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Latent Space·· 23 天前精选AI 评分84

小米发布 MiMo-V2.6-Pro 1T-A42B，训练成本 300 万美元

[AINews] Xiaomi MiMo-V2.6-Pro 1T-A42B: the new top Open Weights model, trained for $3M

AI 导读

小米发布 MiMo-V2.6 系列两款原生全模态开源模型，其中 MiMo-V2.6-Pro 以 1.02T 总参数、42B 激活参数登上 Artificial Analysis 智能指数开源权重模型首位（46 分），输入输出价格分别为 $0.435/M 和 $0.87/M token，模型采用 MIT 许可。

推荐理由

复盘小米 MiMo-V2.6 的 RL 训练三轴扩展与开源环境清单，可对照其成本与榜单位置判断开源权重模型的进展。

正文 · AI 翻译

在 AIE Shanghai 与小米及其他中国顶尖前沿实验室见面！

这是这家从“中国苹果”手机制造商转型而来的前沿实验室的首次尝试：“MiMo-V2.6 系列包含两个原生全模态模型：MiMo-V2.6-Pro 是我们迄今为止能力最强的模型，而 MiMo-V2.6-Flash 则在智能、效率与成本之间实现了最佳平衡。我们还正在推出 MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed，在相同质量下输出速度最高提升 20 倍，面向需要极致生成速度的用户。”

小米传统上并不被视为中国 AI 六小虎之一，因此这大大出乎你所熟知且喜爱的既有格局意料。而且……它是原生全模态的！

几天前，Fuli Luo，一位前 DeepSeek 明星工程师、现就职于小米，开始直播发布他们最终的 RL 训练运行，这显示出他们在内部指标上有着异常高的透明度，从而登上了新闻。

正如他们在技术报告中指出的，他们从三个维度扩展了 RL 计算：

  1. 更大的批次与更高的吞吐量：在完全异步架构上使用大批次，每次更新 1,568 个样本，训练上下文长度最高达 1M，每步 3.5 至 3.7B token。

  2. 更多任务与更丰富的环境：一套多任务训练套件，涵盖编程、通用智能体、视觉和网络，在多个 harness 之间混合，使某一能力的提升能够强化其他能力。

  3. 更多评分器计算：在每个组内进行相对比较，为长时程 RL 任务提供更精确、更多样的奖励信号，闭合自我改进循环，并引导模型走向更短路径和每任务更少 token。

所有这些工具，包括环境，都将开源——环境代码和训练配方，但完整的 7k+ 任务数据集尚未发布。

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开放模型、竞争与中国差距

  • 开放模型仍是政策与市场的核心叙事：Nathan Lambert 分享了一场关于开放模型性能、采用情况与中美竞争的国会简报，随后发布了公开摘要。更广泛的论点在其他地方再次浮现：@Yuchenj_UW 声称自 Opus 4.8 以来前沿编码能力已进入平台期，而开源模型以低 10–50 倍的成本持续缩小差距；@ClementDelangue 同样认为 API 对许多现实用例而言属于过度配置，专用模型将夺取份额。反方观点：@teortaxesTex 认为前沿实际上已分裂出新的更高层级，内部模型和顶级闭源模型仍大幅领先。

  • 中国实验室的发布节奏如今已难以忽视：@Thom_Wolf 汇总了一段异常密集的约 10 周开源发布潮，包括 Kimi K3、Qwen3.8-Max、DeepSeek V4-Pro、GLM-5.3、Hy4 Preview、Atria Dawn 等。彭博社消息经 @Polymarket 转述进一步印证：初创公司正越来越多地基于开放权重构建定制模型，以降低成本并减少对 OpenAI/Anthropic 的依赖。多条推文的潜台词是：开放权重能力已不再局限于中等规模模型；多个团队正在交付具有可信性价比表现的前沿级 MoE。

