#小米MiMo模型周token消耗量破4万亿#

如果说ChatGPT的诞生，让人看到了机器智能的涌现。

那么Agent时代的到来，真正重构了生产力。

从去年开始，代码生成成了大模型拼杀的必争之地。类似OpenClaw这样的项目，跑通了一条人类在环、AI自我优化的路径。

如果把时间拨回两年前，谁敢断言商业化的曙光会在何时降临？

那时候大家都知道AI是未来。但没人算得清，它到底会以什么形态改变生活。

两年后的今天，底层的商业逻辑变了。

单靠出售Token算力，就已经是一条看得见盈利的路径。国产大模型开始在全球生态里施加真实的影响力。

在这个节点上看雷军操盘的大模型业务，我更愿意把它定义为一场创业。

这种商业嗅觉是敏锐的。一经下场，直接切入全球前列。

一做出来，立刻就进入了商业化的前夜

前几天有一个容易被忽略的细节。马斯克在社交平台上转发了一份盲测榜单来宣传自家模型。

很多人没注意到，在那张图里，小米的MiMo V2 Pro的非幻觉率悄无声息地排在了全球第三。

这说明这个后训练做的非常好，模型知道自己知道什么，知道自己做不到什么

直到这周，MiMo模型的周Token消耗量直接突破了四万亿。

有人会习惯性地把这种断崖式的领先，归结为免费策略的胜利。

其实也不是完全免费，只对有限的agent应用接入事免费的

另外，在算力市场里，开发者永远是用脚投票的。如果一个模型只是免费但能力平庸，它只会成倍增加后期纠错的人力成本。

四万亿的消耗量，本质上是真实业务跑出来的结果。

我最近试着用V2 Pro跑了一些个人的Agent项目，指令遵循确实非常稳。完成了一些我很喜欢的小任务

虽然感觉现在还是不是很会用，但是已经可以提高不少的工作效率了

其实一块发布的Omni模型也同样实用。作为一个全模态基座，它处理图片和视频的效率很高，用来对付一般性的日常任务，性价比突出。

不过随着调用频次的增加，直接按量购买Token的成本压力还是显现出来了。

现阶段的开发者，其实更需要一个稳定的Token Plan。比如针对程序员群体推出专属的代码套餐。

这就回到了小米最擅长的商业腹地。

期待罗福莉能带着mimo团队再冲一次。

用小米神奇的性价比把市场杀穿口牙，拜托了!