mimo 2.6系列发布,开源“”最强“”是需要加条件的

8GB显存可跑但推理能力让人失望:MiMo-V2.6蒸馏9B模型实测 大模型本地部署是当下开发者关注的热门方向,但硬件门槛常让人望而却步。模型量化与蒸馏作为两种核心压缩技术,能够将数十亿参数模型体积缩小至可部署级别。通过GGUF格式和Q4量化,基线为Qwen的9B蒸馏模型在8GB显存设备上也能成功加载运行。然而,蒸馏在降低资源占用的同时,也牺牲了深层推理能力,数学计算、多步逻辑等复杂任务表现明显不足。本文基于实际部署经历,给出量化方案选型、显存实测数据与推理性能对比,帮助开发者在本地大模型应用场景中合理预期、少走弯路。 阅读详情

【通讯内容】

9 月 22 日,小米正式发布并开源了 MiMo-V2.6 系列:Pro、Flash 两款原生全模态模型,加一个 Pro-UltraSpeed 极速档。Pro 是 1.02 万亿总参数、每次只激活 420 亿的 MoE 模型;Flash 是 3100 亿总参、激活 150 亿的"效率版"。全部 MIT 许可,权重、技术报告、甚至训练代码和环境都开源了。

这期通讯我不复述通稿,只聊四件更值钱的事:

  1. 大模型为什么都爱"应试"(刷榜那套);

  2. 小米发布稿里,那个我看着别扭的对比猫腻;

  3. 价格到底值不值;

  4. 怎么零门槛先摸一把,以及我后面要做的实测。

一句话先立在这:它确实在 AA 智能指数上拿下了开源模型的头名,但"头名"这两个字,得加几个前提再看。

一、大模型的"应试"现象

模型发布都拿榜单说话。但榜单这东西,和考试一样,你可以针对考题反复练(应试),也可以真有水平(能力),外面看都是高分,内里不是一回事。

看一个数字,先问三句:

  • 谁出的题? Artificial Analysis(AA)是第三方独立跑的,可信度高;但很多细分榜是厂商自己搭环境、自己定尝试次数跑的。

  • 在哪考的? 自家服务器 vs 公开榜,难度天差地别。

  • 自报还是第三方? 自报的叫"进度标记",不算"公开成绩"。

MiMo 就有现成例子。它宣传的 DeepSWE v1.1(长程代码)分数:Flash 从 48.8 涨到 65.68,Pro 从 58.4 涨到 72.57——这数字是小米在自己的环境、按自己的尝试次数跑出来的,是"我这半年进步很大"的证据,不是"公开榜上碾压谁"的结论。

更明显的是网络安全这块:CyberGym(找已知弱点)Pro 94、Flash 95,看着很能打;可一到 ExploitGym(写可用漏洞利用)Pro 只有 17.8、Flash 6.0,对照 GPT-6 Astra 的 42.4;ExploitBench 上 Pro 47.9 / Flash 25.3,Astra 是 100。"能指出已知弱点"和"能写出能用的攻击",中间差着好几档能力。

所以看发布会分数,别被一个数字带节奏。先问:谁出题、在哪考、自报还是第三方。

二、发布稿里的猫腻:只碰顶尖旗舰,不碰 flash 王

厂商发模型,有个心照不宣的套路:拿自己最能打的,去碰业界旗舰里的顶尖那档。这样图表上一摆,显得"就差临门一脚"。

小米这波就是这个打法。MiMo-V2.6-Pro 在 AA 智能指数拿 46 分,它拿去和 Claude Fable 5.1、GPT-6 Astra(都是 53 分,闭源顶流)放一张图里比。比不过很正常,但视觉上一看"才差 7 分",体感特别接近,好像再努努力就追上了。

可它压根不提的,是和DeepSeek V4.1 Flash 比速度。

我把两边的真实数字摆一起(tok/s = 每秒吐出多少字,越高越跟手):

模型

输出速度

价格(每百万 token,缓存未命中)

MiMo-V2.6-Pro(小米自引)

~134 tok/s

¥3 输入 / ¥6 输出

DeepSeek V4.1 Flash(AA 实测)

