今天凌晨，真的又是一个神奇的一天。
两个模型，直接在今天凌晨同时发布，中路对狙。
一个是延迟了两周，终于出来见人的Grok 4.7。
一个是小米，在前几天的模型训练直播后，终于掏出了他们的MiMo v2.6。
各领风骚十几天，真的不是说说而已。
曾经我说过，大模型在我心里，其实存在一个很难同时满足的不可能三角。
性能、价格、速度。
这就是过去几乎满足不了的不可能三角。
最近GPT-6 Astra应该非常能让大家感受到这种感受了，强是真的强，直接重构了我的很多基建，只要设定好目标，就是你最强的执行工具人。
但是贵也是真贵，慢也是真慢。
我前几天重构底层架构和数据库的时候，几乎一天一个200刀的额度，3个账号轮流干，加上之前送的重置卡，才勉强顶住，后面用了GPT-6 pro+MCP大法，以及部分小任务都降级到GPT-6 Astra low去做，后面才长久了一点，但是还是不太敢放肆用，因为真的贵。
就像这个账号，剩最后3%，我都不敢用。
所以，过去我一直觉得，Grok 4.6刚刚出的时候，我就觉得，他是我心中最符合的，满足我心中这个不可能三角的模型，虽然开发能力上，确实没有那么强，但是在当时，速度还真不错也不贵，所以到后来我也一直常用，因为我真的受不了GPT-5.6 Sol的龟速。
所以我心中是对Grok 4.7有很大的预期的，我希望他能把这个不可能三角，再往上抬一步，因为老马说。
虽然后面又自己打自己脸。。。
然后今天，Grok 4.7终于上了，但是讲道理，在看完以及测试之后，其实是有点低于我预期的，而且在他发布的3个半小时，MiMo V2.6深夜发布，这玩意反而超了我预期，几乎成为了我现在觉得，目前时间段里，解决不可能三角的版本答案，两个直接形成了鲜明的对比。
这画面，一下子就尴尬了起来。
一. Grok 4.7
先还是聊聊Grok 4.7吧，虽然感觉有点拉了，但是还是简单说一下。
他们内部的跑分我其实都有点不太想放了，但是还是放一下吧。
但是如果我们看AA指数的话，46分，跟GPT-5.6 Sol差不多。
这个模型，按他们的话说，是一个2.1T的全新预训练的模型，比Grok 4.6要大不少，Grok 4.6是个1.5T的，但是还是没解决上下文的问题，只有500K，没有1M上下文。
并且说加了SpaceX多年积累的工程数据在里面训，结果出来的效果，其实感觉一般。
在当今几乎是最权威的Coding Agent评测集Terminal-Bench 4.0上面，AA自己去跑，Grok 4.7的得分，真的有点惨不忍睹了，甚至跟DeepSeek V4.1 Flash是平齐的，连GLM 5.3 Flash都没比过，更别提前面的GPT-6、Fable 5.1这种怪物了。
在我比较常看的评估模型前沿科研推理能力上的CritPt上，相比于Grok 4.6，几乎没啥进步，着实一般。
整体上还是因为在一些知识工作，比如法律等上面，效果还不错，帮他们把总分给拉上去了，要不然就这个Coding和Agent水平，这个AA的总分肯定好看不了。。。
然后，在前端层面，崩盘了，我甚至觉得还不如Grok 4.6。。。
这是GPT-6 Astra的鹈鹕骑车。
然后...这是Grok 4.7的。。。
？？？
我也不知道出了什么问题。
然后在我们建筑前端设计+性能测试上，设计密度不够，并且性能优化有很大问题，极其卡顿，甚至在性能流畅度上，远不如用GLM 5.3 Flash开发的效果。
虽然价格没变，跟Grok 4.6一样，都是百万输入Token 2美元、输出Token 6美元，但是这个进步，属实有点小。
然后今天晚上，如果Grok 4.7自己发了，MiMo没发，大家可能也觉得就还好了，甚至可能都没啥热度。
但是，在Grok 4.7发布3个半小时以后，MiMo v2.6发了。
这个鲜明的对比，一下子让Grok 4.7显得有点小丑了。
二. MiMo-V2.6
坦率的讲，我本来对MiMo不报有啥预期的，因为他们太久太久没动静了，V2.5已经是4月的事了，而现在，已经9月底了。
你很难想象，一个模型厂商，在5个月的时间里，几乎没有新的大模型发布。
但是，今天深夜，MiMo-V2.6终于来了，一共三个版本。
