MiMo-V2.6-Pro 测评：最聪明的开源模型，却让你等 18 秒

MiMo-V2.6-Pro 值得认真试一次：长程 Agent 批量任务、自动化工作流，以及出人意料的——写文章。它同时也是对你的耐心消耗最大的模型：发布当天，最强的开源智能分数背后，是开口前最长的等待之一。几个小时内，一位开发者说它修好了一个竞品旗舰模型修不动的脚本；另一位说它在终端里空转了三十分钟。这两条反馈都是真的。这篇测评负责把它们分拣清楚。

本文只计入你能点开核对的证据：官方口径、独立测量数据和有日期的社区反馈，各自标明它能证明什么。发布信息在 MiMo-V2.6-Pro 模型页，钱的事在定价分析。这里回答一个更窄的问题——它值不值得用、适合谁、代价是怎样的等待。

文末我会看这些结论对浏览器级工作流意味着什么。如果你的日常是多页面调研、信息抽取和自动化，而不是守着一个聊天框，这部分与你有关。

核心结论

• MiMo-V2.6-Pro 在 Artificial Analysis 智能指数上得 46 分，同类 114 个模型中排名第一，是得分最高的开放权重模型；每项指数任务成本 0.13 美元，为对比组最低。(Artificial Analysis，2026-09-22 核对)

• 另一面是等待：Xiaomi 供应商 1 万输入 token 工作负载下，首答 token 需 18.17 秒，其中大部分是静默思考；之后的生成速度约每秒 125 token。(AA 供应商基准)

• 思考 token 按输出计费，每百万 0.87 美元（6.00 元）。指数任务集上思考 token 约 37,500 个，答案 token 约 26,800 个。

• 发布当天的真实反馈两极：一个坏掉的 Python 脚本在 GPT-6 Astra Light 失手后被它修好；一次 grep 死循环三十分钟，DeepSeek V4.1 Flash 完成了同样的任务。两个方向都只有单次样本。

• 写作是最大的意外惊喜——角色扮演与长文用户盛赞场景推进和对话质感。工具循环失控是最大的风险。按工作负载的裁决见文末决策表。

MiMo-V2.6-Pro 到底是什么

小米在 2026-09-22 发布 MiMo-V2.6-Pro 与 MiMo-V2.6-Flash，定位是围绕大规模强化学习打造的"原生全模态"开放权重模型。Pro 是稀疏 MoE：约 1.02T 总参数、每 token 激活 42B，100 万 token 上下文窗口，支持文本、图片、音频、视频输入、文本输出，MIT 许可。权重在 Hugging Face（XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Pro-RL）；API 名称是 mimo-v2.6-pro，另有单独定价的高速档 mimo-v2.6-pro-ultraspeed。V2.5 系列端点将于 2026-10-21 下线（迁移背景）。

看任何数字之前先注意一件事：参数口径互相打架。技术报告写 1.02T 总参数 / 42B 激活；Hugging Face 摘要另有一行 524B；Artificial Analysis 结构化数据写 978B passive。把 1.02T/42B 当作官方技术报告的架构口径，但给硬件做预算前要核对具体 checkpoint。

本文回答的不是"它聪明吗"——排行榜已经回答了。而是：一个有着这样的速度画像、这样的计费结构、这样的工具循环特性的模型，是否适合进入你的工作流，尤其是对比 GPT-6 Astra、Claude Fable 5.1 或更便宜的 Gemini 3.8 Flash 时。

决定这篇测评的那一个数字：18 秒的沉默

下面这组数字统摄全文。MiMo-V2.6-Pro 拿下 Artificial Analysis 测得的最高开放权重智能分（46 分，114 个同类第一），同时是对比组里每任务成本最低的模型（0.13 美元）。它也是唯一名单供应商（Xiaomi，1 万输入 token 工作负载，2026-09-22 核对）上首答 token 需要 18.17 秒的模型。

这两个数字描述的是两个完全不同的模型，取决于等的是谁。对一个要跑三十轮工具调用的后台 Agent 来说，18 秒的前置思考摊薄在几分钟的无人值守工作里几乎无感，之后 125 token/秒的生成速度在同一快照里只落后一两个模型。对一个提了问题盯着光标的人来说，18 秒无比漫长，而 500 token 回答的端到端 22.2 秒更糟。

