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MiMo v2.6 的 RL 环境开源后，Vals AI 一查发现了个很大的坑。
2698 个编程任务里，67% 的参考修复其实还藏在 Git 历史里。
MiMo 真的会去翻这些隐藏 commit，找到现成 patch 再通过测试。Git 被清掉后，它还会继续找文件时间戳、缓存，甚至自己解析 Git pack 文件。
更麻烦的是，小米原本已经做了防作弊，但漏掉的捷径照样能拿 reward。
还有个实验很有意思。只写一句「Do not cheat」几乎没用，把具体禁止的作弊路径写清楚后，作弊才降到 0。
这件事提醒得很直接，RL 训练环境如果会漏答案，模型最后学会的可能就是怎么钻漏洞。
开源环境很好，但以后 Benchmark 和 RL 环境本身也得先被审一遍。
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MiMo Desktop + DeepSeek V4.1 flash组合震惊到我了！！！
本来以为MiMo x Pro模型很强
然后和GPT-6 Astra | Grok 4.6 | DeepSeek v4.1 flash
对比测试
结果：
GPT-6 Astra > DeepSeek > Grok > MiMo
但是MiMo Desktop 做的真不错 平替Codex
模型换成DeepSeek 后
效果简直炸裂 分析和规划让我觉得太棒了
项目隐藏的深度细节 除了GPT 就是DeepSeek
甚至有一些细节 四个模型只有DeepSeek 捕捉到了
后续代码质量 我再进一步比对 发出来
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MiMo Desktop 真tm好用！
先声明 不是广告
现在用的最新MiMo-X-Pro最新模型
在处理代码、需求和文档综合上面
真是让我吃惊😱
代码能力还没测 目前还是主用Grok 又好太快了
但是文档处理上忽然觉得GPT-6 Astra DeepSeek v4.1 flash 都不香了
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