近日，科技圈因一款匿名現身開發者平臺OpenRouter的“神秘模型”掀起熱議。這款擁有超1萬億參數規模、100萬token上下文窗口的模型，上線后調用量迅速沖至榜首。其參數規格與外界傳言的DeepSeek V4高度相似，引發大規模猜測，連知名開發者Peter Steinberger都在社交平臺X上發文詢問詳情。

這場猜測很快有了答案。3月19日凌晨，小米發布MiMo大模型系列“三連更”，包括旗艦基座大模型MiMo-V2-Pro、全模態Agent模型MiMo-V2-Omni以及語音合成模型MiMo-V2-TTS，正式“認領”了這款引發關注的模型。小米創始人雷軍隨后在微博宣布，剛發布萬億參數大模型MiMo-V2-Pro，并透露小米在AI領域的實際進展遠超預期，今年AI研發與資本投入將超160億元。

高盛在當日發布的研究報告中指出，此次三款旗艦模型的集中亮相，標志著小米正從AI研發投入階段邁向成果兌現階段，其“物理AI領導者”的市場定位獲得實質支撐。報告維持對小米的“買入”評級，12個月目標價定為港幣41元，較當前股價隱含約14%的上行空間。

三款模型中，MiMo-V2-Pro專為現實世界高強度Agent工作場景設計，總參數量超1萬億（420億激活參數），支持100萬token超長上下文。其底層架構采用混合注意力機制，混合比例從5:1提升至7:1，兼顧超大規模與推理效率。MiMo-V2-Omni作為全模態基礎模型，整合了圖像、視頻、音頻的多模態理解能力與智能體能力，在音頻理解、圖像理解、視頻理解及智能體能力等核心指標上，達到或超越Gemini 3 Pro、Claude Opus 4.6等國際頂尖模型水平。MiMo-V2-TTS則面向語音智能體時代，提供高可控的多粒度風格控制、自然韻律復現及歌唱能力，未來計劃擴展中英文以外語言覆蓋，并與MiMo-V2-Omni深度整合。

性能方面，MiMo-V2-Pro在全球大模型綜合智能排行榜Artificial Analysis Intelligence Index上位列全球第八、中國模型第二，超越xAI Grok，僅次于Gemini 3.1 Pro Preview、GPT-5.4等模型。成本效率是其另一核心競爭力：運行該模型完成Intelligence Index測試的成本為348美元，較同榜單排名靠前的GLM-5低36%，較Claude Sonnet 4.6低90%；token使用成本最高較Claude Opus 4.6和Claude Sonnet 4.6低80%。訓練效率上，小米近期推出的ARL-Tangram系統已部署支持MiMo系列模型訓練，實現平均動作完成時間提升4.3倍、強化學習訓練速度最高提升1.5倍，外部資源節省最高達71%。

MiMo-V2-Pro還針對Agent場景深度優化，通過SFT & RL技術強化工具調用與多步推理能力，在OpenClaw標準評測榜單PinchBench、Claweval上表現頂尖。憑借100萬token的超長上下文窗口，該模型可支撐高強度真實復雜應用流。

此次發布并非孤立事件，而是小米AI戰略系統性推進的一部分。今年2月，小米已發布面向機器人推理與實時執行的視覺-語言-動作模型Xiaomi-Robotics-0；3月推出AI智能體系統miclaw，并同步升級輔助駕駛系統HAD，整合自研跨具身基礎模型MiMo-Embodied。高盛為三款模型規劃了明確迭代方向：MiMo-V2-Pro將攻克高復雜度推理與長周期任務規劃；MiMo-V2-Omni目標是實現跨小時乃至跨天的持續意圖規劃、實時流感知及機器人執行動作；MiMo-V2-TTS將擴展多語言能力并深化與Omni的融合。

高盛認為，小米憑借領先的多模態AI能力及“人車家”生態內豐富的智能體應用場景，有望捕獲全球AI模型行業巨大市場空間，打造高溢價、差異化的消費級AI終端。盡管持續加碼的AI投入將對近期利潤形成拖累——高盛預測小米2026年研發支出將達400億元人民幣，高于2025年預估的322億元，2026年凈利潤（扣除特殊項目前）約279億元人民幣，低于2025年預估的395億元，對應市盈率約27.4倍——但市場應重新定價小米為擁有自研AI、操作系統及芯片能力的物理AI領導者。高盛維持買入評級的目標價基于分類加總估值法，包括對小米核心業務采用16倍目標12個月遠期EV/NOPAT，對電動車業務采用DCF估值（450億美元），并施加10%控股折價。