目前结论
小米在官方站点 mimo.xiaomi.com/rl 上线了一个公开且持续更新的看板，实时可视化其 MiMo 2.6 模型的后训练过程，展示强化学习与蒸馏的进行状态。该页面是实时交互式训练视图，而不是一次性的论文或静态基准报告。 预训练之后的后训练阶段（强化学习与蒸馏）如今是大模型能力提升的主要来源，而多数实验室对此完全保密，因此公开实时训练视图是相当少见的透明度动作。这也进一步强化了 MiMo 系列“低成本编程模型”的定位，而这正是讨论中用户真正关心的特质。 这个看板更接近交互式演示，而非颠覆性的技术突破；有评论者引用数据称 MiMo-v2.5-Pro 在 DeepSWE 1.1 上得分约 19%，而 Fable 为 70%、Kimi K3 为 69%、Astra 为 74%（均为最高算力档）。因此该系列的核心卖点仍是单位成本下的可用质量，而非榜单上限。
进展时间线
1 次实质进展- #01
小米开放 MiMo 2.6 实时后训练看板
小米在官方站点 mimo.xiaomi.com/rl 上线了一个公开且持续更新的看板，实时可视化其 MiMo 2.6 模型的后训练过程，展示强化学习与蒸馏的进行状态。该页面是实时交互式训练视图，而不是一次性的论文或静态基准报告。 预训练之后的后训练阶段（强化学习与蒸馏）如今是大模型能力提升的主要来源，而多数实验室对此完全保密，因此公开实时训练视图是相当少见的透明度动作。这也进一步强化了 MiMo 系列“低成本编程模型”的定位，而这正是讨论中用户真正关心的特质。 这个看板更接近交互式演示，而非颠覆性的技术突破；有评论者引用数据称 MiMo-v2.5-Pro 在 DeepSWE 1.1 上得分约 19%，而 Fable 为 70%、Kimi K3 为 69%、Astra 为 74%（均为最高算力档）。因此该系列的核心卖点仍是单位成本下的可用质量，而非榜单上限。
来源依据：krackers