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小米：开源 MiMo-V2-Flash MoE 模型，代码能力比肩 Claude 4.5 而成本仅 2.5%
小米发布 Xiaomi MiMo-V2-Flash 开源 MoE 模型（总参 309B / 活跃 15B），专为智能体设计；多个 Agent 基准进入全球开源 Top2，代码能力超越所有开源模型、比肩 Claude 4.5 Sonnet，而推理成本仅其 2.5%、速度提升 2 倍，并上线 MiMO Studio 在线服务，依托手机/汽车/家居生态推进 AI 深度融合。
模型规模
总参 309B / 活跃 15B（专为 Agent）
来源披露
Agent 基准
全球开源 Top2
来源披露
代码能力 vs 成本
比肩 Claude 4.5 Sonnet
来源披露
01
业务背景
终端厂商需以自研大模型打通硬件与互联网服务的 AI 体验。
02
遇到的问题
闭源模型成本高、生态绑定强；终端场景需要高性价比、Agent 友好的模型。
03
AI 解决方案
自研 MiMo 系列 MoE 模型并以开源策略构建开发者生态，上线 MiMO Studio 在线体验，将模型能力注入手机、汽车与智能家居产品。
- 1MiMo-V2-Flash 开源
- 2MiMO Studio 在线服务
- 3Agent 基准优化
- 4终端生态融合
04
实施结果
模型规模：总参 309B / 活跃 15B（专为 Agent）
Agent 基准：全球开源 Top2
代码能力 vs 成本：比肩 Claude 4.5 Sonnet
成本仅 2.5%：未披露
速度 2 倍：未披露
05
风险与边界
数据来自券商基于公司业绩会/财报与第三方榜单整理，部分为预测或单季度口径；C 端 AI 应用受用户留存、付费转化与硬件周期影响，商业化持续性需持续观察。
小米(Xiaomi)的「小米：开源 MiMo-V2-Flash MoE 模型，代码能力比肩 Claude 4.5 而成本仅 2.5%」源自公司业绩会/财报披露的 AI 应用数据，可供同类企业借鉴。
适合
手机、汽车、智能家居厂商的开源大模型与智能体布局
前置条件
具备大模型自研能力，有终端硬件与互联网服务生态矩阵
信息来源
1 个来源页面内容为结构化改写；关键结论应可追溯到以下材料。
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