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羅福莉首秀,雷軍的AI新戰(zhàn)事

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文|魏琳華

編|王一粟

從年初曝出與雷軍接觸、離職,到上個(gè)月官宣加入小米,再到本月出席小米“人車家全生態(tài)大會(huì)”,被冠以“天才少女”名號(hào)的羅福莉,站在臺(tái)前拿出了新模型MiMo-V2-Flash。

剛剛在這個(gè)領(lǐng)域開(kāi)始起跑的小米,交出了一份看起來(lái)不錯(cuò)的成績(jī)單。

作為一個(gè)參數(shù)309B、激活參數(shù)15B的“大”模型(羅福莉本人也提到,這個(gè)尺寸小到不愿意稱之為大模型),在小米團(tuán)隊(duì)的構(gòu)想中,這個(gè)模型是為了給Agent當(dāng)基座來(lái)訓(xùn)練的。

為此,這個(gè)模型的優(yōu)化更加側(cè)重一些特定的方向,核心是高性價(jià)比、快速:

比如能夠達(dá)到每秒150 tokens的生成速度、極低的成本,在保持高性價(jià)比的同時(shí),它還保證了模型的性能。

“它的代碼能力和 Agent 能力在世界級(jí)公開(kāi)公正的評(píng)估榜單上,已經(jīng)進(jìn)入了全球開(kāi)源模型 Top 1-2 的行列?!绷_福莉說(shuō),“大部分評(píng)估基準(zhǔn)已經(jīng)超過(guò)或者和DeepSeek-V3、Kimi K2- Thinking、Qwen等模型相當(dāng),但它的參數(shù)是后者們的1/2-1/3?!?/p>



發(fā)布的小米模型,也面臨了兩極分化的口碑,有人盛贊模型代碼能力領(lǐng)先,有人則認(rèn)為這是一個(gè)“刷分”之作。

無(wú)論如何,小米需要AI。

選在12月18日的人車家全生態(tài)大會(huì),更說(shuō)明了AI之于小米的重要性。

放到智能終端,擺在小米眼前的兩個(gè)任務(wù)是:第一,做輕量化模型,靠端側(cè)部署,升級(jí)“超級(jí)小愛(ài)”和澎湃OS,把AI接入智能終端;第二,智駕方面,小米則更需要大模型做基座,靠模型給智駕能力提升空間。

做AI上,小米用行動(dòng)表示,自己“動(dòng)真格”了。

壓成本、提速,小米押注Agent

從一開(kāi)始,小米做AI的目標(biāo),或許早在2023年雷軍的年度演講上就提到了——“輕量化+端側(cè)部署”。

羅福莉在演講中直言,當(dāng)下模型學(xué)習(xí)的方向與生物智能的進(jìn)化方向存在背離,單純的“大力出奇跡”已難以涌現(xiàn)更高階的智能。

當(dāng)Scaling Law能夠帶來(lái)的提升越來(lái)越少,小米選擇了一條更契合自身的路:做一個(gè)參數(shù)小、性能好且夠便宜的模型。

“Scaling的范式已經(jīng)逐步從預(yù)訓(xùn)練(Pre-train)轉(zhuǎn)向后訓(xùn)練(Post-train),”羅福莉解釋道,“我們?nèi)绾渭ぐl(fā)后訓(xùn)練的潛能?這就需要一個(gè)穩(wěn)定的范式,以便在強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RL)上投入更多的算力?!?/p>

為此,作為一個(gè)給Agent打底的模型,MiMo-V2-Flash的優(yōu)化邏輯指向了三個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題

高效溝通:強(qiáng)化代碼能力和工具調(diào)用,這是智能體交互的基礎(chǔ)。

加速帶寬:通過(guò)極高的推理效率,解決智能體之間信息傳遞的瓶頸。

發(fā)力后訓(xùn)練:通過(guò)穩(wěn)定范式,激發(fā)強(qiáng)化學(xué)習(xí)的潛能。



由此,小米做了個(gè)309B的大模型MiMo-V2-Flash,從指標(biāo)上來(lái)看,它最突出的地方在于代碼能力。

在官方給出的數(shù)據(jù)中,可以看到,在SWE-Bench Multilingual(軟件工程基準(zhǔn)測(cè)試中的多語(yǔ)言版本)中,該模型甚至超過(guò)了包括GPT-5在內(nèi)的一眾閉源大模型。

雖然在其他指標(biāo)上,該模型和DeepSeek V3.2、kimi k2 Thinging等開(kāi)源模型還有些許差距,但作為一個(gè)尺寸較小的模型,表現(xiàn)已經(jīng)很亮眼。

更核心的其實(shí)是這個(gè)模型在推理速度和價(jià)格上的優(yōu)化:

用Claude Sonnet 4.5作為對(duì)比指標(biāo),小米新模型的推理價(jià)格僅為其2.5%,生成速度卻是其2倍。

MiMo-V2-Flash的API定價(jià)為,輸入0.7元/百萬(wàn)tokens,輸出2.1元/百萬(wàn)tokens。和國(guó)內(nèi)模型相比,這也是一個(gè)非常具備競(jìng)爭(zhēng)力的價(jià)格。



為了優(yōu)化成本,提升推理速度,小米披露了其背后的技術(shù)架構(gòu)選擇——混合注意力機(jī)制。

從混合注意力機(jī)制上下手,月之暗面、MiniMax等獨(dú)角獸也曾在類似方向上探索。

小米的選擇是,采用了5:1的滑動(dòng)窗口注意力(Sliding Window Attention, SWA)與全局注意力(Global Attention, GA)的混合結(jié)構(gòu)。

