MiMo-V2.6-Pro 評測：最聰明的開源模型，卻讓你等 18 秒

MiMo-V2.6-Pro 值得認真試一次：長程 Agent 批量任務、自動化工作流，以及出人意料的——寫文章。它同時也是最消耗你耐心的模型：發布當天，最強的開源智慧分數背後，是開口前最長的等待之一。幾個小時內，一位開發者說它修好了一個競品旗艦模型修不動的腳本；另一位說它在終端裡空轉了三十分鐘。這兩則回饋都是真的。這篇評測負責把它們分揀清楚。

本文只計入你能點開核對的證據：官方口徑、獨立測量資料和有日期的社群回饋，各自標明它能證明什麼。發布資訊在 MiMo-V2.6-Pro 模型頁 (简体中文)，錢的事在定價分析。這裡回答一個更窄的問題——它值不值得用、適合誰、代價是怎樣的等待。

文末我會看這些結論對瀏覽器級工作流意味著什麼。如果你的日常是多頁面調研、資訊抽取和自動化，而不是守著一個聊天框，這部分與你有關。

核心結論

• MiMo-V2.6-Pro 在 Artificial Analysis 智慧指數上得 46 分，同類 114 個模型中排名第一，是得分最高的開放權重模型；每項指數任務成本 0.13 美元，為對比組最低。(Artificial Analysis，2026-09-22 核對)

• 另一面是等待：Xiaomi 供應商 1 萬輸入 token 工作負載下，首個答案 token 需 18.17 秒，其中大部分是靜默思考；之後的生成速度約每秒 125 token。(AA 供應商基準)

• 思考 token 按輸出計費，每百萬 0.87 美元（6.00 元）。指數任務集上思考 token 約 37,500 個，答案 token 約 26,800 個。

• 發布當天的真實回饵兩極：一個壞掉的 Python 腳本在 GPT-6 Astra Light 失手後被它修好；一次 grep 迴圈三十分鐘，DeepSeek V4.1 Flash 完成了同樣的任務。兩個方向都只有單次樣本。

• 寫作是最大的意外驚喜——角色扮演與長文使用者盛讚場景推進和對話質感。工具迴圈失控是最大的風險。按工作負載的裁決見文末決策表。

MiMo-V2.6-Pro 到底是什麼

小米在 2026-09-22 發布 MiMo-V2.6-Pro 與 MiMo-V2.6-Flash (简体中文)，定位是圍繞大規模強化學習打造的「原生全模態」開放權重模型。Pro 是稀疏 MoE：約 1.02T 總參數、每 token 啟用 42B，100 萬 token 上下文視窗，支援文字、圖片、音訊、視訊輸入、文字輸出，MIT 授權。權重在 Hugging Face（XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Pro-RL）；API 名稱是 mimo-v2.6-pro，另有單獨定價的高速檔 mimo-v2.6-pro-ultraspeed。V2.5 系列端點將於 2026-10-21 下線（遷移背景）。

看任何數字之前先注意一件事：參數口徑互相矛盾。技術報告寫 1.02T 總參數 / 42B 啟用；Hugging Face 摘要另有一行 524B；Artificial Analysis 結構化資料寫 978B passive。把 1.02T/42B 當作官方技術報告的架構口徑，但給硬體做預算前要核對具體 checkpoint。

本文回答的不是「它聰明嗎」——排行榜已經回答了。而是：一個有著這樣的速度畫像、這樣的計費結構、這樣的工具迴圈特性的模型，是否適合進入你的工作流，尤其是對比 GPT-6 Astra、Claude Fable 5.1 或更便宜的 Gemini 3.8 Flash 時。

決定這篇評測的那一個數字：18 秒的沉默

下面這組數字統攝全文。MiMo-V2.6-Pro 拿下 Artificial Analysis 測得的最高開放權重智慧分（46 分，114 個同類第一），同時是對比組裡每任務成本最低的模型（0.13 美元）。它也是名單供應商（Xiaomi，1 萬輸入 token 工作負載，2026-09-22 核對）上首個答案 token 需要 18.17 秒的模型。

這兩個數字描述的是兩個完全不同的模型，取決於等的是誰。對一個要跑三十輪工具呼叫的後台 Agent 來說，18 秒的前置思考攤薄在幾分鐘的無人值守工作裡幾乎無感，之後 125 token/秒的生成速度在同一快照裡只落後一兩個模型。對一個提了問題盯著游標的人來說，18 秒無比漫長，而 500 token 回答的端到端 22.2 秒更糟。

