概览

Xiaomi MiMo-V2-Pro 是小米面向 Agent 场景推出的旗舰文本基座大模型，针对高强度智能体工作负载优化推理、规划与工具调用能力。官方称其为”Agent 时代的旗舰标准”，在权威大模型综合智能排行榜 Artificial Analysis 上综合能力位列全球前 8、中国前 2，属于国产第一梯队。[^1][^2][^3][^4][^5][^6][^7]

V2-Pro 继承了 MiMo-V2-Flash 的混合注意力、长上下文与多 Token 预测技术路线，但在参数规模、上下文长度、Agent 专项训练和工程应用上全面放大，直接对标 Claude Opus 4.6 等顶级闭源模型，同时成本更低。[^8][^9][^10][^6][^7]

模型架构与参数

参数规模与激活参数

公开数据显示，MiMo-V2-Pro 总参数规模超过 1 万亿（1T+），推理时参与计算的激活参数约为 420 亿（42B），采用 Mixture-of-Experts（MoE）结构平衡容量与推理成本。[^2][^9][^4][^5][^6][^7][^1]

同系列的 MiMo-V2-Flash 为 309B 总参数、15B 激活参数，说明 MiMo 系列采用”大容量 MoE + 低激活参数”路线。V2-Pro 将容量扩大到 1T+、激活到 42B，约为 V2-Flash 的 3 倍。[^9][^6][^11]

混合注意力与长上下文

MiMo-V2-Pro 使用改进的混合注意力架构，交替使用局部滑动窗口注意力与全局注意力，兼顾长程依赖建模能力和 KV Cache 存储效率。V2-Flash 采用 5:1 的局部:全局比，结合 128-token 窗口和可学习的”attention sink bias”，在 256k 上下文下 KV Cache 减少约 6 倍；V2-Pro 采用 7:1 比例，在 1M 超长上下文下仍维持可接受的推理成本。[^11][^9]

上下文长度方面，MiMo-V2-Pro 支持最高 100 万 Token（1M）上下文窗口，是很多主流闭源模型 200k 级别的 5 倍，面向真实世界的高强度长链路 Agent 任务，如复杂软件仓库重构、长周期工作流编排和跨天会话记忆。[^4][^10][^5][^6][^7][^1][^2][^9]

Multi-Token Prediction 与推理效率

MiMo-V2 系列引入 Multi-Token Prediction（多 Token 预测，MTP）模块提升生成速度并为 RL 训练提供加速基础。V2-Flash 技术文档显示，MTP 在每个 block 增加约 0.33B 参数的轻量预测头，一次预测多个后续 Token，推理阶段实现约 3 倍输出加速；多方评测认为 V2-Pro 延续该设计，在 1T 级参数与 1M 上下文基础上仍具备较好的时延表现。[^9][^11]

训练数据与长序列训练

MiMo-V2-Flash 披露使用 27T token 级别的数据，在原生 32k 序列长度下预训练，随后通过 Hybrid Attention 和长上下文技术扩展到 256k；这一经验为 V2-Pro 扩展到 1M 上下文提供了技术基础。外界分析认为，V2-Pro 在 Flash 之后追加了高质量代码与 Agent 交互数据，以及基于真实工作流的大规模 RL 强化，在多步推理与工具调用上取得提升。[^10][^5][^6][^11][^9]

Benchmark 表现与对标位置

综合智能与排名

在 Artificial Analysis 大模型综合智能排行榜上，MiMo-V2-Pro 综合能力位列全球第 8、中国大陆第 2（部分报道为第 9、中国第 3，名次随榜单刷新略有波动），按品牌统计在全球大模型厂商中位居前五，被认为是中国为数不多跻身全球第一梯队的通用大模型。[^3][^5][^6][^1][^2][^4]

小米方面表示，V2-Pro 在该榜单中的得分超过 xAI 的 Grok 模型。[^6][^3][^4]

Agent 能力相关 Benchmarks

在 OpenClaw 等智能体框架的标准 Agent Benchmarks 中，MiMo-V2-Pro 在 ClawEval 与 PinchBench 等榜单上位列前三，部分维度仅次于 Claude Sonnet 4.6 和 Claude Opus 4.6。Puter.js 官方介绍提到，V2-Pro 在 ClawEval 上取得约 61.5 分（全球第 3），在 PinchBench 上约为 81。[^8][^10][^6]

