雷軍的AI福將？羅福莉交出萬(wàn)億參數(shù)模型大作業(yè)，林俊旸點(diǎn)贊

出品｜搜狐科技

作者｜常博碩

編輯| 楊 錦

真相大白了，Hunter Alpha原來(lái)是小米羅福莉的“作業(yè)”。

事情還要回溯到3月11日，當(dāng)天全球最大API聚合平臺(tái)OpenRouter上突然出現(xiàn)了一個(gè)代號(hào)為Hunter Alpha的模型。短短七天內(nèi)，累計(jì)調(diào)用量突破1萬(wàn)億Token，連續(xù)多日登頂榜單。

這個(gè)模型沒(méi)有標(biāo)注開(kāi)發(fā)者身份，于3月11日以“隱身模型”形式發(fā)布，且向開(kāi)發(fā)者提供免費(fèi)訪問(wèn)。測(cè)試顯示，該系統(tǒng)具備1萬(wàn)億參數(shù)規(guī)模和高達(dá)100萬(wàn)token的上下文窗口。

由于模型自稱(chēng)是主要以中文訓(xùn)練的中國(guó)AI模型，知識(shí)截止時(shí)間為2025年5月，不管是性能參數(shù)還是知識(shí)時(shí)間節(jié)點(diǎn)都和DeepSeek之前的模型風(fēng)格很相似，于是市場(chǎng)便紛紛猜測(cè)這可能是DeepSeek在正式發(fā)布前對(duì)其下一代系統(tǒng)進(jìn)行的秘密測(cè)試。

然而，昨天小米 MiMo 團(tuán)隊(duì)正式認(rèn)領(lǐng)了該模型，Hunter Alpha是小米旗艦?zāi)Ｐ蚆iMo-V2-Pro的內(nèi)部測(cè)試版本。目前，小米AI團(tuán)隊(duì)領(lǐng)軍人物是前DeepSeek 核心研究員羅福莉，或許這也是為什么Hunter Alpha會(huì)讓大家“幻視”DeepSeek吧。

小米也想上桌

在小米新品發(fā)布會(huì)上，雷軍正式發(fā)布小米首款自研旗艦大模型Xiaomi MiMo-V2-Pro，此外，小米還推出了相關(guān)系列模型MiMo-V2-Omni 和 TTS。

過(guò)去一年，小米在AI領(lǐng)域的存在感并不強(qiáng)。既沒(méi)有阿里那樣做基模也不像DeepSeek 在社區(qū)靠開(kāi)源爆火，更像是硬件和生態(tài)玩家。但這次Hunter Alpha的表現(xiàn)直接說(shuō)明，小米已經(jīng)擁有一支能做萬(wàn)億級(jí)模型的團(tuán)隊(duì)。

此次小米共發(fā)布三款模型，MiMo-V2-Pro（原Hunter Alpha）是一款面向Agent時(shí)代的旗艦基座模型?？倕?shù)量1萬(wàn)億，激活參數(shù)控制在42B，并支持1M超長(zhǎng)上下文。

MiMo-V2-Omni（原Healer Alpha）：全模態(tài)理解模型。專(zhuān)為需要快速反應(yīng)和低延遲的真實(shí)場(chǎng)景打造，能夠同時(shí)處理文本、圖像、音頻乃至長(zhǎng)達(dá)一小時(shí)的視頻輸入。

MiMo-V2-TTS則是一款擬人語(yǔ)音大模型。

具體來(lái)看，MiMo-V2-Pro是此次受關(guān)注最高的一款模型，也是小米正式進(jìn)軍智能體時(shí)代的標(biāo)志。與傳統(tǒng)以對(duì)話體驗(yàn)為核心優(yōu)化目標(biāo)的語(yǔ)言模型不同，它的設(shè)計(jì)起點(diǎn)并非“生成回答”，而是作為 Agent 系統(tǒng)的中樞，能夠理解目標(biāo)、規(guī)劃步驟、調(diào)用外部工具，并在多階段執(zhí)行過(guò)程中持續(xù)修正路徑，最終完成任務(wù)閉環(huán)。

從模型架構(gòu)來(lái)看，MiMo-V2-Pro 采用超大規(guī)模稀疏化設(shè)計(jì)，總參數(shù)規(guī)模達(dá)到萬(wàn)億級(jí)（1T），其中單次推理的激活參數(shù)約為 42B。

這一結(jié)構(gòu)本質(zhì)上是對(duì) MoE（Mixture-of-Experts）體系的進(jìn)一步工程化實(shí)現(xiàn)，大規(guī)模專(zhuān)家網(wǎng)絡(luò)承載知識(shí)容量，同時(shí)在推理階段僅激活部分子網(wǎng)絡(luò)，這就能夠在不增加計(jì)算成本的情況下擴(kuò)展模型表達(dá)能力。

在注意力機(jī)制上，MiMo-V2-Pro 引入改進(jìn)后的路由注意力（Hybrid Attention）結(jié)構(gòu)，將局部窗口注意力與全局注意力進(jìn)行分層組合。通過(guò)窗口化機(jī)制限制計(jì)算復(fù)雜度的同時(shí)還能通過(guò)全局路徑保留長(zhǎng)距離依賴。

這就使得模型能夠在長(zhǎng)上下文場(chǎng)景下維持穩(wěn)定推理，不會(huì)出現(xiàn)典型的注意力退化問(wèn)題。

MiMo-V2-Pro的上下文窗口進(jìn)一步擴(kuò)展至100萬(wàn)Token。在多步驟任務(wù)執(zhí)行中，模型可以在單次上下文內(nèi)保留完整的中間狀態(tài)、工具調(diào)用結(jié)果以及歷史決策路徑，從而避免頻繁的上下文重建或外部檢索。這一特性對(duì)于Agent系統(tǒng)尤為關(guān)鍵，使其能夠在長(zhǎng)鏈路任務(wù)中保持一致性與連貫性。

