9 月 21 日，小米放出 MiMo V2.6，HN 讨论帖当天冲到 906 分、402 条评论——在开放权重这一档里，这个热度通常意味着它被当成"可以替换现有后端"的候选。

第三方评测机构 Artificial Analysis 的 MiMo-V2.6-Pro 页面标注：总参数 1.0T、每 token 激活 42B、上下文 1M、MIT 许可，输入文本、图像、语音、视频，输出文本。价格是输入每百万 token 0.435 美元、输出每百万 0.87 美元，缓存折扣最高 99%；输出速度 124.5 token/秒。它在 Artificial Analysis 智能指数上拿到 46 分，该机构标注的同类开放权重中位数是 18 分；为了跑完这一套评测，它生成了 1.4 亿 token，评测成本 206.66 美元。HN 评论里有人贴出同系列另一个版本 Flash 的规格是 309B 总参数、15B 激活——这两个仓库页本次核验时网络超时，没有读到，所以只作为评论口径保留。

价格要放到它的直接对手旁边看才算数：Artificial Analysis 标注的同类输入中位数是每百万 0.30 美元、输出中位数 1.13 美元。也就是说它的输入价高于中位、输出价低于中位——这是典型的"生成更贵、读取更便宜"结构，对哪些负载划算，得按你自己的输入输出比例算。

热度之外还有两个细节。一是透明度的口碑：不止一条高赞评论在夸它公开训练过程，有人拿它的训练期实时看板当教学材料，还有人一句"终于有实验室不在图表上作弊"拿到最高票。二是吐槽也真实：有人抱怨中国实验室在发布营销上越来越熟练，有人注意到上一代 MiMo 2.5 在发布前两周"变笨"、于是猜测要出新版，还有人吐槽这类模型的前端示例都爱用"01 · 大写标题"那套设计。
46 分与 124.5 token/秒都是第三方评测口径，和你自己任务集上的表现不是一回事；1M 上下文里的实际吞吐、长会话下的稳定性，官方与第三方页面都没有给出；评测成本 206.66 美元这个数字只说明榜单跑一轮的代价，不代表日常使用成本。

我的判断：如果你的负载是"读得多、写得少"——比如长文档抽取、代码库问答、分类与路由——这档价位配上 MIT 许可是可以放进候选池实测的；如果你的负载以长输出为主，输出价 0.87 美元只是略低于中位，省下的钱有限，先拿自己的流量跑一轮账单再决定换不换。