MiMo-V2.6-Pro、MiMo-V2.6-Flash、还有一个20倍速的MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed，目前应该是全球最快的了。
然后，我自己体验完之后，我想说。
这个我本来不报有期待的，却给我了最大的惊喜。
先看跑分。
我写这篇稿子的时候，AA上刚刚更新了MiMo-V2.6的成绩。
46分。
跟Grok 4.7完全打平，位列开源模型第一和国产第一。
虽然不知道这个第一能维持多久，但，MiMo V2.6 Pro，就是当下的第一。
从V2.5的26分，进步到如今V2.6的46分，这个提升，还是挺猛的。
他们所有的细节跑分都在这。
不过这都是他们自己的，看看就行了。
AA上那两个我比较看重的，代表Coding Agent能力的Terminal-Bench 4.0和代表科研推理能力的CritPT，就是刚才Grok 4.7拉完的那两个，MiMo V2.6 Pro是这样的。
硬核的Coding Agent任务，MiMo在开源模型里面，仅次于GLM-5.3这个究极强化Coding能力的变态，还有刚刚强化过的Qwen 3.8 Max，位列第三。
但是在这个CritPt科研推理任务上，MiMo V2.6 Pro居然仅次于GPT和Claude这两个大魔王，成为了得分最高的模型。
在其他的各项任务上，也基本是在前列。
其次是价格上，MiMo V2.6 Pro，缓存输入每百万Token 0.025元，Flash直接就是0.02了，直接是跟DeepSeek V4.1 Flash对标，而且没有什么优惠期、没有什么闲时价格一说，就是0.025和0.02元，这个价格有多离谱，用AI比较多的同学一定懂的。。。
输入和输出价格，也超级低，甚至你用非实时可以等着的批量推理方式，你的价格，还能给你打半折。。。
我把一些主流大模型的价格，都换算成人民币，给大家列了一下，大家就知道，MiMo的价格有多离谱了。
小米真的是价格屠夫，DeepSeek在小米面前，突然都有点不够看了。。。
不仅是智能和价格有优势，这玩意的输出速度，还贼快。。。
怎么就干到130 Token/s了。。。
所以，当这三个数据摆出来的时候，大家就知道，为啥我说，我心中的不可能三角，在这个版本里，好像是属于MiMo V2.6的了。
我自己内部跑了一下AIHOT精选的小测试，想看看MiMo V2.6 Flash能不能进来，充当我的后端模型。
然后直接跑了2000道题，没想到，MiMo V2.6 Flash品味分第一，速度和价格跟DeepSeek V4.1 Flash打平，给我一下子整不会了。
已经正在无脑把AIHOT背后的一些主要的判断API，全面切换到MiMo V2.6 Flash上了。
至此，梁圣降级为梁子，罗圣正式上位。
而大模型斩杀线，也被MiMo V2.6，再次扩大了一步。
小米这次这个模型，做的确实好，是真的好。
MiMo V2.6这一次，其实也并没有把参数规模再疯狂往上堆，基座用的还是V2.5那个。
MiMo-V2.6-Pro总参数1.02T，激活参数42B。
Flash更小点，309B总参数，激活15B。
两个模型都是1M上下文，而且都是原生全模态，文字、图片、视频、音频全部能直接灌进去。
也就是之前的基模没换，通过后训练，直接干到了V2.6的地步。
小米感觉现在也能称为是后训练仙人了。。。
前几天小米也一直在直播一个抽象的东西，确实也是我第一次见。
罗福莉发了个X，然后自己把自己训MiMo V2.6做强化学习的过程直接给公开直播了。
这是一场豪赌，因为，你是完完全全可以在里面，看到所有的指标的。
你可以直接看它现在训练到第几步，可以看到花了多少钱，可以看到每一步跑了多少数据，训练Pass Rate怎么变等等等等。
MiMo V2.6 Flash这一轮强化学习，花了大约85万美元。
Pro花了262万美元。
加起来差不多347万美元，也就是人民币两千多万。
就为了这不到6天的后训练。
看着各种Benchmark在这几天里，不断的提升，也是真的挺有意思的，而且有一说一，这个曲线，他们的数据集质量，真的是高的离谱了。
他们也完整的产出了一篇技术报告，这个技术报告我觉得太值得学习了，里面讲了太多的东西。
