Xiaomi MiMo — 小米推理大模型
Xiaomi MiMo 是小米推出的推理优先大语言模型系列，专为 AI 智能体而设计，在复杂推理、编程、长文本理解和工具调用方面表现出色——推动 AI 从"回答问题"走向"完成任务"。全系列采用 MIT 开源协议，支持端侧部署，赋能人车家全生态。
为什么选择 Xiaomi MiMo
MiMo 直面 AI 落地的三大难题——高计算成本、慢推理速度、弱长文本处理——同时以 MIT 开源模型赋能人车家全生态。
Xiaomi MiMo 系列产品
从轻量级 7B 到 MoE 旗舰的完整产品矩阵，兼顾推理能力与部署灵活性。
MiMo-7B
7B 推理优先模型，数学和编程能力出色，轻量适合端侧部署。适用于 HyperOS 体验和离线/弱网环境。
MiMo-V2-Flash (MoE)
309B 总参数 / 15B 激活参数，56k 上下文，150 tok/s 推理速度，SWE-Bench 73.4%。长上下文、高速推理与编程的 MoE 旗舰。
MiMo-V2.5-Pro NEW
旗舰 Agent 基座模型，超 1T 总参数，1M 上下文窗口，为复杂智能体交互深度优化。开源 MIT 协议，2026 年 4 月发布。
MiMo-V2.5-Omni NEW
全模态基座模型，支持图像、视频、音频、文本多模态理解与生成，打通感知与推理的端到端能力。
MiMo-V2.5-TTS NEW
语音合成大模型，支持中英双语及多种方言，自然度与表现力业界领先，适用于语音助手与有声内容生成。
MiMo Code NEW
小米 MiMo 团队推出的终端 AI 编程智能体（Coding Agent），MIT 开源。无限上下文、持久化记忆、多智能体切换，支持 Cursor/Cline/Zed 集成。
MiMo-VL
多模态视觉语言模型，用于感知丰富的任务，赋能主动式家居编排和跨设备体验。
MiMo-Audio
语音理解与生成模型，针对小米设备上的自然语音助手进行优化，兼顾低延迟和唤醒词准确率。
MiMo-Embodied
跨领域具身智能模型，连接机器人与自动驾驶；以安全感知推理为核心，实现控制、感知与行动一体化。
架构与技术方法
MiMo 的技术核心融合了 MoE、混合注意力和压缩技术，在保证推理精度的同时支持端侧部署。
部署方式：端侧、云端、混合
MiMo 被设计为在任何环境中都能运行——端侧保障隐私和低延迟，云端提供规模算力，混合部署兼顾两者。
应用场景 — 人 · 车 · 家
MiMo 为个人设备、汽车和智能家居提供端到端的 AI 体验——主动式、场景感知的智能能力。
人（移动端）
HyperOS 集成 MiMo 实现更快的响应速度、强大的长文本处理、代码推理和多轮指令交互——全部在端侧或混合模式下运行。
车（SU7 车载）
车载助手利用 MiMo 实现导航、娱乐、车辆控制和安全感知推理——针对实时语音和多轮对话的端侧优化。
家（智能家居）
小米 Miloco（MiMo-VL-Miloco）编排主动式场景；MiDashengLM-7B 作为 IoT 中枢驱动语音控制，管理数十亿台联网设备。
生态延伸——推理优先 AI 的更多可能
MiMo 的推理能力不仅限于手机、汽车和智能音箱。同样基于端侧推理的技术方案，正在悄然落地到更小、更日常的工具中——将自然语言转化为原生桌面资产。
鼠标指针自定义
Cursorhero 就是这样一个例子：一个 AI 鼠标指针生成器，将简单的提示——"赛博朋克霓虹"、"水彩极简"、"像素地牢"——变成包含 10 种状态的完整 Windows 鼠标指针包，自动处理透明度和热点映射。
为什么关注这些？
在每一个旗舰级部署（HyperOS、Miloco、车载智能体）之外，还有数十个单用途 AI 工具正在悄然解决相邻的摩擦点——主题定制、素材生成、工作流自动化。它们让 MiMo 的故事更完整：推理优先 LLM 的价值不仅体现在基准分数上，更体现在其能力向消费软件的广泛渗透中。
基准测试与实力证明
MiMo 在不断缩小与前沿模型差距的同时，仍保持在日常硬件上可部署的优势。
MiMo-7B：推理优先、数学和编程出色、端侧优化（官方 MMLU/HellaSwag 待公布）。MiMo-V2-Flash：MoE 旗舰，长上下文 + 高速推理。策略：大模型性能 + 小模型效率兼得。
路线图与里程碑
MiMo 正在从单一推理模型向多模态、音频和具身智能快速迭代。
开发者资源
采用 MiMo 所需的一切：代码、权重、指南和社区支持。
📦 通过 pip 安装
