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罗福莉憋了半年,小米把MiMo-V2.6强化学习直接直播了

动察 Beating AI 快讯,小米正在公开直播下一代 MiMo-V2.6 的强化学习训练。


负责人罗福莉称,团队沉默近半年,一直在研究强化学习到底还能扩展到多大规模。目前 V2.6 仍在训练,具体技术方案将在未来几周陆续开源。


这次一上来就把规模拉得很高。每一步使用 1568 个 prompt,每个生成 16 条 rollout,总计约 20 亿 Token,全程异步运行。代码、通用、视觉、网络安全和聊天等 Agent 任务,也被混在同一次训练里,并同时使用多套 harness。


外界可以实时看到每一步的任务组成、上下文长度、训练耗时等内部指标。UC Berkeley 博士生 Yichuan Wang 根据面板观察到,每一步约 1500 个任务,代码任务占约三分之二,同时活跃的沙箱超过 4 万个。

AI 解读
小米把 MiMo-V2.6 的 RL 训练放上公开面板。距 V2“悄然伏击”近半年,罗福莉称团队一直在试 RL 规模上限;V2.6 仍在训练,技术方案未来几周开源。此前 ARL-Tangram 已把 Agent RL 成本压低 71.2%,V2.5 以 MIT 开源并连续降价。

混合任务更值得注意:代码、视觉、网安、聊天等 Agent 被塞进同一次 RL,并跑多套 harness。每步约 1500 个任务,代码占约三分之二,活跃沙箱超 4 万个;约 20 亿 Token 全异步运行。瓶颈已从 GPU 转向沙箱与资源调度,ARL-Tangram 的动作级管理正是底座。直播把训练过程变成信号,也在为 V2.6 开源和 Agent 定价卡位。
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