独家｜小米MiMo V3模型最快本月公布，国内AI已卷成“安卓”

许久不见的小米大模型MiMo即将迎来新版本。

9月4日消息，智能纪元AGI独家获悉，小米最新的AI大模型MiMo-V3已经进入内部跑测阶段，最快本月公布。

据悉，今天下午，OpenCode Go上线了匿名模型 Omen Alpha（全新隐形模型）。刚开始市场猜测是智谱新模型，后来称是MiMo模型在内测。

Omen有双重含义。

其中之一与小米AI大模型负责人罗福莉去年的演讲有关。她称下一代智能体系统核心围绕Agent执行与Omni（全能）感知+english，涵盖记忆、推理、自主规划、决策、执行多个维度，应当从回答问题走向完成任务，并且应当统一多模态感知，为理解物理世界打基础。

另一重含义，Omen意为预兆、前兆，预示着模型发布之前的时刻。

此外，早前申请MiMo-V2.5-Pro-UltraSpeed高速版的用户收到了短信，此前延时的模型“限时体验”会在9月8日结束。

因此可以推断，小米可能会在9月9日前后发布 MiMo-V3模型，猜测首发 Preview version模型预览版，而且会在凌晨公布。

要知道，9月10日，苹果公司将会召开新品发布会，发布全新搭载AI功能的iPhone以及国行AI落地的具体时间点。

雷军曾多次称，小米手机对标苹果iPhone。

预计今年12月举行的小米人车家生态发布会上，小米AI大模型负责人罗福莉还会发布MiMo系列新模型。

雷军直管罗福莉团队，MiMo一年长大了

2025年4月，小米正式加入AI大模型军备赛。

当时，小米首款推理向基座大模型的第一代MiMo‑7B 正式开源，。

2025年11月12日，受到广泛关注的“AI天才少女”罗福莉官宣加入小米，出任MiMo大模型负责人。

之前，罗福莉在DeepSeek联合研究V3、R1等模型。

而同日，MiMo‑Embodied（具身模型）发布面向机器人物理世界的专用模型。

2025年12月17日，罗福莉首次公开演讲，推出开源的MiMo‑V2‑Flash模型，MoE 混合专家，总参 309B、激活 15B。

2026年3月，MiMo‑V2‑Pro、MiMo‑V2‑Omni、MiMo‑V2‑TTS 发布万亿参数基座、全模态、语音合成；4月，MiMo‑V2.5 系列公测V2.5‑Pro（1M 上下文）、V2.5‑Omni 全模态，完成 V2 向 V2.5 架构迭代。

当时，小米版“龙虾”MiClaw正式开始内测。

今年5月，MiMo‑V2.5 正式上线，MiMo‑Claw 正式版发布Agent 执行框架，深度适配 OpenClaw 范式，联动金山办公生态。

随后，MiMo‑Code、MiMo‑V2.5‑ASR 发布终端编码 Agent、方言语音识别模型陆续公布。

小米集团合伙人、总裁卢伟冰早前已经透露，目前小米已经完成面向AI Agent时代的全系列模型布局，未来研发投入方向包括AI大模型、具身智能及 AI应用 等领域。

内部架构层面，据报道，MiMo 大模型 Core Team（基座大模型团队）负责人是罗福莉，直接汇报集团层面，雷军直管，不隶属于小爱原有体系。

公开披露的信息显示，小米MiMo基础模型核心骨干约 50 人；整体MiMo相关研发一百余人；平均年龄 25 岁，清华北大的AI研究者占比超过60%，博士占比 55%；内部创业式组织，弱化层级、无强 deadline，训完再发版。