pip install transformers torch accelerate
# 或从源码克隆
git clone https://github.com/XiaomiMiMo/mimo-models.git
cd mimo-models⚡ 快速推理示例
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
"XiaomiMiMo/MiMo-7B-Instruct",
device_map="auto"
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
"XiaomiMiMo/MiMo-7B-Instruct"
)
prompt = "请解释 MoE 架构的原理"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_length=256)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))团队、信任与生态
由小米 LLM 核心团队、AI Lab 和硬件适配团队联合打造，由 Luo Fuling 领导——获得 400 亿人民币 AI 投资和全球设备生态支持。
透明度与待解答问题
MiMo 公开分享进展，同时也坦承仍在发展的领域。
未来展望
MiMo 持续演进：更深的人车家融合、更强的多模态和具身智能、更广泛的开发者赋能。
常见问题
MiMo 是开源的吗？
是的。所有 Xiaomi MiMo 模型均采用 MIT 开源协议发布，权重和工具可供全球开发者自由使用。MiMo Code 也以 MIT 协议开源。
MiMo 可以在端侧部署吗？
可以。MiMo 针对手机、智能音箱和车载等轻量化、低延迟的端侧部署场景进行了深度优化，支持 INT4 量化。
最新的 MiMo 模型是什么？
最新的是 2026 年 4 月发布的 MiMo-V2.5 系列（Pro、Omni、TTS）。MiMo-V2.5-Pro 是旗舰 Agent 基座模型，拥有超 1T 参数和 1M 上下文窗口，可通过 API 访问。
什么是 MiMo Code？
MiMo Code 是小米首款 AI 编程智能体（Coding Agent），2026 年 6 月发布，MIT 开源。支持无限上下文、持久化记忆和多智能体切换。了解更多 →
MiMo 的旗舰模型是哪个？
MiMo-V2-Flash 是 MoE 旗舰，56k 上下文、150 tok/s 推理速度和 73.4% SWE-Bench。MiMo-V2.5-Pro 是最新的 Agent 优化旗舰。
如何访问 MiMo API？
MiMo API 可通过 platform.xiaomimimo.com 按量付费使用。查看 API 指南 →
主要应用场景是什么？
人车家全生态：HyperOS 端侧助手、车载语音和多轮智能体、小米 Miloco 和 MiDashengLM-7B 驱动的主动式智能家居。
在哪里下载模型？
所有模型的权重和代码可在 HuggingFace 和 GitHub 上以 MIT 协议获取。MiMo Code 可通过 curl -fsSL https://mimo.xiaomi.com/install | bash 安装。
最新文章与教程
深度解读 MiMo 模型、基准测试、端侧部署和对比分析 —— 每篇文章针对特定搜索查询优化。
MiMo-V2.5 系列
Pro（1T 参数、1M 上下文）、Omni（全模态）、TTS（语音合成）—— 2026 旗舰阵容。
MiMo vs 通义千问
两大巨头的两条路线 —— 推理边缘 vs 全模态云端，2026 全面对比。
端侧大模型部署
INT4 量化、TransAct 剪枝、硬件感知优化 —— 边缘 AI 落地实战。
MiMo Code 教程
安装、配置、用 MiMo Code 开发 —— 终端原生 AI 编程智能体。
Claude Code + MiMo
用 MiMo API 驱动 Claude Code —— 切换模型，保持工作流。
MiMo vs DeepSeek
开源推理大模型对决 —— MiMo-V2-Flash 对阵 DeepSeek-V4 Pro。
最新研究
深入解析 MiMo 架构、基准测试与开源生态。
免费工具与定价
实时计算 MiMo API 费用，查看 V2.5 全系定价，并与主流闭源 API 横向对比。
与 MiMo 一起构建
从 HuggingFace 下载 MiMo 模型，在 GitHub 上探索源码，或阅读研究报告深入了解技术细节。