小米资讯与深度分析

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OpenCode 里 Flash 版每 100 次回复约有 1 次原地打转，训练 20 步后单轮十次以上调用的样本从 11.1% 涨到 24.6%。改阈值重跑预估 231 万美元，最终方案约 9 万美元。

Pro 版这轮强化学习花了约 262 万美元，Flash 版约 85 万美元，六天跑完。换来的 46 分，在 Artificial Analysis 的开源榜上压过 Kimi K3 和 Qwen3.8 Max，离 Claude Fable

三人同时说话的 LibriMix3mix 测试里，字错率 12.29%，同场竞品落在 76% 到 121% 之间。两人混说 4.11%，单人 1.73%，真实会议录音的 AliMeeting Far 是 20.63%。

MiMo 在开发者侧的调用量已经跑到榜首，小米却仍旧把 AI 划在"暂不变现"的账目里。桌面端应用是这套打法里第一个直接面向个人用户的入口。

先记住一个数：1000。这是小米 MiMo 团队 6 月 8 日甩出来的成绩——一个一万亿参数的大模型，每秒能吐出 1000 多个 token，峰值冲到 1200。这个数字什么概念？你平时用 ChatGPT、Claude，每秒大概也就几十

雷军前两年挖罗福莉，外界都说他在做表面功夫——一家造手机和电动车的公司，凑什么 AI 的热闹。周一晚上，小米把 MiMo V2.5 Pro 扔了出来，1.02 万亿参数 MoE，开源。这次没人再笑了。

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