官方實(shí)驗(yàn)表明,SWA在長(zhǎng)文和推理能力上優(yōu)于主流的線性注意力機(jī)制,且固定大小的KV Cache極易適配現(xiàn)有的基礎(chǔ)設(shè)施(Infra)。

不過(guò),對(duì)于小米來(lái)說(shuō),如果要達(dá)到在會(huì)上宣講的效果,把模型接入到車、手機(jī)等設(shè)備中,300B還是一個(gè)不小的規(guī)模,距離端側(cè)落地仍有距離。

最耐人尋味的,或許是羅福莉在演講時(shí)的結(jié)語(yǔ):

“AI進(jìn)化的下一個(gè)起點(diǎn),一定要有一個(gè)可以跟真實(shí)環(huán)境交互的物理模型,”羅福莉說(shuō)道,“我們要打造的本質(zhì)上不是一個(gè)程序,而是一個(gè)具備物理一致性、時(shí)空連貫性的虛擬宇宙。”

從今年小米的模型發(fā)布動(dòng)態(tài)上,我們猜測(cè),小米未來(lái)的優(yōu)化將被拆解為兩條線:一是死磕端側(cè),為智能終端加碼;二是攻克物理模型,補(bǔ)足在智駕方面的模型能力。

做端側(cè)、做智駕,AI給小米全家桶打底

無(wú)論外界對(duì)參數(shù)和架構(gòu)的討論如何熱烈,對(duì)小米而言,AI的價(jià)值最終必須回歸到業(yè)務(wù)。

選在12月18日的人車家全生態(tài)大會(huì)發(fā)布模型,本身就說(shuō)明了AI之于小米的戰(zhàn)略意義:

在智能終端側(cè),通過(guò)升級(jí)“超級(jí)小愛(ài)”和澎湃OS,讓它們從指令執(zhí)行者變?yōu)檎嬲闹?;在智能駕駛側(cè),則急需大模型作為基座,拓展智駕的上限。

回顧2025年,小米在MiMo系列上的發(fā)力呈現(xiàn)出一種急行軍的態(tài)勢(shì),不同于兩年前模型發(fā)布后的安靜,今年的小米高調(diào)了起來(lái)。

4月:開(kāi)源MiMo-7B系列,覆蓋基礎(chǔ)、指令微調(diào)及強(qiáng)化學(xué)習(xí)版。

5月:發(fā)布MiMo-VL-7B,突破多模態(tài)視覺(jué)理解。

11月:推出MiMo-Embodied具身智能大模型,整合自動(dòng)駕駛與機(jī)器人技術(shù)。

12月:MiMo-V2-Flash壓軸登場(chǎng),主打極致效率與Agent能力。

這一連串動(dòng)作的背后,是巨額的真金白銀。小米集團(tuán)總裁盧偉冰在財(cái)報(bào)電話會(huì)上明確表示,AI是核心研發(fā)方向。2025年,小米研發(fā)投入預(yù)計(jì)超過(guò)300億元,其中四分之一(約75億元)將直接砸向AI領(lǐng)域,并計(jì)劃在未來(lái)五年投入超過(guò)2000億元。

“在端側(cè),我們要追求輕量算力、低功耗和周期成本,這樣才能普及端側(cè)AI,”盧偉冰說(shuō)道,“這一定是小米未來(lái)的大方向,也是小米的優(yōu)勢(shì)所在?!?/strong>

組織層面的動(dòng)作,同樣印證了小米的決心:從2024年開(kāi)始,小米搭建了自己的AI Infra平臺(tái),去年年底,界面新聞爆出,小米正在著手搭建自己的GPU萬(wàn)卡集群,將對(duì)AI大模型大力投入。據(jù)悉,其團(tuán)隊(duì)在成立時(shí)已有6500張GPU資源。

為了支撐這一戰(zhàn)略,小米的人才拼圖也在2025年逐步完整。

除了負(fù)責(zé)基礎(chǔ)大模型的羅福莉,小米還挖來(lái)了陳龍服務(wù)于智駕團(tuán)隊(duì)。這種“雙核”配置在技術(shù)路線上已經(jīng)初見(jiàn)成效——陳龍團(tuán)隊(duì)提出并開(kāi)源了全球首個(gè)打通自駕與具身操作的跨具身(X-Embodied)基座模型MiMo-Embodied。



這一模型試圖解決自動(dòng)駕駛與機(jī)器人之間的知識(shí)遷移難題,意味著小米正在嘗試用一套通用的AI邏輯,去驅(qū)動(dòng)其龐大的硬件生態(tài)——從手中的手機(jī),到智能家居,再到智駕。

雷軍曾提到,小米的AI戰(zhàn)略是“輕量化+本地部署”??梢钥吹?,小米是一定會(huì)利用在全球連接超過(guò)10億臺(tái)設(shè)備的巨大存量?jī)?yōu)勢(shì),靠AI做業(yè)務(wù)。

對(duì)于小米來(lái)說(shuō),MiMo-V2-Flash的發(fā)布不僅僅是為了在排行榜上占據(jù)一席之地。它是小米試圖向資本市場(chǎng)和用戶講述的一個(gè)新故事:

一家硬件公司,正在通過(guò)掌握最高效的“大腦”(AI模型)和最廣泛的“身體”(人車家生態(tài)),試圖在智能時(shí)代完成一次徹底的進(jìn)化。

至于這個(gè)故事能否講通,不僅取決于模型做得好不好,更取決于這些技術(shù)能否真正跑通每一臺(tái)小米設(shè)備,轉(zhuǎn)化為用戶感知得到的體驗(yàn)。

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