同日早些时候的 Artificial Analysis 快照把等待拆开：思考 15.41 秒 + 输入处理 2.17 秒——87.7% 的等待是模型开口前的推理。同一份结构化数据也解释了账单的怪相：每项指数任务约 37,520 个推理 token 对 26,756 个答案 token。每看到 1 个 token 的答案，你要为约 1.4 个 token 的隐藏思考付钱。

Reddit 用户在发布几小时内就撞上了同一堵墙：

"6k and 10k tokens?! Thinking takes more than half of the prose? It hurts my wallet..." ——u/GlitteringSplit6035（r/SillyTavernAI，2026-09-22；译：六千一万个 token？思考占了正文的一半多？我的钱包在滴血……）

"what are these output tokens lmao are your keys made of gold?" ——u/OverdueMaid（同帖；译：这些输出 token 是什么鬼，你的 key 是金子做的吗？）

用这个锚点分拣你的工作负载：工作单位是长跑，就买它的脑子、忍它的等待；工作单位是人的一个回合，那等待本身就是产品。

先看真实工作上的成败，再看排行榜

发布当天最有用的证据不是基准行，而是两个有具体工具、具体结果的小故事。

赢的那次。 u/irukadesune 有个查 Instagram 回关的 Python 脚本。GPT-6 Astra Light 重写后依然在拉取粉丝列表时失败。给 MiMo-V2.6-Pro 的提示只有一句："find anything to improve this script. right now it's still not working." 它修好了。

"frankly it just finish what gpt 6 astra light can't" ——u/irukadesune（r/opencodeCLI，2026-09-22；译：说白了，它就是把 GPT-6 Astra Light 干不完的活干完了）

泼冷水的回复。 该帖最高赞回复指出了这个故事能与不能证明什么：

"Debugging is a different kind of test than writing from scratch. If you didn't give Astra a chance to fix it then it's not really a head-to-head comparison." ——u/Amarsir（同帖；译：调试和从零写是两种不同的考验；没给 Astra 修的机会，就谈不上正面对比）

输的那次。 u/choiyoh 把同一个网站 UI/UX 修改任务交给 MiMo-V2.6-Flash 和 MiMo-V2.6-Pro，在终端编码工具里执行。两个模型都陷入 grep 循环，毫无进展。

"for 30 minutes no code was fixed." ……"DS 4.1 Flash is still much better.." ——u/choiyoh（r/CommandCode，2026-09-22；译：三十分钟没有修好任何代码……DS 4.1 Flash 还是好用得多）

各一次运行，没有日志、没有仓库、没有 token 统计。它们只能证明两种结果都真实存在——赢过竞品的调试修复，和三十分钟的工具空转——证明不了各自的发生频率。这正是基准应该填补的空白。来看看它们到底填了多少。

基准数据，以及该信几分

小米技术报告（Table 3，厂商自报，2026-09-22 核对）把 Pro 与自家家族和三个闭源旗舰做了对比。数值按报告原样记录，- 表示未提供：

现在按惯例泼三盆冷水。

测量条件很薄。 报告只给汇总分，没有逐题日志、提示词、随机种子、样本量和置信区间。三行（MiMo Code Bench、MiMo Cyber Bench、MiMo Visual Coding）是小米自己的基准。被反复转述的"DeepSWE 58.4 → 72.6"是同一次 RL 训练内的曲线变化——约 30 步、262 万美元算力——不是模型对模型的比较。官方发布页"在多数 Agent 基准上与 Claude Opus 5 和 GPT-5.6 Sol 相当"是定位话术，"价格是其 1/20 到 1/60"的说法没有给出对比集和 token 口径。

社区默认不信任训练期排行榜：

"We'll see how it works on real code. DeepSeek-V4.1-Flash was technically a lot more capable than GLM-5.3-Flash but it's worse in the real-world … The benchmarks don't care if it's a code spaghetti." ——u/lilian_moraru（r/LocalLLaMA，2026-09-22；译：真实代码里见分晓……基准测试并不在意代码是否混乱不堪）

"i mostly care about roleplay so those benchmark wins dont mean much if it still forgets details after a few messages." ——u/Pure-Summer2818（同帖；译：我主要看角色扮演，聊了几句就忘细节的话，基准赢了也没意义）

独立来源印证的是形状，不是精度。 Artificial Analysis 在自有硬件上跑出 46 分智能指数（v4.3.2，10 项评测）；Arena 的 Code Arena WebDev 行是 AutoEval 1628（+18/-18），Rank 与 Votes 均为 N/A——那是盲测投票榜上的脚本结果，不能写成"排名第 N"。上文 Amarsir 的方法论提醒适用于这里的每一行：调试不是创作，一个 harness 不是你的 harness，方向性信号不是标尺。

