万亿参数架构
总参数量超过 1T，激活参数 42B，规模约为 MiMo-V2-Flash 的 3 倍。混合专家设计让模型在扩大参数量的同时，只激活其中一部分进行计算。
价格官网未标价
平台API
归类其他 AI 工具
收录2026-10-12
复核2026-10-12
编辑评分
4.2 / 5
★★★★☆
MiMo-V2-Pro编辑总结
MiMo-V2-Pro 是小米推出的旗舰基座模型，定位为智能体系统的「大脑」，负责编排复杂工作流并完成生产级工程任务。总参数量超过 1T，激活参数 42B，采用混合专家架构，支持最高 1M token 上下文。在 Artificial Analysis Intelligence Index 上位列全球第 8、中国大模型第 2；ClawEval 得分 61.5，全球第 3，接近 Claude Opus 4.6。短板在于官网未公开具体定价与开放方式，普通用户目前还无法直接判断使用成本。
MiMo-V2-Pro是什么？
MiMo-V2-Pro 是小米打造的旗舰基座模型，面向真实世界的智能体工作负载。它的目标不是回答问题和生成演示，而是作为智能体系统的大脑，编排复杂工作流、驱动生产工程任务并稳定交付结果。
模型总参数量超过 1T，激活参数 42B，约为 MiMo-V2-Flash 的 3 倍。它继承了前代的 Hybrid Attention 机制，混合比例从 5:1 提升到 7:1，在扩大规模的同时保持较高的推理效率。模型支持最高 1M token 上下文，并配有轻量级 MTP（Multi-Token Prediction）层以实现快速生成。在 Artificial Analysis Intelligence Index 上，它位列全球第 8、中国大模型第 2。
对开发者而言，它可以直接作为 OpenClaw 等通用智能体框架的核心引擎，通过 SFT 与 RL 在多样化的智能体脚手架中微调，工具调用和多步推理能力较强；对团队而言，它适合嵌入需要持续交付结果的生产系统与工作流。
MiMo-V2-Pro核心功能
混合注意力机制
继承自前代的 Hybrid Attention 机制，混合比例从 5:1 提升至 7:1，在模型规模显著扩大的同时维持较高的推理效率。
1M token 上下文
支持最高 1M token 的上下文窗口，可支撑高强度的真实 Claw 应用流程，处理长文档与多步任务时不必频繁截断输入。
MTP 快速生成
内置轻量级 MTP（Multi-Token Prediction）层，用于加速文本生成，在智能体场景下有助于缩短每一步推理的等待时间。
智能体能力
经过覆盖更广泛智能体任务的后训练扩展，模型从问答转向完成任务，工具调用稳定性与准确性显著提升，可编排复杂工作流并驱动生产工程任务。
编码与工程能力
在小米内部工程师的深度评测中，使用体验接近 Claude Opus 4.6，具备更强的系统设计与任务规划、更优雅的代码风格以及更高效的问题解决路径。
OpenClaw 原生支持
作为开源智能体框架 OpenClaw 的原生大脑，通过 SFT 与 RL 在复杂多样的智能体脚手架中微调，在 PinchBench 与 ClawEval 标准评测上取得全球领先结果。
MiMo-V2-Pro值不值得用？
当你要做的是智能体系统、复杂工作流编排或生产级编码任务时，MiMo-V2-Pro 值得重点考虑：1T 总参数、42B 激活、1M token 上下文，加上 ClawEval 61.5 全球第 3 的成绩，能力和长上下文都有支撑。当你想找一个开箱即用的聊天工具或需要明确的价格表来做预算时，它目前不合适——，只能等官方进一步说明。
建议选它的情况
- 正在搭建智能体系统、需要核心引擎的开发者
- 要处理超长上下文与多步任务编排的团队
- 深度使用 OpenClaw 等开源智能体框架的用户
- 需要较强编码与系统设计能力的工程团队
不建议选它的情况
- 只想找一个日常聊天问答工具的普通用户
- 需要明确价格档位来做成本预算的团队
- 希望开箱即用、不打算接 API 或做集成的用户
MiMo-V2-Pro使用建议
入门先把路子走对
- 先看模型主页打开官网 mimo.xiaomi.com/mimo-v2-pro，先确认的接入方式与可用状态，再决定是否投入集成开发。
- 核对基准成绩把 PinchBench 81.0 与 ClawEval 61.5 的成绩和你的实际任务类型对照，确认它在你要做的智能体场景里是否领先。
- 用长上下文场景试跑拿一份接近上限的长文档或代码库做测试，验证 1M token 上下文在真实任务里的可用性，而不是只看宣传数字。
