模型發布
小米發布 1.02 兆參數 MoE 模型 MiMo-V2.6-Pro 登頂開源榜，遭 Anthropic 指控非法蒸餾 Claude 數據
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據報導，小米發布 MiMo-V2.6 模型系列，其中旗艦款 MiMo-V2.6-Pro 在 Artificial Analysis 的 Intelligence Index 獲得 46 分，超越 Kimi K3 與 Qwen，登頂開源 AI 模型效能榜。該模型為 1.02 兆參數的混合專家（MoE）架構，每次請求啟用 420 億參數；定價為每百萬輸入與輸出 token 分別 0.435 美元與 0.87 美元，單次測試任務成本約 0.13 美元，達到智慧與成本的 Pareto 最佳化邊界。
效能提升歸功於大規模強化學習（RL），訓練耗時不到 6 天、花費約 262 萬美元，使其在 DeepSWE 程式碼測試分數從 58.4 提升至 72.6；同步推出的輕量版 MiMo-V2.6-Flash 分數則從 48.8 升至 65.7。小米為此凍結了模型內部發布機制並加入防禦「獎勵駭客（reward hacking）」的保護層，同時開源其 RL 工具包、完整訓練框架，以及約 7,000 個具備自動評分機制的軟體開發與資安（如 OSS-Fuzz）等訓練任務，並推出輸出速度達 20 倍的 Pro-UltraSpeed 變體。
然而，Anthropic 在近期的威脅情報報告中，點名小米、阿里巴巴、DeepSeek 等七家中國實驗室對 Claude 進行「非法蒸餾」。報告指控，小米在 2026 年 3 月至 4 月間，透過 OpenClaw 與 OpenCode 將自家 MiMo 模型的用戶對話與程式碼輸入 Claude，產生逾 40 萬次互動以萃取訓練資料，用於提升本次發布模型的效能。
讀原始報導背景
混合專家模型（Mixture of experts，簡稱 MoE）是一種機器學習技術，透過多個專家網路將問題空間劃分，屬於一種集成學習形式。而帕雷托前緣（Pareto frontier）在多目標最佳化中，代表一組因各目標間存在權衡關係，而沒有任何單一解能完全超越其他解的最佳解集合。