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剛剛,被全網(wǎng)猜是DeepSeek V4的神秘大模型,被小米認(rèn)領(lǐng)了!還能免費(fèi)“養(yǎng)龍蝦”

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智東西
作者 程茜
編輯 心緣

智東西3月19日消息,今日凌晨,小米MiMo大模型系列重磅三連更:旗艦基座大模型MiMo-V2-Pro、全模態(tài)Agent模型MiMo-V2-Omni、MiMo-V2-TTS,其最新發(fā)布的這三大模型都是為優(yōu)化智能體能力打造。


其中,上周在全球最大API聚合平臺OpenRouter上,API調(diào)用量多天登頂日榜并引起熱議的匿名模型Hunter Alpha、Healer Alpha,就是MiMo-V2-Pro、MiMo-V2-Omni的早期測試版。目前這兩個匿名模型在OpenRouter仍然向開發(fā)者免費(fèi)開放。


此前,因與DeepSeek V4被曝出的參數(shù)規(guī)格一樣,還有人猜測Hunter Alpha就是DeepSeek V4。OpenClaw創(chuàng)始人Peter Steinberger還曾在社交平臺X上發(fā)文打聽這倆匿名模型的具體信息。


旗艦基座模型MiMo-V2-Pro總參數(shù)量超過1T,在OpenClaw、Claude Code等智能體框架中,MiMo-V2-Pro能夠在無人工干預(yù)的條件下完成復(fù)雜工作流編排、長程規(guī)劃與精準(zhǔn)工具調(diào)用,但其模型API定價僅為Claude Opus 4.6的1/5。


▲MiMo-V2-Pro與Claude Opus 4.6、Claude Sonnet 4.6價格對比(圖源:小米MiMo官網(wǎng))

全模態(tài)基座模型Xiaomi MiMo-V2-Omni,支持文本、視覺、語音全模態(tài),該模型能夠跨模態(tài)理解復(fù)雜環(huán)境、自主制定并執(zhí)行計劃、在遇到異常時實(shí)時修正策略,最終端到端地交付完整結(jié)果。

語音合成大模型Xiaomi MiMo-V2-TTS要讓智能體能用有溫度、有情感、有靈魂的聲音與人對話,其支持多方言、多角色、多語氣生成,還可以智能識別文本中的標(biāo)點(diǎn)符號、語氣詞、強(qiáng)調(diào)標(biāo)記等各類格式信號。

此外,在MiMo-V2-Pro官方模型體驗(yàn)頁面,小米還同步上線了MiMo Claw,用戶可以體驗(yàn)基于MiMo-V2-Pro“養(yǎng)蝦”。該功能創(chuàng)建一次可免費(fèi)體驗(yàn)30分鐘,退出使用后自動銷毀數(shù)據(jù)。

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智東西體驗(yàn)了MiMo Claw,讓其“幫我設(shè)計一個網(wǎng)站,每天19點(diǎn)更新第二天在港交所、A股上市的企業(yè)”。MiMo Claw通過Python爬蟲定時抓取數(shù)據(jù),然后生成靜態(tài)頁面直接部署。其運(yùn)行測試發(fā)現(xiàn)誤匹配后,會修正補(bǔ)充港股數(shù)據(jù)。


▲MiMo Claw生成的新股雷達(dá)網(wǎng)站

MiMo-V2-Pro、MiMo-V2-Omni將聯(lián)合OpenClaw、OpenCode、KiloCode、Blackbox及Cline等智能體開發(fā)框架團(tuán)隊(duì),為全球開發(fā)者提供為期一周的限時免費(fèi)接口支持。

MiMo-V2-Pro養(yǎng)蝦體驗(yàn)頁面:https://aistudio.xiaomimimo.com

一、MiMo-V2-Pro:綜合能力國內(nèi)第二,OpenClaw榜單排第三

MiMo-V2-Pro總參數(shù)量超過1T,激活參數(shù)量42B,較前代模型MiMo-V2-Flash擴(kuò)大約3倍,支持100萬上下文長度。

在全球權(quán)威大模型綜合智能排行榜Artificial Analysis上,MiMo-V2-Pro位列全球第九,國內(nèi)第三,僅次于智譜的GLM-5、MiniMax昨日新發(fā)布的MiniMax-M2.7。


在各個衡量模型重要能力的基準(zhǔn)測評中,MiMo-V2-Pro在編程Agent、通用Agent和工具使用方面與Claude Sonnet 4.6、GPT 5.2、Gemini 3.0 Pro性能相近。


根據(jù)官方信息,MiMo-V2-Pro專為Agent場景深度優(yōu)化,針對復(fù)雜多樣的智能體架構(gòu)進(jìn)行了監(jiān)督微調(diào)和強(qiáng)化學(xué)習(xí),具備更強(qiáng)工具調(diào)用與多步推理能力。

