直到2024年底、2025年初，小米才成立了通用基礎(chǔ)大模型相關(guān)的Core團(tuán)隊(duì)。

這個(gè)團(tuán)隊(duì)同樣也是雷軍親自主導(dǎo)、親自推動(dòng)，并且對(duì)大模型業(yè)務(wù)投入不設(shè)上限。

如果只看架構(gòu)層面，MiMo-V2-Pro并沒有什么讓人眼前一亮的東西。1T參數(shù)、42B激活參數(shù)、100萬token上下文，這些放在今天都不稀奇。

MiMo-V2-Pro***用的MoE（混合專家）、混合注意力機(jī)制、MTP（多token預(yù)測），這些也都是大模型領(lǐng)域的通用技術(shù)方案，DeepSeek在用，谷歌也在用。

真正讓這個(gè)模型區(qū)別于同行的，是后訓(xùn)練階段的三項(xiàng)技術(shù)。

第一項(xiàng)是MOPD，全稱Multi-Teacher On-Policy Distillation，多教師在線策略蒸餾。這是小米在MiMo-V2-Flash技術(shù)報(bào)告中首次提出的后訓(xùn)練范式。

要理解MOPD的價(jià)值，得先理解它要解決的問題。

大模型后訓(xùn)練有一個(gè)通病，俗名叫“蹺蹺板效應(yīng)”。就是說你把數(shù)學(xué)能力練強(qiáng)了，代碼能力就退化；你把a(bǔ)gent能力拉上來，通用對(duì)話又變差。

這不是說某個(gè)團(tuán)隊(duì)的技術(shù)不夠，這是整個(gè)產(chǎn)業(yè)都在面臨的問題。

目前大家比較認(rèn)可的對(duì)應(yīng)方法有兩種，第一種是訓(xùn)練多個(gè)領(lǐng)域?qū)＜夷Ｐ停缓笸ㄟ^參數(shù)合并把它們糅在一起。不過這種方法的效果不是很理想。

另一種是讓專家模型生成大量離線數(shù)據(jù)，再讓學(xué)生模型去學(xué)，但這種方式存在嚴(yán)重的“分布偏移”問題。可是學(xué)生只學(xué)會(huì)了教師的答題方式，模型根本沒有建立自己的思考方式，一旦遇到教師沒覆蓋的場景就會(huì)失靈。

MOPD的做法分三個(gè)階段。第一階段是通用 ***T，用高質(zhì)量指令數(shù)據(jù)做基礎(chǔ)微調(diào)，激活模型的指令跟隨能力，這一步?jīng)]什么特別的。

第二階段是分別訓(xùn)練多個(gè)領(lǐng)域?qū)＜医處煟热缯f代碼agent教師、搜索agent教師、數(shù)學(xué)推理教師、安全對(duì)齊教師，每個(gè)教師在自己的領(lǐng)域做到極致，不用管其他領(lǐng)域。

第三階段是關(guān)鍵創(chuàng)新，讓學(xué)生模型自己生成回答，然后同時(shí)接受多個(gè)教師的token級(jí)實(shí)時(shí)監(jiān)督。學(xué)生從自身分布***樣，接收自領(lǐng)域教師的KL散度獎(jiǎng)勵(lì)和可驗(yàn)證的結(jié)果獎(jiǎng)勵(lì)這兩類信號(hào)，前者告訴模型“這個(gè)字應(yīng)該怎么寫”，后者告訴模型“最終答案對(duì)不對(duì)”。

小米公布的數(shù)據(jù)顯示，經(jīng)過MOPD訓(xùn)練的學(xué)生模型在AIME 2025數(shù)學(xué)競賽上達(dá)到94.1分，不僅保住了最強(qiáng)數(shù)學(xué)教師的水平，在部分項(xiàng)目上甚至超越了教師本身。

第二項(xiàng)是真實(shí)環(huán)境的agentic RL訓(xùn)練。

盡管說現(xiàn)在大模型都會(huì)強(qiáng)調(diào)自己的agent能力如何如何，但是絕大多數(shù)模型在強(qiáng)化學(xué)習(xí)過程中，都是非agent相關(guān)的。

