小米官方把 MiMo-V2.6-Pro 定位为面向 Agent、代码、视觉与电脑操作的原生全模态开源模型，并自报 Artificial Analysis Intelligence Index 46 分及多项 RL/Agent 结果；这些数字仍是厂商发布口径，不能替代同一 harness 下的独立复测。
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这条官方线程把 MiMo-V2.6-Pro 定位为公开构建的原生全模态 Agent 模型，重点覆盖代码、计算机使用、3D、设计、科研和工具工作流；线程中的榜单与案例能帮助筛选任务方向，但仍是厂商口径，不能替代同一 harness 下的独立复测。
X（Xiaomi MiMo 官方账号）；X 线程中链接的 Xiaomi MiMo 官方发布页 · 查看证据Artificial Analysis 在 Xiaomi provider、推理版本和默认 10,000 输入 token 的生产型工作负载下测得 MiMo-V2.6-Pro 的 Intelligence Index 为 46.324（页面显示 46）、输出速度 129.75 tokens/s、首个答案 token 延迟 17.58 秒、端到端输出 500 token 为 21.44 秒，价格处于低成本区间，但推理等待时间占首 token 延迟的大部分。
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精选证据
媒体 / 基准方厂商自报
小米 MiMo 官方发布：MiMo-V2.6-Pro 基准信号与原生全模态定位
小米官方把 MiMo-V2.6-Pro 定位为面向 Agent、代码、视觉与电脑操作的原生全模态开源模型，并自报 Artificial Analysis Intelligence Index 46 分及多项 RL/Agent 结果；这些数字仍是厂商发布口径，不能替代同一 harness 下的独立复测。
来源Xiaomi MiMo Documentation
原文日期2026-09-22
采集2026-09-22
- 来源具体观察
- 小米官方把 MiMo-V2.6-Pro 定位为面向 Agent、代码、视觉与电脑操作的原生全模态开源模型，并自报 Artificial Analysis Intelligence Index 46 分及多项 RL/Agent 结果；这些数字仍是厂商发布口径，不能替代同一 harness 下的独立复测。
- 已公布条件
- 仅凭官方榜单决定生产上线；需要独立统计显著性、完整输入、随机种子和逐题日志的严谨对照；把案例演示或“可达到”描述当作稳定成功率。
社区厂商自报
MiMo-V2.6-Pro 官方 X 发布线程：任务定位、公开基准与开源入口
这条官方线程把 MiMo-V2.6-Pro 定位为公开构建的原生全模态 Agent 模型，重点覆盖代码、计算机使用、3D、设计、科研和工具工作流；线程中的榜单与案例能帮助筛选任务方向，但仍是厂商口径，不能替代同一 harness 下的独立复测。
来源X（Xiaomi MiMo 官方账号）；X 线程中链接的 Xiaomi MiMo 官方发布页
原文日期2026-09-22
采集2026-09-22
- 来源具体观察
- 这条官方线程把 MiMo-V2.6-Pro 定位为公开构建的原生全模态 Agent 模型，重点覆盖代码、计算机使用、3D、设计、科研和工具工作流；线程中的榜单与案例能帮助筛选任务方向，但仍是厂商口径，不能替代同一 harness 下的独立复测。
- 已公布条件
- 仅依据本线程宣称的“相当于”或价格比例做上线决策；需要逐题输入、完整工具 schema、随机种子、失败日志和统计显著性的严格比较；把一次官方案例当作稳定成功率。
媒体 / 基准方独立测量
Artificial Analysis：MiMo-V2.6-Pro 的智能指数、速度、价格与延迟
Artificial Analysis 在 Xiaomi provider、推理版本和默认 10,000 输入 token 的生产型工作负载下测得 MiMo-V2.6-Pro 的 Intelligence Index 为 46.324（页面显示 46）、输出速度 129.75 tokens/s、首个答案 token 延迟 17.58 秒、端到端输出 500 token 为 21.44 秒，价格处于低成本区间，但推理等待时间占首 token 延迟的大部分。
来源Artificial Analysis
原文日期2026-09-22
采集2026-09-22
- 来源具体观察
