2026 年 6 月 10 日，小米 MiMo AI 团队正式开源终端原生 AI 编程助手 MiMo Code V0.1.0。官方数据显示，在针对 200 步以上的长周期、多步骤任务中，该工具表现优于 Anthropic 的 Claude Code。这一结论基于内部 Beta 版测试结果及对 576 名开发者的调研。

与此同时，小米宣布提供限时免费的 MiMo-V2.5 模型访问权限。作为旗舰多模态模型，MiMo-V2.5 拥有百万级 Token 上下文窗口，用户无需注册即可通过 MiMo Code 直接调用。

终结 AI 编程 " 失忆症 "：引入显式记忆架构

传统 AI 编程助手在长会话中常因上下文窗口填满而丢失早期决策信息。小米指出，依赖压缩算法的方法在大规模应用中存在瓶颈，因此 MiMo Code 引入了一套基于 SQLite FTS5 全文搜索驱动的跨会话记忆系统。

该系统包含四个层级：项目记忆（持久化 MEMORY.md 文件）、会话检查点、草稿笔记及任务进度日志。其核心创新在于部署了一个独立的 " 检查点写入器 " 子代理，类似于专职建筑师实时更新蓝图，而主编程代理则专注于代码构建。当上下文接近极限时，主代理可从结构化检查点中重建环境，确保持续工作的连贯性。

此外，系统具备两种自我改进机制：/dream 命令定期回顾历史会话并压缩为长期记忆；" 蒸馏 " 功能则挖掘可自动化的重复工作流，提升执行效率。

基准测试与长周期任务优势

据小米技术博客数据，搭配 MiMo-V2.5-Pro 模型的 MiMo Code 在多项评估中击败搭配 Claude Sonnet 4.6 的 Claude Code：

SWE-bench Verified：82% vs. 79%

SWE-bench Pro：62% vs. 55%

Terminal Bench 2：73% vs. 69%

小米强调，框架本身贡献了显著增益。在运行相同 MiMo-V2.5-Pro 模型的情况下，MiMo Code 在 SWE-bench Pro 和 Terminal Bench 2 上的得分均比 Claude Code 高出约 5 个百分点，这归因于其智能体系统而非模型本身。

在涉及 576 名开发者、1,213 组对决样本的人类双盲 A/B 测试中，执行步骤少于 200 步时两者胜率持平；但超过 200 步后，MiMo Code 胜率升至 65% 以上，验证了其记忆架构在长周期工作中的有效性。

值得注意的是，小米未公布与 OpenAI Codex 或 Google Gemini CLI 的对比。独立数据显示，OpenAI Codex CLI 在 Terminal-Bench 2.0 上得分 82.2%，高于 MiMo Code 自报的 73%；但在 SWE-Bench Pro 上，GPT-5.5 得分为 58.6%，低于 MiMo Code 的 62%。

无缝集成与语音控制体验

MiMo Code 旨在融入开发者现有工作流，直接在终端中运行，支持文件读写、命令执行及 Git 管理。开箱即用模式下，它自动连接至 "MiMo Auto" 通道，并可导入来自 Claude Code 的 MCP 服务器、自定义技能和 API 配置。

主要功能亮点包括：

Compose 模式：通过 Tab 键触发规范驱动工作流，系统自主完成设计、规划、编码、测试和审查的全开发周期。

语音控制：基于 MiMo-ASR 和 TenVAD 技术，登录用户可通过语音指令实现免手操作，支持口头修改说明及 " 发送 "、" 执行 " 等命令。

极具侵略性的定价策略

MiMo Code 捆绑的 MiMo-V2.5 系列模型定价极具竞争力。MiMo-V2.5 输入价格为每百万 Token 0.40 美元，输出为 2.00 美元；更强大的 MiMo-V2.5-Pro（1.02 万亿总参数）在 256K 上下文内输入价为 1.00 美元，输出为 3.00 美元。缓存命中可将输入成本进一步降至 0.20 – 0.40 美元 / 百万 Token，使其成为全球最便宜的顶尖模型之一。

对于不希望使用小米模型的开发者，MiMo Code 支持第三方后端，包括 DeepSeek、月之暗面 Kimi、智谱 GLM 以及任何兼容 OpenAI 的 API，继承了父项目 OpenCode 的灵活性。

全球终端 AI 编程智能体竞争加剧

MiMo Code 的加入使基于终端的编程智能体领域更加拥挤，竞争对手包括 Anthropic Claude Code、OpenAI Codex CLI、Google Gemini CLI 及开源项目 Aider 等。

该项目由前 DeepSeek R1 项目资深人士罗福莉领导。自 2025 年 4 月发布 MiMo-7B 以来，小米迅速构建了包含视觉语言系列、Flash 及 Pro 版本在内的 MiMo AI 产品矩阵。此次通过开源框架结合免费顶尖模型，小米试图消除开发者的入门成本，以获取生态系统份额。

对企业而言，MiMo Code 采用类 MIT 许可证，允许商业集成，且支持指向内部批准的端点，降低了数据隐私顾虑。然而，" 限时免费 " 政策的持续性、代码上下文需经过小米服务器的事实，以及 V0.1.0 版本的早期成熟度，仍是技术决策者需要权衡的因素。

【星途科讯 图文丨司徒景琛】