1. 架构：总参破万亿、激活 42B，混合注意力比例拉到 7<1>#

V2-Pro 总参数规模突破 1T（媒体报道口径，官方未披露精确值，官方对比表中标注为 1.02T），激活参数 42B——延续了 V2-Flash”1/20 激活率”的肌肉记忆。上下文窗口一举扩到 100 万 token，可以直接吞下超长任务链和复杂工作流。注意力架构沿用并升级了混合注意力，混合比例从 V2-Flash 的 5<1> 进一步提到 7<1>（据第三方资料，待核实），思路没变：用更多滑动窗口层省钱，少数全注意力层兜住全局。

评测上最出圈的是排名：Artificial Analysis 综合智能榜全球第八、按品牌排名第五、中国模型第二，排在它前面的只剩 Gemini 3.1 Pro Preview、GPT-5.4、GPT-5.3 Codex、Claude Opus 4.6、Claude Sonnet 4.6、GLM-5 等一线闭源。针对 Agent 工作流，官方称平均任务完成率达 81%。有意思的还有”隐身测试”：此前 3 月 11 日上线 OpenRouter 的匿名模型 “Hunter Alpha”，7 天累计调用量突破 1 万亿 token、连续登顶，事后被罗福莉官宣就是 V2-Pro 的内测版——这波”偷偷考了个第一”的营销，把关注度拉满。

定价方面：256K 上下文内输入 $1/M、输出 $3/M；1M 上下文输入 $2/M、输出 $6/M，并联合 OpenClaw、OpenCode、KiloCode、Blackbox、Cline 五大 Agent 框架提供一周限时免费。

2. V2-Omni 与 V2-TTS：把”看、听、说”补全#

• V2-Omni：全模态 Agent 基座，原生融合文本、视觉与音频感知，打通”理解→执行”链路。它的匿名测试版”Healer Alpha”曾在 OpenClaw 测评榜拿到均分第一。支持 256K 上下文，API 输入 $0.4/M、输出 $2/M。
• V2-TTS：语音合成大模型，基于自研 Audio Tokenizer + 多码本语音-文本联合建模，上亿小时语音数据训练 + 多维度强化学习，支持从整体风格到局部情绪的精细控制，还能方言、角色扮演乃至歌声合成——目标是把 V2-Pro 的”大脑”配上一副有温度的好嗓子。

同场还官宣了小米首款 AI 原生手机”龙虾”Xiaomi miclaw 启动封测：搭载 MiMo 大模型，与操作系统及人车家全生态深度融合，用户只需表达意图、AI 自主寻优并安全执行。卢伟冰定调：miclaw 不会取代小爱，将与超级小爱合体赋能。

1. V2.5-Pro：1.02T/42B、384 专家，27T tokens 喂出来的全能选手#

• 架构：1.02T 总参数 / 42B 激活 MoE，384 个路由专家、每 token 取 top-8；混合注意力为 10 层全局 + 60 层滑动窗口（SWA = 6<1>，窗口 128 token），配可学习 attention sink 偏置与 3 层 MTP；27T tokens、FP8 混合精度预训练，原生 32K 外扩至 1M 上下文，最大输出 128K。后训练沿用 V2-Flash 的三阶段范式（SFT → 领域专项训练 → MOPD）。
• 评测明细（官方博客对比表，均优于开源对手）：

（来源：mimo.xiaomi.com/mimo-v2-5-pro 官方对比表；DeepSeek V4 Pro 为 max effort 档）

• 解读：GDPVal-AA 1581 Elo、ClawEval 63.8、τ³-bench 72.9 三项全球开源第一（τ³ 与 GPT-5.4 持平）；SWE-bench Verified 78.9 虽略低于 DeepSeek-V4-Pro 的 80.6，但 SWE-bench Pro 与 Terminal-Bench 2.0 反超；长上下文杀手锏——GraphWalks 上拉到 1M 输入仍保持 BFS 0.37 / Parents 0.62 F1，而 V2-Pro 到 1M 直接崩到 0.00。
• Token 效率：官方称同等分数下比 Claude Opus 4.6、Gemini 3.1 Pro、GPT-5.4 省 40%–60% token；ClawEval 实测每次任务约 7 万 token，Claude Opus 4.6 约 13 万。省字就是省钱，这是 Agent 长任务成本战的胜负手。

