小米今日凌晨宣布 MiMo-V2.5 系列全球开源，采用 MIT 协议允许商用和微调。同步启动「创造者百万亿 Token 激励计划」，30 天内发放 100T Token 权益，单用户最高可获价值 659 元的 16 亿 Credits。

小米 MiMo-V2.5 开源：30 天撒 100 万亿 Token

小米今天凌晨宣布 MiMo-V2.5 系列模型全球开源，同步启动「MiMo Orbit 计划」——30 天内向全球开发者发放 100 万亿 Token，单用户最高可获 16 亿 Credits（价值 659 元）。这是国内大模型厂商在开源策略上的又一次激进尝试。

模型权重和推理代码已全量开放，采用 MIT 协议，允许商用、二次训练和微调，无需额外授权。这个许可证比 Meta 的 Llama 社区协议更宽松，也比阿里 Qwen 的「禁止用于军事用途」条款更彻底。

两个版本，各有侧重

MiMo-V2.5 系列包含两款模型，都支持 100 万 Token 上下文窗口：

MiMo-V2.5-Pro：面向复杂任务场景，深度适配 Agent 和 Coding 应用。在 GDPVal-AA 和 ClawEval 榜单上位列全球开源模型第一
MiMo-V2.5：原生全模态模型，支持文本、图像、视频和音频理解，具备强大的 Agent 能力

MiMo-V2.5 系列模型架构对比图

小米技术团队强调，模型的真正价值不在于榜单排名，而在于能否高效帮助开发者解决实际问题。在 Claw-Eval 榜单上，MiMo-V2.5 位列任务完成率与 Token 效率的最优前沿。

这个说法有实际数据支撑。官方披露，在达到相同 Agent 评测分数下，MiMo-V2.5-Pro 相比 Kimi K2.6 节省 42% Token，MiMo-V2.5 相比 Muse Spark 节省 50% Token。对于需要大量调用的 Agent 应用来说，这个效率差异直接影响成本。

「创造者百万亿 Token 激励计划」从今天（4 月 28 日）零点开始，持续到 5 月 28 日，采取申请制。申请通过的用户最高可获得 Max 档位的 Token Plan，包含 16 亿 Credits，官方标价 659 元。

申请流程：

需要注意的是，这 100 万亿 Token 是总池子，赠完即止。按单用户最高 16 亿 Credits 计算，理论上可以支持约 6.25 万名开发者。实际上大部分用户不会拿到 Max 档位，所以覆盖人数会更多。

这个规模在国内大模型厂商中算是比较激进的。对比来看，DeepSeek 的免费额度是每天 5000 万 Token，阿里 Qwen 的免费额度是每月 100 万 Token。小米这次直接把额度前置，用申请制筛选真正有需求的开发者。

MiMo Orbit 计划的另一部分是「Agent 生态共建计划」，面向 Agent 框架团队提供专项支持。小米将为 Agent 框架提供 MiMo Token 限免支持，让框架的用户可以零门槛接入并体验 MiMo 系列模型。

这个策略很明确：通过框架层面的集成，让 MiMo 模型成为开发者的默认选项之一。类似 Anthropic 和 OpenAI 在 LangChain、LlamaIndex 等框架中的深度集成。

如果你是 Agent 框架开发者或厂商，可以联系 business-mimo@xiaomi.com 申请合作。

MiMo-V2.5-Pro 在开源首日就完成了多个芯片厂商的接入适配，这个速度在国内开源模型中比较少见。适配名单包括：

平头哥真武 810E：依托全栈自研 AI 软件栈，实现深度适配
亚马逊云科技 Trainium2：基于自研芯片与 Neuron SDK + vLLM 推理框架，完成深度适配。下一代 3nm 制程 Trainium3 将进一步释放模型 Agentic 性能潜能
AMD：依托 ROCm 开源软件栈，提供 Day-0 适配及全面优化支持
燧原科技 L600：依托自研驭算 TopsRider 软件栈进行深度优化,实现高吞吐、低延迟的稳定运行
天数智芯：依托全栈自研软硬件,打造高质量算力,适配高效且易迁移

此外，MiMo-V2.5 系列模型也同步完成了 SGLang 和 vLLM 两大主流推理框架的 Day-0 适配。

这个硬件生态的覆盖速度说明小米在开源前做了充分准备。对比 Meta 的 Llama 系列，通常需要社区花几周时间才能完成各种硬件平台的适配。小米这次直接在开源首日就把主流硬件平台打通，降低了开发者的部署门槛。

在 4 月 23 日开启公测时，小米还对 Token Plan 定价方案进行了优化。最重要的变化是取消了 1 Token = 4 Credits 的计费方式，Token Plan 不再区分 256k 和 1M 上下文窗口的 Credit 倍率。

这个调整对长上下文应用很友好。之前很多模型厂商会对长上下文收取更高费用，比如 OpenAI 的 GPT-4 Turbo 在 128k 上下文时的价格是标准版的 2 倍。小米直接把这个倍率取消，意味着开发者可以放心使用 100 万 Token 的上下文窗口，不用担心成本暴增。

此外，小米还新增了「连续包月」和「包年」的订阅模式，进一步降低长期使用成本。

小米这次开源策略的激进程度超出预期。MIT 协议 + 100 万亿 Token 免费额度 + Day-0 硬件适配，这三个动作组合起来，目标很明确：快速占领开发者心智，建立生态护城河。

对比国内其他大模型厂商：

小米的策略更像是 Meta 的 Llama 路线：通过开源建立生态，通过免费额度吸引开发者，通过硬件适配降低部署门槛。但小米比 Meta 更激进的地方在于，直接用 MIT 协议放弃了所有限制，也没有像 Llama 那样要求大规模商用需要单独授权。

这个策略的风险在于，如果模型能力不够强，开发者拿了免费额度也不会真正用起来。但从目前的榜单表现和 Token 效率数据来看，MiMo-V2.5 系列至少在 Agent 和长上下文场景下有竞争力。

如果你是 AI 应用开发者，这次开源和免费额度值得关注的点：

成本优势明显：16 亿 Credits 的免费额度足够支撑中小型项目跑很长时间。即使用完免费额度，MiMo 的 API 定价也比 GPT-4 和 Claude 便宜
长上下文场景友好：100 万 Token 上下文 + 不区分窗口大小的计费方式，适合做 RAG、长文档分析、代码库理解等场景
Agent 能力突出：在 ClawEval 榜单上的表现说明 MiMo-V2.5-Pro 在复杂任务规划和执行上有优势，适合做智能体应用
部署灵活：MIT 协议 + 多硬件平台支持，可以选择云端 API 或本地部署

需要注意的是，100 万亿 Token 的总池子是有限的，建议尽早申请。另外，申请时最好提前绑定小米开发者账号，审批通过后 Token Plan 会直接下发到账户中。

目前 MiMo-V2.5 系列已经可以通过 OpenAI Hub 等 API 聚合平台调用，兼容 OpenAI 格式，迁移成本很低。