泼完冷水还站得住的：相对 V2.5-Pro 的代差（DeepSWE 19.0 → 71.9）大到不可能是统计花招；报告里跨 harness 迁移实验（四个训练 harness，再测没见过的 Codex、Claude Code、mini-swe-agent，通过率约 50% → 66%）是真正贴近部署的证据。只是别把任何一行读成你的成功率。

MiMo-V2.6-Pro 真正强的地方

写作是最大的意外

编码模型很少先被夸文笔。发布当天最响亮的赞美来自长文角色扮演写手——这是一群对重复套路极其苛刻的用户。

"honestly I'm really enjoying it for RP so far. The responses have been surprisingly good, especially when it comes to keeping the flow of a scene going and actually giving me something interesting to work with instead of falling into the usual repetitive RP patterns." ——u/Electrical_Mode_2489（r/SillyTavernAI，47 赞；译：RP 体验真的好，尤其擅长推着场景走，给我有意思的东西接戏，而不是掉进重复套路）

另一位与 GLM 5.3 正面对比的写手喜欢它的对话和克制：它"set[] up to ask about 'twink' LATER instead of shoehorning it in right then and there"（译：把关键信息留到后面再问，而不是硬塞进当下）。如果你以写作为生——小说、营销文案、长互动故事——这个升级对你可能比任何编码分都重要。

边界：文风是个人口味。在同一个对比帖里，u/Probablynotsocool 更喜欢 GLM 5.3（"Felt more immersive and crafty"），觉得 MiMo 的叙事"like a book … in a roleplay it can get tiring"（译：像读小说，放在 RP 里容易累）。两位都是有经验的用户，同样的输出，相反的结论。

自动化与工具工作流，纸面上胜过旗舰

基准的形状在这里是真偏向 MiMo 的。AutomationBench v1.0.6：53.1，超过 Claude Opus 5（50.3）和 GPT-5.6 Sol（45.8）。Toolathlon-Verified：76.9，距 Opus 5 仅 3 分并领先 Sol。Terminal Bench 2.1：89.9，对比组第一。JobBench 62.0 是 GPT-5.6 Sol（45.4）的近一倍半。

这些行背后的工程细节对部署更重要：RL 阶段在四个极简 harness 上训练，再在三个没见过的 harness（Codex、Claude Code、mini-swe-agent）上验证迁移。只在自家 harness 里好用的模型是演示品，能迁移的模型才是基础设施。对搭建多步工具循环的人——浏览器 Agent、CI 修复器、内部自动化——这是试用它的最强理由。

商品级价格上的旗舰智能，还带 MIT 权重

2026-09-22 核对的 Artificial Analysis 快照里，MiMo-V2.6-Pro 智能指数 46 分——与 Grok 4.7（46）持平、低于 Claude Opus 5（51）——同时是对比组每指数任务成本最低的模型（0.13 美元）。牌价是每百万 token 输入 0.435 美元 / 输出 0.87 美元（3.00 / 6.00 元），缓存命中降到 0.0036 美元——120 倍折扣悄悄改写了多轮对话的经济性（定价精算见此；想横向比较开放旗舰预算，可看 Kimi K3 定价拆解）。

同日旗舰的社区对比把这笔账算得很具体：对 Grok 4.7，MiMo 上下文 100 万对 50 万 token、约 125 对 42 token/秒、MIT 权重对闭源、0.435/0.87 对 2/6 美元——而两者智能指数同为 46 分。如果你的约束是"每美元买到多少能力"——批量 Agent、研究流水线、Agentic 推理工作负载——这就是本次发布的价值主张。

它会咬人的地方

思考税：沉默你付两次钱

一次付在等待，一次付在账单。首答 token 18.17 秒；每项指数任务约 37,520 个推理 token 对 26,756 个答案 token，全部按每百万 0.87 美元的输出计费。推理密集的提示词上，社区用户反馈思考量超过总生成量的一半——正是上文"6k and 10k tokens?!"式反应的由来。

小米官方的逃生口是 mimo-v2.6-pro-ultraspeed：最高 20 倍生成速度，价格恰好 10 倍（输入 4.35 美元 / 输出 8.70 美元）。对有预算的交互式产品是真选项，但它把模型重新定价回了前沿区间，抵消了最大的性价比卖点。官方 API 材料里目前没有"少想点"的开关——定价分析里把这笔账算完了。