214 tok/s,社区实测 300–400

¥1 输入 / ¥4 输出(闲)

MiMo Pro 智力确实赢了 V4.1 Flash(版本稍有差异),46 分在 AA 指数上超过了 Kimi K3(44)和 GLM-5.3(45),拿下了开源模型的头名;V4.1 Flash 是此前排在前面的那个,被它超了。但速度只有人家的 1/5 到 1/3,价格还更贵。

这就尴尬了:对普通人来说,"又快又便宜"往往比"单纯比聪明"更实用。小米拿智力去碰顶尖旗舰,显得自己只差一点;却偏偏不拿速度去碰 V4.1 Flash——因为一比,自己才是那个"差点意思"的。

有人会说 UltraSpeed 不是标了"号称 20 倍速度"吗?那是自报、还没独立实测、而且是个溢价档,单价高得多,不能拿来当基础速度比。拿溢价档的速度去和人家基础档比,本身也是话术。

我说的猫腻不是"小米骗你",而是对比对象的选择本身就是精心设计的,只让你看想让你看的那个维度。

三、聊价格:还是性价比靠前的之一

抛开话术,价格本身得实话实说。MiMo-V2.6 沿用 V2.5 定价:

  • Flash:输入 ¥1 / 输出 ¥2(每百万 token)

  • Pro:输入 ¥3 / 输出 ¥6

  • 都带 99% 缓存折扣,复读类任务缓存命中后输入能压到几分钱

小米自己说:同等智能水平下,价格只有海外模型的 1/20 到 1/60。这个数我没法独立验证,但方向大概率是真的——闭源顶流按任务计费确实贵得多。

所以归纳一句:"AA 指数开源头名 + MIT 可商用 + 价格够低",它确实还是当前性价比靠前的模型之一,值得入手。不过"入手"我指的是低成本先试(下面说怎么 0 元试),不是让你去开 1199 的会员。

也要说句公道话:性价比成立的前提是"你用得上它的智力"。纯速度敏感、批量跑的任务,V4.1 Flash 反而更划算,它更便宜还更快。两个都是好东西,看你吃哪一口。

【怎么先摸一把】

不用等、不用花钱,三档随你选:

  1. 网页版,打开就测:入口在https://platform.xiaomimimo.com?ref=VTC6HS(含我的邀请码,互相都拿10元体验经,注册后自动填入 · 体验金 40 天有效),不用注册不用付费。适合先摸模型"手感"和全模态能力——图、视频、音频理解,还有 3D 世界生成、Computer Use 这些 demo,先玩一遍就知道它长啥样。

  2. 注册送额度:注册就送 API 赠金 + 每日赠送时长。能写脚本批量调、能接 Agent 框架做规模化测试,适合真要干活的人。

  3. 9B 权重直接下:MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B 在 HuggingFace 直接下载,MIT 许可,本地或租卡都能部署,没有调用上限。这是普通人少数几个能在自己机器上跑的版本(Pro/Flash 太大,消费级显卡碰不了)。

结尾钩子

这篇是"发布即看"的快评。后面我会实打实做两件事,写到号里:

  1. MiMo vs V4.1 Flash 实测对比——性能、速度、连端点可用率一起测(本号铁律:目录里有≠能用,赠金稳不稳我顺手验)。

  2. 9B 蒸馏版本地部署实测——拉到我那张 RTX 3070 8G 上跑,看普通人到底能不能日用,出真实 tok/s 和量化体积。

小米MiMo-V2.6开源大模型:Pro与Flash选型、部署与实战避坑指南 大模型部署与推理优化是当前工程落地的核心挑战,涉及模型量化、端侧推理、工具调用等关键技术。其原理在于通过模型压缩与架构优化,在有限算力下平衡质量与延迟,从而支撑高并发对话、代码生成等场景。MiMo-V2.6系列提供Pro与Flash双版本,Pro侧重复杂推理与长文档分析,Flash面向端侧部署与实时补全,并针对中文语境优化。开发者可依据任务容错率、延迟要求和部署环境进行选型,结合量化配置与提示词工程,实现从云端到边缘的高效推理。 阅读详情

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