廣東
（一）
不得不說，最近的小米，真的有點不一樣了。
今天下午，小米突然官宣開源了最新大模型MiMo-V2-Flash，我第一時間去體驗了一把，結果被震驚到了——這回小米沒吹牛，是真有料。
先說結論：這可能是我今年用過響應速度最快的大模型之一。
具體數據怎么樣？
MiMo-V2-Flash有3090億參數，但激活參數只有150億，這個設計很聰明。簡單理解就是雖然模型很大，但每次運行只調用其中一小部分，所以速度快、成本低。
我讓它生成一個完整的電商網頁，從輸入需求到代碼跑起來，全程不到一分鐘。生成速度目測每秒能輸出150個token左右，比我常用的豆包和DeepSeek明顯快一截。
更夸張的是價格：輸入百萬token才0.1美元，輸出也就0.3美元，這價格基本就是白送了。對比一下，GPT-4o輸入要5美元，輸出要15美元，差了幾十倍。
小米AI部門負責人羅福莉在發布會上說，MiMo專門針對推理、代碼和Agent場景優化，目標就是"又快又便宜還好用"。
從實測來看，這個目標基本達到了。
但問題來了：小米一個做手機的公司，怎么突然在AI大模型上這么猛？
（二）
說實話，測完MiMo我專門去翻了小米這幾個月的AI動態，發現這家公司是真下了血本。
先看投入。
盧偉冰12月初透露，小米AI大模型業務的投入遠超預期，這是什么概念？按小米的體量，一個季度投入可能就是上億起步。
而且小米還放出話要招全球AI人才，單崗位薪酬上限開到千萬級別。在手機行業增長放緩的當下，小米敢這么砸錢搞AI，確實有點魄力。
再看技術路線。
MiMo-V2-Flash用了混合注意力機制和多詞元預測技術，這些聽起來很專業的東西，實際效果就是讓模型推理更快、訓練成本更低。
在幾個權威測評榜單上，MiMo的代碼能力已進入開源模型第一梯隊，在SWE-Bench Verified測試中直接對標GPT-5級別，LiveCodeBench代碼生成測試媲美DeepSeek-V3.2。
一個做硬件出身的公司，真能在軟件算法上玩得這么溜？
從結果看，還真能。而且小米不僅自己做，還把代碼全部貢獻給了SGLang開源社區，說實話，在國內大廠里，這樣的選擇很有遠見。
我問了幾個做AI開發的朋友，他們的反饋也是："小米這波操作很聰明，用開源換口碑、建生態，比悶頭閉源賺快錢要高明。"
但也有人質疑，畢竟大模型是個長期、高強度投入的賽道，燒錢幾乎是必然的，小米能否一直堅持下去，最終還要交給時間來驗證。
（三）
測完產品、看完策略，我最關心的還是一個問題：MiMo到底能給普通用戶帶來什么？
這也是很多消費者關心的。
畢竟小米不是OpenAI，它有自己的硬件生態——手機、智能家居、汽車，這些設備都需要AI能力。
從官方透露的信息看，MiMo未來會深度整合進小米的"人車家"生態。想象一下，你的小米手機、小米汽車、小愛同學，都由同一個大模型驅動，而且這個模型響應速度極快、理解能力還很強，體驗肯定不一樣。
我在測試MiMo Studio網頁版時，發現它支持深度搜索和聯網功能，回答問題時會主動聯網查資料，準確度比純靠訓練數據的模型高很多。
比如我問"2025年最值得買的降噪耳機是哪款"，它不僅給出了推薦，還分析了每款的使用場景、價格預算，這種體驗確實比傳統搜索引擎舒服。
不過也有一些小問題。
比如MiMo在處理一些專業領域問題時，偶爾會出現理解偏差，需要多問幾次才能得到滿意答案。還有就是目前網頁版功能相對簡單，離真正的"AI助手"還有距離。
但考慮到這才是小米AI的第二代產品，而且還在快速迭代，這些問題應該不難解決。
坦率地說，以前我對手機廠商做AI是持懷疑態度的。
因為大家都知道，AI大模型是個技術密集、資金密集的領域，傳統硬件公司很難玩得轉。OPPO、vivo都在做AI，但大多停留在端側小模型的層面，真正敢做云端大模型、還做到這個水平的，小米算比較少見的。
而MiMo的發布是個轉折點。
它證明了硬件公司只要舍得投入、找對方向，完全可以在AI時代找到自己的位置。
而且小米的打法很聰明：不跟OpenAI、Anthropic拼參數規模，而是主打"性價比"和"開源"，用自己最擅長的方式切入AI賽道。
這很小米。
最后還是忍不住感嘆一下。
小米這次是真下了決心要在AI時代站穩腳跟，從投入力度到技術路線，從開源策略到生態布局，每一步都看得出是認真在做。
至于能不能做成，時間會給答案。
但至少現在，MiMo讓我對小米的AI有了期待。
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