今夏，全球“暴熱”，中國AI的熱度更是持續上升。 先來看市場的選擇。近日，全球多模型聚合平台OpenRouter發佈最新一周（7月20日至7月26日）AI大模型呼叫量榜單，排名前五的產品全部由中國企業研發。登頂榜單首位的是小米MiMo-V2.5，單周呼叫量達到10.5兆Tokens，環比增長12%。排名第二和第五的均來自DeepSeek，兩款模型形成高低搭配，覆蓋不同開發需求。而這，已經是中國大模型周呼叫量連續十二周穩居全球首位。 再來看一些前沿技術的情況。在7月底，全球首個2.8兆參數的開源大模型Kimi K3發佈，震驚世界，美國阿克西奧斯新聞網說“中國抹去了美國人工智慧的領先優勢”。緊接著，剛剛上市的中國記憶體企業長鑫科技，被美媒指出，有望打破三星、SK海力士、美光三巨頭在全球記憶體晶片市場的主導地位。 這些情況放在一起看，揭示了一個關鍵事實：市場認可和技術突破正在同步發生。技術上的“突破防線”是能力的證明，而呼叫量上的“包攬前五”則是信任的投票，全球開發者用真金白銀的呼叫，為中國AI投出了實實在在的贊成票。

今天，小米 MiMo Claw 正式版終於上線。 作為一款雲端輕量化 Agent 產品，Mimo Claw 不僅搭載與 OpenClaw 框架深度適配的 MiMo V2.5 Pro 旗艦模型，還接入了金山辦公生態。 那麼，這款產品的實際體驗究竟如何？話不多說，一起來看看。 功能該有的都有，但……

繼DeepSeek宣佈永久降價後，又一家國產大模型宣佈降價了。 5月27日凌晨，小米宣佈MiMo-V2.5系列API永久降價，最高降幅達99%，且不再區分輸入長度。 同時對Token Plan計費體系進行最佳化，同樣的套餐價格，用量提升至原來的5-8倍。 所有已訂閱Token Plan且在有效期內的使用者，從今天0點起全部重設按照新計費規則執行。

5月27日一早，雷軍在微博宣佈，小米MiMo-V2.5系列做了一次大幅度的價格調整，最高降幅達到99%，不再區分上下文窗口。 @小米技術表示，過往幾個月，通過MiMo Orbit、百兆Token創造者激勵計畫等活動，讓更多人有機會體驗MiMo，並解決真實的問題——這是MiMo在規模化應用道路上的第一步。而現在，隨著底層技術的不斷精進，終於可以做一件更徹底的事——對整個模型價格體系進行一次永久性翻新。 據悉，MiMo-V2.5是小米於2026年4月推出的語音模型系列。 MiMo-V2.5系列API永久降價

免費100兆Token，開源模型新王登場。▲圖片由AI生成智東西4月28日報導，剛剛，小米開源羅福莉帶隊研發的MiMo-V2.5系列模型，採用MIT協議，允許商用推理部署與二次訓練，無需額外授權。▲MiMo-V2.5-Pro在Hugging Face的開源頁面截圖此前，該系列模型於4月23日開啟公測，包括MiMo-V2.5-Pro、MiMo-V2.5兩款模型。模型具備更強Agent能力，支援100萬上下文，且Token效率大幅提升。MiMo-V2.5-Pro的完整基準測試結果今日公佈，小米稱其在GDPVal-AA（Elo）、Claw-Eval（pass^3）等多項測評中超過了最新開放原始碼的DeepSeek-V4-Pro模型，也超過了發佈不久的Kimi K2.6等主流閉源模型，實現總體最佳。▲MiMo-V2.5-Pro的最新測評成績開源首日，MiMo-V2.5-Pro宣佈已完成與阿里平頭哥、亞馬遜雲科技、AMD、百度崑崙芯、燧原科技、沐曦、天數智芯多個晶片廠商的接入適配。MiMo-V2.5系列模型同步完成SGLang和vLLM主流推理框架的Day 0適配。與此同時，小米還推出百兆Token創造者激勵計畫，計畫30天內免費發放總計100兆Token權益；推出Agent生態共建計畫，目前已與OpenCode、Hermes Agent、KiloCode等Agent框架廠商展開合作。