- Artificial Analysis 在 Xiaomi provider、推理版本和默认 10,000 输入 token 的生产型工作负载下测得 MiMo-V2.6-Pro 的 Intelligence Index 为 46.324（页面显示 46）、输出速度 129.75 tokens/s、首个答案 token 延迟 17.58 秒、端到端输出 500 token 为 21.44 秒，价格处于低成本区间，但推理等待时间占首 token 延迟的大部分。
- 已公布条件
- 对首字响应极敏感的交互式短问答；需要按不同 provider、不同推理档位或不同随机种子做严格横向复验的任务；本页只有 Xiaomi 一个 provider，无法代表其他部署。
媒体 / 基准方厂商自报
MiMo-V2.6-Pro 官方技术报告：架构、规模化 RL 与评测条件
这份官方报告把 MiMo-V2.6-Pro 定义为 1.02T 总参数、约 42B 激活参数的原生全模态稀疏 MoE，并用大批量、多环境、多 harness 和 groupwise grader 的 RL 训练获得较强 Agent 基准成绩；但表中大部分数字是厂商自报，公开信息仍不足以独立复现每个 benchmark。
来源Hugging Face（XiaomiMiMo 官方模型卡与技术报告）
原文日期2026-09-22
采集2026-09-22
- 来源具体观察
- 这份官方报告把 MiMo-V2.6-Pro 定义为 1.02T 总参数、约 42B 激活参数的原生全模态稀疏 MoE，并用大批量、多环境、多 harness 和 groupwise grader 的 RL 训练获得较强 Agent 基准成绩；但表中大部分数字是厂商自报，公开信息仍不足以独立复现每个 benchmark。
- 已公布条件
- 仅凭官方表格判断生产成功率、成本效率或统计显著性；把内部 benchmark、训练曲线或演示案例当成独立盲测；把 Pro-RL 权重结果直接等同于 API 的 mimo-v2.6-pro-ultraspeed。
全部来源
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媒体 / 基准方厂商自报
小米 MiMo 官方发布：MiMo-V2.6-Pro 基准信号与原生全模态定位
小米官方把 MiMo-V2.6-Pro 定位为面向 Agent、代码、视觉与电脑操作的原生全模态开源模型，并自报 Artificial Analysis Intelligence Index 46 分及多项 RL/Agent 结果；这些数字仍是厂商发布口径，不能替代同一 harness 下的独立复测。
来源Xiaomi MiMo Documentation
原文日期2026-09-22
采集2026-09-22
- 来源具体观察
- 小米官方把 MiMo-V2.6-Pro 定位为面向 Agent、代码、视觉与电脑操作的原生全模态开源模型，并自报 Artificial Analysis Intelligence Index 46 分及多项 RL/Agent 结果；这些数字仍是厂商发布口径，不能替代同一 harness 下的独立复测。
- 已公布条件
- 仅凭官方榜单决定生产上线；需要独立统计显著性、完整输入、随机种子和逐题日志的严谨对照；把案例演示或“可达到”描述当作稳定成功率。
社区厂商自报
MiMo-V2.6-Pro 官方 X 发布线程：任务定位、公开基准与开源入口
这条官方线程把 MiMo-V2.6-Pro 定位为公开构建的原生全模态 Agent 模型，重点覆盖代码、计算机使用、3D、设计、科研和工具工作流；线程中的榜单与案例能帮助筛选任务方向，但仍是厂商口径，不能替代同一 harness 下的独立复测。
来源X（Xiaomi MiMo 官方账号）；X 线程中链接的 Xiaomi MiMo 官方发布页
原文日期2026-09-22
采集2026-09-22
- 来源具体观察
- 这条官方线程把 MiMo-V2.6-Pro 定位为公开构建的原生全模态 Agent 模型，重点覆盖代码、计算机使用、3D、设计、科研和工具工作流；线程中的榜单与案例能帮助筛选任务方向，但仍是厂商口径，不能替代同一 harness 下的独立复测。
- 已公布条件
- 仅依据本线程宣称的“相当于”或价格比例做上线决策；需要逐题输入、完整工具 schema、随机种子、失败日志和统计显著性的严格比较；把一次官方案例当作稳定成功率。
媒体 / 基准方独立测量
Artificial Analysis：MiMo-V2.6-Pro 的智能指数、速度、价格与延迟