工具循环会跑飞

上文 grep 死循环是 Agent 工作里最疼的失败形态：不是答案错，而是没有答案，计费还在走。技术报告坦诚其训练基础设施遇到过 OOM、评分器不可达和部分 rollout 失败，但没有给出各基准的统一失败率。同帖另一位用户印证了同样的体验（"Same here, also is way faster"，说的是竞品）。如果拿它跑无人值守任务，就要配监督、工具调用超时和备选模型——与你对待任何 Agent 浏览器栈的纪律相同。

合规、端点与部署重量

三个不进分数的现实麻烦：

• 数据处理。 发布当天就有用户指出当前唯一在线端点是第一方的，且在他们的理解里不符合零数据保留（ZDR）："very interesting, but 2.6 Pro's only endpoint is non-ZDR compliant"（u/total_ty），紧接着是"How trustworthy is a random tag on a website, honestly? How do we verify none of our data has been retained by the endpoint?"（u/starliteburnsbrite）。开源权重意味着第三方托管会来——"the weights are already up on huggingface"——但今天合规路线是自建，或者找一个你读过条款的提供商。

• 自建很重。 1.02T 稀疏 MoE，官方 vLLM 示例默认 --tensor-parallel-size 8。这不是笔记本模型。预算按多卡节点算，先读参数口径的细则。

• 版本与价格漂移。 V2.5 端点 2026-10-21 关闭；Artificial Analysis 的数字同一天内就随测量刷新漂移过（17.58 → 18.17 秒）。锁定版本，做预算前重新核价。

大家到底怎么说

发布当天的讨论沿两条轴分裂，而不是一条。

轴一：惊喜派对上烧手派。 修脚本的胜利和 grep 的翻车在 Reddit 上只隔四小时，两边阵营立刻满员。u/irukadesune 一句提示修好了竞品旗舰修不动的东西；u/choiyoh 在终端循环里丢了三十分钟，转投 DeepSeek V4.1 Flash。兴奋的人读同样的证据往外推——"I believe in mimo, mimo will replace GLM as THE rp model"（u/stopaskingforloginn）——怀疑的人则要日志。

轴二：价格惊喜派对思考账单派。 发布帖的第一波冲击是经济账——"They kept the prices!? It's over."（u/Pink_da_Web，译：价格没涨？！别的模型没戏了）——然后 token 数来了：

就连这个模型最满意的用户群——写手们——内部也吵不出一致：

本文的立场：与 u/Amarsir 落点相同——欣赏这个模型，但对草率的对比不耐烦。九条可核对的声音呈现的模式与数字一致：能力是真的，等待和账单的摩擦是真的，工具循环的可靠性两个方向都还停留在 n=1。

裁决：按工作负载选，不按分数选

两个时效提醒。第一，Grok 4.7 同日发布，在 Artificial Analysis 指数上同为 46 分，社区对比的结论是"neither one decisively dominates the other"（译：谁也不能稳压谁）——你该做的是用你的工作负载跑对比，最好让两个模型并排作答。第二，V2.5 端点 2026-10-21 关闭，如果你建在它上面，迁移规划没有可选项。

一条务实路线：让它在干活的地方跑

这篇测评的所有结论都指向同一个画像：等待伤人不伤 Agent；思考 token 惩罚闲聊式单轮、奖励持续长跑；工具循环风险需要监督。这个画像塞进文档旁边的小聊天框是错配，放进浏览器级工作流则是顺理成章——读页面、装下 100 万 token 上下文、在你干别的时候把活干完。

这正是 Tabbit Browser 围绕的工作方式：把多页面调研、信息抽取和自动化当作 agentic browser 任务，而不是一次提示词。诚实的边界：本轮测评未能核实 MiMo-V2.6-Pro 当前是否出现在 Tabbit 的实时模型选择器中，本文不声称任何 Tabbit 实测。像对待任何模型在任何客户端的可用性一样，先检查你账户里的模型选择器再做规划。

如果上面的画像和你的工作吻合——长跑、重上下文、工具调用、成本纪律——正确的问题就不是"哪个模型分最高"，而是"哪个模型把我的活干完"。用你自己的固定任务集让两个候选跑一轮，按每美元完成的工作量结算。这个测试胜过本文里的任何一行排行榜。

Tabbit Browser

在 Tabbit 里试用 MiMo-V2.6-Pro

Secholar.L

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Secholar.L 专注 AI 浏览器与 Agent 工作流的实操写作,基于真实调研对比工具,引用可验证的一手来源。