一度被全网猜测为DeepSeek V4的“神秘模型”，最终被小米“认领”。不仅平息了开发者社区的身份谜题，也让资本市场对小米的AI投入如何落地有了更清晰的参照系。
近日一款名为Hunter Alpha的AI模型在开发者平台OpenRouter匿名上线，具备逾1万亿参数规模及100万token上下文窗口，发布后总调用量迅速登顶。因参数规格与外界流传的DeepSeek V4信息高度吻合，一度引发大规模猜测，就连龙虾之父Peter Steinberger也在X上发帖询问，有没有人知道模型的具体细节。
小米以一次"官宣认领"终结了持续数日的猜测，3月19日凌晨，小米发布MiMo大模型系列“三连更”，包括旗舰基座大模型MiMo-V2-Pro，全模态Agent模型MiMo-V2-Omni，以及语音合成模型MiMo-V2-TTS。
随后，小米创始人雷军在微博表示，小米刚发布万亿参数大模型Mimo-V2-Pro，并披露小米在AI领域"实际进展可能比大家看到的要快很多"，今年AI研发与资本投入将超过160亿。
对此，高盛在3月19日发布的研究报告中指出，此次三款旗舰模型的集中发布，标志着小米正从AI研发投入阶段迈向成果兑现阶段，其"物理AI领导者"的市场定位正逐步获得实质支撑。并维持对小米的"买入"评级，12个月目标价港币41元，较当前股价隐含约14%上行空间。
01
小米三款模型重磅亮相
Xiaomi MiMo-V2-Pro专为现实世界中高强度的Agent工作场景而打造。它拥有超过1T的总参数量（42B 激活参数），并支持1M超长上下文长度。在底层架构设计上，它继承了混合注意力机制，并且将混合比例从5:1大幅提升到了7:1，兼顾了超大规模与极高的推理效率。
MiMo-V2-Omni定位为小米的全模态基础模型，整合了图像、视频及音频的多模态理解能力与强大的智能体能力。据高盛报告，该模型在音频理解、图像理解、视频理解及智能体能力等多项核心指标上，达到或超越Gemini 3 Pro、Claude Opus 4.6、Gemini 3及GPT-5.2的水平。
MiMo-V2-TTS则面向语音智能体时代，提供高可控的多粒度风格控制、自然韵律复现及歌唱能力。高盛指出，其下一步目标包括扩展中英文以外的语言覆盖，并与MiMo-V2-Omni的多模态理解能力深度整合，使智能体能够以接近人类表达力的声音描述真实世界。
三款模型已集成至WPS Office、小米手机及电脑上的miclaw智能体系统和小米浏览器。
02
旗舰模型性能：
全球第八，成本优势显著、
专为Agent场景深度优化
MiMo-V2-Pro是此次发布的核心。该模型拥有逾1万亿总参数、420亿活跃参数及100万token上下文窗口，在全球大模型综合智能排行榜Artificial Analysis Intelligence Index上位列全球第八、中国模型第二，超越xAI Grok，仅次于Gemini 3.1 Pro Preview、GPT-5.4、GPT-5.3 Codex、Claude Opus 4.6、Claude Sonnet 4.6及GLM-5。
高盛指出，成本效率是MiMo-V2-Pro的另一核心竞争力。据Artificial Analysis数据，运行该模型完成Intelligence Index测试的成本为348美元，较同榜单排名靠前的GLM-5低36%，较Claude Sonnet 4.6低90%；与Claude Opus 4.6和Claude Sonnet 4.6相比，MiMo-V2-Pro的token使用成本最高低80%。
在训练效率方面，小米近期推出的ARL-Tangram系统已部署用于支持MiMo系列模型训练，该系统实现了平均动作完成时间提升4.3倍、强化学习训练速度最高提升1.5倍，以及外部资源节省最高达71%。
值得一提的是，MiMo-V2-Pro 专为 Agent 场景深度优化。MiMo-V2-Pro 针对复杂多样的 Agent Scaffold 进行 SFT & RL，具备更强的工具调用与多步推理能力。在 OpenClaw 标准评测榜单 PinchBench、ClawEval 上，MiMo-V2-Pro 效果处于全球顶尖。同时，凭借 1M 的超长上下文窗口，MiMo-V2-Pro 能够从容支撑高强度的真实 Claw 复杂应用流。
03
AI路线图清晰化
从模型到生态的系统布局
高盛报告着重指出，此次发布并非孤立事件，而是小米加速将AI研发投入转化为实际成果的系统性推进的组成部分。
在此之前，小米于今年2月发布了面向机器人推理与实时执行的视觉-语言-动作模型Xiaomi-Robotics-0，3月发布了AI智能体系统miclaw，并于3月19日同步推出搭载XLA认知模型的升级版辅助驾驶系统HAD，该模型整合了小米自研的跨具身基础模型MiMo-Embodied。
高盛为三款模型分别勾勒了明确的迭代方向：MiMo-V2-Pro的下一目标是攻克高复杂度推理与长周期任务规划；MiMo-V2-Omni的目标是实现跨小时乃至跨天的持续意图规划、实时流感知，以及通过机器人和手部执行动作；MiMo-V2-TTS则将向多语言扩展并深化与Omni的融合。
高盛认为，凭借领先的多模态AI能力及"人车家"生态内丰富的智能体应用场景，小米具备捕获全球AI模型行业巨大市场空间的潜力，同时有望打造高溢价、差异化的消费级AI终端。
04
投入加码与估值逻辑：
短期利润承压，长期价值重估
高盛预计，小米2026年研发支出将达400亿元人民币，高于2025年预估的322亿元，持续加码的投入将对近期利润形成拖累。财务数据显示，高盛预测小米2026年净利润（扣除特殊项目前）约为279亿元人民币，低于2025年预估的395亿元，对应2026年市盈率约27.4倍。
尽管如此，高盛认为，持续的成果交付应推动市场将小米重新定价为拥有自研AI、操作系统及芯片能力的物理AI领导者，而非仅以近期市盈率衡量其价值。高盛维持买入评级，目标价港币41元，基于分类加总估值法，包括对小米核心业务采用16倍目标12个月远期EV/NOPAT，对小米电动车业务采用DCF估值（450亿美元），并施加10%控股折价。
本文来自微信公众号“硬AI”，作者：赵颖，36氪经授权发布。