在小米内部的 Hunter Alpha 高强度 Agent 场景测试中（该阶段 V2-Pro 以”Hunter Alpha”的匿名身份在 OpenRouter 上对外开放），模型在长链路任务规划与多步推理上表现稳定，整体体验评价为”直追 Claude Opus 4.6″。此阶段模型在 OpenRouter 上一度成为调用量最高的模型，每周消耗约 5000 亿 Token，累计超过 1 万亿 Token 的真实开发者工作负载。[^12][^5][^13][^10][^6][^9]

编程与工程能力

在 SWE-Bench Verified 代码基准测试中，MiMo-V2-Pro 得分约为 78，超过 Claude 4.6 Sonnet，在综合编程与工程任务上处于业界第一梯队。官方与第三方测试指出，V2-Pro 在系统设计、任务拆解、代码风格与问题解决路径上表现接近 Claude Opus 4.6，尤其擅长多文件代码生成、API 调试与数据库 Schema 设计等工程级任务。[^6][^8][^9]

YouTube 评测视频和社区反馈显示，在前后端全栈开发、Java 后端逻辑设计与移动 App 全栈搭建场景中，V2-Pro 能在较少干预下给出可运行的工程级方案，完成较复杂的重构和 Bug 修复工作流。[^14][^9][^6]

能力画像：为何说是”Agent 专用大模型”？

针对 Agent 的专项优化

小米官方表示，MiMo-V2-Pro 在训练阶段针对复杂多样的 Agent 架构进行了监督微调与大规模强化学习，重点提升工具调用、多步推理和任务收敛能力。相比传统对话模型，V2-Pro 更关注：[^5][^10]

长程规划：在数十甚至数百步的任务链中保持一致的目标与中间状态管理
工具与函数调用：原生支持结构化工具调用与函数执行，在多种 Agent 框架中可作为”中枢大脑”
工作流收敛：在多轮自我反思与外部反馈中迭代直至交付可用结果

在 OpenClaw、Claude Code、Cline、Blackbox 等智能体/代码助手框架的接入测试中，MiMo-V2-Pro 能在无人工干预条件下完成复杂工作流编排、长程规划与精准工具调用，可靠地产出最终结果，整体主观体验被认为已经超越 Claude Sonnet 4.6，逼近 Opus 4.6。[^15][^8][^9]

典型能力维度

从公开信息看，MiMo-V2-Pro 的核心能力包括：

高强度推理：复杂逻辑题、多步链式推理、跨文档综合分析等任务表现稳定，适合充当”决策与规划中枢”[^10][^8][^9]
工程级 Coding：在真实仓库级别的全栈开发、重构与调试中表现突出，尤其擅长系统设计、接口规划与数据库建模[^14][^8][^9][^6]
长上下文记忆：在 1M 上下文下可以同时”看到”完整代码库、长周期日志与需求文档，适用于长期演进项目和多文档协同场景[^7][^1][^2][^4][^9]
Agent 工作流：与多种 Agent 框架深度集成，可作为 orchestrator 统筹工具、子 Agent 与外部服务，完成端到端的生产级自动化流程[^16][^15][^8][^10][^6]

V2-Pro 本身是”纯文本推理模型”，多模态感知能力（图像、音视频）由同系列的 MiMo-V2-Omni 承担，两者在 Agent 系统中可搭配使用：Omni 负责”看和听”，Pro 负责”想和决策”。[^15][^2][^4][^8]

与主流前沿模型的对比

能力与成本对标

多方评测将 MiMo-V2-Pro 与 Claude Sonnet 4.6、Claude Opus 4.6 进行对比：在编程与 Agent 任务上，V2-Pro 整体体验已经超过 Sonnet 4.6，接近 Opus 4.6 的综合表现。在 Artificial Analysis 等综合榜单上的排名也长期与这些闭源旗舰处于同一梯队。[^1][^2][^3][^4][^5][^7][^15][^8][^9][^10][^6]

成本方面，MiMo-V2-Pro 的 API 定价约为同档次闭源模型的 1/5：256k 上下文版本输入约每百万 Token 1 美元、输出约 3 美元，1M 上下文版本翻倍为 2/6 美元；不少同级别闭源模型价格往往在输入数美元、输出十美元以上，MiMo 在长上下文 Agent 场景中性价比优势明显。[^4][^9]

