智東西
作者 程茜
編輯 李水青

智東西4月23日報道，剛剛，小米MiMo大模型一口氣官宣4款新模型：旗艦推理模型MiMo-V2.5、全模態(tài)Agent模型V2.5-Pro開啟公測、即將開源；V2.5-TTS Series、V2.5-ASR即將推出。

小米MiMo大模型負責人正是原DeepSeek核心成員、被業(yè)內(nèi)稱為“天才少女”的羅福莉，這距離上次MiMo-V2系列重磅三連更僅36天。與上一代模型類似，MiMo-V2.5全系列同樣是為智能體場景打造，MiMo-V2.5-Pro專為長難Agent任務打造，MiMo-V2.5可覆蓋絕大多數(shù)通用Agent場景。

小米還貼心為用戶提供了官方使用指南：MiMo-V2.5支持原生全模態(tài)Agent能力，涵蓋圖像、音頻與視頻，相比Pro版模型平均推理速度更快，更適應對時延敏感的任務。

除性能外，此次小米MiMo新模型還有一大升級點是更高的Token效率。根據(jù)官方信息，在拿到智能體基準榜單ClawEval相同分數(shù)的情況下：

MiMo-V2.5-Pro相比Kimi本周發(fā)布的開源旗艦多模態(tài)智能體模型Kimi K2.6節(jié)省了42% Token；MiMo-V2.5相比Meta本月初發(fā)布的閉源多模態(tài)推理模型Muse Spark節(jié)省了50% Token。

此外，小米此次還全面升級了模型訂閱計劃Token Plan：取消4倍的Credits計費方式、計費不區(qū)分256k和1M上下文、夜間享有專屬優(yōu)惠速率、新增自動續(xù)費模式。值得一提的是，其Token Plan計劃剛發(fā)布時，就有不少用戶吐槽價格太貴，便宜的套餐Token不夠用。

智東西體驗了MiMo-V2.5-Pro，讓其“制作一個3D橫版格斗游戲”，MiMo-V2.5-Pro在幾分鐘內(nèi)、寫了1123行代碼，就生成了“龍虎格斗游戲”。該游戲界面的血條、雙方角色名、倒計時、對戰(zhàn)提示清晰，還包含命中火花、格擋碎片、鏡頭震動+命中停頓等反饋系統(tǒng)，具備一定可玩性，但人物角色造型簡單，除顏色和帽子幾乎沒差異。

▲MiMo Studio主頁

有意思的是，今年3月，小米MiMo-V2-Pro曾以匿名模型Hunter Alpha的身份現(xiàn)身OpenRouter平臺，一度被開發(fā)者誤認為是即將發(fā)布的DeepSeek V4。如今小米新一代MiMo-V2.5推出，又正值DeepSeek V4被傳出將于本周發(fā)布。

Xiaomi MiMo開放平臺：https://platform.xiaomimimo.com

官方公布的體驗地址Xiaomi MiMo Studio：https://aistudio.xiaomimimo.com/#/c

一、MiMo-V2.5-Pro：專攻長難智能體任務，4.3小時搞定本科生數(shù)周項目

小米官方稱，MiMo-V2.5-Pro是小米MiMo迄今最強大模型，在通用智能體能力、復雜軟件工程以及長程任務等維度上，能與Claude Opus 4.6、GPT-5.4等全球頂尖Agent模型相當，相較其上一代模型MiMo-V2-Pro提升。

根據(jù)小米內(nèi)部測試，搭配合適的運行框架，MiMo-V2.5-Pro可以穩(wěn)定完成單次涉及近千輪工具調(diào)用的長程任務。且在智能體場景下，該模型指令遵循能力提升，其既能捕捉上下文中的隱性要求，又能在超長周期內(nèi)保持邏輯一致。

基于小米MiMo團隊開發(fā)的評估套件MiMo Coding Bench，MiMo-V2.5-Pro與Claude Opus 4.6的差距進一步縮小，得分分別為73.7分和77.1分，MiMo-V2-Pro是71.5分。

有推特網(wǎng)友用此前的網(wǎng)紅問題實測了MiMo-V2.5-Pro，其問題是“我想去洗車，洗車店離我50米遠，我應該走著去還是開車去”，MiMo-V2.5-Pro不負眾望，給出了正確答案。

小米MiMo放出了幾個MiMo-V2.5-Pro的實操案例。

首先是“用Rust實現(xiàn)完整的SysY編譯器”。這一任務的難點在于，模型需獨立完成詞法分析器、語法分析器、AST、Koopa IR代碼生成、RISC-V匯編后端，以及性能優(yōu)化。

在實際操作中，該模型采用逐層搭建整個編譯器的方式，其先搭完整流水線骨架再逐層攻克，在各項的具體分數(shù)中，其在Koopa IR、RISC-V后端、性能優(yōu)化上都拿到了滿分，首次編譯實現(xiàn)了59%的冷啟動通過率，這意味著在跑任何測試之前，架構是對的。在第512輪，該模型一次重構令lv9/riscv回退了兩個測試點；模型自行診斷、恢復、繼續(xù)推進。

這一任務是北京大學《編譯原理》課程項目，北大本科生通常需要數(shù)周時間才能完成，MiMo-V2.5-Pro用時4.3小時、經(jīng)過672次工具調(diào)用完成，在隱藏測試集上取得滿分233分。

