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小米将 MiMo-V2.6 的开源 RL 环境数据集 MiMo-V2.6-RL-oss 上线 Hugging Face：含 5 个子集，code 子集约 2.7k 行，为开源代码 SWE 类强化学习训练环境，每条含 prompt、reward_model、ground_truth、extra_info，任务取自真实开源仓库 issue 并在 Docker 测试床中验证。Hugging Face CEO Clément Delangue 转推称同类任务商业采购通常每个需数百至上千美元。该数据集为此前 9 月 22 日开放的 RL 训练工具包中训练任务部分的 HF 上线。

小米 MiMo 负责人罗福莉 9 月 23 日宣布 MiMo-V3 将采用全新架构，其核心 HySparse 2 今日发布：基于 KV 桥接、KV 重用及 Token 级选择等稀疏注意力改进，1M Token 长度下预填充计算量降低 5.02 倍、KV 缓存缩小 4.5 倍，并取得更高 MRCRv2 与 RULER-v2 长上下文检索评分，面向智能体推理工作负载。

小米 MiMo-V2.6 确认具备原生全模态生成与具身操作能力：单一模型可直接生成图像、视频、音乐与 3D 虚拟世界（团队用其搭建全部由 MiMo 生成的 MiMo 展览馆），并能在具身仿真中通过视觉反馈闭环控制 Franka Panda 机械臂完成抓取与颜色分拣；同步上线的 MiMo Desktop 支持主 Agent 调度多个子 Agent 并行协同构建 3D 场景。

小米公布 MiMo-V2.6-Pro API 定价：输入 $0.435/百万 token、输出 $0.87/百万 token；按 Artificial Analysis 测算单个测试任务成本约 $0.13，处于智能与成本的帕累托前沿，显著低于同档模型。

小米随 MiMo-V2.6 推出高速版本 Pro-UltraSpeed，输出速度最高达 20 倍；同时开放 RL 训练工具包，含技术报告、完整训练框架、可继续训练的小模型及约 7000 个带自动评分器的训练任务（覆盖软件开发、网络安全、办公、网页设计，另约 1000 个音乐作曲任务）。

小米披露 MiMo-V2.6-Pro 以“Co-Scientist”角色参与真实科研任务：在 MOF 材料设计中完成文献检索、候选方案提出与性能模拟筛选，将约一个月研发周期压缩至 2-3 天；并在未经 Lean 专项后训练的情况下，协助在 Lean 4 中完成《周期三蕴含混沌》主定理 6000 余行完整形式化证明且全部通过内核核验。北大研究员窦锦虎评价其达训练有素博士研究人员水平。

小米发布并开源 MiMo-V2.6：Pro-RL（524B）与 Flash-RL（159B）双版本权重及 9B 蒸馏版（Distill-Qwen-9B，支持图文输入）上线 HuggingFace；Pro 版 AA 综合智能指数 46 分，API 价格与前代持平。

小米于2026年9月8日宣布 Xiaomi MiMo Desktop 桌面客户端正式开放邀测，通过者可限时限量免费体验 MiMo-X-Pro-Preview 与 MiMo-X-Flash-Preview 两款新一代模型；客户端支持直接读取表格、图片、视频、PDF、录音与压缩包，生成含组件结构、交互逻辑与数据可视化的可点击预览界面，并可自主控制浏览器打开网页、检索信息、填写表单、提取素材，同时按任务复杂度与成本自动选择模型与 Agent。

小米CFO披露MiMo将于近期推出首款个人桌面端应用，可一站式完成办公生活任务，同时新一代MiMo模型正在训练中。