小米MiMo团队最大特点是“凌晨发版本”。无论是之前的2.5，还是2.5 Pro，均是在凌晨推送推文；连罗福莉都是午夜发推文。

似乎只有arxiv论文是在上午公开。

分工上，Core Team负责基座模型训练、推理、多模态、具身智能；栾剑团队：大模型云端工程化、Harness 层，把基座封装成可调用 API 服务。

今年7月，小米公布，小爱同学的基座大模型能力全部交由罗福莉团队输出；小爱产品团队只负责产品、端侧业务落地，不再做底层基座训练。

罗福莉表示，下一代智能体系统核心围绕Agent执行与Omni（全能）感知，涵盖记忆、推理、自主规划、决策、执行多个维度，应当从回答问题走向完成任务，并且应当统一多模态感知，为理解物理世界打基础。第一，当代智能体必须要有高效的沟通语言，即代码能力和工具调用能力；第二，“高带宽”是Agent协作的关键，因此需要围绕极致推理效率设计模型结构；第三，模型训练范式逐步从预训练转向后训练，为了激发后训练的更多潜能，需要高效稳定的扩展强化学习训练。

除了基座模型团队，小米在机器人事业群下新成立了 具身智能与应用部，负责人是孔涛（原字节 Seed Robotics 负责人，2025 夏天入职小米）。

小米具身智能团队的定位，是构建小米的物理世界大脑，负责机器人世界模型、VLA、任务规划；与 MiMo 大模型 Core Team 是协作关系：MiMo 提供通用基座，本团队做具身适配、物理对齐。

公开的小米机器人事业部，包括负责整机硬件、CyberOne/CyberDog 产线落地，归属手机部，事业部整体约 200 人，分为硬件本体、运动控制、灵巧手、整机产品、产线验证多个小组。

业务边界在于，做机器人硬件本体、伺服、运动控制、工厂产线落地（CyberOne 在小米汽车工厂做装配测试）；算法大脑由「具身智能与应用部」提供。

今年8月19日，小米 管理层在财报中明确：AI是小米“新十年目标”的核心方向，大规模投入是战略性选择。

财报显示，二季度，小米AI基础设施（包括大模型训练、推理集群）投入显著增加，同时汽车工厂自动化及新车型技术架构研发也推高了资本支出。二季度，技术基础设施运营成本及折旧摊销相应上升。

在模型与应用层面，小米于4月发布基座模型MiMo-V2.5，6月推出全屋智能AI开源方案Xiaomi Miloco 2.0，迈向“能记忆、会识人、懂执行”的家庭主动智能。

具身智能是小米AI布局中另一重要赛道。2026年7月，小米开源了拥有380亿参数的多模态自回归具身生成基座模型Xiaomi-Robotics-U0。

商业层面，AI的商业化贡献已在财报中初现端倪。在智能电动汽车及AI等创新业务分部中，“其他相关业务”收入达到10亿元，同比增长56.5%。

OpenAI造iPhone，国产AI快成安卓了

除了小米，今晨3点33分，GPT-6 Astra发布，全网热闹的像极了当年iPhone发布的样子，刷屏、好多人关注。

“ 全球最强GPT-6 Astra来了！人类进入AGI时代。 ”

这句话背后的支撑点是：OpenAI GPT-6 Astra在ARC-AGI-3达到99.9%，ExploitBench达100%，FrontierMath Tier 4达97.6%。

