先来点俗的。 在这个大模型还在按 Token 算计成本的年代，小米直接把桌子掀了。

看这张价格表：

输入： $0.1 / M Tokens

输出： $0.3 / M Tokens

不仅如此，这就还“限时免费”。

这是什么概念？哪怕对比以性价比著称的 DeepSeek-V3.2，MiMo 的性价比坐标也是直接飞到了图表的右上角——“Best Efficiency”（最佳效率区）。 看来雷总这是要把 AI 变成像“自来水”一样便宜的基础设施。

很多朋友看到 309B（3090亿） 的参数量可能会被吓一跳：这玩意儿跑得动吗？ 这里就得聊聊小米这次的“MoE（混合专家）”架构了。

官方推文说得明明白白：Total 309B, Active 15B。 意思就是，虽然它脑容量巨大，但每次干活时，只有 15B 的神经元在“放电”。这就像一个拥有 300 个专家的团队，但你问一个问题，只有最懂行的 15 个人出来回答你。

更骚的操作是它用了一个叫 MTP (Multi-Token Prediction) 的技术。 简单说，传统的 AI 是一次猜一个字，而 MiMo 是一次猜三个字（MTP=3）。 看这个数据对比：开启 MTP=3 后，吞吐量直接飙升到了 14738 toks/s。 这哪是推理，这简直是“为了速度不要命”。感兴趣的可以进链接感受一下这个大模型的回答速度，https://aistudio.xiaomimimo.com/#/

通常这种为了速度牺牲精度的模型，脑子都不太好使。 但 MiMo 这次居然在代码（Coding）和数学（Math）上“反杀”了。

看这张扎心的跑分图：

SWE-Bench Verified (代码能力)： MiMo (73.4%) > DeepSeek-V3.2 (73.1%) > Claude Sonnet 4.5 (71.3%)。

AIME 25 (数学竞赛)： MiMo (94.1%) 甚至压过了 DeepSeek (93.1%)。

虽然在通用的 Arena-Hard（创意写作）上，它还是略输给 GPT-5 和 Gemini 3.0 Pro，但这定位太精准了——我可能不会写诗，但我写代码、算数是真快啊！ 这简直就是为了Agentic AI（智能体）量身定做的：便宜、快、逻辑好，适合大规模部署去干脏活累活。

这么强的能力怎么来的？我看了一眼它的训练流程图，发现小米有点东西。

它不是一股脑喂数据，而是分了三个阶段：

SFT（监督微调）： 打基础。

Domain-Specialized（领域专精）： 这一步关键了，它专门搞了一堆“Domain Teachers”（领域老师），针对搜索、代码、数学进行特训。

MOPD（多目标偏好蒸馏）： 最后还要经过一轮像“炼丹”一样的奖励模型（ORM）筛选。

说实话，作为开发者，我看到 MiMo 比看到 GPT-5 还激动。 因为 GPT-5 再强，高昂的费用还是令人望而却步；而 MiMo 这种 $0.1 成本、70%+ 代码通过率 的模型，才是我们手里干活的铲子。

小米这次不仅是卷了价格，更是指了一条路：未来的 AI 不一定是全能的神，但一定是在某个领域极度精通、极度便宜的“超级打工人”。

来，评论区咱们算笔账：

开发者专场： $0.1 的价格，你会考虑把手里的 API 从 OpenAI 换成小米吗？

吃瓜群众： 小米这波“限时免费”，你觉得能持续多久？是不是也是“交个朋友”？

行业观察： DeepSeek 刚坐稳“性价比之王”没几天，就被小米贴脸开大，你觉得它会降价回击吗？