完成视频创作，以及包含约十种乐器的管弦乐作品。

权重、训练框架、桌面端，一并全开放。小米全面开放了 Pro 和 Flash 的模型权重与技术报告，同步开源 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。

MiMo Desktop 桌面客户端及会员订阅同步上线，Pro 版本提供 UltraSpeed超高速模式，最高 20 倍输出速度。

桌面客户端：https://mimo.xiaomimimo.com/desktop

开源地址：huggingface.co/collections/XiaomiMiMo/mimo-v26