600 亿投入的产品线逻辑：从 MiMo V2.5 到 Desktop 的三年路线

雷军今年 3 月提过，未来三年向 AI 投放不低于 600 亿人民币。看 MiMo 这条产品线，钱花在哪其实挺清楚。 底座是模型。MiMo V2.5 和 V2.5-Pro 分别在今年 4 月公开，Pro 版本总参数量 1.02 万亿、激活 420 亿，官方口径是超越 Gemini 3.1 Pro、逼近 Claude Opus 4.6。这类数字要谨慎看，但至少说明投入方向是往大参数推理模型走。 中间层是 Coding Agent。MiMo Code 走开源，用 MIT 协议铺开发者心智，价值不在卖授权，在让开发者习惯这套 harness。 最上层是桌面产品。MiMo Desktop 是第一个直接面向"真实工作场景"的应用形态，邀测制、审核通过才能用，还顺手给了两个未发布模型的限时体验，MiMo-X-Pro-Preview 和 MiMo-X-Flash-Preview。这是典型的"用新模型换早期反馈"打法。 对我们做工程的人来说，这条路线意味着什么？三点。一是 API 会持续演进，你的集成层要做好模型名可配置、随时切换的准备，别把模型硬编码。二是开源底座和商业桌面产品会长期并行，选型时要判断自己是需要"能改的引擎"还是"开箱的成品"。三是合规边界要提前看，MiMo Desktop 目前不在欧盟、英国、韩国提供服务，如果团队在这些区域有业务，方案里要有替代路径。