小米MiMo V2.6 Pro登顶SuperCLUE中文智能体编程评测榜首

2026年10月9日，SuperCLUE发布最新一期智能体终端编程中文能力评测结果。在本次测评中，小米MiMo V2.6 Pro以综合得分64.65分位居榜首，成为表现最优的模型。

本次评测聚焦大模型在智能体框架下的中文任务执行能力，涵盖中文需求理解、任务拆解与规划、工具调用、源文件修改、错误定位与修复，以及最终成果交付等关键环节。所有参测模型均统一运行于Claude Code智能体框架之上，确保评测环境一致，实现跨模型能力的客观横向比较。

榜单其余名次依次为：Kimi位列第二，GLM第三，Hy4第四；小米另一版本MiMo V2.6 Flash以53.54分排在第五位。

在成本效率维度，MiMo V2.6 Pro单题平均成本为1.52元，对应最高得分；MiMo V2.6 Flash单题成本仅0.67元，为所有参测模型中最低。作为参照，DeepSeek-V4.1-Flash(max)得分为50.51分，单题成本1.86元；Hy4-Preview(high)得分为55.56分，单题成本高达11.61元。相较而言，MiMo V2.6 Pro不仅得分超越Hy4-Preview，单题成本亦显著更低，在整体任务集上展现出更优的性能与成本平衡。

从任务执行全过程观察，DeepSeek-V4.1-Flash在响应速度与耗时控制方面表现突出；而MiMo V2.6 Pro则在保障高完成质量的同时，兼顾了合理的执行效率，体现出良好的综合能力。

当前，越来越多开发者将智能体作为日常编码的得力助手，不再依赖从头编写完整程序，而是更多用于脚本生成、异常诊断、缺陷修复等高频场景。在中文语境下，部分海外大模型对指令语义、上下文逻辑及技术术语的理解仍存在局限，而国产模型凭借对本地语言习惯、开发生态和工程规范的深度适配，展现出明显优势。

智能体终端编程整体仍处于演进阶段，尚无任何模型可全面替代专业程序员。但此次评测清晰表明，国产大模型在复杂工程类任务上的能力已快速提升，正逐步缩小与国际主流模型的技术差距，并在特定中文技术场景中实现有效超越。