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Latent Space·· 2026-09-22精选AI 评分78

小米发布 MiMo-V2.6-Pro 与 Flash 开源全模态模型，训练成本约 300 万美元

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

AI 摘要

小米发布 MiMo-V2.6 系列两款原生全模态开源模型，MiMo-V2.6-Pro 为 1.02T 总参数、42B 激活参数，采用 MIT 许可，Artificial Analysis 称其以 46 分登顶开源权重模型智能指数。

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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：“MiMo-V2.6 系列包含两款原生全模态模型：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、效率和成本之间取得了最佳平衡。我们还推出了 MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed，输出速度最高可提升 20 倍，在相同质量下满足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，因此这对你所熟知并喜爱的既有格局来说非常令人意外。而且……它是原生全模态的！

小米几天前登上新闻，当时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，这显示出其内部指标异常透明。

正如他们在技术报告中指出的，他们沿三个轴扩展了 RL 计算：

  1. 更大的批次和更高的吞吐量：在完全异步架构上进行大批次训练，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 tokens。

  2. 更多任务和更丰富的环境：一个多任务训练套件，涵盖编码、通用智能体、视觉和网络，跨多个 harness 混合，使某一能力的提升能强化其他能力。

  3. 更多评分器计算：每组内的相对比较为长时程 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 tokens。

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。

2026/9/19-2026/9/21 的 AI 新闻。我们检查了 12 个 subreddit、544 个 Twitter，没有进一步检查 Discord。AINews 网站让你搜索所有过往期刊。提醒一下，AINews 现在是 Latent Space 的一个栏目。你可以选择接收/不接收邮件频率！

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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议题：Nathan Lambert 分享了一场关于开放模型性能、采用情况和中美竞争的国会简报，随后发布了一份公开摘要。这一更广泛的论点在其他地方也再次出现：@Yuchenj_UW 声称自 Opus 4.8 以来前沿编码能力已陷入停滞，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是杀鸡用牛刀，专用模型将抢占份额。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遥遥领先。

  • 中国实验室的发布节奏如今已难以忽视：@Thom_Wolf 整理了一段异常密集的约 10 周开放发布期，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 转述进一步印证了这一点：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。多条推文传递的潜台词是：开放权重能力不再局限于中等规模模型；多个团队正在交付前沿规模的 MoE，并具备可信的成本性能表现。

小米 MiMo-V2.6 与 RL 作为新的扩展杠杆

  • MiMo-V2.6 是本批中最大的开放模型发布：@XiaomiMiMo 推出了 MiMo-V2.6 Pro 和 Flash，被描述为开放全模态模型，附带权重、技术报告、RL 环境和训练代码。Artificial Analysis 称 MiMo-V2.6-Pro 首次亮相即成为其智能指数（46）上排名第一的开放权重模型，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 的价格下展现出强劲的成本效率。@victormustar 指出这些模型采用 MIT 许可证。

  • 技术上引人注目的不只是模型本身，还有 RL 技术栈：@eliebakouch 重点介绍了小米关于环境/数据工厂的论文，该论文从开放代码仓库生成 RL 任务，并采用“智能体在环”来保证鲁棒性和防作弊。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和技术报告。来自 @bertgodel 和 @Thom_Wolf 的一个反复出现的解读是：高质量的开放 RL 环境如今可能已与上一轮周期中的预训练语料库同样具有战略重要性。

  • RL 成本/吞吐量细节因压缩时间线而引发关注：@zephyr_z9 提到该结果背后的 RL 运行耗费 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，其中扩展“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的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：多篇帖子汇聚到同一框架：这“只是”分类/路由，但具备现代模型智能以及好得多的延迟/成本。@karpathy 称其为帕累托前沿上的一个点，对应“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，而非对越来越大的通用模型。

  • Jev 周围的生态迅速扩展：@sarah_edo 构建了一个 Chrome 扩展，使用 Jev 在每次按键时选择并填充相关的 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 美元重新标注了约 2300 篇论文，其中 579 处为高置信度变更，并对分歧进行了人工验证。