在此前以Hunter Alpha代號(hào)進(jìn)行的匿名測(cè)試階段，這些能力已經(jīng)有所體現(xiàn)。根據(jù)OpenRouter官網(wǎng)的調(diào)用數(shù)據(jù)，模型在上線后使用場(chǎng)景更多是代碼生成、開(kāi)發(fā)工具與自動(dòng)化任務(wù)。

從跑分上來(lái)看，MiMo-V2-Pro表現(xiàn)確實(shí)很不錯(cuò)。

在通用Agent能力評(píng)估（ClawEval）中，MiMo-V2-Pro得分61.5，逼近Claude Opus 4.6；在PinchBench測(cè)試中排名全球前三。在編碼能力方面，其表現(xiàn)甚至超過(guò)Claude Sonnet 4.6，接近更高端的Opus級(jí)別。

定價(jià)上，MiMo-V2-Pro在256K上下文長(zhǎng)度內(nèi)，輸入token單價(jià)為每百萬(wàn)1美元，輸出為每百萬(wàn)3美元；即使擴(kuò)展到100萬(wàn)上下文，輸入也只需每百萬(wàn)2美元，輸出每百萬(wàn)6美元，價(jià)格約Claude Opus 4.6的五分之一。

林俊旸點(diǎn)贊羅福莉

羅福莉，是這次 MiMo 模型體系中一個(gè)繞不開(kāi)的關(guān)鍵人物。她本科畢業(yè)于北京師范大學(xué)計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)，碩士畢業(yè)于北京大學(xué)計(jì)算語(yǔ)言學(xué)研究所。曾任職于阿里巴巴達(dá)摩院、幻方量化及DeepSeek（深度求索）。

在阿里期間，她主導(dǎo)開(kāi)發(fā)了多語(yǔ)言預(yù)訓(xùn)練模型VECO；在DeepSeek期間，她是MoE大模型DeepSeek-V2的關(guān)鍵開(kāi)發(fā)者之一。2025年11月，羅福莉加入小米，負(fù)責(zé)領(lǐng)導(dǎo)MiMo大模型團(tuán)隊(duì)。

這次的MiMo-V2-Pro，是羅福莉加入小米后交的第一份大作業(yè)。

在模型公布后，她在自己的社交主頁(yè)寫(xiě)道：MiMo-V2-Pro、Omni 和 TTS 正式發(fā)布。這是我們首個(gè)真正為智能體時(shí)代打造的全棧模型系列。我稱(chēng)之為一次悄無(wú)聲息的突襲——并非因?yàn)槲覀兪孪扔?jì)劃好的，而是因?yàn)閺牧奶炷Ｊ降街悄荏w模式的轉(zhuǎn)變發(fā)生得太快，連我們自己都難以置信。在這期間，我們經(jīng)歷了一個(gè)既激動(dòng)人心又痛苦不堪，同時(shí)又令人著迷的過(guò)程。

據(jù)羅福莉表示，1T 基礎(chǔ)模型早在幾個(gè)月前就開(kāi)始訓(xùn)練了。最初的目標(biāo)是提高長(zhǎng)上下文推理的效率?；旌献⒁饬C(jī)制帶來(lái)了真正的創(chuàng)新，卻又不至于過(guò)度擴(kuò)張。事實(shí)證明，它正是智能體時(shí)代的理想基礎(chǔ)。1M 的上下文窗口。MTP 推理技術(shù)實(shí)現(xiàn)了超低延遲和成本。這些架構(gòu)決策并非一時(shí)風(fēng)尚，而是我們?cè)谛枰熬蜆?gòu)建的結(jié)構(gòu)性優(yōu)勢(shì)。真正改變一切的是第一次體驗(yàn)到復(fù)雜的智能體框架。

她還透露，自己給團(tuán)隊(duì)下了硬性指標(biāo)：MiMo團(tuán)隊(duì)中，每天與AI對(duì)話少于100次的人都可以辭職。

在羅福莉看來(lái)，一旦團(tuán)隊(duì)的想象力被智能系統(tǒng)的功能所激發(fā)，這種想象力就直接轉(zhuǎn)化為研發(fā)速度。

她還透露，當(dāng)模型足夠穩(wěn)定值得開(kāi)源的時(shí)候，她會(huì)選擇開(kāi)源。隨后，前阿里巴巴通義千問(wèn)（Qwen）系列大模型核心技術(shù)負(fù)責(zé)人林俊旸點(diǎn)贊了該帖，并評(píng)論道：“太棒了?！?/p>

模型發(fā)布后，雷軍第一時(shí)間表示，“我們剛發(fā)布萬(wàn)億參數(shù)大模型 Mimo-V2-Pro。在全球大模型綜合智能排行榜 Artificial Analysis 上，位列全球第八。按大模型品牌來(lái)排名，排在全球第五，超過(guò)了xAI Grok。我們模型剛剛完成，未來(lái)一段時(shí)間，還會(huì)快速迭代增強(qiáng)?！?/p>

同時(shí)他也承認(rèn)，小米一直以來(lái)在AI領(lǐng)域相對(duì)比較低調(diào)，實(shí)際進(jìn)展可能比大家看到的要快很多。

對(duì)于進(jìn)軍AI這件事，雷軍并不吝嗇，他表示：“我們今年的研發(fā)和資本投入就將超過(guò)160億元。我相信，只要我們堅(jiān)持持續(xù)投入，小米在AI時(shí)代一定會(huì)交出一份靚麗的答卷。”

運(yùn)營(yíng)編輯 |曹倩審核｜孟莎莎