同日早些時候的 Artificial Analysis 快照把等待拆開：思考 15.41 秒 + 輸入處理 2.17 秒——87.7% 的等待是模型開口前的推理。同一份結構化資料也解釋了帳單的怪相：每項指數任務約 37,520 個推理 token 對 26,756 個答案 token。每看到 1 個 token 的答案，你要為約 1.4 個 token 的隱藏思考付錢。

Reddit 使用者在發布幾小時內就撞上了同一堵牆：

"6k and 10k tokens?! Thinking takes more than half of the prose? It hurts my wallet..." ——u/GlitteringSplit6035（r/SillyTavernAI，2026-09-22；譯：六千一萬個 token？思考佔了正文的一半多？我的錢包在滴血……）

"what are these output tokens lmao are your keys made of gold?" ——u/OverdueMaid（同帖；譯：這些輸出 token 是什麼鬼，你的 key 是金子做的嗎？）

用這個錨點分揀你的工作負載：工作單位是長跑，就買它的腦子、忍它的等待；工作單位是人的一個回合，那等待本身就是產品。

先看真實工作上的成敗，再看排行榜

發布當天最有用的證據不是基準行，而是兩個有具體工具、具體結果的小故事。

贏的那次。 u/irukadesune 有個查 Instagram 回關的 Python 腳本。GPT-6 Astra Light 重寫後依然在拉取粉絲列表時失敗。給 MiMo-V2.6-Pro 的提示只有一句："find anything to improve this script. right now it's still not working." 它修好了。

"frankly it just finish what gpt 6 astra light can't" ——u/irukadesune（r/opencodeCLI，2026-09-22；譯：說白了，它就是把 GPT-6 Astra Light 幹不完的活幹完了）

潑冷水的回覆。 該帖最高讚回覆指出了這個故事能與不能證明什麼：

"Debugging is a different kind of test than writing from scratch. If you didn't give Astra a chance to fix it then it's not really a head-to-head comparison." ——u/Amarsir（同帖；譯：偵錯和從零寫是兩種不同的考驗；沒給 Astra 修的機會，就談不上正面對比）

輸的那次。 u/choiyoh 把同一個網站 UI/UX 修改任務交給 MiMo-V2.6-Flash 和 MiMo-V2.6-Pro，在終端編碼工具裡執行。兩個模型都陷入 grep 迴圈，毫無進展。

"for 30 minutes no code was fixed." ……"DS 4.1 Flash is still much better.." ——u/choiyoh（r/CommandCode，2026-09-22；譯：三十分鐘沒有修好任何程式碼……DS 4.1 Flash 還是好用得多）

各一次執行，沒有日誌、沒有 repo、沒有 token 統計。它們只能證明兩種結果都真實存在——贏過競品的偵錯修復，和三十分鐘的工具空轉——證明不了各自的發生頻率。這正是基準應該填補的空白。來看看它們到底填了多少。

基準數據，以及該信幾分

小米技術報告（Table 3，廠商自報，2026-09-22 核對）把 Pro 與自家家族和三個閉源旗艦做了對比。數值按報告原樣記錄，- 表示未提供：

現在按慣例潑三盆冷水。

測量條件很薄。 報告只給彙總分，沒有逐題日誌、提示詞、隨機種子、樣本量和信賴區間。三行（MiMo Code Bench、MiMo Cyber Bench、MiMo Visual Coding）是小米自己的基準。被反覆轉述的「DeepSWE 58.4 → 72.6」是同一次 RL 訓練內的曲線變化——約 30 步、262 萬美元算力——不是模型對模型的比較。官方發布頁「在多數 Agent 基準上與 Claude Opus 5 和 GPT-5.6 Sol 相當」是定位話術，「價格是其 1/20 到 1/60」的說法沒有給出對比集和 token 口徑。

社群預設不信任訓練期排行榜：

"We'll see how it works on real code. DeepSeek-V4.1-Flash was technically a lot more capable than GLM-5.3-Flash but it's worse in the real-world … The benchmarks don't care if it's a code spaghetti." ——u/lilian_moraru（r/LocalLLaMA，2026-09-22；譯：真實程式碼裡見分曉……基準測試並不在意程式碼是否混亂不堪）

"i mostly care about roleplay so those benchmark wins dont mean much if it still forgets details after a few messages." ——u/Pure-Summer2818（同帖；譯：我主要看角色扮演，聊了幾句就忘細節的話，基準贏了也沒意義）

獨立來源印證的是形狀，不是精度。 Artificial Analysis 在自有硬體上跑出 46 分智慧指數（v4.3.2，10 項評測）；Arena 的 Code Arena WebDev 行是 AutoEval 1628（+18/-18），Rank 與 Votes 均為 N/A——那是盲測投票榜上的腳本結果，不能寫成「排名第 N」。上文 Amarsir 的方法論提醒適用於這裡的每一行：偵錯不是創作，一個 harness 不是你的 harness，方向性訊號不是標尺。

