把一段猫咪发布片丢给 Mistral Large 4、MiMo V2.6 Pro、Opus 5.5 和 GPT-6.1 Sol,看谁重制的 voxel 和 ASCII 版更好玩,结果全贴出来了。
#MiMo
小米新发布的MiMo-V2.6系列在Agent Arena表现亮眼,Pro版本性能接近Claude Opus 5和GPT-5.6,且是开源模型中AI指数最高的。
用 opencode 的 10 美元套餐算了笔账:MiMo 能跑 3 万次请求,比 DeepSeek 的 2.6 万还多,就是不太稳。想省钱写代码的可以看看怎么选。
小米把 MiMo-V3 的注意力架构拆开讲了:KV Cache 提前生成、Prefill 少跑一半层数,跑 Agent 时长上下文检索更省更准,细节都在官方这篇说明里。
小米的 MiMo v2.6 Flash 跑分接近 Grok 4.7,成本却只有 1/57,做 agent 的可以看看这份 60 任务实测。
小米把 MiMo-V2.6 权重全开源了,Pro 在 AA 指数拿 46 分压过 Kimi K3,价格只有海外模型的 1/20。
小米“龙虾”miclaw 今天封测结束停服了,它是拿 MiMo 大模型做的交互测试产品,升级澎湃 OS 4 会自动退出。
小米搞了个叫MiMo-V2.6的模型,在研究多任务代理RL怎么扩展,计算量很大,每步20亿令牌,用了很多提示和滚动,还混合了多种环境,挺有意思的。
小米开源了他们新模型 MiMo-V2.6 的训练细节,能让你了解如何用 RL 构建开源 AI,和之前的方法比,他们把计算、环境和评估都做了更大规模的扩展。
小米把全屋智能 Agent 开源了,基于 MiMo 大模型,能认人、记习惯、主动干活,自己搭一套试试。
小米 MiMo 模型用户注意了:V2 系列即将下线,V2.5 性能更强且 Pro 版迁移零适配成本,建议在 6 月 1 日前完成切换,避免业务中断。
MiMo 把万亿参数模型的推理速度拉到 1000+ Token/s,做 Agent 和实时交互的开发者值得关注——速度提升直接缩短任务等待时间,并发场景下体验翻倍。
1T 参数模型跑出 1000 TPS 的生成速度,对追求低延迟推理的开发者来说是个值得关注的指标,建议申请试用实测质量。
万亿参数模型跑出 1000+ Token/s 的速度,做 Agent 和实时交互的开发者可以直接体验,效率提升肉眼可见。
万亿参数模型首次达到千 tokens/s 输出,做大规模推理或实时 AI 应用的团队可以直接申请体验,看看能否真正落地到生产环境。
大模型推理速度的里程碑——1T模型跑出1000+ tokens/s,做实时AI应用和推理优化的团队值得关注,可以直接申请试用体验。
做模型推理优化的团队值得看看——小米MiMo团队用Hybrid SWA和系统级优化把成本打下来,证明了架构落地比参数更重要,建议点开了解具体实现。
小米 MiMo 用架构和推理优化把 API 价格打下来,做 AI 应用开发的团队可以直接用更低成本调用高性能模型,建议关注后续技术博客。