如果你是AI从业者，真的推荐一定要看。。。
网址在此：
https://huggingface.co/XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Pro-RL/blob/main/MiMo_V2_6_technical_report.pdf
罗福莉也写了一篇帖子。
You Only RL Once的思路真的很有意思。
如果想体验MiMo V2.6的话，今天你也有了更好的产品来用。
MiMo桌面客户端，结束了内测，也终于正式上线，出了正式版，向所有人正式开放。
网址在此：https://mimo.xiaomimimo.com/desktop/
你直接打开MiMo的客户端，就能看到，最新的模型，已经全部上线可用。
并且MiMo团队格局还贼大，直接可以配置自定义模型，并且贴心的，把各家国产模型都给预设好了。
这里如果你之前是买了MiMo的Token Plan的，也可以在这里直接添加，就可以继续在MiMo的客户端里，继续用了。
他们的客户端做的也非常的全面和完整，大家下下来以后，可以自己做一下设置。
我们自己也做了一些简单的测试。
基本上还是偏万能型的水桶模型的。
做一些小型的BUG修复，是绰绰有余的，比如说看到一个告警通知或者一个BUG反馈，直接就扔给MiMo V2.6 Pro，基本上3分钟就能定位到问题。
并且会更加主动一些，关联过去的一些问题，来告诉你，有没有还可以举一反三一起解掉的问题。
这个主动性，确实是这次MiMo V2.6的特性。
有一个热点算法的重构的大型任务，直接GPT-6 Pro做的规划，交给MiMo V2.6去执行了，目前还在跑，跑了1个多小时了，CI被打回了1次，正在修复准备继续提CI，感觉应该没啥问题。
在前端上，我们现在特别喜欢用建筑设计来测试，一方面可以测审美，另一方面也可以测代码性能。
在我们这个露天足球场的任务上，做的还不错，精细度和整体效果肯定是离GPT-6 Astra那种玩意有一些差距的，整体精细度和性能表现上，我觉得跟Opus 4.8～Opus 5之间。
还有这个花朵动效的网页，实现的很不错，性能也足够流畅。
我自己可能又要迭代我的工作流和订阅了。
GPT-6 Astra依然会是我的最强的主力模型，但因为其高昂的价格，所以GPT-6 Pro + GPT-6 Ultra一般来共同帮我完成一个大型项目前端的规划和策划，然后交付到执行层面。
在执行层面，未来会有两种情况。
对于风险较大的工作，比如算法优化、大型重构之类的，我会直接用GPT-6 Astra Max来接着规划开始开发，保证用思考深度来换取在最短的轮次里完成开发，而不是反反复复的提PR过CI然后不断的修改无限循环。
风险一般的其他工作，比如部分单个功能的优化或者BUG修复，基于成本考虑，我可能就直接交给MiMo V2.6 Pro去干了，这个完全没有问题，未来的话可能会看一下GPT-6 Sol的性价比，然后再对比做一下判断。
但是对于大家来说，如果用不了国外模型，那就国内来说，现在MiMo V2.6 Pro可能就是你能用上的最综合水桶的了。
而AIHOT的后端API，无脑切换到MiMo V2.6 Flash上，精准性更高、品味更好、还能继续把我的成本打下来50%，何乐而不为。
哦对了，还有一个事没有说。
MiMo V2.6这次，是全面开源的。
而且没有什么后续开源，在今天模型上线的第一天，已经全面开源了。
MiMo-V2.6-Pro和Flash的模型权重已经开源，Hugging Face上已经可以下载。
然后还有一个特别有意思的：
MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B。
他们专门拿Qwen3.5-9B做了一个只有9B的小模型，就是为了让社区里没有几千张卡的人，也能自己去复现他们这一套Agentic RL。
并且，他们还宣布，会一起开放，7000多个高质量RL任务环境。
任何做AI的人，我相信大家都知道，这玩意，有多值钱。。。
MiMo就这么开了。
还有一个mini-harnesses的东西。
都开，全给你开。
那个全是宝藏的技术报告也开。
我只能说，今天罗圣登位。
愿未来，智能属于我们每个人。
