最新资讯
dev.to 我们在 DolphinBench 上测试记忆检索:纯关键词搜索暴露了自身回归 dev.to 别再把 Agent 写成 while 循环,把它建模为状态机 bloomberg.com Rightmove 与 Scout24 借 AI 产品应对低迷房市并上调展望 stackoverflow.blog 欢迎来到芯片时代:半导体制造、AI 数据中心与芯片设计的未来 www.youtube.com AI Agent 总犯同样的错:CentralAgent AI 将记忆重构为经验系统 pub.towardsai.net Netflix 科学家建议重采样 LLM 评判:5 次仅将误差棒缩小 13% pub.towardsai.net Jev 作为 LLM 前的静默层:构建提示感知的模型路由器 reddit.com OpenAI 称 Astra 仅满足 10% 安全任务标准 dev.to FreeToken:在自有 GPU 上运行前沿 MoE 模型及其内存需求 dev.to 当 AI Agent 说“完成”时,究竟完成了什么? dev.to 部署 Underdog Bark 3.0 Pro:逐字转写、自定义后端与分块设置 dev.to 为艰难对话构建 AI:五个 Agent、一条安全正则与一位盲评监督者
多元动态
登录 注册
大模型 x.com · @lmarena.ai(@lmarena_ai)

小米 MiMo-V2.6-Pro 进入 Code Arena WebDev 前十,AutoEval 早期得分 1628

原文 我的收藏

LMArena 称小米 MiMo-V2.6-Pro 在 Code Arena: WebDev 首次上榜,AutoEval 得分 1628,总榜约第 10,开源权重模型约第 3(MIT 许可),与 Claude Fable 5 (High) 持平,略高于 Hy4-preview(1624),较 MiMo-V2.5-Pro 的 1475 提升 153 分;在开源模型中落后 Qwen3.8 Flash Next 7 分、Kimi K3 Max 46 分。发帖方强调这是奖励模型代替真人投票的早期 AutoEval 分数,后续需观察真人投票收敛情况。

AI推荐理由 给出小米 MiMo-V2.6-Pro 在 Code Arena: WebDev 的具体 AutoEval 分数(1628)、排名(约第 10、开源权重第 3)、与 Claude Fable 5、Hy4-preview、Qwen3.8 Flash Next、Kimi K3 Max 的对比,以及相对 MiMo-V2.5-Pro 的 +153 分提升,信息密度高;但发帖方明确说明这是基于人类偏好数据训练的奖励模型自动投票的早期分数,尚未经真实人类投票收敛,结论具有不确定性。

72 浏览 79,824 点赞 548 评论 35 转发 29

正文

MiMo-V2.6-Pro just landed @XiaomiMiMo back in the top 10 on Code Arena: WebDev, debuting at ~#10 overall, and ~#3 among open-weights models with an MIT license. It scores 1628 pts (AutoEval), tying Claude Fable 5 (High) and just ahead of Hy4-preview (1624 pts). That's a +153 pt jump from the previous MiMo-V2.5-Pro (1475 → 1628 pts). Among open-weights models, it lands at ~#3. Impressively only 7 pts behind Qwen3.8 Flash Next (#2) and 46 pts behind Kimi K3 Max (#1). Note: this is an early AutoEval score, in which a Reward Model trained on Arena’s human preference data casts automatic votes in place of live votes. We’ll continue to see how scores converge as more live human votes come in. Congrats to the @XiaomiMiMo team on this release!

来源报道 · 2 篇 · 以下链接均前往原始媒体

← 返回精选动态 原文

更多内容