模型看一道題，輸出一個(gè)答案，對(duì)完答案給個(gè)獎(jiǎng)勵(lì)，整個(gè)過程是單輪的、封閉的。

現(xiàn)實(shí)世界的任務(wù)可不是這樣運(yùn)作的。一個(gè)真正的agent需要讀代碼、改bug、跑測試、看報(bào)錯(cuò)、再改、再跑，這是一個(gè)包含了多種情況的完整過程。

小米為此構(gòu)建了一套覆蓋四大類場景、總計(jì)超過12萬個(gè)真實(shí)交互環(huán)境的agent訓(xùn)練體系。

代碼agent的訓(xùn)練數(shù)據(jù)從真實(shí)GitHub Issues中提取，模型需要在agent循環(huán)中讀文件、改代碼、跑命令、看測試結(jié)果，獎(jiǎng)勵(lì)來自可驗(yàn)證的單元測試。

終端agent從Stack Overflow和Stack Exchange中篩選需要高級(jí)技術(shù)專長的問題，轉(zhuǎn)化為帶有完整Docker環(huán)境和測試用例的計(jì)算任務(wù)。

網(wǎng)頁開發(fā)agent用Playwright執(zhí)行生成代碼并錄制***，再用多模態(tài)視覺判別器評(píng)估質(zhì)量——用***而非靜態(tài)截圖來評(píng)估，因?yàn)?**能捕捉交互動(dòng)畫和響應(yīng)式布局等動(dòng)態(tài)特性。

通用agent覆蓋搜索和函數(shù)調(diào)用兩個(gè)方向。

其結(jié)果就是，在多樣化agent 環(huán)境中增加強(qiáng)化學(xué)習(xí)計(jì)算量，收益會(huì)泛化到數(shù)學(xué)推理、通用推理等其他任務(wù)。也就是說，agent訓(xùn)練培養(yǎng)的不是某個(gè)特定技能，而是一種通用的問題解決能力。

別的大模型是在教室里做卷子，MiMo-V2-Pro 是直接被扔進(jìn)許多個(gè)真實(shí)工作場景里實(shí)習(xí)，做錯(cuò)了有真實(shí)的測試結(jié)果告訴你哪里錯(cuò)了。

實(shí)習(xí)鍛煉出來的模型，比做卷子練出來的，更懂得如何處理問題。

第三項(xiàng)是ARL-Tangram，這是小米與北京大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院聯(lián)合研發(fā)的Agent RL訓(xùn)練基礎(chǔ)設(shè)施系統(tǒng)，也是羅福莉作為通訊作者所參與的研究。

MOPD和Agentic RL解決的是“怎么訓(xùn)練”的問題，ARL-Tangram解決的是“用什么訓(xùn)練”的問題。

agent需要頻繁調(diào)用外部***，代碼執(zhí)行需要CPU，獎(jiǎng)勵(lì)模型需要GPU，網(wǎng)頁搜索需要API配額。 傳統(tǒng)的RL框架，它的做法是靜態(tài)***預(yù)留，給每條訓(xùn)練軌跡分配一套固定***，從頭占到尾。

這就導(dǎo)致說即便沒有任務(wù)，這條通道也被占用，別人想走也走不了。

ARL-Tangram的實(shí)測數(shù)據(jù)顯示，在AI編程任務(wù)中，外部***平均只有47%的時(shí)間在被使用，剩下53%完全閑置。

在MOPD訓(xùn)練場景中更夸張，12個(gè)教師模型各自占著一組GPU提供獎(jiǎng)勵(lì)服務(wù)，但這些GPU的平均流式多處理器活躍率不到3%，相當(dāng)于***%的算力在空轉(zhuǎn)。

ARL-Tangram繼承了小米性價(jià)比之王的基因，它的核心思路就是細(xì)化***管理，讓每一份算力都跑得更有價(jià)值。

每次外部調(diào)用被視為一個(gè)原子動(dòng)作，動(dòng)作結(jié)束后***立即釋放，供其他軌跡使用。

實(shí)測效果：動(dòng)作完成時(shí)間提升最高4.3倍，RL訓(xùn)練步驟時(shí)間加速最高1.5 倍，外部***消耗降低71.2%。

同樣的硬件投入，能支撐多得多的訓(xùn)練量。

雷軍在V2-Pro發(fā)布當(dāng)天的微博里寫了一句話：“我們?cè)?AI 領(lǐng)域上相對(duì)比較低調(diào)，實(shí)際進(jìn)展可能比大家看到的要快很多。”