第二個官方案例是開發(fā)視頻編輯器，其提示詞為“構建一個視頻編輯器Web應用”。MiMo-V2.5-Pro交付的Web應用具備多軌道時間線、片段裁剪、交叉淡化、音頻混合以及導出流程等功能。其最終構建的代碼量達8192行、歷經(jīng)1868次工具調(diào)用，在11.5小時的自主工作中完成。

第三個案例是模擬電路EDA任務，其需求是“基于臺積電180nm CMOS工藝，從零開始設計并優(yōu)化一款完整的翻轉(zhuǎn)電壓跟隨器低壓差線性穩(wěn)壓器（FVF-LDO）”。

完成任務期間，該模型需要確定功率晶體管尺寸、調(diào)整補償網(wǎng)絡并選擇合適偏置電壓，以使相位裕度、線路調(diào)整率、負載調(diào)整率、靜態(tài)電流、電源抑制比和瞬態(tài)響應六個指標同時符合規(guī)格。

經(jīng)驗豐富的模擬電路設計師通常需要花費數(shù)天時間才能完成此類項目。研究人員將MiMo-V2.5-Pro連接到ngspice仿真循環(huán)中，并使用Claude Code作為仿真框架，經(jīng)過大約一個小時的閉環(huán)迭代，其就生成了一個滿足所有目標指標的設計，并且下面顯示的四個指標比其初始版本提高了一個數(shù)量級：

二、MiMo-V2.5：能聽能看能讀，負責通用智能體場景

MiMo-V2.5是專為智能體場景打造的原生全模態(tài)模型，能通過同時看、聽、讀，并根據(jù)感知到的信息采取行動。

該模型此次有兩個關鍵升級點：Agent能力全面超越MiMo-V2-Pro、多模態(tài)感知全面超越MiMo-V2-Omni，MiMo-V2-Pro是小米MiMo系列上一代旗艦基座大模型、MiMo-V2-Omni是上一代全模態(tài)Agent模型。

其中，在面向AI智能體的端到端可信評測基準Claw-Eval中，MiMo-V2.5表現(xiàn)超過MiMo-V2-Pro，同時API成本降低約50%；在關于跨模態(tài)推理、視頻理解、圖表分析等的基準測試VideoMME、CharXiv、MMMU-Pro等評測中，MiMo-V2.5表現(xiàn)逼近甚至超越了Claude Opus 4.6、Gemini 3 Pro、GPT-5.4等閉源模型。

在編程方面，小米內(nèi)部的MiMo編程基準測試顯示，MiMo-V2.5在日常編程任務中超越了Gemini 3.1 Pro，與Claude Opus 4.6仍有明顯差距。

三、Token Plan：夜間專屬時段可享8倍優(yōu)惠，包年訂閱至高可減近1000元

伴隨MiMo-V2.5系列發(fā)布，小米還同步優(yōu)化了其訂閱式API調(diào)用套餐MiMo Token Plan，該計劃允許用戶使用MiMo系列8款模型，分別是旗艦推理模型MiMo-V2-Pro、MiMo-V2.5-Pro，全能多模態(tài)模型MiMo-V2-Omni、MiMo-V2.5，語音合成模型MiMo-V2-TTS、MiMo-V2.5-TTS、MiMo-V2.5-TTS-VoiceClone、MiMo-V2.5-TTS-VoiceDesign，后三個模型待發(fā)布。

首先是Credits速率更新、更優(yōu)惠，取消1 Token=4 Credits計費方式，且不再區(qū)分256k和1M上下文窗口的Credit倍率。

新模型的Credits計費方式為：

MiMo-V2.5：1x（消耗1 Token=1 Credit）

MiMo-V2.5-Pro：2x（消耗1 Token=2 Credits）

作為對比，MiMo Token Plan剛發(fā)布時的計費方式為：

此外，MiMo Token Plan還會提供夜間專屬優(yōu)惠速率，每天00:00~08:00，所有模型Credits消耗速率在原有基礎上再打8折。

在付費模式上，其此前預告的連續(xù)包月、包年訂閱也已上線。連續(xù)包月中，老用戶開通自動續(xù)費享次月7折，新用戶享次月77折，包年訂閱中，一次訂閱享全年88折，包年至高可減948.96元。

截至北京時間4月22日22:00前，所有已購買Token Plan用戶Credits額度將全部重置清零，但不重置套餐計時。

結(jié)語：小米再發(fā)力，跑通終端系統(tǒng)級原生智能體？

小米MiMo V2.5系列的升級圍繞著智能體場景性能提升及更高Token效率兩大關鍵，其在保障長鏈推理、工具調(diào)用、多任務協(xié)同等核心智能體性能的同時，大幅提升Token使用效率，降低算力與推理成本，或證明輕量化模型既能實現(xiàn)媲美超大模型的智能體表現(xiàn)，又能兼顧實用與普惠。

此次，小米MiMo旗艦模型再升級，也意味著其作為終端硬件廠商，正將自研底層大模型、系統(tǒng)級權限、全生態(tài)服務進行深度綁定與融合，打造真正意義上的系統(tǒng)級原生智能體，加速其人車家全場景AI的規(guī)�；涞亍