小米集团-W推出极速模型、打造MiMoCode持久记忆

小米集团发布Xiaomi MiMo-V2.5-Pro-UltraSpeed模型，由MiMo团队和TileRT联合研发，首次在万亿参数旗舰模型上实现每秒输出速度超1000tokens，较MiMo-V2.5-Pro提升约10倍，但定价为其三倍。

核心观点：

• 1000tps的推理效率对AI应用底层产生颠覆性影响，支持并行执行多条路径验证，提升输出质量，打破编程Agent交互效率瓶颈，满足高频交易、实时风控等毫秒级决策需求，压缩医疗影像等关键场景的临床决策时间。
• 推理效率提升推动AI从辅助工具向核心基础设施演进，打开各类场景商业化空间。
• 模型与系统极致Codesign：模型侧通过FP4量化MoE Expert和DFlash块级masked并行预测方法优化性能；系统侧TileRT引入常驻内核引擎和异构流水线协作，在标准8卡GPU节点上实现1T参数模型1000tokens/s输出。

MiMoCode开源强化生态：

• 基于OpenCode开发并以MIT协议开源，通过独立subagent驱动的持久记忆系统和专属Harness+Compose模式，实现模型能力与Agent框架深度协同，系统性解决长程遗忘问题，支持全流程开发。
• 内置/dream命令自动执行历史记忆的合并、去重、验证与压缩，形成全局知识库并个性化调用，提升使用体验。
• 在SWE-Bench和Terminal Bench测试中，相同MiMo模型条件下，MiMoCode表现优于Claude Code。

研究结论：

• 重申“买入”评级，看好小米集团AI探索及对人车家全生态的赋能潜力。
• 预计2026-2028年收入4731/5393/6057亿元，non-GAAP归母净利约293/351/407亿元。
• 目标价51港币，基于消费电子主业20x 2027e P/E和汽车及AI创新业务2.5x 2027e P/S估值。

风险提示：

• 手机竞争超预期，存储成本上升超预期，IoT进展不及预期，智能车竞争超预期，模型商业化不及预期。