2026 年 4 月 3 日,AI 圈迎来 “重磅炸弹”!小米正式官宣推出MiMo 大模型 Token 包月套餐,这是 MiMo 大模型首次推出商业化调用套餐,四档定价从 39 元 / 月至 659 元 / 月,覆盖从个人开发者到企业级用户的全场景需求,将 AI 大模型调用门槛降至历史最低,引发开发者集体狂欢。

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此次 MiMo Token 包月套餐共设四档,精准匹配不同用户需求。Lite 版 39 元 / 月,包含 6000 万 Credits,可执行约 120 个中等至复杂任务,适合刚接触 AI 开发的探索者;Standard 版 99 元 / 月,包含 2 亿 Credits,可执行约 400 个任务,是日常依赖 AI 提效的办公与开发者用户的主力方案;Pro 版 329 元 / 月,包含 7 亿 Credits,可执行约 1400 个任务,面向将 AI 深度嵌入工作流的专业用户;Max 版 659 元 / 月,包含 16 亿 Credits,可执行约 3200 个任务,为全天候高强度使用的开发者提供近乎无限制的体验。

与其他大模型套餐相比,MiMo 套餐的核心优势在于 “高性价比 + 无限制使用”。首先,价格极具竞争力。以 Standard 版为例,99 元 / 月可调用 2 亿 Credits,折合每百万 Credits 仅 0.00495 元,远低于 Anthropic Claude 3 Opus(每百万 Credits 0.025 元)、谷歌 Gemini Advanced(每百万 Credits 0.022 元)等竞品,性价比提升超 5 倍。其次,无 5 小时使用限额。传统大模型套餐多设置 5 小时 / 天的使用限制,而 MiMo 套餐支持集中消耗 Token,满足开发者批量处理任务的需求,彻底解决 “用不够” 的痛点。最后,覆盖全模型体系。单次订阅即可调用 MiMo-V2-Pro、MiMo-V2-Omni、MiMo-V2-TTS 三大核心模型,涵盖高强度推理、全模态理解、情感化语音生成等场景,一套套餐满足全需求。

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MiMo 大模型本身的硬核实力,是套餐火爆的关键支撑。MiMo-V2-Pro 总参数量突破1 万亿,激活参数达 420 亿,支持 100 万上下文长度,专门针对 Agent 场景深度优化,可实现复杂工作流编排、长程规划与精准工具调用,上线不到半月便登顶 OpenRouter 平台周 Token 消耗量榜首,连续突破 3 万亿、4 万亿大关。MiMo-V2-Omni 实现文本、视觉、语音三模态打通,不仅能理解文字,还能 “看图听声”,可完成小红书攻略整理、京东比价、客服沟通等全流程任务,真正成为 “会干活的数字助手”。MiMo-V2-TTS 则打造真人级语音生成,支持多音色、多情感表达,适用于语音助手、内容创作等场景。

套餐推出后,开发者与企业反响热烈。个人开发者表示:“39 元就能用上万亿参数大模型,以前想都不敢想,现在可以放心做 AI 应用开发了。” 办公用户反馈:“99 元的 Standard 版完全够用,每天能处理上百份文档、生成几十条文案,工作效率提升了 3 倍,成本却大幅下降。” 企业用户则看重套餐的规模化与稳定性,Pro 版与 Max 版可满足企业级批量调用需求,且小米提供专属技术支持,保障服务连续性。

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此次套餐发布,标志着小米 AI 大模型正式进入商业化落地快车道。此前,小米大模型多通过 API 免费开放,用户规模虽大但难以实现商业化变现。而 Token 包月套餐的推出,不仅为小米带来稳定的收入来源,还将推动 MiMo 大模型在办公、教育、电商、医疗等领域的深度应用。数据显示,套餐上线首日,注册用户数突破 100 万,调用量环比增长 300%,成为 AI 圈最热门的大模型套餐。

业内人士分析,小米 MiMo 套餐的推出,将引发 AI 大模型行业的 “价格战”。当前,AI 大模型商业化仍处于早期阶段,多数企业面临 “用户增长慢、变现难” 的困境。小米以低价策略切入市场,将倒逼其他大模型厂商降低套餐价格,提升服务质量,最终推动整个 AI 大模型行业的普及与发展。对于普通用户而言,这意味着 AI 工具的使用成本将持续下降,AI 将真正融入日常生活与工作。

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网友对 MiMo 套餐的评价高度正面。“小米太良心了,39 元就能用上顶级大模型,这才是科技企业该有的样子!”“终于不用再为大模型调用成本发愁了,这下可以放心做 AI 项目了!” 也有网友提出疑问:“低价套餐会不会影响服务质量?小米能否保证稳定运行?”

小米 MiMo 大模型 Token 包月套餐的推出,是 AI 大模型行业的里程碑事件。它不仅降低了 AI 开发与使用的门槛,推动了 AI 技术的普及,还为大模型商业化提供了新的思路。对于开发者而言,这是一个前所未有的机遇;对于企业而言,这是提升效率、降低成本的新途径;对于行业而言,这将加速 AI 与各领域的融合,推动数字经济的发展。