MiMo-V2-Pro 出圈，天才少女罗福莉刚刚震了整个AI圈

一个匿名模型,一场精心设计的伏击

3月11日。OpenRouter平台上悄悄出现了一个没有署名的模型。

没有发布会。没有预热海报。没有任何一家公司站出来认领。

它叫Hunter Alpha。

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万亿参数,免费使用,支持百万token上下文窗口,还带推理能力。开发者圈子瞬间炸了。

开发者社区反应极快,到周日的时候,Hunter Alpha已经处理了超过1600亿token。大量流量涌入,日榜连续多天第一。周调用量达到5000亿token,稳居平台usage榜首。

所有人都在问同一个问题,这玩意儿到底是谁家的？

路透社测试时,这个聊天机器人自称是一个主要用中文训练的中国AI模型,训练数据截止到2025年5月,跟DeepSeek自家的聊天机器人一模一样。

于是猜测铺天盖地,因为Hunter Alpha的参数规格跟DeepSeek V4的传闻完全吻合,很多人笃定,这就是DeepSeek V4。

科技圈整整讨论了一个星期。

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然后真相来了。

半夜三点,小米掀了桌

2026年3月19日凌晨。小米MiMo官网更新。

小米正式公开了MiMo-V2大模型系列的新成员,有Pro,Omni和TTS。同时小米也承认,一周前悄悄上线的匿名大模型Hunter Alpha就是MiMo-V2-Pro的早期测试版本。

不是DeepSeek V4。是小米。

这个反转把所有人打懵了。

社区里有人直说,凭心而论,我可不希望它是DeepSeek V4,那效果和预期比差太多了,但如果是MiMo的话,值得点赞。

你品品这话。同样的模型,换个名字,评价就翻转了。大家对小米的AI预期一直很低。低到什么程度呢，有人说,距离MiMo-V2-Flash发布才三个月,小米这进步神速。

VentureBeat用了一个很精准的词来形容这次发布,罗福莉把这次操作定义为对全球前沿的quiet ambush。一场安静的伏击。

安静吗？安静。但杀伤力极大。

她自称低起点者

说到罗福莉这个人,外界给她贴了太多标签。天才少女,AI萝莉,DeepSeek核心开发者。

她自己怎么说的？

罗福莉认为自己是计算机领域绝对的低起点者。

这不是谦虚。

罗福莉,95后,出生于四川宜宾一个普通家庭,本科就读于北京师范大学。注意,不是清北,不是中科大。她最初被调剂到了电子专业,后来才转入计算机。

刚进大学的时候,罗福莉完全搞不懂计算机。别人三分钟就能解出来的课题,她要花三个小时还没有头绪。大一期末成绩垫底。

垫底。

她出生在宜宾市某村,父亲是电工,母亲是教师,妹妹后来成了医生。这家庭背景跟AI行业那些清华特奖、少年班出身的天才们比,完全不在一个起跑线上。

但罗福莉有一个特质,她形容自己就像一只蜗牛,不追求最快但每一步的路径都清晰可见。

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从大二开始,她系统学习专业知识,仅用一年时间就从倒数逆袭到前几名。大三进入北大语言计算实验室实习。三个月内自学Python并投出一篇顶会论文,之后保研进入北京大学。

然后就是那个让她一夜成名的数字,8。

2019年,罗福莉在NLP国际顶会ACL上发表了8篇论文,其中2篇一作,直接登上知乎热搜。

ACL是什么概念？自然语言处理和计算语言学领域的全球最高级别学术会议,论文接收率通常只有20%到25%。一年发8篇,放在哪个实验室都是炸裂级别的产出。

但这背后的代价呢？

她自己回忆,那一年大年二十九回到家,大年初五又回学校赶稿,赶到正月十五投出论文后回寝室听到外面放烟花,躺在床上,眼泪哗哗往下流。

这段话读完,你很难再用天才两个字简单概括她。

从达摩院到DeepSeek,再到那个千万年薪的电话

硕士毕业后,罗福莉加入阿里巴巴达摩院。在达摩院,她主导开发了跨语言预训练模型VECO,成为AliceMind八大模型之一,日均调用次数达到50亿次。

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然后她做了一个让很多人意外的决定。

2022年,她加入了幻方量化,也就是DeepSeek的母公司。从大厂跳到一家做量化投资的公司搞深度学习,这在当时看来是一步怪棋。

但正是在DeepSeek,她参与了MoE大模型DeepSeek-V2的研发,使其在性能突破的同时实现了成本的重大优化,服务价格只有GPT-4的百分之一。

DeepSeek后来的故事大家都知道了。R1横空出世,席卷全球。

而罗福莉,在这个故事到达高潮之前,已经悄悄离开了。

2025年11月,罗福莉在微信朋友圈正式宣布加入小米。据报道,小米创始人雷军为她开出了数千万元的年薪。

她在朋友圈写了一句话。智能终将从语言迈向物理世界,我正在Xiaomi MiMo,和一群富有创造力、才华横溢且真诚热爱的研究员,致力于构建这样的未来。

很多人不理解。DeepSeek如日中天,为什么要走？去的还是小米,一家做手机和汽车的公司。

但如果你看看她到小米之后做了什么,也许就明白了。

从Flash到Pro，三个月的狂飙

2025年12月17日,罗福莉完成加入小米后的首秀,在小米人车家全生态合作伙伴大会上发布了MiMo-V2-Flash。

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她在X上写道,MiMo-V2-Flash是我们AGI路线图上的第二步。