確實(shí)，小米在AI上的進(jìn)展，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了我的認(rèn)知。

02

MiMo-V2-Pro對(duì)小米意味著什么

MiMo-V2-Pro出現(xiàn)之前，小米在軟件和AI領(lǐng)域的技術(shù)存在感很低。

提到智能駕駛，人們想到的是特斯拉、華為、小鵬；提到大模型，是字節(jié)、阿里、騰訊。小米的標(biāo)簽始終是“硬件性價(jià)比之王”，雷軍的手機(jī)、IoT 設(shè)備、汽車，都是硬件敘事。

誠然，這個(gè)標(biāo)簽幫小米賣出了很多產(chǎn)品，但也把它牢牢釘在了“組裝廠”的認(rèn)知框架里。

雷軍自己也清楚這一點(diǎn)。

2023年年度演講上，他提出了一個(gè)新公式：“（軟件×硬件）^AI”，宣布小米未來五年研發(fā)投入超過1000億元，重點(diǎn)攻堅(jiān)芯片、AI和操作系統(tǒng)。

這個(gè)公式當(dāng)時(shí)聽起來以為雷軍是說著玩玩的，結(jié)果人家這回來真的。

MiMo-V2-Pro的誕生，第一次讓小米在純技術(shù)維度上獲得了一個(gè)全球級(jí)的排名。

Artificial Analysis Intelligence Index全球前十，中國第二。

事實(shí)上，我覺得只要能在全球大模型排行榜上占有一席之地，都相當(dāng)于在資本市場、人才招募、合作談判中都多了一張手牌。

至少當(dāng)雷軍說“小米是一家AI公司”的時(shí)候，能拿出這樣一個(gè)成果來支撐觀點(diǎn)。

但排名只是表面。更值得關(guān)注的是 MiMo-V2-Pro 與小米其他業(yè)務(wù)線之間的潛在協(xié)同。

小米汽車的智能駕駛團(tuán)隊(duì)在2026年3月剛剛完成組織架構(gòu)調(diào)整，將“感知”和“規(guī)控”兩個(gè)部門合并為“端到端算法與功能部”，全面轉(zhuǎn)向端到端大模型技術(shù)路線，目標(biāo)年內(nèi)實(shí)現(xiàn)端到端智駕交付。

與此同時(shí)，小米早在2025年11月就發(fā)布了MiMo-Embodied，同步覆蓋具身智能和自動(dòng)駕駛的核心任務(wù)——環(huán)境感知、狀態(tài)預(yù)測、駕駛規(guī)劃。

所以MiMo-V2-Pro的這些成績，說白了那都是給小米汽車打的廣告。

MiMo-V2-Pro本身作為1T參數(shù)的云端模型，顯然無法直接部署到車端，沒有哪塊車載芯片跑得動(dòng)這個(gè)體量。

但小米的布局邏輯是“云-邊-端”協(xié)同：云端用V2-Pro級(jí)別的大模型做訓(xùn)練、仿真和復(fù)雜決策，端側(cè)用壓縮后的輕量模型做實(shí)時(shí)推理。

MiMo-V2-Pro的價(jià)值不在于直接上車，而在于作為“教師模型”，通過前面提到的MOPD，將V2-Pro的能力蒸餾到端側(cè)小模型中。

馬斯克這邊，情況就微妙多了。

Grok在2025年底的一次Holiday Update正式住進(jìn)了特斯拉的車機(jī)里，然而它卻只能設(shè)導(dǎo)航目、聊聊天，相當(dāng)于是一個(gè)語音助手，它跟FSD之間只有導(dǎo)航鏈路的淺層聯(lián)動(dòng)。

