差一分与差十五倍：MiMo登顶开源

小米 MiMo-V2.6-Pro 在 Artificial Analysis 智能指数上登顶开源权重第一，46 分，只落后 GPT-5.6 Sol（max）的 47 分一分。 分数只是一半，另一半在钱上：按加权平均，每个智能指数任务的成本是 $0.13 对 $1.99——十五倍的差距。Pro 支持文本、图像、视频、音频四种输入，上下文 1M token，API 定价与上一代 V2.5 持平。权重 MIT，小米还一并放出了训练环境、RL 代码和技术报告，研究者能把模型背后的工作翻出来看。 这三点合起来值得拆细说。 第一，"差一分"和"差十五倍"放在一起，才是这条新闻的完整形状。只看榜单会以为咬得很紧，看成本才明白是两个物种：同样一件事，一家卖的是旗舰价，另一家卖的是工程价。今晚反复讲"看量不看份额"，这里正好反过来提醒——份额看的是你排第几，单价看你替用户省了十五倍的什么。开源模型赢下的从来不是单点跑分，是性价比的斜率。 第二，训练环境和 RL 代码一起放，是比权重更重的一步。MIT 权重给了"能用"，训练代码给了"能改"，技术报告给了"能懂"——三层齐了，别人才能在你的基础上往下走，而不是每次从黑箱外面猜。今晚读过的 RSI 系列一直缺的就是这一层：没有训练代码的开源，像给了菜谱没给火候。 第三，四模态加 1M 上下文而价格不动，说明小米把降本的功夫做在了训练侧而不是定价侧。这和今天另一条"七十训、三十推"的配比逻辑殊途同归：把钱花在让模型更聪明上，把节省让给用户。 给选型的人一句落地的：如果你的任务是中文为主的多模态流水线，拿这两个数字去跑自己的对照——同一批任务，分别打到两个端点，记下 token 数和账单，再看输出差距。榜单告诉你它能及格，十五倍差价告诉你及格的价钱。