2. V2.5：310B/15B 激活，原生全模态 + 48T tokens#

MiMo-V2.5（310B/15B 激活）是 V2.5 系列的全模态担当，原生支持文本、图像、视频、音频理解，主打 Agent 能力；官方称预训练用了 48T tokens（媒体报道口径，官方模型卡未系统披露，待核实）。性能可比肩 Claude Sonnet 4.6（小米自述），也是后来 MiMo Code 内置限时免费的默认模型。它拿下的市场战绩同样生猛：据 OpenRouter 6 月 10 日数据，V2.5 单周调用量 2.19 万亿 token、全球第二，仅次于 DeepSeek。

3. Orbit 计划：30 天白送 100 万亿 token 的生态豪赌#

开源当日同步启动 MiMo Orbit 百万亿 Token 创造者激励计划：4 月 28 日—5 月 28 日，向全球申请者免费发放总计 100 万亿（100T）token，最高档 Max 含 16 亿 Credits、价值 659 元；另设面向 Agent 框架团队的”Agent 生态共建计划”（合作方含 OpenCode、Hermes Agent、KiloCode）。

结果：5 月 26 日 16<08> 提前 2 天全部发完——54.87 万人申请、24.19 万份获批、通过率 43.74%，等值约 6583 万元人民币（据新浪财经/智东西报道）。这套”开源 + 撒 token + 抢开发者”的组合拳，几乎是 DeepSeek 生态打法的放大版，效果肉眼可见。

4. Day-0 适配：7 家芯片厂商 + SGLang/vLLM#

开源首日，V2.5-Pro 即完成 7 家芯片厂商的接入适配：阿里平头哥（真武 810E）、亚马逊云科技（自研 Trainium2 + Neuron SDK + vLLM）、AMD（ROCm）、百度昆仑芯、燧原科技、沐曦、天数智芯；同时完成 SGLang、vLLM 两大主流推理框架的 Day-0 适配，官方同步放出部署指南。这种”开源即开箱”的生态工程能力，是开源榜第一能真正落地的关键一环。

5. API 降价：最高 99%，跟 DeepSeek 打价格战#

5 月 27 日零点起，V2.5 系列 API 永久降价、最高降幅 99%，且不再按上下文长度分段计价。新价格：V2.5-Pro 缓存命中输入从 2.80 元降至 0.025 元/百万 token，未命中 3 元、输出 6 元；V2.5 更激进——缓存命中 0.02 元、未命中 1 元、输出 2 元/百万 token。Token Plan 同步升级，同价下用量提升至原 5–8 倍，且所有在期用户额度全量重置。

降价底气来自推理系统：基于 SGLang HiCache 完整支持 SWA（滑动窗口注意力），KV Cache 在 GPU/CPU/SSD 多级存储间的数据搬运量降至优化前的近 1/7，可缓存 token 数提升近 5 倍。再配合专家并行、输入分桶等优化，单位 token 成本被压到跟 DeepSeek-V4-Pro 几乎一致——罗福莉前脚刚”开怼”价格战，后脚自己就成了价格战主力，真香。

后续还有两个彩蛋：6 月 8 日上线 V2.5-Pro UltraSpeed 模式，万亿参数模型在通用 GPU 上推理速度首次突破 1000 tokens/s（10 倍速度只要 3 倍价格，与 TileRT 联合宣布）；同月 V2.5-Pro 在 Artificial Analysis 综合智能指数 / Agent 指数上拿到全球开源并列第一。