与 MiMo-V2-Flash / Omni 的关系

MiMo-V2 系列当前主要包含三款模型：

模型	类型与定位	核心特点
MiMo-V2-Flash	文本 MoE，偏高速推理	309B 总参数、15B 激活，主打高效长上下文推理与高吞吐 Agent 场景[^11][^17]
MiMo-V2-Pro	文本 MoE，旗舰推理	1T+ 总参数、42B 激活，1M 上下文，强化 Agent、规划与工具调用能力[^1][^2][^9][^4][^10][^5][^7]
MiMo-V2-Omni	全模态基座	融合文本、图像、音视频，负责多模态感知与执行，是全模态 Agent 的感知枢纽[^15][^8][^2][^4]

Flash 偏”快、便宜、通用”，Pro 偏”强、高智商、Agent 专用”，Omni 负责补齐视觉与音频等多模态能力，在复杂智能体系统中三者往往搭配使用。[^2][^16][^15][^8][^4]

部署与接入方式

官方与第三方平台

MiMo-V2-Pro 已通过多种渠道开放使用：

小米自有平台：包括 Xiaomi MiMo Studio、MiMo API Platform、小米浏览器以及”小米 miclaw”等应用，用户可直接体验问答与 Agent 能力[^18][^3][^1][^15][^2]
OpenRouter：以 xiaomi/mimo-v2-pro 身份提供 API 访问，曾在发布前以”Hunter Alpha”隐身上线，并在模型榜单和调用量榜单上长期居前[^13][^12][^9]
Puter.js：Puter 官方已将 xiaomi/mimo-v2-pro 作为一等公民集成，可在前端直接通过 puter.ai.chat 调用，支持 streaming 与 reasoning 字段输出，当前阶段可免费使用[^16][^7][^8]
各类 Agent / IDE 插件：包括 OpenClaw、OpenCode、KiloCode、Blackbox、Cline、Claude Code 等框架或工具均已宣布支持将 V2-Pro 作为后端模型[^19][^20][^1][^15][^8][^9]

MiMo 系列也正在被 TypingMind、LiteLLM 等中间层适配，开发者可通过统一接口将 V2-Pro 纳入现有多模型路由体系。目前公开文档更多集中在 V2-Flash 上，但迁移方式基本一致。[^17][^21][^22]

API 调用示例

通过 OpenRouter 直接调用 MiMo-V2-Pro 的 Python 示例（需替换 API Key）：[^9]

import requests
import json

url = "https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions"
headers = {
    "Authorization": "Bearer YOUR_OPENROUTER_KEY",
    "Content-Type": "application/json",
}

payload = {
    "model": "xiaomi/mimo-v2-pro",
    "messages": [
        {"role": "system", "content": "You are a helpful coding assistant."},
        {"role": "user", "content": "Create a FastAPI endpoint with JWT authentication"},
    ],
    "temperature": 0.7,
    "max_tokens": 8192,
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=payload)
print(json.dumps(response.json(), indent=2))

在 Web 前端场景中，可以使用 Puter.js 提供的 puter.ai.chat 接口，直接以 V2-Pro 作为后端模型实现 Agent 推理与 streaming 输出：[^8][^16]

<script src="https://js.puter.com/v2/"></script>
<script>
async function streamResponse() {
  const response = await puter.ai.chat(
    "Design a migration plan to convert a REST API to GraphQL...",
    { model: 'xiaomi/mimo-v2-pro', stream: true }
  );
  for await (const part of response) {
    if (part?.reasoning) puter.print(part.reasoning);
    else puter.print(part.text);
  }
}
streamResponse();
</script>

团队可通过 LiteLLM 或自建 Proxy，将 xiaomi_mimo/mimo-v2-pro 配置为一个路由目标，与 OpenAI、Anthropic 等模型共享一套调用协议，便于在生产环境中做 AB 测试与 fallback 策略。[^22]

实践测试与应用场景

社区与媒体实测结论

海外开发者社区与媒体对 MiMo-V2-Pro 的早期实测主要集中在：

代码与系统设计：包括构建完整 REST/GraphQL 后端、实时协同文档编辑器、全栈 Web 应用等复杂工程任务，V2-Pro 能给出分层架构设计、依赖关系图和分阶段落地方案，并生成可运行样例代码[^16][^8][^9]
多文件与仓库级操作：在 Hunter Alpha 阶段，开发者常用其进行多文件重构、跨模块 API 协调与数据库迁移脚本生成[^12][^13][^9]
Debug 流程：不少反馈将其用于 API 调试工作流，包括自动生成测试用例、定位错误日志中的异常路径，并迭代修复建议直至测试通过[^9]