小米 MiMo-V2.6 与作为新扩展杠杆的 RL

  • MiMo-V2.6 是这批中最大的开放模型发布：@XiaomiMiMo 推出了 MiMo-V2.6 Pro 和 Flash，被称为开放全模态模型，附带权重、技术报告、RL 环境和训练代码。Artificial Analysis 表示 MiMo-V2.6-Pro 首次登顶其智能指数（46）的开放权重模型榜首，拥有 1.02T 总参数 / 42B 激活参数，并在 $0.435/M 输入和 $0.87/M 输出 token 的价格上展现出强劲的成本效率。@victormustar 指出这些模型采用 MIT 许可证。

  • 技术上最突出的不只是模型，还有 RL 技术栈：@eliebakouch 重点介绍了小米的环境/数据工厂论文，该工作从开放仓库生成 RL 任务，并引入“回路中的智能体”以保障鲁棒性并防止作弊。后续评论指向第二篇论文和异常高的透明度：@xeophon 指出小米希望发布约 7K 个 RL 环境，而 @eliebakouch 强调团队在最后一次 RL 运行后不到一周就交付了模型加技术报告。来自 @bertgodel 和 @Thom_Wolf 的一个反复出现的解读是：高质量的开放 RL 环境如今可能像上一轮周期中的预训练语料一样具有战略重要性。

  • RL 成本/吞吐量细节因压缩时间线而受到关注：@zephyr_z9 提到该结果背后的 RL 训练花费了 130 小时、750 亿 token 和 260 万美元；@tianjun_zhang 表示 MiMo 系列在 JAX + TPU 上扩展 RL，在那里扩展“主要是改配置，而不是重写代码”。如果这些数字站得住脚，其含义是后训练/RL 正成为通往接近前沿水平收益的一条远比许多人想象中更便宜的路径。

决策模型、Jev 与专用推理的回归

  • Jev 是产品/主题讨论中的主导话题：多条帖子汇聚到同一个框架：这“仅仅”是分类/路由，但借助现代模型智能以及大幅改善的延迟/成本。@karpathy 称它是帕累托前沿上的一点，代表“不思考、单 token、可接受低延迟的智能”。@willdepue 将其描述为具备接近前沿智能的零样本分类器，而 @ClementDelangue 则认为这种兴奋表明，市场对专用模型存在巨大的潜在需求，而非对不断变大的通用模型的需求。

  • 围绕 Jev 的生态迅速扩展：@sarah_edo 构建了一个 Chrome 扩展，使用 Jev 在每次击键时选择并填入相关的 WebMCP 工具。LangChain 将 Jev-as-a-judge 加入 LangSmith；@hwchase17 和 @Hacubu 通过 LangSmith Gateway 推进了开源决策模型 SemIf。@omarsar0 报告称使用 Jev 在 83 秒内以 0.14 美元重新标记了约 2300 篇论文，其中有 579 处高置信度变更，并对分歧进行了人工验证。

  • 更持久的启示在于架构：DSPyOSS 认为，询问前沿 agent 就像管理人，而手写决策模型程序则类似于写汇编；两个极端都有用，但过度使用就会变得脆弱。多条帖子强调了这些模型最适合的位置：路由、审批门禁、trace 评分、工具选择、离散文档决策，以及在更大的 agent 循环中作为低成本监督，而不是作为独立的“智能 agent”。

推理、工具与系统优化

  • Tokenizer 和后训练基础设施都获得了实质性升级：Hugging Face 的 tokenizers v1 RC 声称分词速度最高提升 30 倍、多线程扩展性更好、内存占用更低，且包体积小得多；@art_zucker 将其称为新的 SOTA 分词库。另外，Halo 作为后训练框架发布，声称相比原生 TRL 吞吐量最高提升 2.8 倍，同时让模型保持原生 Hugging Face 格式。

  • 推理侧工程仍是一大杠杆：@RisingSayak 展示了 KV 缓存如何被集成进 QwenImage 2.1，将固定上下文与变化的图像位置分离，带来 2.55 倍加速；该帖提到在预热后的 A100 上 DiT 时间从 50.57s → 19.86s，内存开销适中。vLLM 发布了在 GB300 NVL72 上针对 Qwen3.8-2.4T 调优的服务配置，展示了从高吞吐下 5K total tok/s/GPU 到低延迟下 180 output tok/s/user 的帕累托前沿。在视频工作负载方面，vLLM 还集成了 PyNvVideoCodec/NVDEC，消除了 CPU 解码瓶颈，并在 8×H100 上报告了 2 倍以上吞吐。

