小米正式發布 MiMo v2.6 系列模型，包含 Flash（309B/15B 參數）與 Pro（1.02T/42B 參數）兩種大規模混合專家（MoE）變體。該系列支援語言、視覺、影片及音訊等多模態輸入，並在維持上一代 V2.5 系列 API 定價的同時，顯著提升了容量與效能。
此次發布強調高度的訓練透明度，小米提供了即時儀表板與全面的技術報告，詳細公開訓練方法。在 Artificial Analysis 智慧指數中，MiMo v2.6-Pro 超越 Kimi K3 和 Qwen3.8 Max 等競爭對手，成為最強開放原始碼模型，突顯了中國 AI 實驗室在能源基礎設施與大規模訓練上的競爭優勢。
事件背景
混合專家（MoE）是一種 AI 架構，利用多個專門的子模型來處理任務。相比單一稠密模型，MoE 更具效率，能夠在每次推論時以較少的運算資源容納更大的總參數量。
開放權重模型提供了對內部權重的存取權，與完全封閉的 API 相比，在託管和適應性上提供了更高的控制權。
社群觀察
社群成員讚賞小米的訓練透明度，特別是即時儀表板被視為極佳的學習工具。部分用戶討論了能源基礎設施對 AI 競賽的長期影響，認為中國在此方面具有優勢。
在基準測試方面，用戶指出 MiMo v2.6-Pro 在 Terminal Bench 等特定程式設計基準測試中的得分低於某些封閉模型，並對基準測試的可靠性提出質疑。
