2025年小米人車家全生態(tài)合作伙伴大會上，一個名字和一款模型同時引爆AI圈。被傳“雷軍花千萬年薪挖來”的AI大牛羅福莉，首次以小米MiMo大模型負責(zé)人的身份公開亮相，帶來了小米新一代自研大語言模型MiMo-V2-Flash——不僅性能對標(biāo)頂尖開源模型，還以“3090億總參數(shù)+150億活躍參數(shù)”的MoE架構(gòu)實現(xiàn)極致效率，更關(guān)鍵的是，它剛發(fā)布就全線開源。

在大模型賽道還在比拼“參數(shù)越大越厲害”的當(dāng)下，小米反其道而行之，用“跑得快、跑得久、被高頻調(diào)用也跑得起”的設(shè)計理念，給行業(yè)澆了一盆清醒劑。這款模型背后，既有羅福莉團隊的技術(shù)取舍，更藏著小米對AGI（通用人工智能）的獨特思考：智能不是“讀”出來的，而是“活”出來的。

一、幕后推手：從頂會學(xué)霸到小米AI掌舵人

要理解MiMo-V2-Flash的創(chuàng)新邏輯，先得認識它的“操盤手”羅福莉。這位北大計算機碩士出身的技術(shù)大牛，學(xué)生時代就創(chuàng)下“一次性在國際頂會ACL中標(biāo)8篇論文”的紀錄，其中2篇以第一作者身份發(fā)表，一度沖上知乎熱搜，成為AI圈公認的“潛力股”。

畢業(yè)后，羅福莉先后加盟阿里巴巴達摩院、DeepSeek母公司幻方量化，在幻方期間深度參與了DeepSeek-V2等爆款模型的研發(fā)，積累了從基礎(chǔ)研究到工程落地的全鏈條經(jīng)驗。2025年11月，她正式官宣加入小米，這次大會是她入職后的首次公開演講。

盡管略顯緊張，但羅福莉條理清晰地傳遞了核心觀點：“大模型解碼了人類思維的文本投影，卻沒真正理解物理世界”。正是這種清醒的認知，讓MiMo-V2-Flash跳出了“參數(shù)競賽”的怪圈，走上了“實用主義”的道路。

二、技術(shù)拆解：為什么它能“又快又便宜”？

普通人可能看不懂“3090億總參數(shù)”“150億活躍參數(shù)”的差距，但只要記住一個核心：MiMo-V2-Flash用更小的“運行成本”，實現(xiàn)了和頂尖模型相當(dāng)?shù)男阅?。這背后是兩大關(guān)鍵技術(shù)的支撐：

1.MoE架構(gòu)：只“點亮”需要的部分

MiMo-V2-Flash采用了當(dāng)下最先進但工程難度極高的MoE（混合專家）架構(gòu)。簡單說，這個模型就像一個“專家團隊”，總共有3090億個“專家”（參數(shù)），但處理任務(wù)時，只需要150億個“相關(guān)專家”上陣，其他專家可以“休息”。

這種設(shè)計的好處顯而易見：既保留了大模型的綜合能力，又大大降低了推理時的算力消耗。打個比方，這就像請了一支全能樂隊，但演出時只需要根據(jù)歌曲風(fēng)格，安排對應(yīng)的樂手上場，既保證了演出質(zhì)量，又節(jié)省了場地和設(shè)備成本。

2.MTP技術(shù)：讓輸出速度“翻倍”

如果說MoE架構(gòu)解決了“輕量化”問題，那么MTP（多詞元預(yù)測）技術(shù)就解決了“速度”問題。羅福莉團隊在預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)階段都加入了MTP層，推理時更是采用三層MTP并行推理，讓模型輸出速度直接提升2-2.6倍。

根據(jù)社區(qū)測試數(shù)據(jù)，MiMo-V2-Flash在單機環(huán)境下，每秒能處理5000-15000個token（相當(dāng)于2-7.5萬字），單請求輸出速度也能達到150token/s（約75字/秒）。對比來看，它的推理速度是DeepSeek-V3.2的3倍左右，而成本卻更低；和綜合能力相近的Gemini2.5Pro相比，成本直接低了20倍。