01. 模型技術細節公佈 測評超越DeepSeek-V4由小米最新公開的模型卡可知，小米迄今為止最強模型MiMo-V2.5-Pro是一款擁有1.02兆（1.02T）個參數的混合專家模型，其中420億（42B）個啟動參數，基於混合注意力架構，相比前代模型在通用智能能力、複雜軟體工程和長時域任務處理方面均實現了顯著提升。MiMo-V2.5-Pro繼承了MiMo-V2-Flash的混合注意力機制和多標記預測（MTP）設計。局部滑動窗口注意力（SWA）和全域注意力（GA）以6:1的比例交錯使用，窗口大小為128個Token，在長上下文情況下，通過可學習的注意力池偏置，將鍵值快取儲存空間減少了近7倍，同時保持了性能。一個輕量級的MTP模組，採用密集前饋神經網路（FFN），原生整合用於訓練和推理，輸出吞吐量大約提升了三倍，並加速了強化學習（RL）的部署。▲MiMo-V2.5-Pro的模型架構及訓練過程該模型預訓練使用27兆（27T）個Token，採用FP8混合精度，原生序列長度為32K，上下文擴展至1M個Token。後訓練遵循MiMo-V2-Flash中引入的三階段範式：1、監督式微調，在精心挑選的資料對上建立基礎的指令跟蹤；2、領域專精訓練，其中不同的教師模型分別通過針對特定領域的強化學習進行最佳化，涵蓋數學、安全、智能工具使用等領域；3、多教師策略蒸餾（MOPD），其中單個學生模型在每位專精教師的Token級指導下，從自身的展開中學習策略，並將所有教師的能力融合到一個統一的模型中。再來看看MiMo-V2.5，這是一個3100億（310B）參數的稀疏MoE模型，擁有150億（15B）啟動參數，在48兆（48T）個Token上進行訓練。它的語言主幹框架繼承了MiMo-V2-Flash的混合滑動窗口注意力機制，並搭載自研預訓練視覺、音訊編碼器，兩類編碼器通過輕量化投影模組完成跨模組融合。▲MiMo-V2.5架構訓練過程分為五個階段：1、基於多樣化語料開展文字預訓練，搭建大語言模型主幹網路；2、進行投影層預熱訓練，實現音視訊、視覺投影器與語言模型的對齊融合；3、依託高品質跨模態資料集，開展大規模多模態預訓練；4、執行監督微調與智能體後訓練，在此過程中將上下文窗口從32K逐步擴容至256K，最終達到100萬Token；5、最後是通過強化學習（RL）與多目標偏好蒸餾（MOPD），進一步強化模型的感知、邏輯推理與智能體執行能力。從小米最新公佈的測評結果來看，MiMo-V2.5在Claw-Eval Text、Terminal-Bench 2.0、SWE-Bench Pro等多項測評中大幅超越了DeepSeek最新發佈的DeepSeek-V4-Flash。▲MiMo-V2.5最新測評情況02. 開源首日，完成阿里平頭哥沐曦 等7家晶片廠商適配小米還公佈了晶片生態與推理框架最新適配情況，MiMo-V2.5-Pro開源首日完成多個晶片廠商的接入適配：阿里平頭哥：基於真武810E及全端自研AI軟體棧實現深度適配。亞馬遜雲科技：基於Trainium2晶片與Neuron SDK+vLLM推理框架完成深度適配，實現開源即全球可用的首日適配。下一代3nm製程Trainium3將進一步釋放模型性能。AMD：依託ROCm開放原始碼軟體棧提供Day-0適配及全面最佳化支援。百度崑崙芯：通過底層算子最佳化與軟硬體協同加速，保障模型穩定高效運行。燧原科技：基於自研馭算TopsRider軟體棧深度最佳化，在燧原L600上完成全量適配。沐曦：基於曦雲C系列及全端自研MXMACA軟體棧，實現Triton語法到沐曦GPU指令集的端到端原生支援。天數智芯：實現Day 0級深度適配。此外，MiMo-V2.5系列模型同步完成SGLang和vLLM主流推理框架的Day 0適配。03. 