小米MiMo团队正在直播其新一代大模型MiMo-V2.6的强化学习（RL）后训练过程，实时显示每秒约消耗数十美元算力成本，目前已累计投入超百万美元级别。这次训练同步推进Pro和Flash两个版本，采用Agentic RL范式，通过超6万个真实沙箱环境进行代码执行与任务测试，标志着小米在“后训练”阶段的算力规模和工程复杂度已跻身国内第一梯队。[1][2]

　　小米直播大模型训练是怎么回事？

　　2026年9月中旬，小米MiMo团队在官网（mimo.xiaomi.com/rl/）上线了一个实时看板，直播MiMo-V2.6模型的强化学习训练过程。[3] 这是业界首次公开直播完整RL训练流程，包含实时算力消耗、训练步数、吞吐量、活跃沙箱数量等关键参数。[2] 直播显示，训练同时进行两个模型：MiMo-V2.6-Pro和MiMo-V2.6-Flash，均处于后训练阶段，明确标注为“RL”（强化学习）。[1]

　　训练采用Agentic RL方法，即让模型在多任务、多环境的沙箱中自主执行代码、调用终端，并根据任务完成情况获得奖励信号。测试集为DeepSWE（一个评估代码智能体能力的基准），目前Pro版本得分62，而业内头部模型如DeepSeek-v4.1-flash得分74.2，表明训练仍处于早期阶段。[1]

　　小米这次训练到底烧了多少钱？卡量有多大？

　　根据直播看板，每秒算力成本至少10美元，截至报道时总投入已超过120万美元。[4] 通过公开参数推算：每步（step）处理约20亿token，平均上下文长度约89K，单步生成推理耗时约58分钟，反向传播耗时约64分钟，单步总耗时约126分钟。[1] 按H100单卡吞吐100-150 tps估算，仅Pro版本的解码部分就需要4000-5000张H100；Flash版本约2000-2500张；叠加两者共用同一批卡进行推理和训练，总卡量约为6000-8000张H100。[1][4] 同时，训练系统维持着超过6万个活跃Linux/Docker沙箱（Pro约2.3万个，Flash约3.8万个），用于并行评估模型生成的代码。[1]

这种规模的实时展示，让外界直观感受到“每秒都在烧钱”的AI竞赛实际成本。

　　MiMo-V2.6的RL训练有什么独特之处？

　　小米团队在直播线上同步发布了技术说明[6]，总结三点核心扩展：

• 算力规模：每步处理约20亿token，基于1568条prompt，每条prompt同时执行16次rollout（生成-评估循环），全程全异步执行，最大化GPU利用率。
• 环境与Harness：不再局限于单一任务或环境，而是在同一次RL运行中混合多个agent任务、多个环境（如代码编写、终端操作、多轮对话等），使用多种harness（测试框架）并行训练，极大提升模型的通用agent能力。
• Grader（评分器）计算：引入Agent组内信用分配（in-group credit assignment），奖励信号同时基于测试用例和rubric（评分标准）给出，意味着评分过程本身也需要大量算力支持。这种“评分也要扩”的思路，使RL从算法问题演变成系统工程问题。[7]

　　此外，训练过程采用“先推理后训练”的流水线：GPU集群先花58分钟全力做Rollout推理，生成22.2亿token后由环境打分，再花64分钟全力进行分布式长序列反向传播和梯度更新，同一批卡无缝切换角色，工程优化痕迹鲜明。[1]

　　对行业意味着什么？小米的AI战略走向何方？

　　这次直播不仅是一次技术炫技，更传递了明确信号：AI大模型的竞争正从预训练（堆积token）转向后训练（强化学习的工程化）。[7] 小米MiMo团队强调“过去半年都在研究RL到底能扩展到什么程度”，并承诺未来几周陆续开源技术细节。[6] 此举与业界趋势吻合——OpenAI的o1、DeepSeek的R1等模型均依赖大规模RL提升推理能力；而小米直接公开实时训练成本，降低了行业透明度门槛，也让外界评估AI投入有了真实标尺。

　　从商业层面看，小米智能设备生态（手机、IoT、汽车）天然需要强agent模型来完成跨设备任务调度、代码解释、自动化操作等。MiMo-V2.6的Agentic RL能力若落地，将直接赋能小爱同学、澎湃OS以及“人车家全生态”。[5] 天才少女罗福莉（原小米AI实验室大模型团队负责人）在社交媒体上也转发了直播动态，强调“算力、任务复杂度和评估方式都做了大幅度提升”，侧面印证了内部对这一方向的重视。[5]

　　风险与不确定性：仍有疑问待解

　　尽管直播数据丰富，但依然存在未公开信息：实际训练使用的GPU型号是否全部为H100？（据公开报道，小米可能也使用国产算力替代）；DeepSWE得分62是否会被快速提升至头部水平；训练完成后模型的具体开源协议和商用条件尚未公布。另需注意，每秒10美元的成本是基于直播当时段推算的，实际波动需以官方实时信息为准。[1] 此外，全力投入Agentic RL带来的高能耗和硬件损耗也是长期运营的隐形成本。

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　　常见问题解答

　　Q1：小米直播的“大模型训练”和普通预训练有什么区别？

　　预训练是让模型在海量文本上学习语言知识，而小米直播的是“后训练”中的强化学习阶段，让模型通过在真实沙箱环境中执行任务、接收奖励，学会“如何做事”。后者更偏重智能体（Agent）能力，是当前提升推理和交互质量的关键步骤。[1][7]

　　Q2：每秒烧10美元，这个成本在业界是什么水平？

　　据公开报道，训练同等规模的千亿参数模型，使用同等GPU集群，单日算力成本可达数十万美元。小米直播的金额与业界主流投入相符，但公开实时成本的做法极为罕见，打破了此前行业“黑箱”状态。[2][4]

　　Q3：MiMo-V2.6未来会用在小米什么产品上？

　　尚无官方确认，但结合小米战略，MiMo系列很可能赋能小爱同学（提升复杂指令理解与执行）、澎湃OS（跨设备自动化）、以及小米汽车（车载助手与代码生成）。Pro版本定位云端强智能，Flash版本更侧重端侧快速响应。[5][8]

　　后续关注点

1. 小米MiMo团队的开源时间表和技术报告质量；
2. DeepSWE得分能否在直播结束前追平头部模型；
3. MiMo-V2.6是否会在小米年度发布会（预计第四季度）上正式宣布产品化路径。

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