  • 更持久的启示在于架构层面：DSPyOSS 认为，询问前沿智能体就像管理人，而手写决策模型程序则类似于编写汇编；两个极端都有用，但过度使用就会变得脆弱。多篇帖子强调了这些模型最适合的用武之地：路由、审批门控、轨迹评分、工具选择、离散文档决策，以及更大智能体循环内部的低成本监督，而非作为独立的“智能体”。

推理、工具与系统优化

  • 分词器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，包体积也小得多；@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，同时保持模型为原生 Hugging Face 格式。

  • 推理侧工程仍是一大杠杆：@RisingSayak 展示了 KV 缓存如何被集成到 QwenImage 2.1 中，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 发布了针对 GB300 NVL72 上 Qwen3.8-2.4T 的调优服务配置，展示了从高吞吐下 5K 总 tok/s/GPU 到低延迟下 180 输出 tok/s/用户 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，并报告在 8×H100 上实现 2 倍以上吞吐。

  • 压缩/量化仍在快速发展：@ZhihuFrontier 总结了腾讯混元将 Hy4 Preview (770B) 通过混合精度量化平均 约 2.38 比特/权重 打包进 214 GiB 背后的工程工作，包括在修补过的 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，并在英语上保持在 0.3 WER 以内。

智能体、安全与人机协同控制

  • 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 中一个严重的本地劫持漏洞，认为广泛的 OS 访问权限使此类助手成为高价值攻击面。相比之下，DeepLearningAI 强调了 Meta 对类 Muse 智能体的设计理念：假设提示注入必然发生，让真实凭据远离模型，将工具隔离在容器中，并使用独立的出站调用守门人。

  • 商业智能体也正被推向更深的工作流：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 可编辑差异，而 @pierceboggan 展示了一个集成 Sentry 的画布，用于从崩溃报告推进到修复。

  • 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——其边际 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 显示其在其 Vals Index 上排名 #24，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，内部智能体协同工作，将部分实验从数年压缩到约一周。

  • 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 在数学领域进展的评估与沟通。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 的一个内部模型已解决数学领域 100+ 个长期悬而未决的开放问题。这是该组信息中最具重大影响、但独立评估最少的一项。

  • 有价值数据资产的开源：@ClementDelangue 强调 Eidon AI 开源了 1,274 小时的第一人称视角机器人数据（13,451 条记录），认为这是一家初创公司在关停后为社区保留影响力的罕见案例。

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1. Qwen-Image 2.1 与 Tiny Open Image 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、属性更改、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。评论主要聚焦于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很感兴趣。

    • 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，这在技术上值得注意，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。所链接的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，可以在提示词中引用圈出的区域并同时进行编辑。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

    • 几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，一位用户特别指出从16GB 显存 GPU（如 RTX 5060 Ti 16GB）的角度对此感兴趣。

  • 关于 Qwen-image-2.1 许可证的澄清（活动：948）：该图片是一张非梗图截图，来自 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，从而在即使生成的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通过 ComfyUI int8 在 16 GB RTX 5060 Ti 上本地运行它，峰值显存约为 15.2 GB，但警告 Hugging Face LICENSE 文件可能尚未反映澄清后的意图。

    • 一位评论者报告在 16 GB RTX 5060 Ti 上使用 int8 量化在 ComfyUI 中本地运行 Qwen-Image-2.1，显存峰值约为 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。

    • 几位评论者强调了一个法律/实施上的不匹配：Hugging Face README 显然已被澄清，但实际的 LICENSE 文件仍包含第 2(b) 节语言，禁止对 Materials 的商业“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。

    • 正在辩论的关键技术/法律区别是“不允许商业使用”是仅适用于服务、再分发或通过模型/材料获利，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程，尽管有澄清。

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来源：Latent Space · latent.space

#模型发布#开源权重#推理与训练方法#智能体与工具调用
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