潑完冷水還站得住的：相對 V2.5-Pro 的代差（DeepSWE 19.0 → 71.9）大到不可能是統計花招；報告裡跨 harness 遷移實驗（四個訓練 harness，再測沒見過的 Codex、Claude Code、mini-swe-agent，通過率約 50% → 66%）是真正貼近部署的證據。只是別把任何一行讀成你的成功率。

MiMo-V2.6-Pro 真正強的地方

寫作是最大的意外

編碼模型很少先被誇文筆。發布當天最響亮的讚美來自長文角色扮演寫手——這是一群對重複套路極其苛刻的使用者。

"honestly I'm really enjoying it for RP so far. The responses have been surprisingly good, especially when it comes to keeping the flow of a scene going and actually giving me something interesting to work with instead of falling into the usual repetitive RP patterns." ——u/Electrical_Mode_2489（r/SillyTavernAI，47 讚；譯：RP 體驗真的好，尤其擅長推著場景走，給我有意思的東西接戲，而不是掉進重複套路）

另一位與 GLM 5.3 正面對比的寫手喜歡它的對話和克制：它「set[] up to ask about 'twink' LATER instead of shoehorning it in right then and there」（譯：把關鍵資訊留到後面再問，而不是硬塞進當下）。如果你以寫作為生——小說、行銷文案、長互動故事——這個升級對你可能比任何編碼分都重要。

邊界：文風是個人口味。在同一個對比帖裡，u/Probablynotsocool 更喜歡 GLM 5.3（"Felt more immersive and crafty"），覺得 MiMo 的敘事「like a book … in a roleplay it can get tiring」（譯：像讀小說，放在 RP 裡容易累）。兩位都是有經驗的使用者，同樣的輸出，相反的結論。

自動化與工具工作流，紙面上勝過旗艦

基準的形狀在這裡是真偏向 MiMo 的。AutomationBench v1.0.6：53.1，超過 Claude Opus 5（50.3）和 GPT-5.6 Sol（45.8）。Toolathlon-Verified：76.9，距 Opus 5 僅 3 分並領先 Sol。Terminal Bench 2.1：89.9，對比組第一。JobBench 62.0 是 GPT-5.6 Sol（45.4）的近一倍半。

這些行背後的工程細節對部署更重要：RL 階段在四個極簡 harness 上訓練，再在三個沒見過的 harness（Codex、Claude Code、mini-swe-agent）上驗證遷移。只在自家 harness 裡好用的模型是展示品，能遷移的模型才是基礎設施。對搭建多步工具迴圈的人——瀏覽器 Agent、CI 修復器、內部自動化——這是試用它的最強理由。

商品級價格上的旗艦智慧，還帶 MIT 權重

2026-09-22 核對的 Artificial Analysis 快照裡，MiMo-V2.6-Pro 智慧指數 46 分——與 Grok 4.7（46）持平、低於 Claude Opus 5（51）——同時是對比組每指數任務成本最低的模型（0.13 美元）。牌價是每百萬 token 輸入 0.435 美元 / 輸出 0.87 美元（3.00 / 6.00 元），快取命中降到 0.0036 美元——120 倍折扣悄悄改寫了多輪對話的經濟性（定價精算見此；想橫向比較開放旗艦預算，可看 Kimi K3 定價拆解）。

同日旗艦的社群對比把這筆帳算得很具體：對 Grok 4.7，MiMo 上下文 100 萬對 50 萬 token、約 125 對 42 token/秒、MIT 權重對閉源、0.435/0.87 對 2/6 美元——而兩者智慧指數同為 46 分。如果你的約束是「每美元買到多少能力」——批量 Agent、研究流水線、Agentic 推理工作負載——這就是本次發布的價值主張。

它會咬人的地方

思考稅：沉默你付兩次錢

一次付在等待，一次付在帳單。首個答案 token 18.17 秒；每項指數任務約 37,520 個推理 token 對 26,756 個答案 token，全部按每百萬 0.87 美元的輸出計費。推理密集的提示詞上，社群使用者回饋思考量超過總生成量的一半——正是上文「6k and 10k tokens?!」式反應的由來。

小米官方的逃生口是 mimo-v2.6-pro-ultraspeed：最高 20 倍生成速度，價格恰好 10 倍（輸入 4.35 美元 / 輸出 8.70 美元）。對有預算的互動式產品是真選項，但它把模型重新定價回了前沿區間，抵消了最大的性價比賣點。官方 API 材料裡目前沒有「少想點」的開關——定價分析裡把這筆帳算完了。