在OpenClaw標(biāo)準(zhǔn)評測榜單PinchBench、Claw-Eval上,MiMo-V2-Pro排名第三,僅次于Claude Sonnet 4.6、Claude Opus 4.6。同時,基于1M超長上下文窗口,MiMo-V2-Pro能支撐高強(qiáng)度的真實(shí)Claw復(fù)雜應(yīng)用流。


編程方面,小米內(nèi)部工程師深度評測結(jié)果顯示,MiMo-V2-Pro體感已接近Claude Opus 4.6,并展現(xiàn)出高階的編程智能,其擁有更出色的系統(tǒng)設(shè)計與任務(wù)規(guī)劃能力、更優(yōu)雅的代碼風(fēng)格,以及更高效直接的問題解決路徑。

在前端應(yīng)用場景中,MiMo-V2-Pro可以在OpenClaw里,一步生成設(shè)計精致、功能完備的網(wǎng)頁。

提示詞:模仿90年代印刷雜志美學(xué)。標(biāo)題襯線字體如 Playfair Display,正文等寬字體如 IBM Plex Mono。頁面雜志式多欄 grid,每欄寬度不等。大標(biāo)題向左偏出視口暗示印刷溢出。圖片加 sepia 0.2 棕褐色濾鏡和噪點(diǎn)疊加。頁面過渡模仿翻書效果。導(dǎo)航模仿雜志目錄,每項(xiàng)前編號 01/02/03,hover 時編號變大。底部設(shè)計成雜志版權(quán)頁樣式含假 ISSN 號。紙張紋理背景。

價格方面,根據(jù)使用量分段計價:256K上下文以內(nèi),輸入每百萬tokens 1美元(約合人民幣6.87元),輸出3美元(約合人民幣20.62元);1M上下文以內(nèi),輸入每百萬tokens 2美元(約合人民幣13.75元),輸出6美元(約合人民幣41.24元)。

在官方模型體驗(yàn)頁面,同步上線了MiMo Claw,免費(fèi)解鎖MiMo-V2-Pro養(yǎng)蝦體驗(yàn)。此外,MiMo Claw模塊現(xiàn)已全面打通金山WebOffice生態(tài),原生支持Word、Excel、PPT、PDF四大主流格式,覆蓋超95%的日常文檔類型;小米瀏覽器目前也已經(jīng)接入MiMo-V2-Pro,助力AI搜索。


二、MiMo-V2-Omni:專攻多模態(tài)交互、執(zhí)行,能幫你找攻略砍價

全模態(tài)基座模型Xiaomi MiMo-V2-Omni,是專為現(xiàn)實(shí)世界中復(fù)雜的多模態(tài)交互與執(zhí)行場景打造,融合文本、視覺、語音全模態(tài)。

感知能力,精準(zhǔn)感知和準(zhǔn)確推理是高效執(zhí)行的基石。在音頻理解上,MiMo-V2-Omni支持從環(huán)境聲分類、多說話人分離、音頻-視覺聯(lián)合推理、超過10小時連續(xù)長音頻的深度理解。其表現(xiàn)超越了Gemini 3 Pro;圖像理解上,MiMo-V2-Omni具備多學(xué)科視覺推理與復(fù)雜圖表分析能力,其表現(xiàn)超過Claude Opus 4.6,逼近Gemini 3 Pro;視頻理解方面,新模型支持原生音視頻聯(lián)合輸入,表現(xiàn)超越Gemini 3 Flash。


智能體能力方面,MiMo-V2-Omni能夠跨模態(tài)理解復(fù)雜環(huán)境、自主制定并執(zhí)行計劃、在遇到異常時實(shí)時修正策略,最終端到端地交付完整結(jié)果。

在與真實(shí)數(shù)字環(huán)境交互的評測基準(zhǔn)上,MiMo-V2-Omni性能逼近Gemini 3 Pro,純文本智能體任務(wù)上,其平均表現(xiàn)僅次于Claude Opus 4.6。



結(jié)合OpenClaw框架,MiMo-V2-Omni可以像人一樣操控瀏覽器。

提示詞:幫我看看小米17怎么選,去小紅書做做功課,選好了去京東下單,順便砍砍價。

模型會自己打開小紅書翻帖子,提取配置對比、拍照評測、真實(shí)用戶體驗(yàn)然后整理購買建議。然后其會打開京東跨店比價,轉(zhuǎn)接人工客服砍價,價格合適后直接加購下單。


MiMo-V2-Omni接入WPS Office,只需幾句話就可以為用戶直接生成Word、結(jié)構(gòu)化Excel、排版規(guī)范的PDF與完整的PPT。


MiMo-V2-Omni模型支持256K上下文長度,輸入每百萬tokens 0.4美元(約合人民幣2.75元),輸出2美元(約合人民幣13.75元)。

三、MiMo-V2-TTS:上億小時語音數(shù)據(jù)訓(xùn)練,讓智能體說話更像人

語音合成大模型Xiaomi MiMo-V2-TTS,專為Agent時代的全模態(tài)交互而生,讓智能體能用有溫度、有情感、有靈魂的聲音與人對話。

https://oss.zhidx.com/4ddb46aba1e191563a5fc8d3e6c19452/69bacc00/uploads/2026/03/69bb03f356f9d_69bb03f33df59_69bb03f33df24_%E5%8C%97%E7%8E%AF%E7%8E%AF%E9%9A%A7-9.m4a

