作为曾经深度参与过DeepSeek R1研发的AI核心人物，罗福莉这次带来的全新模型MiMo-V2.6不仅登顶开源第一，更直接撂下一句重话： 这次在研究创新与工程难度上，已经超越了当初的DeepSeek R1。 如今的大模型行业有个尴尬的真相：复制智能越来越便宜，但创造新智能却越来越难。
真正改变AI竞争格局的，往往不是某一个排行榜上的数字，而是谁敢先进入没人验证过的区域。2026年9月，MiMo-V2.6引发关注，核心原因并不是简单发布了一款新模型，而是它把中国开源大模型竞争带到了一个新的阶段：从追赶参数规模，转向争夺智能增长的方法论。小米MiMo团队公开信息显示，MiMo-V2.6系列包含Pro和Flash两个版本，并在9月22日正式发布。
过去几年，中国AI产业最重要的变化，是从“有没有模型”进入“模型能不能持续进化”的阶段。早期竞争集中在预训练数据、参数数量、算力集群，谁拥有更多GPU，谁拥有更大数据池，谁就更容易获得优势。但今天，顶尖模型之间的差距越来越多来自后训练体系，包括强化学习、工具调用、智能体环境以及长期任务执行能力。
这也是MiMo-V2.6值得关注的地方。它没有选择最容易传播的路线，而是把大量资源投入强化学习扩展。公开资料显示，MiMo团队在训练过程中尝试扩大样本规模、任务环境和评价体系，通过更复杂的Agent任务推动模型能力增长。 这条路线最大的特点，是短期回报并不明显，但一旦突破，模型获得的不只是“回答能力”，而是接近真实工作的执行能力。
很多企业做AI，习惯先考虑商业包装，再考虑技术突破。但大模型真正进入产业阶段后，决定竞争力的已经不是聊天窗口，而是谁能让AI进入办公、研发、制造、汽车、家庭等真实场景。小米的特殊位置在于，它不是一家单纯的软件公司，而是拥有手机、汽车、智能家居等大量终端入口，这让MiMo天然拥有从模型到设备落地的路径。
从产业逻辑看，MiMo-V2.6背后还有一个更深变化：中国AI企业正在重新理解“开源”的价值。过去很多公司认为，核心模型应该封闭，依靠API收费。但全球AI生态已经证明，开源能够快速扩大开发者规模，形成技术扩散。中国企业如果想在全球AI竞争中建立影响力，仅靠单一产品销售远远不够，更需要形成开发者生态。
这方面，MiMo团队释放出的信号非常明显。此次发布不仅涉及模型本身，还公布相关技术资料、训练环境等内容。 这实际上是在争夺未来AI基础设施的话语权。谁能让更多开发者基于自己的技术路线创新，谁就可能影响下一代应用生态。
当然，MiMo-V2.6也不能被简单理解为“中国AI已经全面领先”。当前全球大模型竞争依然激烈，美国企业在基础模型、芯片生态、云计算平台方面拥有长期积累，OpenAI、谷歌、Anthropic等公司仍然掌握大量产业资源。中国企业的优势更多体现在工程落地、应用规模以及快速迭代能力。
但值得注意的是，AI竞争正在发生一个重要转折。过去美国科技巨头依靠芯片、资本和云平台形成优势，而中国企业正在寻找另一条路径：通过算法优化、工程效率和产业场景，把有限资源发挥到最大价值。DeepSeek此前带来的冲击，就是证明了算力限制并不意味着技术没有突破空间。
罗福莉这次推动MiMo-V2.6，本质上延续的是这条路线。她代表的一批年轻AI研究者，并不是简单复制海外技术，而是在探索如何用不同的工程方式解决同一个问题：如何让模型真正拥有持续学习和复杂任务处理能力。