基准测试显示,MiMo-V2-Flash的性能基本与DeepSeek-V3.2持平,但推理成本只有Claude 4.5 Sonnet的2.5%,速度还快一倍。

这已经让业界侧目了。

但三个月后的今天,MiMo-V2-Pro来了。这才是真正的大招。

总参数量超过1T,激活参数42B,是MiMo-V2-Flash的大约三倍。支持1M超长上下文。采用混合注意力架构,混合比例从前代的5比1提升到7比1,在大幅扩大规模的同时保持了高效推理。

性能方面,在Artificial Analysis智力指数上拿到49分,在同价位模型中排名第一。在总排行榜上位列第10,紧随GPT-5.2 Codex之后,领先于Grok 4.20 Beta。

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更让开发者兴奋的是实际体感。编码能力超过Claude 4.6 Sonnet,通用智能体性能逼近Opus 4.6。

但API定价只有Claude Opus 4.6的五分之一。

她在建造的，不是一个聊天机器人

如果你只看跑分和排名,你会错过这次发布最关键的信号。

罗福莉在首秀时就说过,下一代智能体系统核心围绕Agent执行与全能感知,应当从回答问题走向完成任务。

MiMo-V2-Pro从一开始就不是为了聊天设计的。

官方定义很直白,这是为真实世界智能体工作负载打造的旗舰基座模型,被设计为Agent系统的大脑,协调复杂工作流,驱动生产级工程任务,并可靠地交付结果。

在Hunter Alpha匿名测试阶段,调用量排名靠前的应用清一色是硬核开发工具,这说明真正在用它的人,是一线工程师。

在ClawEval基准上,MiMo-V2-Pro拿到61.5分,逼近Claude Opus 4.6的66.3,大幅超越GPT-5.2的50.0。

更有意思的是小米还同步推出了MiMo Claw。用户可以基于MiMo-V2-Pro免费体验养虾功能,每次30分钟,退出后数据自动销毁。养虾这个词听着好玩,但本质上是在测试模型在真实Agent场景下的端到端执行能力。

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小米miclaw是一个系统级智能体,可以操作手机,调用系统工具、应用能力和小米生态设备,按照用户的模糊指令自动拆解任务并逐步执行。

这才是罗福莉的野心。不是做一个跑分好看的模型,是让AI真正动手做事。她在小米要做的,是带领团队做出能落地到人车家全生态的AI基座模型,在汽车、手机、大家电、智能穿戴等硬件产品线上全面铺开。

那个被低估的团队

与前代Flash模型48%的幻觉率相比,Pro模型将幻觉率降到了30%。Token效率也很出色,跑完整个智力指数测试只用了7700万输出token,而GLM-5要1.09亿,Kimi K2.5要8900万。更少的token,更精炼的推理链路。

技术层面还有一个值得注意的细节。北京大学计算机学院与小米MiMo团队联合提出了ARL-Tangram系统,将智能体强化学习的动作完成等待时间降低到原来的四分之一,整体训练速度提升50%。这套系统已经投入生产环境,支撑着MiMo系列模型的迭代。

罗福莉还在X上透露,公司计划在模型稳定到值得开源的时候,开源一个变体版本。

目前MiMo-V2-Pro已经与OpenClaw、OpenCode、KiloCode、Blackbox和Cline五个主要智能体开发框架达成合作,为全球开发者提供一周的免费API接入。

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安静做事的人，往往最危险

回看罗福莉的整个轨迹,有一条清晰的线索贯穿始终。

她总是在最热闹的时候选择沉默,在所有人不看好的时候拿出成果。

2025年2月,DeepSeek最火的时候,她在朋友圈写,请互联网还我一片安安静静做事的氛围吧,我不是天才少女,只想安安静静做难而正确的事情。

然后她消失了将近九个月。

再出现,就是MiMo-V2-Flash。

再然后,就是今天凌晨这颗炸弹。

罗福莉的理念是,研究的速度来源于对你正在构建的世界的真正热爱。这句话在MiMo-V2-Pro全球排名第八、国内排名第二的成绩单面前,不再是空话。

小米数月挖人的努力,背后折射的是中国AI产业对顶尖人才的激烈争夺。

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但更让人深思的是另一个问题。

一个成绩曾经垫底的四川女孩,一个不希望被神化的研究员,一个自称蜗牛的人,怎么就做出了一个让全球开发者连续一周疯狂调用的模型？

也许答案就藏在她高中年级主任对她的那个评价里。

四个字,未雨绸缪。

Hunter Alpha这场安静的伏击,就是最好的注脚。

MiMo-V2-Pro目前可通过小米官方API使用。模型权重暂未开源。