免費發放100兆Token 已與Hermes Agent等合作與此同時，小米還同步推出MiMo Orbit計畫，包含兩部分：“百兆Token創造者激勵計畫”，與面向Agent框架團隊的“Agent生態共建計畫”。在百兆Token創造者激勵計畫方面，小米面向全球AI使用者免費發放Token，30天內發放總計100兆Token權益，贈完即止。該計畫採取申請制，通過者最高獲得Max檔位Token Plan，包含16億Credits，價值659元。活動時間：台北時間2026年4月28日00:00至5月28日00:00。Agent生態共建計畫方面，小米面向全球Agent框架團隊提供專項支援，為框架提供MiMo Token限免支援，同時參與和贊助框架平台的AI Hackathon等共創活動。其目前已與OpenCode、Hermes Agent、KiloCode等Agent框架廠商展開深度合作。04. 結語：多款國產開源模型“亮劍”交鋒近期，大模型行業開源力度持續加碼，模型與國產及國際晶片的“Day 0”適配已從亮點變為剛需，推理效率和部署成本成為下一階段競爭的核心。同時，百億級Token免費激勵與Agent框架生態共建，反映出行業正從“拼參數”轉向“拼應用”。值得關注的是，小米MiMo-V2.5-Pro在多項基準評測中直接超越DeepSeek最新開放原始碼的DeepSeek-V4-Pro模型，可謂與DeepSeek在開源賽道發起“亮劍”交鋒，有望倒逼行業更快降低推理成本、提升Agent真實任務完成率。 (智東西)

在AI大模型賽道打得火熱的當下，小米的入局姿態顯得異常兇猛。近日，雷軍親自下場發聲，宣佈小米面向Agent時代的旗艦基座模型——MiMo-V2-Pro自上線以來，在全球開發者圈層引發了熱烈反響，其核心的Agent能力更是收穫了一致好評。為回饋這份熱情，雷軍拍板決定：將原定的首周限免活動正式延長至4月2日，並幽默地喊話開發者：“大家‘養龍蝦’（註：業內對AI Agent的趣味代稱）的時候可以試試。”硬核參數拉滿：兆規模架構直擊複雜工作流能夠一經推出就引發全球矚目，MiMo-V2-Pro的底牌在於其毫不妥協的硬體級參數堆料。這是一款總參數規模高達1兆的MoE（混合專家）模型，雖然每次啟動的參數為420億，但配合其創新的混合注意力架構，模型實現了高達百萬等級的超長上下文窗口。這就賦予了MiMo-V2-Pro極其強悍的“長線作戰”能力。它不僅能Hold住長流程的複雜規劃，還能持續、可靠地完成複雜工作流的編排以及精準的工具呼叫。簡單來說，在需要AI自動寫程式碼和操控工具的複雜場景下，它有著壓倒性的優勢。叫板全球頂流：基準測試比肩GPT-5.2與Claude 4.6紙面參數的強大最終需要落地驗證。在業界公認的多項核心能力基準測評中，MiMo-V2-Pro交出了一份極其亮眼的答卷。尤其在當前最具含金量的Coding Agent（程式碼智能體）、通用Agent以及Tool Use（工具呼叫）三大維度上，小米這款大模型直接越級打怪，其表現與目前統治榜單的Claude Sonnet 4.6、GPT 5.2以及Gemini 3.0 Pro穩穩處於同一梯隊，正式確立了自己在全球AI競賽中的第一梯隊席位。開發者“用腳投票”：“好用到忘了其他模型”比起冰冷的成績單，真實使用者的體驗更具說服力。稍早前，小米技術官方帳號曝光了部分海外內測開發者的狂熱評價。一位資深開發者在體驗後直言不諱地表示：“它非常棒，在Agentic任務方面表現十分出色，不僅性能穩定，最可怕的是它能記住所有資訊。”另一位開發者更是給出了極高評價：“我也一直在用它！說實話，我都忘了還有其他模型了。它就是很好用，這正是我現在需要的。”在AI模型日新月異的今天，能讓挑剔的開發者產生“用了就回不去”的粘性，足見MiMo-V2-Pro在底層邏輯和實際體驗上確實打中了行業痛點。隨著4月2日限免截止日的臨近，這場由小米引發的Agent體驗風暴，大機率還會在開發者社區持續發酵。 (TechWeb)

