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社区整体对小米 Mimo 2.6 开放权重模型的性价比与训练透明度表示赞赏，认为中国实验室正快速追平美国前沿；少数人质疑基准图表的可信度、术语误用及模型输出中的“slop”痕迹。

认为中国实验室正快速缩小与美国的差距且开源模型性价比极高

• 多人指出 Mimo 2.6 等开放权重模型在成本、基准和真实任务（如数字音频工作站、科学环境）上表现优秀，推动轻量开源前沿，令美国实验室护城河迅速变薄（较多人）
• > 中国实验室如今使用类自我迭代方法，即便不重度蒸馏，也能在几个月而非以往半年到一年内追上。（@alfalfasprout）

赞赏小米训练过程的透明与技术细节分享

• 不少用户认为小米共享了训练实时仪表盘、方法论巧妙细节甚至失败基准，是开放模型社区应效仿的透明度，且未像其他实验室在图表上作弊（较多人）
• > 他们训练期间分享的实时仪表盘对我来说是极好的教学工具，且方法论文档详尽如谷歌或深度求索。（@rao-v）

对基准图表可信度、术语使用及模型输出污染的质疑

• 部分用户指出发布页混淆了其他模型名称，帕累托前沿图存在未命名模型且“Pareto”术语误用，另有用户贴出独立基准显示 Mimo 虽好但未超越顶尖，且怀疑美国模型被削弱后对比不公平，还有人觉得模型训练数据被“slop”污染（少数人）
• > 图上“帕累托线”说法有误，帕累托本意指少投入多产出，此图更像未被支配的“前沿线”。（@jwpapi）

关注本地部署硬件门槛与模型实际使用细节

• 有人分享在双 DGX Spark 上运行配方及速度，讨论 128GB 内存是否够用（量化后或可），另有用户注意到前端设计趋同“01-大写”风格，以及夜间折扣与时区电费巧合（较多人）
• > 我有了在双 DGX Spark 上跑此模型的配方，平均 25-35 token/秒，初次尝试不算差。（@volf_）

有价值的补充

• 模型参数规模：Flash 总参数 3090亿、激活 150亿，Pro 总参数 1.02万亿、激活 420亿（@stymaar）
• 让多个模型互相对玩狼人杀等游戏时，Mimo 在低价模型中游戏能力居首，Qwen 最擅长互怼嘲讽，反映开源社区对模型能力的趣味验证（@DanMcInerney）
• 夜间折扣时段对应 UTC+8 的 0-8 点，恰逢太平洋时区白天，因离线电价更便宜（@thrownawaysz）