中文社区有针对前端逻辑、App 全栈开发与 Java 后端逻辑的专项评测视频。给定较清晰需求与约束条件时，V2-Pro 能在 1–2 轮迭代中给出结构合理、可运行的实现方案，代码风格与鲁棒性优于多数开源大模型与旧一代闭源模型。[^14]

典型 Agent 落地场景

从小米官方和第三方使用示例看，MiMo-V2-Pro 在以下 Agent 场景中表现突出：

代码 Agent / IDE 助手：与 Cline、Claude Code、Blackbox 等集成，承担多文件编辑、自动重构、测试生成与调试建议等任务[^15][^8][^14][^9]
文档与办公 Agent：配合 MiMo Claw 与金山 WebOffice，将 Word/Excel/PPT/PDF 等文档纳入 1M 上下文统一分析，执行批量改写、智能摘要与跨文档对比任务[^2][^4][^6]
浏览器与搜索 Agent：在小米浏览器中作为 AI 搜索后端，聚合检索结果、生成多源对比摘要，并根据用户意图触发进一步操作（如生成草稿、填写表单等）[^3][^6][^15][^2]
企业内部工作流：基于 OpenClaw 等框架构建企业自定义 Agent，将 Jira/飞书/代码仓库/监控系统等接入，V2-Pro 负责工单流转建议、异常分析与自动化运维脚本生成[^19][^10][^6][^8][^16]

适用建议与注意事项

适合重点使用 V2-Pro 的场景

从参数、性能与实际体验看，MiMo-V2-Pro 特别适合以下场景作为主力模型：

需要 256k–1M 级长上下文的复杂系统（大型代码仓库、企业知识库、长周期项目日志）[^7][^1][^4][^2][^9]
强依赖多步推理与规划的 Agent（自动化研发助手、运维/数据分析流水线编排等）[^5][^10][^6][^8][^9]
工程化要求高的编程任务（全栈工程、Refactor、复杂业务系统设计）[^6][^8][^14][^9]

对时延极敏感、但上下文与推理深度要求较低的场景，可优先考虑同系列的 MiMo-V2-Flash 或其它轻量模型，将 V2-Pro 作为”高智商后盾”在关键链路或困难任务中按需调用，平衡成本与体验。[^21][^17][^11]

当前已知的局限与风险

MiMo-V2-Pro 整体能力强劲，但存在以下限制：

作为闭源商用模型，底层训练数据与精确架构细节并未完全公开，开发者在极端场景（如安全审计级别的可解释性要求）下仍需自建或补充开源模型体系[^13][^11][^9]
与所有大模型类似，V2-Pro 仍可能产生幻觉、错误代码或不符合业务约束的方案，生产环境中应通过工具沙箱、代码审查与人类监督等手段进行兜底[^10][^5][^9]
一些评测指出，在非工程类的日常闲聊、创意写作等场景下，V2-Pro 较某些专为对话优化的模型并无明显优势，风格多样性上略显”工程师化”**[^21][^16][^9]

Xiaomi MiMo-V2-Pro 以 1T+ 容量、1M 上下文与强 Agent 能力，将国产大模型带入顶级闭源模型占据的”前沿阵营”。对于希望在真实生产环境中大规模落地 Agent 的团队，这是当前极具性价比和工程可行性的选择之一。[^1][^3][^4][^5][^7][^2][^10][^6][^9]

References

[^1]: 小米推出三大模型_新浪新闻 – 小米公司宣布推出MiMo-V2-Pro、Omni、TTS三款大模型，介绍其参数和应用场景。

[^2]: 小米大模型MiMo-V2-Pro & Omni & TTS 全球发布 – 东方财富 – … MiMo-V2-Pro & Omni & TTS 三款大模型。据悉，Xiaomi MiMo-V2-Pro是小米面向Agent 时代的旗舰基座模型，专为现实世界中高强度的Agent 工作场景而…

[^3]: 小米發布3款大模型MiMo-V2-Pro可在小米手機上使用 – 世界日報 – 其中MiMo-V2-Pro，這款兆級參數級別的AI大模型，已全平台上線開放體驗，小米手機用戶可直接上手使用，配套的手機端AI智能體「養龍蝦」功能也同步完成更新，帶來 …

[^4]: 小米推MiMo系列模型，V2-Pro定位高強度Agent場景- 新聞 – 其中，MiMo-V2-Pro專為現實世界中高強度的Agent工作場景而打造，擁有超過1T的總參數量(42B激活參數)，採用創新的混合注意力架構，並支持1M超長上下文長度。

