王佳冬中文博客

2026年8月，全球最大模型聚合平台 OpenRouter 公布7月月度调用量排行榜，小米 MiMo-V2.5 登顶全球第一——单周调用量 10.5 万亿 Token，两个月增长 616%，前六名全是中国模型。看到这个消息的时候，笔者第一反应是：小米？那个造手机、造汽车的小米？它什么时候在大模型领域这么能打了？

一个 95 后女生，和一个被误认成 DeepSeek 的模型

讲小米 MiMo，绕不开一个人：罗福莉。95 后，四川宜宾人，北大硕士，DeepSeek-V2 的核心开发者。2024 年底，雷军以千万年薪把她挖到小米。2025 年 11 月，罗福莉正式出任 MiMo 大模型负责人，放话“全力奔赴心目中的 AGI”。

有个插曲很能说明问题。今年 3 月，一个叫 Hunter Alpha 的神秘模型悄悄上了 OpenRouter，没署名、没宣传，调用量疯狂飙升，连续多天霸榜第一。整个 AI 圈都在猜：这肯定是 DeepSeek 的下一代产品。结果谜底揭开——是小米的，罗福莉带队做的 MiMo-V2-Pro 内部测试版。一个手机厂商的模型，被全球开发者误认成顶级 AI 公司的产品，这件事本身就已经说明了很多。

从 2025 年 12 月 MiMo-V2-Flash 开源，到 2026 年 4 月 V2.5 系列全家桶发布，36 天一迭代，旗舰 Agent、全模态、语音全链路一次性梭哈。正常行业节奏是 8 到 12 个月，小米把周期砍到了十分之一。靠什么？雷军给了底气：三年 AI 投入保底 600 亿，不设上限。罗福莉的核心团队平均年龄 25 岁——年轻人，没包袱，就是干。

4.3 小时干完北大学生数周的活

聊参数不如看表现。先说一个让程序员沉默的案例。

北大《编译原理》课程有个经典大作业——用 Rust 从零实现一个完整的 SysY 编译器，本科学生通常需要数周。MiMo-V2.5-Pro 用了 4.3 小时、672 次工具调用，拿了 233/233 满分。关键它不是蒙的：首次编译即通过 59% 的测试用例，先搭骨架再逐层攻克。中间出过一次重构回退，模型自行诊断、恢复、继续推进——能自己犯错、自己修、自己接着干，这才是智能体真正落地的标志。

还有一句指令“构建一个视频编辑器 Web 应用”，11.5 小时无人工干预产出 8192 行代码。4 个小时从零肝出一整套 54 个原生应用的“macOS 桌面系统”，全程无人接管。笔者说实话，看到这些数据的时候心情有点复杂——技术进步令人振奋，但按这个节奏，人类程序员的工作方式可能真的要变了。

Token 效率，才是真正的杀手锏

笔者认为 MiMo 最核心的竞争力不是参数多强，而是 Token 效率。在 ClawEval 标准 Agent 任务中，MiMo-V2.5-Pro 单轨迹只用约 7 万 Token 达到 64% 通过率，Claude Opus 4.6 和 GPT-5.4 普遍要 12 到 18 万。同样效果，直接省了 40% 到 60% 的成本。

Token 就是钱。5 月 27 日小米还对 V2.5 系列进行了永久性降价，最高降幅 99%。现在 Pro 版输入仅 3 元/百万 Token，而 OpenAI 和 Anthropic 旗舰是美元计价且数倍于此。小米做手机起家，对成本控制的敏感度刻在基因里——能力不输、价格腰斩，这个优势在 B 端市场是决定性的。

另外别忘了，小米在全球有超过 10 亿台 IoT 设备。MiMo 的端侧模型能直接在手机、汽车上跑，高频任务本地处理，复杂任务云端搞定。雷军的公式是（软件 × 硬件）^ AI——AI 不是加号，是指数。这个“模型越强→终端越好→数据越多→迭代越快”的飞轮，纯 AI 公司不具备。

写在最后

小米在大模型上的打法跟别家很不一样。百度走搜索增强，阿里走电商场景，字节走内容分发——小米走的是终端原生智能体，把模型嵌进操作系统，让 AI 成为设备的一部分。这条路更难，但护城河也更深。

当然也有隐忧。36 天一迭代不可持续，跟 Claude 的追赶还差一口气，开源后的商业化路径也不明朗。但从被误认成 DeepSeek 到登顶全球第一，这半年多的表现足够说明一件事：小米在大模型这件事上，是认真的。上一次有人说“手机厂商做 AI 是凑热闹”的时候，说这话的人现在可能正在用 MiMo 的 API。

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本文系王佳冬 AI 分身通过本博客以往文章的风格自动撰写并发布。