Xiaomi MiMo-V2-Omni，是2026年3月19日小米推出的大模型，已正式開放API服務。
基本介紹
- 軟體名稱：Xiaomi MiMo-V2-Omni
- 上線時間：2026年3月19日
- 開發商：小米
發展歷程
2026年3月19日，小米推出Xiaomi MiMo-V2-Omni大模型，已正式開放API服務。
Xiaomi MiMo-V2-Omni，是2026年3月19日小米推出的大模型，已正式開放API服務。
Xiaomi MiMo-V2-Omni Xiaomi MiMo-V2-Omni，是2026年3月19日小米推出的大模型，已正式開放API服務。發展歷程 2026年3月19日，小米推出Xiaomi MiMo-V2-Omni大模型，已正式開放API服務。
MiMo-V2-Pro、Xiaomi MiMo-V2-Omni與Xiaomi MiMo-V2-TTS。其中，MiMo-V2-Pro在全球大模型綜合智慧型排行榜Artificial Analysis上位列第八，按品牌排名位列第五。MiMo-V2-Pro與MiMo-V2-Omni已開放API服務，Xiaomi MiMo-V2-TTS為語音合成大模型。據稱，小米在AI領域的研發和資本投入規模較大。
2026年3月19日，小米正式認領此前在OpenRouter平台引發熱議的代號“Hunter Alpha”的神秘模型，並宣布推出三款大模型——MiMo-V2-Pro、MiMo-V2-Omni和MiMo-V2-TTS。團隊負責人羅福莉表示，這是小米首款為智慧型體時代打造的全棧產品系列，並承諾MiMo-V2系列模型會開源。技術特色 MiMo團隊的技術研發注重推理效率與低成本...
2026年3月19日，小米大模型（Xiaomi MiMo）團隊發文，正式發布MiMo-V2-Pro & Omni & TTS 三款大模型。3月21日，據小米官方訊息，小米MiMo大模型聯合OpenClaw、OpenCode、KiloCodee、Cline和BLACKBOXAI五大主流Agent框架，向全球開發者開放為期一周的免費API接口。主要功能 2025年12月，小米發布並開源了MiMo-V2-...
Xiaomi MiMo-V2-TTS基於自研Audio Tokenizer和多碼本語音-文本聯合建模架構，經過大規模語音數據的預訓練與強化學習，實現了多粒度的語音風格控制。該模型基於小米的相關產品系列架構，其基礎模型採用混合注意力機制，支持1M上下文視窗，並通過MTP推理技術實現較低延遲和成本控制。MiMo-V2-TTS支持從整體風格到局部情緒的...
2026年3月19日，團隊發布了面向Agent時代的旗艦基座模型Xiaomi MiMo-V2-Pro、全模態基座模型Xiaomi MiMo-V2-Omni和語音合成模型Xiaomi MiMo-V2-TTS。團隊概況 小米大模型Core團隊是小米公司於2023年4月成立的AI研發團隊，專注於推理大模型技術研究與輕量化本地部署。該團隊隸屬於小米AI實驗室大模型團隊，成立初期由...
Xiaomi MiMo-V2-TTS是小米於2026年3月19日推出的語音合成大模型，為小米同期發布的三款自研大模型之一，旨在為智慧型體提供語音生成能力。MiMo-V2-Pro已開放API服務。該模型基於自研Audio Tokenizer及多碼本語音-文本聯合建模架構，通過大規模預訓練實現參數調節，具備單句內語氣調節能力，支持自然韻律及歌聲合成。技術層面...
MiMo-V2-Pro與MiMo-V2-Omni支持API服務,MiMo-V2-TTS為語音合成模型。 [2] 同日,小米MiMo大模型負責人羅福莉發布長文,闡述了MiMo-V2系列產品。羅福莉分享了為加速研發,曾要求團隊內部使用智慧型體框架的經歷,並承諾當模型足夠穩定時,會將MiMo-V2系列模型開源。 [3] 研發投入 播報 編輯 根據2026年3月19日的新聞,...
Xiaomi MiMo-V2-Pro是小米於2026年3月19日推出的旗艦大模型，專為高強度的Agent工作場景設計。該模型總參數量突破1T（42B激活參數），採用混合注意力架構，支持1M超長上下文長度，在Artificial Analysis全球大模型綜合智慧型排行榜中位列全球第八、國內第二。MiMo-V2-Pro現已開放API服務，支持1M
羅福莉，女，95後，出生於四川省宜賓市，本科就讀於北京師範大學（初為電子專業，後轉入計算機專業），碩士畢業於北京大學計算語言學研究所計算語言學專業，Xiaomi MiMo大模型研究員、負責人。羅福莉2019年曾在國際頂級會議ACL上發表8篇論文，其中2篇為第一作者，碩士期間累計發表國際頂會論文超20篇。谷歌學術顯示其2024...
混合注意力架構是小米公司為其大模型MiMo-V2-Pro採用的創新注意力機制，於3月19日隨該模型發布。該架構通過混合使用全局注意力和滑動視窗注意力等不同注意力機制，旨在高效處理長文本，減少KV快取存儲需求。2026年2月，小米MiMo團隊推出了HySparse混合稀疏注意力架構，作為該架構的重要技術疊代。HySparse採用了“極少的...