[^5]: 小米推出三款自研大模型，雷军称今年在AI领域将投入超160亿 – MiMo-V2-Pro作为旗舰基座模型，专为Agent场景深度优化，针对复杂多样的智能体架构进行了监督微调和强化学习，具备更强工具调用与多步推理能力，并最终交付结果 …

[^6]: Just Now, Xiaomi Claims the Mysterious Large Model Speculated as … – MiMo – V2 – Pro and MiMo – V2 – Omni will cooperate with intelligent agent development framework tea…

[^7]: Xiaomi: MiMo-V2-Pro API – Puter Developer – Model Card. MiMo V2 Pro is Xiaomi’s flagship text-only reasoning model built for the ‘agent era,’ fe…

[^8]: Xiaomi MiMo-V2-Omni and MiMo-V2-Pro Are Now Available in Puter.js – , { model: ‘xiaomi/mimo-v2-pro’ } );. Get Started Now. Just add one … Discord GitHub Mastodon X (T…

[^9]: Xiaomi Just Dropped Its Own AI Model, And It’s Free on OpenRouter – Xiaomi MiMo-V2-Pro is a trillion-parameter AI model that beats Claude Sonnet 4.6 at coding, approach…

[^10]: 小米发布MIMO-V2系列模型定义Agent时代旗舰标准-品玩 – MiMo-V2-Pro作为旗舰模型，拥有万亿参数与1M超长上下文处理能力。其在Hunter Alpha高强度智能体场景测试中展现出稳健的逻辑推理与任务规划能力，表现直追 …

[^11]: XiaomiMiMo/MiMo-V2-Flash – GitHub – MiMo-V2-Flash is a Mixture-of-Experts (MoE) language model with 309B total parameters and 15B active…

[^12]: Openrouter stealth model Hunter/Healer Alpha has been officially … – … votes, 27 comments. https://github … https://openrouter.ai/xiaomi/mimo-v2-pro/pricing its live…

[^13]: Xiaomi’s MiMo-V2-Pro Tops AI Model Rankings as ‘Hunter Alpha’ – Xiaomi’s MiMo-V2-Pro, also known as ‘Hunter Alpha’ on OpenRouter, has been ranked as the top cost-ef…

[^14]: 小米大模型MiMo-V2-Pro前后端编程评测 – YouTube – 本视频对小米发布的新模型MIMO-V2-Pro 进行编程测试，包含以下场景： 1、前端逻辑测试2、APP全栈测试3、Java 后端逻辑测试本次测试客户端安排如下： Mimo …

[^15]: 小米深夜正式上线三款全新自研大模型：旗舰MiMo-V2-Pro、 … – 小米深夜正式上线三款全新自研大模型：旗舰MiMo-V2-Pro、全模态基座Omni、语音合成TTS，可限时免费体验一周,模態,tts,mimo,omni,小米集团

[^16]: Free, Unlimited Xiaomi MiMo API – Puter.js – In this tutorial, you will learn how to add Xiaomi MiMo models into your application for free using …

[^17]: Xiaomi MiMo-V2-Flash: Complete Guide to the 309B Parameter … – ✓ Strong mathematical reasoning capabilities; ✓ Innovative hybrid attention architecture; ✓ Fully op…

[^18]: 小米发布MiMo V2 Pro大模型_新浪新闻 – 小米正式发布MiMo V2 Pro大模型，登上OpenRouter周榜第一，获高Goldman Sachs和彭博社报道，海外AI论坛获赞誉，小米miclaw已使用该模型，同期推出Omni和TTS。

[^19]: Introducing OpenClaw – Models: Support for KIMI K2.5 & Xiaomi MiMo-V2-Flash; Web Chat: Send images just like you can in mes…

[^20]: Free account in openrouter works with claude code – Reddit – I am able to use that model with Claude Code, and it does not cost anything. However, I have a pa…

[^21]: MiMo-V2-Flash (free) via OpenRouter using API Key | TypingMind – Complete guide to Xiaomi: MiMo-V2-Flash (free) via OpenRouter: pricing, capabilities, setup with Typ…

[^22]: Xiaomi MiMo – LiteLLM – Xiaomi MiMo · API Key · Sample Usage · Sample Usage – Streaming · Usage with LiteLLM Proxy Server…

Xiaomi MiMo-V2-Pro 新一代 Agent 专用大模型详解

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