小米在开源大模型领域再落一子。Xiaomi MiMo于今日正式发布并开源MiMo-V2.6系列模型，该系列包含Pro与Flash两个版本，均定位为原生全模态模型，意味着从设计之初即支持多种模态输入输出，而非在单一模态基础上后期拼接。

据官方表述，MiMo-V2.6系列的研发重心在于扩展强化学习的规模。小米方面将其视为探索RSI（递归自我改进）路径的关键一步——即让模型具备在训练过程中持续优化自身能力的能力，而非仅依赖静态数据集的一次性训练。

此次开源的Pro与Flash双版本策略，延续了当前大模型厂商兼顾性能与效率的常见做法：Pro版本面向对能力上限有更高要求的场景，Flash版本则侧重推理效率与部署成本。两个版本均保持原生全模态特性，在架构层面统一处理不同模态信息。

从行业视角看，小米选择将RSI作为明确的技术叙事方向，在开源模型中并不多见。递归自我改进涉及模型自主生成训练信号、评估并迭代自身策略等环节，对强化学习基础设施和训练稳定性提出更高要求。MiMo-V2.6系列的实际表现，将成为观察这一路径可行性的重要样本。