Xiaomi MiMo-V2-Omni是什麼
Xiaomi MiMo-V2-Omni 是小米推出的全模態 Agent 基座模型,融合文本、視覺、語音三大模態,原生具備感知、推理與執行能力。模型支持工具調用、GUI 操作及複雜任務自主規劃,在音頻理解、圖像推理等評測中比肩 Gemini 3 Pro 與 Claude Opus 4.6。模型曾以”Healer Alpha”代號匿名測試,登頂 OpenRouter 調用榜,現已成爲小米麪向 Agent 時代的核心 AI 基礎設施。

Xiaomi MiMo-V2-Omni的主要功能
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全模態感知:模型融合文本、視覺、音頻三大模態,實現圖像理解、視頻分析、10+小時長音頻處理及跨模態聯合推理。
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Agent執行能力:原生支持工具調用、GUI操作和自主任務規劃,能制定策略、實時修正和端到端交付完整結果。
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複雜場景應用:覆蓋網頁瀏覽、代碼工程、前端開發等真實數字環境交互任務。
Xiaomi MiMo-V2-Omni的技術原理
- 統一全模態架構:從底層構建融合文本、視覺、語音的基座模型,通過統一編碼器和融合層實現原生多模態表示,非後期模態拼接。
- 感知-行動深度綁定:打破傳統模型”重理解、輕執行”的侷限,端到端訓練將感知能力與工具調用、GUI操作等行動能力統一內化,實現從理解到操控的跨越。
- 視頻預訓練與長上下文:採用創新的視頻預訓練方法實現音視頻聯合理解,支持超長上下文建模,爲複雜Agent任務提供結構性優勢。
Xiaomi MiMo-V2-Omni的關鍵信息和使用要求
- 發佈方:小米技術團隊
- 發佈時間:2026年3月19日
- 內測代號:Healer Alpha(曾匿名上架OpenRouter)
- 模型規模:全模態融合架構(文本+視覺+音頻)
- 上下文窗口:支持長序列建模(參考同系列Pro版達1M)
- Benchmark排名:PinchBench均分第一,OpenRouter調用量登頂
- 接入方式:通過OpenRouter等平台API調用,可無縫接入OpenClaw等主流Agent框架
- 硬件/環境:雲端部署,無需本地配置;支持多模態輸入(圖像、視頻、音頻文件或流)
Xiaomi MiMo-V2-Omni的核心優勢
- 全模態原生融合:從底層構建文本、視覺、音頻統一架構,實現真正的跨模態理解與聯合推理,非簡單拼接。
- 感知行動一體化:打破”重理解輕執行”侷限,原生內化工具調用、GUI操作等能力,形成”越準感知、越有效行動”的複合優勢。
- 超長上下文支持:支持百萬級上下文窗口,在處理長視頻、長音頻及複雜多輪Agent任務時具備結構性優勢。
- 真實場景驗證:以Healer Alpha匿名內測,調用量登頂OpenRouter並獲PinchBench第一,經市場與 benchmark 雙重檢驗。
- 生態無縫接入:可快速集成OpenClaw等主流Agent框架,大幅降低全模態Agent落地門檻。
如何使用Xiaomi MiMo-V2-Omni
開發者可訪問 https://platform.xiaomimimo.com 註冊獲取 API 密鑰,按定價(輸入 $0.4/百萬 tokens、輸出 $2/百萬 tokens)調用接口。
Xiaomi MiMo-V2-Omni的同類競品對比
| 評測維度 | MiMo-V2-Omni | Gemini 3 Pro | Claude Opus 4.6 |
|---|---|---|---|
| MMAU-Pro(音頻理解) | 69.4 | 67.0 | – |
| MMMU-Pro(圖像理解) | 76.8 | 81.0 | 73.9 |
| Video-MME(視頻理解) | 85.3 | 88.4 | – |
| CharXiv RQ(圖表理解) | 80.1 | 81.4 | 77.4 |
| FutureOmni(未來預測) | 66.7 | 62.9 | 60.3 |
| MM-BrowserComp(網頁瀏覽) | 52.0 | 37.2 | 59.3 |
| OmniGAIA(多模態感知) | 49.8 | 62.5 | 59.7 |
| Claw Eval(複雜交互) | 54.8 | 51.9 | 66.3 |
| PinchBench(Agent綜合) | 85.6 | 75.0 | 86.3 |
Xiaomi MiMo-V2-Omni的應用場景
- 多模態內容理解:模型支持10+小時長視頻分析、複雜圖表解析及跨模態信息關聯推理,實現音視頻聯合深度理解。
- 智能體任務執行:模型能自主完成網頁瀏覽、代碼工程、前端開發等任務,可零樣本生成設計精緻且功能完備的網頁。
- GUI自動化操作:直接操控圖形界面,支持多輪對話中的策略規劃、實時修正及工具鏈自主調用。
- 企業級長文檔處理:模型依託256K上下文窗口,完成長文檔分析、報告生成及自動化辦公流程決策支持。
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