一場由科技巨頭小米掀起的AI風暴，正在全球範圍內引發震動。小米正式開源其最新一代AI模型MiMo-V2-Flash，這不僅僅是技術實力的秀肌肉，更是對現有AI市場格局的一次深度認知突圍與降維打擊。其極致的性價比和卓越性能，正以前所未有的速度衝擊著DeepSeek、Moonshot乃至OpenAI等頂尖玩家的護城河。👉 技術深度解析：性能與效率的“不可能三角”被打破MiMo-V2-Flash的發佈，核心在於它以前所未有的方式平衡了性能、成本和速度。小米稱其在推理、編碼和Agent（智能體）場景中表現尤為突出，同時也是日常任務的優秀通用助手。•極致效率與成本革命： 這款模型以每秒150個token的驚人速度進行推理，而成本更是低至每百萬輸入token 0.1美元，每百萬輸出token 0.3美元。這使得它成為市面上最具成本效益的高性能模型之一。這種“超高性價比”的策略，無疑將極大降低AI應用的門檻，為開發者和企業帶來巨大的紅利。•混合專家（MoE）架構： MiMo-V2-Flash採用MoE設計，總參數高達3090億，但實際執行階段僅啟動約150億參數。這種設計在保證強大能力的同時，顯著降低了計算資源消耗。•混合滑動窗口注意力機制： 為瞭解決長文字處理的計算複雜度問題，MiMo-V2-Flash創新性地採用了5:1的混合比例，即5層滑動窗口注意力（SWA）搭配1層全域注意力交替使用，滑動窗口大小為128個token。這項技術將KV快取儲存需求降低了近6倍，同時支援高達256k的超長上下文窗口。這意味著模型能處理相當於一本中篇小說或幾十頁技術文件的輸入，且性能不打折扣。•輕量級多Token預測（MTP）： 區別於傳統模型的單token生成，MiMo-V2-Flash通過原生整合的MTP模組，能夠平行預測多個token，推理速度提升2到2.6倍。這不僅加速了生成效率，還解決了強化學習訓練中GPU空閒時間浪費的問題，實現了“一箭雙鵰”的效率提升。💡 性能對標：直逼頂尖，局部超越小米MiMo-V2-Flash的實測表現，足以讓業界震驚。•推理能力： 在大部分推理基準測試中，MiMo-V2-Flash的性能與月之暗面的Kimi K2 Thinking和DeepSeek V3.2 Thinking不相上下。在長上下文評估中，它甚至超越了Kimi K2 Thinking。•編碼與Agent能力： 在SWE-Bench Verified的Agent任務中，MiMo-V2-Flash取得了73.4%的高分，超越所有開源競爭對手，並逼近OpenAI的GPT-5-High。在多語言SWE-Bench測試中，其解決率達到71.7%。在程式設計能力評估中，它與被認為是行業最佳編碼模型的Anthropic Claude 4.5 Sonnet旗鼓相當，而成本僅為後者的一小部分。•通用能力： 除了技術型任務，MiMo-V2-Flash在通用寫作和高品質開放式響應方面也保持了競爭力。它支援深度思考和聯網搜尋，意味著它不僅能寫程式碼、解數學題，還能即時獲取最新資訊。🚀 戰略佈局：AGI路線圖與生態護城河小米此次開源MiMo-V2-Flash，並非孤立的技術展示，而是其宏大AI戰略的關鍵一步。•AGI路線圖的“第二步”： 小米MiMo團隊負責人羅福莉（前DeepSeek核心研究員）明確指出，MiMo-V2-Flash是其AGI（通用人工智慧）路線圖上的“第二步”。這預示著小米在追求超越人類認知能力的AI道路上，有著清晰且野心勃勃的長期規劃。羅福莉的加盟，本身就是小米對AI人才和AGI方向的重磅押注。•賦能“人車家全生態”： 摩根士丹利分析師指出，小米旨在通過這款高性能模型，深刻重塑其“人、車、家”的廣泛生態系統。MiMo-V2-Flash將作為小米硬體生態的強大AI基石，為智慧型手機、IoT裝置乃至電動汽車提供獨特的智能體驗，從而強化其生態護城河。