  • 压缩/量化仍在快速演进：@ZhihuFrontier 总结了腾讯混元将 Hy4 Preview (770B) 打包进 214 GiB 的工程实现，通过混合精度量化实现平均 约 2.38 比特/权重，包括在打补丁的 llama.cpp 中自定义 CUDA 内核。在边缘/本地侧，@vikhyatk 发布了 Parakeet Redux，将 NVIDIA 的语音模型从 1.2GB 压缩到 178MB，在 CPU 上以 113 倍实时运行，同时在 25 种语言的 FLEURS 上超越基础模型，在英语上保持在 0.3 WER 以内。

智能体、安全与人在回路控制

  • 计算机使用系统正变得更加产品化，但安全如今成为核心：Patrick Wardle 报告了 Muse 中的一个严重的本地劫持漏洞，认为广泛的操作系统访问权限使这类助手成为高价值的攻击面。相比之下，DeepLearningAI 强调了 Meta 对 Muse 类智能体的设计理念：假设提示注入将会发生，让真实凭证远离模型，将工具隔离在容器中，并使用独立的出站调用守门人。

  • 商业智能体也正被更深入地推入工作流：Cognition 推出了 Devin Cloud in Terminal 和 devin ssh，使模型的 VM 可直接从 CLI 访问，并允许在 Devin 与用户机器之间交接。GitHub Copilot 预告了桌面应用中的可编辑 diff，而 @pierceboggan 展示了一个集成 Sentry 的画布，用于从崩溃报告走向修复。

  • 一个反复出现的系统性观点：推理与智能体基础设施正转向测试时计算：@sarahookr 预测计算将从预训练——在那里边际 FLOPs 收益递减——转向测试时计算，这需要“非常不同的基础设施”。这一主题也出现在本地服务的持久缓存讨论中，例如 @TheZachMueller 关于 SGLang 多级 hiCache（GPU/RAM/磁盘）的讨论，用于在模型切换和重启之间保留 KV 缓存。

热门推文（按互动量）

  • Grok 4.7 发布：SpaceXAI 发布了 Grok 4.7，称其在相同价格/速度下相较 4.6 有显著提升。后续评测结果不一：Artificial Analysis 在其 Coding Agent Index 上给出 56 分，在 DeepSWE/Terminal-Bench/SWE-Atlas-QnA 上均有提升，而 Vals 则显示其在 Vals Index 上排名 第 24 位，较 Grok 4.6 下降 5 分，尽管在法律/医疗领域有所提升。

  • OpenAI 的自动化模型训练工作流：@wallstengine 发布的一份被广泛分享的摘要报告称，OpenAI 已在很大程度上自动化了实验模型训练的部分环节，包括 GPU kernel 编写和代码优化，内部 agent 协同工作，将部分实验从数年压缩至约一周。

  • OpenAI 数学顾问小组及已解决开放问题的说法：OpenAI 宣布成立一个由数学家组成的独立顾问小组，以指导对 AI 数学进展的评估与沟通。随后注意力转向一个更强的说法，该说法由 @AndrewCurran_ 等人放大传播，称 OpenAI 内部模型已解决数学领域 100 多个长期悬而未决的开放问题。这是该组信息中影响最为重大、但独立评估最少的一项。

  • 有价值数据资产的开放源代码：@ClementDelangue 重点提到 Eidon AI 开放了 1,274 小时的第一人称视角机器人数据（13,451 条记录），作为一家初创公司在关停后为社区保留影响力的罕见案例。