與此同時(shí)，特斯拉本身車內(nèi)控制座艙的AI，是來自于特斯拉自己的，跟xAI關(guān)系不大。

2026年3月，馬斯克宣布了一個(gè)叫“Digital Optimus”的聯(lián)合項(xiàng)目，說是要讓Grok充當(dāng)“高層推理大腦”。

他用了卡尼曼的雙系統(tǒng)理論來類比，Grok是慢思考的System 2，特斯拉AI是快反應(yīng)的System 1，也就是實(shí)時(shí)感知和動(dòng)作執(zhí)行。

然而僅憑馬斯克的想法，我認(rèn)為它們之間的協(xié)同遠(yuǎn)沒有小米“云端大模型蒸餾到車端小模型”這條路徑來得清晰。

03

我給MiMo-V2-Pro挑刺

本文并不是小米的軟文，我只是一個(gè)AI產(chǎn)業(yè)的觀察者，所以我在這部分準(zhǔn)備給小米挑挑刺，以示公正。

先看Benchmark。

MiMo-V2-Pro公布的SWE-bench Verified得分為78.0%，接近Claude 4.6 Sonnet的79.6%，這是一份關(guān)于AI編程的測試集，MiMo-V2-Pro的數(shù)字也確實(shí)好看。

但這里有一個(gè)行業(yè)內(nèi)已經(jīng)公開的秘密，SWE-bench Verified這個(gè)測試集本身已經(jīng)不再可靠。

OpenAI的Frontier evals團(tuán)隊(duì)在2026年2月23日明確表示，SWE-bench Verified“實(shí)際上已經(jīng)飽和且高度被污染”，并且建議行業(yè)轉(zhuǎn)向更難的SWE-bench Pro。

OpenAI的研究人員發(fā)現(xiàn)，包括GPT-5.2、Claude Opus 4.5和Gemini 3 Flash Preview在內(nèi)的多個(gè)前沿模型，僅憑 SWE-bench Verified的Task ID就能復(fù)述出原始的gold patch，這就相當(dāng)于你考試的時(shí)候，不用看題目，只看題目的編號(hào)就能給出答案。

這意味著測試題目很可能已經(jīng)進(jìn)入了訓(xùn)練數(shù)據(jù)。在這樣一個(gè)被污染的測試集上拿高分，說服力大打折扣。

MiMo-V2-Pro沒有公布SWE-bench Pro的成績。這個(gè)更難、更抗污染的版本才是2026年衡量編碼能力的真正標(biāo)尺。

作為參考，目前SWE-bench Pro上表現(xiàn)最好的模型是OpenAI GPT-5.4，得分僅為57.7%，與SWE-bench Verified上動(dòng)輒70%以上的成績形成鮮明對(duì)比。

不止SWE-bench Pro。

MiMo-V2-Pro還缺席了另外幾個(gè)關(guān)鍵的新一代測試集：ARC-AGI-2，專門測試推理泛化能力，純LLM得分為1%，最佳推理系統(tǒng)僅54%，人類平均60%；Frontier Math，前沿?cái)?shù)學(xué)推理；LiveCodeBench v6，按月更新的編程評(píng)測，幾乎不可能被訓(xùn)練數(shù)據(jù)污染。

一個(gè)模型選擇公布哪些benchmark、不公布哪些benchmark，本身就是一種信息篩選。

還有一個(gè)容易被忽略的問題：MiMo-V2-Flash是MIT開源的，但MiMo-V2-Pro的權(quán)重并未開源。

羅福莉在發(fā)布聲明中說“會(huì)開源——當(dāng)模型足夠穩(wěn)定值得開源的時(shí)候”，但在那之前，說明V2-Pro的性能還不夠穩(wěn)定。

雷軍說“我們模型剛剛完成，未來一段時(shí)間，還會(huì)快速迭代增強(qiáng)”。這句話既是承諾，也是對(duì)現(xiàn)狀的坦率承認(rèn)。

MiMo-V2-Pro確實(shí)還有不少短板需要補(bǔ)。

它是小米從“硬件公司”到“AI公司”敘事轉(zhuǎn)型中最重要的一塊拼圖，但這塊拼圖能否真正嵌入小米的商業(yè)版圖，而不只是掛在墻上供人觀賞，還需要時(shí)間來回答。返回搜狐，查看更多