2026 年 3 月 19 日，小米终于把“智能体（Agent）”这张牌打出来了。雷军直接放话，今年在 AI 上的投入要过 160 亿元。这钱花得够狠，但说实话，这时候入场，风险不小。
这次他们抛出了三个新模型：
- MiMo-V2-Pro：主打逻辑推理的基座。
- MiMo-V2-Omni：能看懂图、听得到声音的多模态模型。
- MiMo-V2-TTS：给机器加“感情”的语音模型。
最有意思的是参数。旗舰版 Pro 号称总参数量突破 1 万亿，但这其实是个“虚数”——因为用了混合注意力机制，真正在推理时只激活 420 亿。这招很聪明，既蹭上了“万亿参数”的流量热点，又把推理成本压了下来。
不过，这排名有点意思。MiMo-V2-Pro 在全球综合智能排名里排第 8，而在品牌排名里是第 5。更扎心的是，之前社区里吹得神乎其神的“神秘模型 Hunter Alpha"，其实就是 Pro 的内部测试版。看来小米也没打算完全公开底牌，留了一手。
我怎么看这件事？
首先，这确实是小米想换个玩法。以前大家拼命堆参数，现在小米明显在转向“智能体”生态：Pro 负责动脑子，Omni 负责看和听，TTS 负责说话。这套组合拳打下来，确实是行业从单纯的大语言模型（LLM）转向智能体的必经之路。
其次，价格战是明牌。1 美元处理 25 万上下文窗口，这价格比现在的竞品低太多了。如果真能跑通，OpenAI 或者 Google 这种巨头的商业模式确实得重新算算账。
但我也挺担心的。
这种“万亿参数”的架构，虽然激活成本低，但训练成本是不是已经耗干了？雷军这 160 亿，有多少是投在训练上的，又有多少是投在基建和人才上的？
另外，那个“Hunter Alpha”能跑通不代表量产能跑通。内部测试版往往是在理想环境下刷出来的，一旦放到真实、复杂的场景里，这“第 8 名”的排名能不能稳住，真的不好说。
总结一下：
小米这次动作很大，不仅是砸钱，更是在赌一个技术路线的转折点。从“比谁参数大”变成“比谁生态闭环好”，这个方向是对的。但作为行业后来者，要在已经卷成红海的市场里撕开一道口子，光有野心是不够的，还得看这 160 亿能不能真的转化成用户愿意掏钱的产品。
至于 Hunter Alpha 能不能成，还得等时间给它答案。