AI Reddit 摘要回顾

/r/LocalLlama + /r/localLLM 摘要回顾

1. Qwen-Image 2.1 与微型开放图像模型

  • Qwen-Image-2.1 发布！（热度：2485）：Qwen-Image-2.1 以开放权重形式发布，是一个统一的 7B 图像生成/编辑模型，定位为 Qwen-Image 系列中更快、成本更低的成员（博客、GitHub、Hugging Face）。关键技术新增包括原生 RGBA/透明图像生成与编辑、支持最多 10 张参考图像、多图像推理加速，以及针对物体移除、属性修改、保留产品/人像的编辑、全景图、信息图、排版和虚拟试穿等任务的局部编辑控制。评论主要聚焦原生透明管线与局部编辑界面；一个示例使用彩色圆圈同时定位三个区域，分别用于移除、头发重新着色和服装替换，表明人们对更可控的多区域编辑工作流颇有兴趣。

    • 据报道，Qwen-Image-2.1 新增了原生透明图像生成和透明图像编辑支持，这在技术上值得关注，因为 alpha 通道工作流通常作为后处理或遮罩处理，而非由图像模型直接处理。所附示例展示了透明输出能力：https://preview.redd.it/59fu834idoqh1.png?width=767&format=png&auto=webp&s=5fb81b135b35dac70f9d38a9995d7c1a7a2877dd

    • 该模型似乎支持通过视觉标注进行多区域局部编辑，即可以在提示词中引用被圈出的区域并同时进行编辑。其中一个示例要求它“移除蓝色圆圈中的金属手表，将红色圆圈中的头发改为黑色，并将绿色圆圈中的区域替换为灰色短袖亚麻睡衣，”展示了在单次编辑中结合对象移除、属性修改和区域替换：https://preview.redd.it/cvh09tyvdoqh1.jpeg?width=1242&format=pjpg&auto=webp&s=32077f7420def5bec85160e2e982d6aef5efce54

    • 多位评论者强调了模型规模：Qwen-Image-2.1 被描述为 7B 参数，这比评论者所说的超过 20B 的先前 Qwen 图像模型要小得多。这种规模缩减被视为对本地推理可行性很重要，一位用户特别指出其兴趣是从 16GB VRAM GPU（如 RTX 5060 Ti 16GB）的角度出发的。

  • 关于 Qwen-image-2.1 许可证的澄清（活动量：948）：该图片是一张非梗图截图，内容为 Qwen Developers X 帖子，澄清 Qwen-Image-2.1 的输出不被视为获得许可的“Materials”，因此用户保留对生成图像/内容的权利。这一点很重要，因为据报道该模型许可证仍包含对 Materials 使用的非商业限制，从而在即使生成输出归用户所有的情况下，是否允许商业图像生成方面造成歧义。评论者对此澄清表示欢迎，一位用户称 Qwen-Image-2.1“轻松击败所有当前的 Flux 模型”。另一位指出，他们可以在 16 GB RTX 5060 Ti 上通过 ComfyUI int8 在峰值约 15.2 GB VRAM 的情况下本地运行它，但警告 Hugging Face LICENSE 文件可能尚未反映澄清后的意图。

    • 一位评论者报告称，在 16 GB RTX 5060 Ti 上使用 int8 量化在 ComfyUI 中本地运行 Qwen-Image-2.1，VRAM 峰值约为 15.2 GB。他们将模型描述为适合本地测试，但指出围绕生成输出的许可不确定性是更广泛/客户使用的主要障碍。

    • 多位评论者强调了一个法律/实现不匹配的问题：Hugging Face README 显然已被澄清，但实际的 LICENSE 文件仍包含第 2(b) 节措辞，禁止对 Materials 进行商业“使用”。一位用户发邮件给 model-business@notice.qwencloud.com 询问许可证文本是否会更新，因为推文/README 的意图可能不足以用于客户或商业工作。

    • 正在争论的关键技术/法律区别是，“不允许商业使用”是仅适用于服务、再分发或将模型/materials 货币化，还是也限制模型生成的输出。评论者认为，在规范许可证文件更新之前，将其与宽松的 Apache-2.0/MIT 风格模型许可证进行比较的下游用户可能会合理地避免商业工作流，尽管已有澄清。

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来源：Latent Space · latent.space

#模型发布#开源生态#Agent#数据/训练