除此之外，小米還創(chuàng)新了HybridAttention（混合注意力）結(jié)構(gòu)和MOPD（多教師在線蒸餾）范式，前者兼顧了長短文本處理能力和推理效率，后者則讓模型在強化學(xué)習(xí)階段快速吸收多個“專家模型”的優(yōu)點，用更少的算力實現(xiàn)能力升級。

三、實測實力：在核心賽道沖進“第一梯隊”

光有技術(shù)創(chuàng)新還不夠，模型好不好用，得用數(shù)據(jù)說話。小米官方公布了MiMo-V2-Flash在7項主流評測中的成績，對手包括開源的DeepSeek-V3.2、K2-Thinking，以及閉源的ClaudeSonnet4.5、GPT-5（High）等頂尖模型。

結(jié)果顯示，MiMo-V2-Flash在Agent（智能體）、代碼、工具調(diào)用、復(fù)雜任務(wù)執(zhí)行這四大核心場景中，已經(jīng)躋身全球第一梯隊。尤其在權(quán)威的SWE-Bench軟件工程測試中，它以71.7%的準(zhǔn)確率拿下多語言模式第一，證明了其在實際工業(yè)場景中的實用價值。

對于開發(fā)者和企業(yè)來說，這意味著什么？以前需要高昂成本才能接入的頂尖模型能力，現(xiàn)在通過開源的MiMo-V2-Flash就能免費獲得。無論是WebCoding、IDE工具集成，還是智能終端的Agent交互，都能以極低的成本實現(xiàn)高效部署。

四、行業(yè)啟示：開源+實用，小米的AGI路線圖

羅福莉在演講中反復(fù)強調(diào)：“這只是我們在AGI路線圖上的第二步”。這句話的背后，是小米對AI未來的清晰判斷：

首先，大模型的競爭已經(jīng)從“預(yù)訓(xùn)練規(guī)?！鞭D(zhuǎn)向“后訓(xùn)練效率”。隨著Agent場景的普及，模型需要持續(xù)通過強化學(xué)習(xí)迭代升級，穩(wěn)定、可擴展的訓(xùn)練體系比單純的參數(shù)規(guī)模更重要。

其次，開源是縮短技術(shù)差距的關(guān)鍵。在羅福莉看來，開源不只是共享代碼和權(quán)重，更是一種“分布式技術(shù)加速機制”。通過開源，小米能匯聚全球開發(fā)者的力量，共同優(yōu)化模型，讓AGI更快走向普惠。

最后，下一代智能體必須“落地現(xiàn)實”。當(dāng)前大模型之所以會出現(xiàn)“具身幻覺”，比如不懂重力、不理解時空關(guān)系，核心是因為它們只從文本中學(xué)習(xí)，沒有真正和物理世界交互。羅福莉認為，未來的智能體需要構(gòu)建“統(tǒng)一的世界模型”，從“回答問題”轉(zhuǎn)向“完成任務(wù)”，從“文本模擬”走向“實體交互”。

結(jié)語：效率革命背后的AI新方向

MiMo-V2-Flash的發(fā)布，不僅是小米在AI賽道的一次重要突破，更給整個行業(yè)帶來了新的思考：大模型的終極目標(biāo)不是“更聰明”，而是“更好用”。當(dāng)其他廠商還在比拼參數(shù)規(guī)模時，小米已經(jīng)用工程優(yōu)化實現(xiàn)了“性價比拉滿”的效果，這或許就是未來大模型的核心競爭力。

隨著開源生態(tài)的完善和Agent場景的普及，MiMo-V2-Flash可能會成為更多開發(fā)者和企業(yè)的首選基座模型。而羅福莉提出的“智能要在交互中活出來”的理念，也預(yù)示著AI行業(yè)將從“文本大模型”時代，逐步邁向“具身智能”時代。

對于普通人來說，這意味著未來的智能設(shè)備會更懂需求、響應(yīng)更快、使用成本更低——或許不久后，我們在小米手機、智能眼鏡、汽車里感受到的AI交互，都將源自這個“跑得快、用得起”的大模型。而這，只是小米AGI路線圖的第二步，更精彩的還在后面。