工具迴圈會跑飛

上文 grep 迴圈是 Agent 工作裡最疼的失敗形態：不是答案錯，而是沒有答案，計費還在走。技術報告坦誠其訓練基礎設施遇到過 OOM、評分器不可達和部分 rollout 失敗，但沒有給出各基準的統一失敗率。同帖另一位使用者印證了同樣的體驗（"Same here, also is way faster"，說的是競品）。如果拿它跑無人值守任務，就要配監督、工具呼叫逾時和備選模型——與你對待任何 Agent 瀏覽器棧的紀律相同。

合規、端點與部署重量

三個不進分數的現實麻煩：

• 資料處理。 發布當天就有使用者指出當前唯一線上端點是第一方的，且在他們的理解裡不符合零資料保留（ZDR）："very interesting, but 2.6 Pro's only endpoint is non-ZDR compliant"（u/total_ty），緊接著是"How trustworthy is a random tag on a website, honestly? How do we verify none of our data has been retained by the endpoint?"（u/starliteburnsbrite）。開源權重意味著第三方託管會來——"the weights are already up on huggingface"——但今天合規路線是自建，或者找一個你讀過條款的提供商。

• 自建很重。 1.02T 稀疏 MoE，官方 vLLM 範例預設 --tensor-parallel-size 8。這不是筆電模型。預算按多卡節點算，先讀參數口徑的細則。

• 版本與價格漂移。 V2.5 端點 2026-10-21 關閉；Artificial Analysis 的數字同一天內就隨測量刷新漂移過（17.58 → 18.17 秒）。鎖定版本，做預算前重新核價。

大家到底怎麼說

發布當天的討論沿兩條軸分裂，而不是一條。

軸一：驚喜派對上燒手派。 修腳本的勝利和 grep 的翻車在 Reddit 上只隔四小時，兩邊陣營立刻滿員。u/irukadesune 一句提示修好了競品旗艦修不動的東西；u/choiyoh 在終端迴圈裡丟了三十分鐘，轉投 DeepSeek V4.1 Flash。興奮的人讀同樣的證據往外推——"I believe in mimo, mimo will replace GLM as THE rp model"（u/stopaskingforloginn）——懷疑的人則要日誌。

軸二：價格驚喜派對思考帳單派。 發布帖的第一波衝擊是經濟帳——"They kept the prices!? It's over."（u/Pink_da_Web，譯：價格沒漲？！別的模型沒戲了）——然後 token 數來了：

就連這個模型最滿意的使用者群——寫手們——內部也吵不出一致：

本文的立場：與 u/Amarsir 落點相同——欣賞這個模型，但對草率的對比不耐煩。九條可核對的聲音呈現的模式與數字一致：能力是真的，等待和帳單的摩擦是真的，工具迴圈的可靠性兩個方向都還停留在 n=1。

裁決：按工作負載選，不按分數選

兩個時效提醒。第一，Grok 4.7 同日發布，在 Artificial Analysis 指數上同為 46 分，社群對比的結論是「neither one decisively dominates the other」（譯：誰也不能穩壓誰）——你該做的是用你的工作負載跑對比，最好讓兩個模型並排作答。第二，V2.5 端點 2026-10-21 關閉，如果你建在它上面，遷移規劃沒有可選項。

一條務實路線：讓它在幹活的地方跑

這篇評測的所有結論都指向同一個畫像：等待傷人不傷 Agent；思考 token 懲罰閒聊式單輪、獎勵持續長跑；工具迴圈風險需要監督。這個畫像塞進文件旁邊的小聊天框是錯配，放進瀏覽器級工作流則是順理成章——讀頁面、裝下 100 萬 token 上下文、在你幹別的時候把活幹完。

這正是 Tabbit Browser 圍繞的工作方式：把多頁面調研、資訊抽取和自動化當作 agentic browser 任務，而不是一次提示詞。誠實的邊界：本輪評測未能核實 MiMo-V2.6-Pro 目前是否出現在 Tabbit 的即時模型選擇器中，本文不宣稱任何 Tabbit 實測。像對待任何模型在任何用戶端的可用性一樣，先檢查你帳戶裡的模型選擇器再做規劃。

如果上面的畫像和你的工作吻合——長跑、重上下文、工具呼叫、成本紀律——正確的問題就不是「哪個模型分最高」，而是「哪個模型把我的活幹完」。用你自己的固定任務集讓兩個候選跑一輪，按每美元完成的工作量結算。這個測試勝過本文裡的任何一行排行榜。

Tabbit Browser

在 Tabbit 裡試用 MiMo-V2.6-Pro

Secholar.L

Tabbit 成長與內容

Secholar.L 專注 AI 瀏覽器與 Agent 工作流的實測寫作,基於真實調研比較工具,引用可查證的一手來源。