3月19日，小米发布面向Agent时代的旗舰基座模型Xiaomi MiMo-V2-Pro，揭开霸榜OpenRouter调用量榜的神秘模型——Hunter Alpha的面纱。
小米创办人，董事长兼CEO雷军3月19日发文说：“我们刚发布万亿参数大模型 Mimo-V2-Pro。在全球大模型综合智能排行榜Artificial Analysis上，位列全球第八。按大模型品牌来排名，排在全球第五，超过了xAI Grok。我们模型刚刚完成，未来一段时间，还会快速迭代增强。”
雷军说：“我们在AI领域上相对比较低调，实际进展可能比大家看到的要快很多。在AI领域，我们今年的研发和资本投入就将超过160亿元。我相信，只要我们坚持持续投入，小米在AI时代一定会交出一份靓丽的答卷。”
此前，代号为Hunter Alpha的神秘模型亮相于3月11日，随后在全球最大的API聚合平台OpenRouter上的调用量连续多日霸榜，总使用量迅速突破了1T Token，引来广泛猜测。龙虾之父Peter Steinberger也在X上发帖询问该模型的具体细节。
Xiaomi MiMo-V2-Pro的发布解开了这个神秘模型的面纱，Hunter Alpha正是MiMo-V2-Pro的早期内部测试版本。
小米公司介绍，经过一周的持续迭代和优化，MiMo-V2-Pro在长文能力以及Agent场景稳定性方面获得了出色的提升。
在OpenClaw、Claude Code等智能体框架中，MiMo-V2-Pro展现出了优秀的端到端任务完成能力，能够在无人工干预的条件下完成复杂工作流编排、长程规划与精准工具调用，并持续可靠地交付最终结果。整体使用体感已超越Claude Sonnet 4.6，逼近Opus 4.6，但模型API定价仅为其1/5，降低了前沿智能的使用门槛。
据介绍，通过Scaling参数和算力，MiMo-V2-Pro拥有了更大、更强的模型基座。
该模型总参数量突破1T（激活参数42B），较前代MiMo-V2-Flash扩大约3倍。沿用前代MiMo-V2-Flash的创新Hybrid Attention机制，该模型混合比例从5:1进一步提升至7:1，在参数量大幅增长的同时依然维持了较高推理效率，并支持1M超长上下文，此外，轻量MTP（Multi Token Prediction）层也实现了高效的生成速度。
通过后训练阶段在更广泛的Agent任务场景进行Scaling，模型能力已不再局限于“回答问题”或是“生成精美Demo”，而是“完成任务”。MiMo-V2-Pro致力于将其深度集成至生产力场景，使其成为驱动系统运转的“大脑”，持续交付具有真实世界影响力的结果。
在各个衡量模型重要能力的基准测评中，MiMo-V2-Pro均表现优异，Coding Agent、通用Agent和Tool Use与Claude Sonnet 4.6、GPT 5.2、Gemini 3.0 Pro处于同一梯队。
MiMo-V2-Pro专为Agent场景深度优化。OpenClaw是近期开源社区备受瞩目的通用智能体框架。作为驱动此类框架的核心，底层模型的能力上限直接决定了系统的业务表现。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。
早期版本测试期间（不是 Pro 模型最佳性能），来自社区真实反馈，绝大部分场景效果超过 Claude Sonnet 4.6。
代码工程构建方面，在小米内部工程师的深度评测中，MiMo-V2-Pro体验已接近Claude Opus 4.6，并展现出高阶的代码智能：拥有更出色的系统设计与任务规划能力、更优雅的代码风格，以及更高效直接的问题解决路径。
MiMo-V2-Pro将联合OpenClaw、OpenCode、KiloCode、Blackbox及Cline等五大Agent开发框架团队，为全球开发者提供为期一周的限时免费接口支持。
在前端应用场景中，MiMo-V2-Pro展现出高度的端到端完成能力：在OpenClaw里，它能够一步生成设计精致、功能完备的网页，兼顾了视觉质感与实际可用性。
网页生成实例
MiMo-V2-Pro模型现已正式开放API服务，支持1M上下文长度，并根据使用量分段计价：256K上下文以内：输入1美金/百万tokens，输出3美金/百万tokens。1M上下文以内：输入2美金/百万tokens，输出6美金/百万tokens。
MiMo-V2-Pro已在多个平台同步上线，包括Claw、金山WebOffice、小米手机龙虾miclaw、小米浏览器。
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