•全面開源，建構生態： 小米選擇完全開源MiMo-V2-Flash，並將其權重和推理程式碼發佈到Hugging Face和SGLang等平台，這在國內大廠中實屬罕見。此舉旨在降低大模型應用門檻，加速高性能AI技術在更廣泛場景中的應用和普及，從而凝聚開發者，共同建構一個繁榮的開源AI生態。✅ AI時代的“小米時刻”MiMo-V2-Flash的發佈，猶如十年前小米手機以1999元的定價重新定義了旗艦機市場。如今，小米正以0.1美元/百萬token的超低成本和頂級的性能，重新定義開源大模型的“性價比”標準。這不僅是技術層面的突破，更是商業模式和生態理念的複利效應。在當前全球大模型競爭白熱化、成本與效率日益重要的背景下，小米正通過MiMo-V2-Flash爭奪開源生態中的關鍵位置，為全球AI開發者提供了前所未有的工具和機遇。屬於開源模型的“小米時刻”，真的來了。 (澤問科技)

羅福莉首次演講有點“小緊張”，但金句很爆。羅福莉加入小米後的首次公開演講，來了！智東西12月17日北京現場報導，剛剛，小米舉辦了年度“人車家全生態”合作夥伴大會，現場人頭攢動座無虛席，展區不少展台都已被圍觀人群擠滿，討論熱度頗高。小米創始人兼CEO雷軍此次並未來到現場，小米集團合夥人、集團總裁盧偉冰率先登台演講，今天第三位演講的是當前備受關注的原DeepSeek核心成員、被業內稱為“天才少女”的羅福莉，她現在的職位是小米MiMo大模型負責人。羅福莉在演講過程中雖然稍顯緊張，但她拋出的海量金句卻句句令人印象深刻：AI正以非線性的方式重演人類大腦6億年的進化史；語言是人類思維和物理世界在符號空間的“投影”；下一代智能體系統不是一個“語言模擬器”，而是一個真正理解我們世界、並與之共存的“智能體”；相比生物演化的穩固根基，AI的發展是“空中樓閣”；AI進化的下個起點，一定是有一個能跟物理世界互動的模型；算力和資料也並非最終的護城河，真正的護城河，是科學的研究文化與方法，是將未知問題結合模型最佳化轉化為可用產品的能力；開放原始碼的價值本質上是一種分佈式的技術加速主義；開源是實現AGI的普惠化，是確保所有人類的智慧共同進化的唯一路徑；在演講中，羅福莉首次明確解讀了小米打造Agent語言基座模型的三個核心方向，解讀了新模型背後的多項關鍵技術突破。對小米如何通向AGI，羅福莉也明確了小米的路徑。除了AI大禮包，今天會上，盧偉冰也分享了小米整體業務的諸多亮點。盧偉冰說，2025年是小米“大發展”的一年，今年前三季度，小米收入同比增長32.5%，超過了3400億元，經調整利潤同比增長73.5%，其中手機銷量中國市場1-10月排名第二。未來五年，小米集團研發投入預計將超過2000億元，2026年預計研發投入在400億左右。小米人車家生態究竟包括什麼？盧偉冰這次給出詳細拆解：產品包括個人裝置、出行裝置、家庭裝置；核心技術包括晶片、OS、AI；智能製造包括手機、汽車、大家電工廠；什麼是小米當前聚焦的核心，一目瞭然。在大家最關心的AI方面，小米自研MiMo系列大模型家族赫然呈現：推理大模型、視覺推理大模型、原生端到端音訊生成模型、端側視覺語言大模型、具身大模型。一個月前的11月12日，羅福莉在朋友圈正式官宣加入小米Xiaomi MiMo團隊。就在昨晚，小米剛剛發佈了最新的MiMo大模型MiMo-V2-Flash，性能媲美DeepSeek-V3.2，這也是羅福莉加入後MiMo團隊亮出的首個新成果。01. 羅福莉首次解讀：小米大模型三個重點方向算力和資料並非最終護城河羅福莉一上台就回到了“6億年前”，她說，AI正以非線性的方式重演人類大腦6億年的進化史。為什麼大模型“智能”起源於語言？在羅福莉看來，語言是人類思維和物理世界在符號空間的“投影”，而大模型成功解碼了人類思維在文字空間的投影。小米從“語言”出發，建構了面向Agent時代的語言基座模型MiMo-V2-Flash。