小米大模型

2026年3月19日凌晨，小米低調發布了三款自研大模型——旗艦基座模型MiMo-V2-Pro、全模態模型MiMo-V2-Omni和語音模型MiMo-V2-TTS，其中萬億參數旗艦MiMo-V2-Pro正是此前全球開發者社區熱議的匿名黑馬"Hunter Alpha"。

技術突破與性能表現

旗艦基座模型MiMo-V2-Pro

參數規模：總參數量超1萬億（激活參數420億），采用混合注意力架構（7:1比例），支持1M（百萬級）上下文長度。此前以"Hunter Alpha"代號在OpenRouter匿名測試期間，單日調用量破萬億tokens，多次登頂全球日榜。

全球排名：在權威評測平臺Artificial Analysis綜合榜單排名全球第八，按品牌排名全球第五，超越馬斯克xAI的Grok 4.20 Beta；國內排名第二，僅次于GLM-5。

性價比優勢：API定價僅為Claude Sonnet 4.6的五分之一（256K上下文輸入$1/百萬tokens），推理性能接近Claude Opus 4.6。

全模態模型MiMo-V2-Omni

原生融合文本、圖像、視頻、音頻四模態理解，支持10小時連續音頻分析及跨模態執行（如自動剪輯視頻、GUI操作）。

以"Healer Alpha"匿名測試時，在PinchBench測評中獲均分第一，深度適配WPS等生產力工具。

語音模型MiMo-V2-TTS

通過億級語音數據訓練，實現多粒度語音風格控制（方言、名人聲線切換）及歌唱合成，支持句中情緒漸變與副語言事件（如咳嗽、嘆息）建模。

戰略布局與場景落地

人車家全生態整合：

手機端：AI助手Xiaomi miclaw深度集成三大模型，擁有50+系統權限，可自動執行跨應用任務（如讀取短信后訂票、聯動智能家居）。

汽車領域：新一代SU7全系標配XLA認知大模型，融合MiMo-Embodied具身基座模型，提升復雜路況決策擬人化能力。

機器人場景：工廠實習機器人依托VLA大模型實現90%成功率零件安裝，3小時連續作業不中斷。

開發與體驗路徑：

模型已登陸MiMo Studio、金山辦公等平臺，開發者可通過OpenClaw、KiloCode等五大接口限時免費調用API（截至3月26日）。

研發背景與行業影響

低調投入高調產出：2026年AI研發投入超160億元，團隊以"靜默伏擊"策略完成從Chat到Agent范式的快速切換。

國產模型全球突圍：中國大模型在OpenRouter平臺包攬全球調用量前四，小米憑極致性價比打破國際壟斷，推動技術平權。

爭議與挑戰：部分用戶實測初期版本存在BUG（如數據回傳錯誤），修復后性能追平國內頭部水平；業內認為其與DeepSeek V4仍有差距，但肯定多模型并進的技術密度。

提示：MiMo-V2-Pro的匿名測試表現已驗證其Agent任務可靠性，但全模態模型的工業級應用（如影視創作）仍存在物理細節失真風險，需結合人工校驗。