在小米人車家全生態(tài)大會(huì)上，一款名為MiMo-V2-Flash的新模型成為全場(chǎng)焦點(diǎn)。這款由“天才少女”羅福莉主導(dǎo)研發(fā)的模型，以309B參數(shù)、15B激活參數(shù)的“小身板”，在代碼能力和Agent性能上展現(xiàn)出驚人實(shí)力，甚至在部分國(guó)際權(quán)威榜單中躋身全球開(kāi)源模型前列。

“這個(gè)尺寸的模型，我們甚至不愿稱之為‘大模型’。”羅福莉在發(fā)布會(huì)上坦言。但正是這個(gè)“小模型”，在SWE-Bench Multilingual測(cè)試中超越了GPT-5等閉源巨頭，在代碼生成、工具調(diào)用等核心指標(biāo)上與DeepSeek-V3、Kimi K2-Thinking等模型持平，而參數(shù)規(guī)模僅為后者的1/2至1/3。更令人矚目的是其性價(jià)比：推理價(jià)格僅為Claude Sonnet 4.5的2.5%，生成速度卻達(dá)到2倍，API定價(jià)輸入0.7元/百萬(wàn)tokens、輸出2.1元/百萬(wàn)tokens，在國(guó)產(chǎn)模型中極具競(jìng)爭(zhēng)力。

支撐這一性能突破的，是小米自主研發(fā)的混合注意力機(jī)制。該模型采用5:1的滑動(dòng)窗口注意力（SWA）與全局注意力（GA）混合結(jié)構(gòu)，既保證了長(zhǎng)文本處理能力，又通過(guò)固定KV Cache設(shè)計(jì)兼容現(xiàn)有基礎(chǔ)設(shè)施。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示，SWA在推理效率和長(zhǎng)文理解上優(yōu)于主流線性注意力機(jī)制，為模型輕量化提供了關(guān)鍵技術(shù)路徑。

盡管性能亮眼，但309B的參數(shù)規(guī)模仍與端側(cè)部署存在距離。羅福莉在演講中透露，小米的AI戰(zhàn)略正沿著兩條主線推進(jìn)：一是持續(xù)優(yōu)化端側(cè)模型，通過(guò)“超級(jí)小愛(ài)”和澎湃OS升級(jí)，將AI能力深度融入手機(jī)、家居等終端設(shè)備；二是攻堅(jiān)物理模型，以MiMo-Embodied具身智能大模型為基座，打通自動(dòng)駕駛與機(jī)器人技術(shù)的知識(shí)遷移，構(gòu)建覆蓋人車家全生態(tài)的通用AI框架。

這一戰(zhàn)略背后，是小米對(duì)AI的巨額投入。集團(tuán)總裁盧偉冰在財(cái)報(bào)會(huì)上明確，2025年研發(fā)投入將超300億元，其中四分之一投向AI領(lǐng)域，未來(lái)五年計(jì)劃投入超2000億元。組織層面，小米已搭建自有AI Infra平臺(tái)，并秘密組建GPU萬(wàn)卡集群，初始團(tuán)隊(duì)即掌握6500張GPU資源。人才方面，除羅福莉領(lǐng)銜基礎(chǔ)模型研發(fā)外，還引入陳龍團(tuán)隊(duì)攻克智駕領(lǐng)域，其開(kāi)源的跨具身基座模型MiMo-Embodied，已實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛與機(jī)器人技術(shù)的底層邏輯統(tǒng)一。

從4月開(kāi)源MiMo-7B系列，到5月突破多模態(tài)視覺(jué)理解，再到11月整合自動(dòng)駕駛與機(jī)器人技術(shù)，小米的AI布局呈現(xiàn)加速態(tài)勢(shì)。12月MiMo-V2-Flash的發(fā)布，標(biāo)志著其技術(shù)路線正式從“預(yù)訓(xùn)練”轉(zhuǎn)向“后訓(xùn)練”，通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)范式激發(fā)模型潛能。羅福莉在結(jié)語(yǔ)中描繪的“虛擬宇宙”愿景——一個(gè)具備物理一致性和時(shí)空連貫性的交互世界，或許正是小米試圖用AI重構(gòu)硬件生態(tài)的終極目標(biāo)。

對(duì)于這家擁有超10億臺(tái)設(shè)備連接量的硬件巨頭而言，AI不僅是技術(shù)競(jìng)賽，更是生態(tài)戰(zhàn)爭(zhēng)。從手機(jī)到家居，從智駕到機(jī)器人，小米正試圖用一套通用AI邏輯驅(qū)動(dòng)所有硬件，將“設(shè)備互聯(lián)”升級(jí)為“智能共生”。這場(chǎng)變革的成敗，不僅取決于模型參數(shù)的大小，更在于技術(shù)能否真正滲透至每個(gè)終端，轉(zhuǎn)化為用戶可感知的體驗(yàn)升級(jí)。