Artificial Analysis 在 Xiaomi provider、推理版本和默认 10,000 输入 token 的生产型工作负载下测得 MiMo-V2.6-Pro 的 Intelligence Index 为 46.324（页面显示 46）、输出速度 129.75 tokens/s、首个答案 token 延迟 17.58 秒、端到端输出 500 token 为 21.44 秒，价格处于低成本区间，但推理等待时间占首 token 延迟的大部分。
来源Artificial Analysis
原文日期2026-09-22
采集2026-09-22
- 来源具体观察
- Artificial Analysis 在 Xiaomi provider、推理版本和默认 10,000 输入 token 的生产型工作负载下测得 MiMo-V2.6-Pro 的 Intelligence Index 为 46.324（页面显示 46）、输出速度 129.75 tokens/s、首个答案 token 延迟 17.58 秒、端到端输出 500 token 为 21.44 秒，价格处于低成本区间，但推理等待时间占首 token 延迟的大部分。
- 已公布条件
- 对首字响应极敏感的交互式短问答；需要按不同 provider、不同推理档位或不同随机种子做严格横向复验的任务；本页只有 Xiaomi 一个 provider，无法代表其他部署。
媒体 / 基准方厂商自报
MiMo-V2.6-Pro 官方技术报告：架构、规模化 RL 与评测条件
这份官方报告把 MiMo-V2.6-Pro 定义为 1.02T 总参数、约 42B 激活参数的原生全模态稀疏 MoE，并用大批量、多环境、多 harness 和 groupwise grader 的 RL 训练获得较强 Agent 基准成绩；但表中大部分数字是厂商自报，公开信息仍不足以独立复现每个 benchmark。
来源Hugging Face（XiaomiMiMo 官方模型卡与技术报告）
原文日期2026-09-22
采集2026-09-22
- 来源具体观察
- 这份官方报告把 MiMo-V2.6-Pro 定义为 1.02T 总参数、约 42B 激活参数的原生全模态稀疏 MoE，并用大批量、多环境、多 harness 和 groupwise grader 的 RL 训练获得较强 Agent 基准成绩；但表中大部分数字是厂商自报，公开信息仍不足以独立复现每个 benchmark。
- 已公布条件
- 仅凭官方表格判断生产成功率、成本效率或统计显著性；把内部 benchmark、训练曲线或演示案例当成独立盲测；把 Pro-RL 权重结果直接等同于 API 的 mimo-v2.6-pro-ultraspeed。
媒体 / 基准方平台遥测
Arena Code Arena：MiMo-V2.6-Pro 的 WebDev AutoEval 记录
Arena 的 Code Arena | WebDev 总榜已收录 mimo-v2.6-pro，显示 AutoEval 分数 1628（+18/-18），但没有公开投票数或名次，因此只能说明它进入了 WebDev 自动评测榜，不能把 1628 当作盲投排名。
来源Arena（官方 leaderboard）
原文日期2026-09-12
采集2026-09-22
- 来源具体观察
- Arena 的 Code Arena | WebDev 总榜已收录 mimo-v2.6-pro，显示 AutoEval 分数 1628（+18/-18），但没有公开投票数或名次，因此只能说明它进入了 WebDev 自动评测榜，不能把 1628 当作盲投排名。
- 已公布条件
- 不能据此判断通用文本、视觉、多模态、长文写作或真实项目交付质量；也不能据此判断人类偏好。
社区个人体验
Reddit 实测：MiMo-V2.6-Pro 在 UI/UX 终端修改任务中陷入 grep 无限循环
在一项真实网站 UI/UX 修改任务中，发帖人称 MiMo-V2.6-Pro 与 MiMo-V2.6-Flash 都在终端触发与 grep 相关的无限循环，约 30 分钟没有修复代码；同一修改交给 DeepSeek V4.1 Flash 后则持续推进并完整输出终端工作记录。
来源Reddit，r/CommandCode
原文日期2026-09-22
采集2026-09-22
- 来源具体观察
- 在一项真实网站 UI/UX 修改任务中，发帖人称 MiMo-V2.6-Pro 与 MiMo-V2.6-Flash 都在终端触发与 grep 相关的无限循环，约 30 分钟没有修复代码；同一修改交给 DeepSeek V4.1 Flash 后则持续推进并完整输出终端工作记录。
- 已公布条件
- 不能用于判断基准分数、价格、速度、代码质量或长程 Agent 能力，也不能替代受控复测。