就在刚才，小米 MiMo 团队对外披露了其最新动态。
小米 MiMo 的负责人罗福莉在 X 平台发文称，过去近半年时间里，团队一直在聚焦一个问题进行探索：强化学习（RL）究竟还能拓展到何种地步。
她透露，目前 MiMo-V2.6 正处于 RL 训练阶段，团队正在从三个维度扩大规模，分别是计算资源、训练环境与任务体系，以及奖励评估机制。未来几周内，小米 MiMo 团队会逐步公开更多技术细节。
直播链接 https://mimo.xiaomi.com/rl/#overview
与此同时，罗福莉还分享了 MiMo-V2.6 的实时训练页面，让外界首次得以目睹这一代模型在强化学习阶段的部分训练状况。
从罗福莉公开的训练页面来看，MiMo-V2.6 目前正在进行一次大规模的 Agent 强化学习实验。页面展示了模型训练的进度、Token 消耗量、训练成本、样本数量以及多项内部指标的变化。
当前训练页面包含两个版本，分别是 MiMo-V2.6-Pro 和 MiMo-V2.6-Flash。
其中，MiMo-V2.6-Pro 目前处于 step 12 阶段，累计训练样本约为 301K，训练成本约为 806,349 美元，累计消耗 Token 达到 25.1B。
MiMo-V2.6-Flash 目前处于 step 17 阶段，累计训练样本约为 426K，训练成本约为 354,499 美元，累计消耗 Token 达到 40.5B。
两个版本当前的累计训练成本已超过 116 万美元，平均每小时的计算成本约为 3.09 万美元（折合人民币约 20.72 万元）。 不过，从训练面板的数据来看，小米此次公开的重点并非成本，而是展示 RL 训练过程中，模型如何通过大规模任务交互来持续提升能力。
罗福莉在 X 中提到，MiMo-V2.6 本轮强化学习训练的重点在于扩大三个方向。
第一个方向是计算规模。
她表示，团队将单个训练 step 的规模提升至约 2B tokens，同时采用了 1568 个 prompts × 16 rollouts 的训练方式，并使用了 fully async，即完全异步训练。
按照这一配置计算，单个训练 step 理论上会产生约 2.5 万次模型尝试，相当于让 AI 同时探索大量不同的解决路径。
在这种训练方式下，模型面对一个任务时，不会只生成一次答案，而是会同时尝试多种解决方案，再根据奖励反馈来判断哪些路径更为有效。
对于 Agent 模型来说，大规模探索能力至关重要。过去的大模型更多依赖预训练获取知识，再通过监督微调来调整输出方式。
但当 AI 开始承担编程、办公、资料分析等复杂任务后，模型需要的不仅仅是回答问题，还需要规划步骤、调用工具、验证结果。
强化学习的价值，就在于让模型通过大量尝试和反馈，逐步形成更有效的任务执行策略。
第二个方向是训练环境。罗福莉表示，团队扩大了 environments 和 harnesses，引入了 multi-task agentic RL，将多个任务环境混合到一次训练流程中。
从 MiMo-V2.6 实时监控面板显示的数据来看，当前训练任务覆盖了视觉、代码、通用任务以及聊天任务。
页面中可以看到 visual/dataset-jz3d、visual/dataset-gtaV、visual/dataset-vs3e 等视觉数据集，也包含 code/dataset-4qn 等代码任务，以及 general、chat 类数据集。
这意味着 MiMo-V2.6 并非只优化某一种能力，而是在尝试让模型同时适应不同类型的 Agent 场景。
第三个方向是增加评判系统的计算投入。
罗福莉提到，团队引入了 agentic in-group credit assignment，并结合 test-case 和 rubric-based rewards。
复杂的 Agent 任务通常包含多个执行步骤。
模型可能需要先搜索信息，再制定方案，然后调用工具完成任务。
罗福莉提到，团队采用了智能体式的组内贡献归因，并结合测试用例和评分细则来提供奖励。面对多种任务和多条执行轨迹，评判系统需要提供有区分度的反馈，帮助模型从不同尝试中学习更有效的任务执行策略。
更细致的奖励分配机制，可以帮助模型学习更有效的执行路径。
从页面中的指标变化来看，MiMo-V2.6 的奖励相关指标正在随着训练推进而提升。
例如，从 critic/rewards/mean 曲线来看，Pro 的平均奖励由训练早期的约 0.55 提高至 0.582，Flash 则由约 0.52 提高至 0.570，两条曲线均在波动中整体上升。
除了展示训练过程，罗福莉公开的训练页面还透露了 MiMo-V2.6 当前的能力变化。
截至发稿前，从该训练面板的数据来看，MiMo-V2.6-Pro 当前的 DeepSWE v1.1 benchmark 得分为 63.72，MiMo-V2.6-Flash 得分为 60.77。
DeepSWE 主要用于测试模型的软件工程能力，包括代码理解、修改以及复杂开发任务的处理。
与此同时，训练页面中的上下文长度指标也在持续增长。 其中，ctx_total_length 数据显示，MiMo-V2.6-Pro 当前的平均上下文长度已接近 10 万 Token，Flash 版本也超过了这一规模。
对于 Agent 模型而言，长上下文能力意味着模型可以持续记住此前的操作步骤、工具反馈以及任务状态，这也是完成复杂工作的基础。
值得注意的是，此次小米公开的是训练过程，而非最终的模型成绩。
过去，大模型公司通常只在模型发布时公布参数、榜单成绩和应用案例，训练过程往往处于黑盒状态。此次罗福莉分享实时训练页面，让外界能够看到模型训练中的计算规模、任务组成以及能力变化。
目前，Pro 和 Flash 的训练仍在继续。
随着曲线延伸，我们将能持续追踪三个关系：计算投入与能力提升的关系，执行长度与任务效果的关系，以及环境多样性与模型适应能力的关系。
罗福莉提出的“强化学习能扩展多远”，也将通过这些关系逐步得到解答：增加的计算，能否让模型在更多环境中，更稳定、更高效地完成复杂任务。
本文来自微信公众号“APPSO”，作者：发现明日产品，36氪经授权发布。