在小米人车家全生态大会上，一款名为MiMo-V2-Flash的新模型成为全场焦点。这款由“天才少女”罗福莉主导研发的模型，以309B参数、15B激活参数的“小身板”，在代码能力和Agent性能上展现出惊人实力，甚至在部分国际权威榜单中跻身全球开源模型前列。
“这个尺寸的模型，我们甚至不愿称之为‘大模型’。”罗福莉在发布会上坦言。但正是这个“小模型”，在SWE-Bench Multilingual测试中超越了GPT-5等闭源巨头，在代码生成、工具调用等核心指标上与DeepSeek-V3、Kimi K2-Thinking等模型持平，而参数规模仅为后者的1/2至1/3。更令人瞩目的是其性价比：推理价格仅为Claude Sonnet 4.5的2.5%，生成速度却达到2倍，API定价输入0.7元/百万tokens、输出2.1元/百万tokens，在国产模型中极具竞争力。
支撑这一性能突破的，是小米自主研发的混合注意力机制。该模型采用5:1的滑动窗口注意力（SWA）与全局注意力（GA）混合结构，既保证了长文本处理能力，又通过固定KV Cache设计兼容现有基础设施。实验数据显示，SWA在推理效率和长文理解上优于主流线性注意力机制，为模型轻量化提供了关键技术路径。
尽管性能亮眼，但309B的参数规模仍与端侧部署存在距离。罗福莉在演讲中透露，小米的AI战略正沿着两条主线推进：一是持续优化端侧模型，通过“超级小爱”和澎湃OS升级，将AI能力深度融入手机、家居等终端设备；二是攻坚物理模型，以MiMo-Embodied具身智能大模型为基座，打通自动驾驶与机器人技术的知识迁移，构建覆盖人车家全生态的通用AI框架。
这一战略背后，是小米对AI的巨额投入。集团总裁卢伟冰在财报会上明确，2025年研发投入将超300亿元，其中四分之一投向AI领域，未来五年计划投入超2000亿元。组织层面，小米已搭建自有AI Infra平台，并秘密组建GPU万卡集群，初始团队即掌握6500张GPU资源。人才方面，除罗福莉领衔基础模型研发外，还引入陈龙团队攻克智驾领域，其开源的跨具身基座模型MiMo-Embodied，已实现自动驾驶与机器人技术的底层逻辑统一。
从4月开源MiMo-7B系列，到5月突破多模态视觉理解，再到11月整合自动驾驶与机器人技术，小米的AI布局呈现加速态势。12月MiMo-V2-Flash的发布，标志着其技术路线正式从“预训练”转向“后训练”，通过强化学习范式激发模型潜能。罗福莉在结语中描绘的“虚拟宇宙”愿景——一个具备物理一致性和时空连贯性的交互世界，或许正是小米试图用AI重构硬件生态的终极目标。
对于这家拥有超10亿台设备连接量的硬件巨头而言，AI不仅是技术竞赛，更是生态战争。从手机到家居，从智驾到机器人，小米正试图用一套通用AI逻辑驱动所有硬件，将“设备互联”升级为“智能共生”。这场变革的成败，不仅取决于模型参数的大小，更在于技术能否真正渗透至每个终端，转化为用户可感知的体验升级。