尽管很多媒体老师没有GPT账号，没办法上ChatGPT，甚至也有一些人都没提到：现在GPT-6还未全量发布。

但这不妨碍大家赚信息差流量。

我换个视角来看国内和OpenAI之间的距离。

在我看来，OpenAI 正在复刻苹果的路径：握紧模型、生态、标准，做闭环的 “AI iPhone”。

而大洋彼岸，国内大模型集体滑向安卓的叙事——百花齐放，版本泛滥，所有人都在追赶，但极少有人定义规则。

除了小米，智谱、Kimi、阿里Qwen几乎每月发布新模型消息，刷遍了基准测试榜单。

这种环境像极了安卓手机。

这不是简单的技术差距，是两套完全不同的商业生存逻辑。

如今的AI圈、具身智能圈，越来越像数码圈和汽车圈，做测评、做脱口秀、做爆点、拿机器人当玩具。

之前，科技圈总喜欢拿手机行业对标AI行业，自动驾驶和具身智能模型做对比，但很少有人愿意直面类比背后的真相。

如今，OpenAI 正在活成 AI 时代的苹果，攥住顶层标准，收割生态红利，绝对不放Paper和开源文档。

当很多人还在讨论 GPT‑6 能力强不强，却忽略它释放出更关键的信号：OpenAI 已经不再单纯做Labs，它在搭建封闭完整的 AI 生态。

一如早年 iPhone 锁死软硬件。

GPT‑6 刷屏过后，应当看见行业的现实裂痕，不只是能力升级，更是 OpenAI 商业模式的定型：封闭、一体化、强生态，复刻苹果的成功路径。

反观国内 AI 大模型厂商，则更像当年的安卓阵营，堆参数、卷功能、拼落地， 遍地开花，各家各做一套，像极了安卓群雄混战的年代。

热闹有余，却难诞生统一的顶层话语权。

赛道的分化，早已悄悄发生，这是两种路线的宿命分野。

两种模式，将长期撕扯整个 AI 大模型产业。

今早彭博的一段采访里面，零一万物李开复就直言：

Anthropic和OpenAI造出了“iPhone”。中国AI公司更像是“安卓”。iPhone赚的钱要多得多，但安卓拥有更大的市场份额。

“我认为美国公司会赚更多的钱，而中国公司更像谷歌当年的处境：好吧，你有了最好的产品，我们就造一个几乎一样好的，然后卖得很便宜，在这里是极低的成本，有时接近零，然后去赢下更大的份额。剩下的，可能会来，也可能不会。但现在，先拿下市场份额。

所以就像安卓一样，开源模型会有更多份额、更大足迹、更多使用量。但人们只会付很少的钱。有些情况下，他们干脆复制模型，然后只为运行模型的算力服务付费，但他们其实不会付一分钱给中国公司。而这是为了换取份额而被牺牲掉的。

反观Anthropic和OpenAI，它们背后是美国的企业体系，销售企业软件产品，这些产品备受珍视，大公司获得了很好的价值，所以它们愿意为软件付很多钱。所以，iPhone赚的钱要多得多，但安卓的市场份额更大。”

开复老师说的非常通透了，国内AI大模型没有做iPhone，也没有完全想要做大规模商业化，而是在摸索做“安卓”。

至于是不是鸿蒙，还很难评价——毕竟华为的大模型，总是想要表现出“遥遥领先”、“最早做大模型公司”。

最近一次财报会议上，有人问智谱创始人唐杰一个问题： 大家看到SOTA 以外的第一梯队模型公司越来越多，不知道模型层会不会有商品化风险？

唐杰先回答了一句话：单点的领先本身并不能形成长期定价权。今天某个 benchmark 第一，可能几周之后就被追平。所以智谱真正想建立的，不是永远保持某个榜单第一，而是持续把能力和成本前沿往外推。

所以印证了一个问题，开源模型很难赚到钱——即便是跟云厂商分成。真正决定定价权的不是 Token 本身，而是这些 Token 最终能完成什么任务。

同样 100 万 Token，用来闲聊，或用来完成一个工程任务、修复一个生产系统漏洞，为客户创造的价值完全不同。

“所以，我们认为未来行业会出现两条价格曲线：一是同等智能的价格一定会持续下降，Flash 就是在做这件事；但对于真正能打开新任务边界、显著提升任务成功率的基础模型，仍然有定价权，甚至有进一步提价的空间。

我们真正希望拉开的，不是某个 benchmark 的几分，而是四个差距——更快的模型迭代、更高的真实任务完成率、更低的单位智能成本，以及进入更高价值的工作流。只要这四件事持续成立，单次领先被追平并不会消灭定价权。真正决定定价权的，是用户下一次更难的任务，是否优先选择我们的模型。”唐杰表示。

国内AI成安卓是现实，更深层次说，中国AI公司自己也知道，比拼模型性能，并非商业化的最佳选择，而需要让模型、数据和算力飞轮转起来，才能让国内AI模型公司实现更大的商业化，绝不仅仅是卖API。

而小米的优势在于手机终端，掌握了绝大部分用户的入口——但在此之前，小米需要大家购买新的只能手机才能更大范围推广小米的AI能力。