刷到Artificial Analysis榜单更新和罗福莉在X上的官宣，小米MiMo-V2.6-Pro以46.32分登顶全球开源大模型第一，同时超越Kimi K3和Qwen3.8 Max，成为国产最强模型。

如果只看到这里，你可能觉得也就是又一个大模型拿了高分。但真正的狠活，是另一个数字：0.13美元。
0.13美元，是它跑一次任务的单位成本。这个数字意味着什么？

Kimi K3是2.0美元，GLM-5.3是2.01美元。而小米大概是它们的1/15。海外顶尖模型更夸张，同等智能水平下，成本只有人家的1/20到1/60。全球前沿智能，第一次被拉进了0.1美元区间。
而且这次小米是定价不变，智能提升，价格没动。MiMo-V2.6系列沿用V2.5的API定价，“智能×成本”的帕累托前沿再次被推了出去。

这事细想一下，其实比分数更有意思。

以前大家聊大模型，总在说“斩杀线”。谁性能强、谁成本低，就能把别人挤出牌桌。今天小米这个成绩，相当于把开源阵营的斩杀线直接焊死在一个新位置。46.32分加0.13美元，全球所有开源模型基本都被纳入了这个范围。剩下没被斩的，只有GPT-6 Astra、Claude Opus/Fable 5、Muse Spark 1.3这几款海外高端闭源模型。

这次发布的阵容也值得说一句。Pro是全模态旗舰，1.02T参数，支持文本、图像、视频、音频。Flash是高效推理版本，309B参数，同样的全模态能力和100万上下文。两个都开源了，MIT许可证，权重在Hugging Face可下载。还同步上线了超高速模式，推理速度拉到20倍，以及MiMo Desktop桌面客户端正式版。

最值得关注的是，这6天的强化学习训练过程是全程直播的。训练步数、Token消耗、任务通过率、评测成绩、累计费用，实时看板全部公开。Pro训练成本约262万美元，Flash约85万美元，训练中出现的节点故障、训练重启，全都摆在页面上。这种事在行业里不常见，等于把研发过程本身变成了可比较的对象。

小米这次证明了一件事：开源模型可以同时做到高智能和低成本，这条路是通的。

以前我们总说，大模型太贵了，用不起。现在有人把价格打到了0.13美元。这可能才是这次榜单更新最值得关注的地方。

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