进阶省时间也省钱
- 绑定 OpenClaw 测试如果使用 OpenClaw，直接把 MiMo-V2-Pro 作为核心引擎接入，重点观察工具调用与多步推理的稳定性是否符合生产要求。
- 对比 Hunter Alpha 表现Hunter Alpha 是 MiMo-V2-Pro 的早期内部测试版本，在 OpenRouter 上日均调用量多次登顶、总使用量超过 1T tokens，可参考其社区反馈预判正式版表现。
MiMo-V2-Pro适合谁用？
智能体系统开发者
推荐需要为 OpenClaw 等框架寻找核心引擎，看重工具调用稳定性、多步推理与 1M token 上下文，MiMo-V2-Pro 在 ClawEval 上全球第 3。
生产工程团队
推荐要把模型嵌入持续交付结果的工作流，编码能力超过 Claude 4.6 Sonnet，内部工程师评测体验接近 Claude Opus 4.6。
长上下文应用团队
推荐需要处理 1M token 级别的输入，例如长文档分析、大型代码库理解，模型的长上下文能力在 Hunter Alpha 测试后进一步优化。
成本敏感的小团队
有条件官网未公开定价与免费额度，无法提前核算调用成本，预算有限时需等价格后再决定。
MiMo-V2-Pro优点和缺点
优点
- 总参数量超过 1T，激活参数 42B，规模约为 MiMo-V2-Flash 的 3 倍
- 支持最高 1M token 上下文，适合长文档与大型代码库任务
- ClawEval 得分 61.5，全球第 3，接近 Claude Opus 4.6 的 66.3
- PinchBench 得分 81.0，全球第 3，仅略低于 Claude Opus 4.6 的 81.5
- 编码能力超过 Claude 4.6 Sonnet，内部评测体验接近 Claude Opus 4.6
- 作为 OpenClaw 原生大脑，经 SFT 与 RL 在多样智能体脚手架中微调
缺点
- 无法提前核算调用成本
- 早期基准测试成绩并非最终版本表现，正式版数据以后续公布为准
- 社区反馈集中在多数场景优于 Claude 4.6 Sonnet，但缺少细分场景数据
- 当前主要面向开发者和团队，个人用户缺少即开即用的入口
MiMo-V2-Pro关键指标
MiMo-V2-Pro常见问题
MiMo-V2-Pro 现在开放使用了吗？＋
它是小米的旗舰基座模型，但未公开具体的开放方式与接入门槛。它的早期内部测试版本 Hunter Alpha 曾以匿名模型形式在 OpenRouter 上线，一周内调用量持续增长、多次登顶日榜，总使用量超过 1T tokens；正式版的开放情况需以为准。
它的参数规模有多大？＋
总参数量超过 1T，激活参数 42B，约为 MiMo-V2-Flash 的 3 倍。模型采用混合专家架构，继承前代的 Hybrid Attention 机制，混合比例从 5:1 提升到 7:1，并配有轻量级 MTP（Multi-Token Prediction）层加速生成。
它的智能体能力到底怎么样？＋
在 OpenClaw 标准评测中，PinchBench 得分 81.0，全球第 3，仅次于 Claude Opus 4.6 的 81.5；ClawEval 得分 61.5，全球第 3，接近 Claude Opus 4.6 的 66.3。称其工具调用稳定性与准确性显著提升，经过覆盖更广泛智能体任务的后训练扩展。
和 Claude 系列相比怎么选？＋
从官网数据看，MiMo-V2-Pro 的 ClawEval 得分 61.5，接近 Claude Opus 4.6 的 66.3；PinchBench 得分 81.0，与 Opus 4.6 的 81.5 差距很小；编码能力则超过 Claude 4.6 Sonnet。如果你在做智能体系统且看重长上下文，可以重点比较；如果已有稳定的 Claude 工作流，切换前建议先做小规模验证。
它的上下文窗口有多大？＋
支持最高 1M token 上下文。这一窗口可以轻松支撑高强度的真实 Claw 应用流程，并在 Hunter Alpha 测试后针对长上下文能力做了进一步优化。
Hunter Alpha 是什么？和 MiMo-V2-Pro 什么关系？＋
Hunter Alpha 是 MiMo-V2-Pro 的早期内部测试版本，曾以匿名模型形式在 OpenRouter 上架。上架期间调用量稳定增长，多次登顶日榜，总使用量超过 1T tokens。经过一周的持续迭代与优化，MiMo-V2-Pro 在长上下文能力和智能体场景稳定性上有明显提升。
