小米600亿押注AI：万亿参数模型杀出重围 雷军称要抢先卡位智能体赛道

在人工智能（AI）领域，向来低调的小米近期悄然放出一枚“重磅炸弹”。

3月19日，小米正式对外发布三款全新大模型，其中专为Agent（智能体）时代打造的旗舰基座模型Xiaomi MiMo-V2-Pro成为全场焦点。小米大模型团队负责人罗福莉用“悄无声息的伏击”形容此次技术突破，引发行业高度关注。

据小米官方披露，在近期爆火的OpenClaw等“养虾”智能体框架测试中，Xiaomi MiMo-V2-Pro展现出惊人实力：无需人工干预即可完成复杂工作流编排、长程任务规划及精准工具调用，整体使用体验超越Claude Sonnet 4.6，性能直逼Opus 4.6，而模型API定价仅为竞品的五分之一。这一数据在云服务厂商集体涨价的背景下，被开发者称为“价格屠夫”式创新。

当晚的春季发布会上，小米集团创始人雷军一改往日保守姿态，不仅高调介绍平均年龄25岁的AI研发团队，更宣布未来三年将在AI领域投入超600亿元研发资金。值得注意的是，这个由清华北大毕业生占比超六成的“青年军”，正是支撑小米技术突围的核心力量。

相较于互联网巨头，小米在AI领域的布局曾被质疑“慢半拍”。直到2025年4月开源首个推理大模型Xiaomi MiMo时，外界才意识到这家硬件厂商的AI野心。同年11月，前DeepSeek明星研究员罗福莉的加盟，更被视为小米技术升级的关键转折点。

福建华策品牌定位咨询创始人詹军豪向徽声在线分析称，AI Agent已成为行业确定性落地方向，小米此时推出手机端智能体产品“Xiaomi miclaw”，正是为了抢占移动端智能生态入口。在他看来，大模型不仅是智能座舱、IoT设备的底层支撑，更是小米转型全场景科技公司的技术基石。

技术参数揭秘：万亿模型如何实现降本增效

此次发布的模型矩阵包含三款产品：旗舰基座模型Xiaomi MiMo-V2-Pro、全模态基座模型Xiaomi MiMo-V2-Omni及语音合成模型Xiaomi MiMo-V2-TTS。其中前两款已开放API服务，采用按用量分段计价的商业模式。

作为技术亮点，Xiaomi miclaw成为首个基于MiMo大模型构建的手机端AI智能体，具备直接操作系统级功能的能力。这标志着智能体从云端向终端设备的渗透加速，用户可通过自然语言完成复杂操作指令。

参数层面，Xiaomi MiMo-V2-Pro总参数量突破1万亿（1T），激活参数达420亿，采用改进型混合注意力机制（Hybrid Attention），上下文窗口扩展至100万Token。这种设计使其能处理超长任务链，在智能客服、代码生成等场景表现突出。雷军在社交媒体透露，该模型在Artificial Analysis全球排行榜位列第八，按品牌排名则跻身前五，超越xAI Grok等竞争对手。

价格策略引发行业震动：256K上下文输入仅需1美元/百万Tokens，输出3美元/百万Tokens；1M上下文输入2美元/百万Tokens，输出6美元/百万Tokens。这种阶梯定价模式，较市场主流产品降低80%成本，被开发者社区称为“良心定价”。

更令人意外的是，小米宣布与OpenClaw、OpenCode等五大开发框架合作，为全球开发者提供一周限时免费接口。罗福莉透露，待模型稳定性验证后将推进开源计划，并在官方体验页上线MiMo Claw工具，让用户免费体验“养虾”智能体功能。

神秘模型现身：匿名测试版竟是小米“马甲”

发布会现场揭晓了一个行业谜团：上周在OpenRouter平台连续多日登顶API调用榜的匿名模型Hunter Alpha、Healer Alpha，实为Xiaomi MiMo-V2-Pro和MiMo-V2-Omni的早期测试版。这一“伪装”测试策略，既验证了模型性能，又避免过早暴露技术路线。

OpenClaw创始人Peter Steinberger曾在社交平台追问模型身份，如今小米的“认领”引发新一轮技术讨论。行业分析师指出，这种低调测试方式符合小米“先做后说”的技术文化，也解释了其模型为何能在短时间内实现性能跃迁。

从追赶者到领跑者：雷军押注600亿的底层逻辑

站在新一代SU7汽车旁，雷军详细阐述了小米的AI战略：“内部要求团队保持低调，但实际推进速度远超外界想象。未来三年600亿投入只是起点，2025年单年研发预算就达160亿元。”

回顾发展历程，小米AI布局呈现明显加速态势：2023年4月组建大模型团队时，国产模型已进入参数竞赛阶段；2025年4月开源推理模型时，行业开始转向长文本处理；而此次Agent框架的突破，恰好卡在云服务涨价、终端智能化需求爆发的关键节点。

詹军豪认为，小米选择智能体赛道具有战略眼光：“端云协同模式使其既能利用自有算力降低成本，又能通过生态绑定用户。当其他厂商还在价格战中内耗时，小米已构建起‘模型+硬件+场景’的闭环体系。”

技术团队内部也经历着理念碰撞。罗福莉透露，1T基础模型训练初期聚焦长上下文推理效率，直至体验智能体脚手架（agentic scaffold）后，才果断调整技术路线。她甚至以“辞职威胁”推动团队转型，最终用24小时上线即引爆行业的成绩证明决策正确。

面对性价比优势能维持多久的质疑，詹军豪指出：“云厂商涨价源于算力成本上升，而小米走的是差异化道路。其核心壁垒不在于价格，而是算力规模、模型性能与生态落地的综合实力。当行业从价格战转向技术效率竞争时，先发优势将愈发明显。”