在小米看來，超強的程式碼和工具呼叫能力是Agent溝通的高效“語言”，圍繞極致推理效率設計的模型結構是“高頻寬”的Agent協作的關鍵，全新後訓練範式則能夠保證高效穩定的擴展強化學習訓練。這三個方面是小米聚焦的重點。羅福莉特別提到，MiMo-V2-Flash模型並不大，但在程式碼和Agent測評基準測試中已經達到全球開源模型TOP2。MiMo-V2-Flash的推理效率是其突出優勢，在全球大致相同水位的頂尖模型速度和成本象限裡，MiMo-V2-Flash實現了低成本和高速度優勢。具體來看，小米圍繞極致推理效率來設計模型結構，採用了Hybrid SWA架構，固定KV Cache，增強長文推理，此外，團隊採用3層MTP推理加速平行Token驗證，實現推理速度2-2.6倍的提升。在全新後訓練範式方面，團隊採用了Dense&Token-Level的強化學習。當前MiMo-V2-Flash已經初步具備了模擬世界的能力，比如通過HTML寫作業系統、模擬太陽系、畫一顆聖誕樹。今天發佈會現場，羅福莉宣佈MiMo-V2-Flash發佈即開源，模型權重、技術報告都開源，API限時免費。對於未來的Agent發展，羅福莉提到，下一代智能體系統，不是一個“語言模擬器”，而是一個真正理解我們世界、並與之共存的“智能體”。Agent執行從“回答問題”到“完成任務”，具有記憶、推理、自主規劃、決策、執行的能力。Omni感知統一多模態感知，為AI理解物理世界打下基礎，嵌入眼鏡等智能終端、融入日常工作流。在通往AGI的路上，羅福莉團隊希望補全缺失的演化拼圖，單純Scaling UP參數量不夠，他們要讓LLM回到“演化課堂”，補上它跳過的關鍵學習步驟。簡單來說，他們非常看重AI與真實世界的互動，強調多模態。羅福莉特別提到，相比生物演化的穩固根基，AI的發展有些像“空中樓閣”。在她看來，AI進化的下個起點，一定是有一個能跟物理世界互動的模型。AI不僅要看懂畫面，還要理解背後的物理規律；AI不僅要推理文字，而是理解世界的運作邏輯。羅福莉說，這一觀點並非共識，行業中也有不少人認為語言就可以實現最終的AGI，比如Ilya。在她看來，算力和資料也並非最終的護城河，真正的護城河，是科學的研究文化與方法，是將未知問題結合模型最佳化轉化為可用產品的能力。羅福莉現場也開啟了“招聘會”，她提到，小米大模型Core團隊是研究、產品與工程深度耦合的年輕團隊，“小而美”卻充滿創業精神，他們極度好奇、追求真理。羅福莉提到，在她剛剛開始研究時，開源模型與頂尖模型的代差有三年，而今天這一差距已經縮短到了“數月”。他們相信開放原始碼的價值，開放原始碼的價值本質上是一種分佈式的技術的加速的主義。在羅福莉看來，開源是實現AGI的普惠化，是確保所有人類的智慧共同進化的唯一路徑。未來，從資料的極致壓縮，到演算法的範式創新，再到與物理空間的深度連結，小米與全球AI共同定義未來。95後羅福莉本科就讀於北京師範大學電腦專業，碩士畢業於北京大學計算語言學研究所計算語言學專業。她曾在阿里巴巴達摩院主導開發了多語言預訓練模型VECO，並推動了AliceMind的開源工作，2022年入職DeepSeek，參與了MoE大模型DeepSeek-V2的研發。集諸多光環於一身，來到小米的羅福莉，其動向一直是業內關注的焦點。02. 結語：猛攻Agent基座模型小米人車家生態全力衝刺AIAI，顯然是整場小米生態大會圍繞的核心關鍵詞。面向AI未來，小米的機會點顯然不止於AI手機，手機、PC、穿戴、IoT、汽車，小米人車家全生態均能與AI深度融合，小米在大模型方面的AI基礎能力提升則進一步加速了這一處理程序。盧偉冰近日曾提到，小米AI大模型業務過去投入持續增長，“AI與現實世界深度融合”已被列為小米未來十年核心戰略。顯然，面對AI這場硬仗，小米已經做好準備All in，“兵馬和糧草”都在加碼籌備。 (智東西)