該模型基于小米自研Audio Tokenizer和多碼本語音-文本聯(lián)合建模架構(gòu),經(jīng)過上億小時語音數(shù)據(jù)的大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練與多維度強(qiáng)化學(xué)習(xí),實(shí)現(xiàn)了高度可控的多粒度語音風(fēng)格控制。

其中,自研多碼本語音建模架構(gòu),可以實(shí)現(xiàn)更精細(xì)的語音特征捕捉與還原,模型在高保真的離散token空間中對語音進(jìn)行建模,保留原始語音中的豐富信息,使強(qiáng)化學(xué)習(xí)階段能夠直接利用語音相關(guān)獎勵信號對模型進(jìn)行優(yōu)化,從而讓多維獎勵信號更有效。

語音數(shù)據(jù)量突破上億小時,覆蓋豐富的說話風(fēng)格與場景;多維度強(qiáng)化學(xué)習(xí)后訓(xùn)練中,MiMo-V2-TTS在能圍繞更自然的韻律、更穩(wěn)定的音質(zhì)、更準(zhǔn)確的字詞表達(dá)、更高質(zhì)量的音色克隆以及不同場景下恰當(dāng)?shù)恼Z氣和表達(dá)方式等多個維度持續(xù)優(yōu)化。

在訓(xùn)練過程中,MiMo-V2-TTS首先通過超大規(guī)模語音-文本混合預(yù)訓(xùn)練,在海量數(shù)據(jù)中習(xí)得了強(qiáng)大的跨模態(tài)對齊與理解生成的統(tǒng)一能力;在此基礎(chǔ)上,通過少量高質(zhì)量監(jiān)督數(shù)據(jù)的微調(diào),模型獲得了可泛化的多粒度與多風(fēng)格指令控制能力。

可泛化的語音風(fēng)格指令控制:該模型支持從整體到局部的多層次語音風(fēng)格控制。用戶可通過自然語言指令設(shè)定整體語音基調(diào),同時對句內(nèi)局部片段進(jìn)行細(xì)粒度的情緒調(diào)節(jié),實(shí)現(xiàn)同一語句中語氣轉(zhuǎn)折與情感遞變的自然過渡。

https://oss.zhidx.com/d14def45ed2f9067455f7121a731840b/69bacc00/uploads/2026/03/69bb0691cde05_69bb0691c9e5d_69bb0691c9e19_%E5%8C%97%E7%8E%AF%E7%8E%AF%E9%9A%A7-10.m4a

文本理解:該模型在預(yù)訓(xùn)練階段通過大量文本-語音對齊數(shù)據(jù),習(xí)得了書面語與口語表達(dá)之間的映射關(guān)系,能夠智能識別文本中的標(biāo)點(diǎn)符號、語氣詞、強(qiáng)調(diào)標(biāo)記等各類格式信號,并將其自動轉(zhuǎn)化為恰當(dāng)、自然的語音表達(dá),全程無需用戶額外標(biāo)注或手動干預(yù)。

https://oss.zhidx.com/839829321e5ef0d1162c4e2b7adf47b9/69bacc00/uploads/2026/03/69bb069890107_69bb06988c328_69bb06988c2e3_%E5%8C%97%E7%8E%AF%E7%8E%AF%E9%9A%A7-11.m4a

方言、角色、歌聲:該模型支持多種方言的自然發(fā)音,可進(jìn)行角色扮演式的風(fēng)格化演繹,更能實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的歌聲合成——讓同一個模型既能說、能演、也能唱。方言支持:東北話、四川話、河南話、粵語、臺灣腔。

https://oss.zhidx.com/627b32390097dd4e5736a73512f1bfce/69bacc00/uploads/2026/03/69bb069d6b3ee_69bb069d5eba6_69bb069d5eb5f_%E5%8C%97%E7%8E%AF%E7%8E%AF%E9%9A%A7-12.m4a 結(jié)語:終端廠商發(fā)力系統(tǒng)級原生智能體

小米大模型團(tuán)隊(duì)透露了下一步的研發(fā)方向,小米大模型Core團(tuán)隊(duì)的核心方向是攻克高復(fù)雜度推理與長周期任務(wù)規(guī)劃,系統(tǒng)提升模型在未知環(huán)境中的泛化與決策能力,向真正的通用智能邁進(jìn),其還將持續(xù)推進(jìn)長周期智能體規(guī)劃、實(shí)時流式感知、多智能體協(xié)同,以及與物理世界更深層的整合。

小米此次連發(fā)三個大模型,貫通了萬億參數(shù)模型、全模態(tài)模型、 平價API等多項(xiàng)能力,這或許也意味著終端廠商可以把底層大模型、系統(tǒng)權(quán)限、生態(tài)服務(wù)深度整合,打造系統(tǒng)級原生智能體。


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