一、概述
2026年4月3日，小米正式推出 MiMo 首个 Token Plan，标志着小米大模型业务正式进入商业化运营阶段。小米采用统一 Credit 点数订阅制，而非传统的按次、按量计费模式。
核心亮点：无行业常见的"5小时 token 使用限额"，支持集中消耗；一次订阅覆盖 Pro/Omni/TTS 三款模型；API 定价约为 GPT-4o 的 1/18。
二、MiMo 大模型与 Token Plan 详情
2.1 MiMo 系列模型一览
| 模型 | 定位 | 发布时间 | 核心亮点 |
|---|
| MiMo-7B | 端侧推理先锋 | 2025年4月 | 能耗仅为竞品1/5，深度集成HyperOS 3.0 |
| MiMo-VL-7B | 多模态视觉语言 | 2025年6月 | GUI交互和复杂推理刷新开源记录 |
| MiMo-V2-Flash | 云端MoE引擎 | 2025年12月 | 开源MIT协议，SWE-Bench开源第一，推理成本仅Claude 2.5% |
| MiMo-V2-Pro | 旗舰Agent模型 | 2026年3月 | 1万亿参数，420亿激活参数，100万token上下文，AI编程接近Claude Opus 4.6 |
| MiMo-V2-Omni | 全模态感知模型 | 2026年3月 | 原生支持图像、视频、音频、文本跨模态 |
| MiMo-V2-TTS | 语音智能体 | 2026年3月 | 语音生成，限时免费 |
2.2 Token Plan 四档套餐
| 套餐 | 月费（原价） | 首购88折 | 每月 Credits | 约可完成任务数 | 国际版月费 |
|---|
| Lite | ¥39 | ¥34.32 | 6,000万（60M） | ~120个中等复杂度任务 | $6（约¥43） |
| Standard | ¥99 | ¥87.12 | 2亿（200M） | ~400个中等复杂度任务 | $16（约¥110） |
| Pro | ¥329 | ¥289.52 | 7亿（700M） | ~1,400个中等复杂度任务 | $50（约¥344） |
| Max | ¥659 | ¥579.92 | 16亿（1.6B） | ~3,200个中等复杂度任务 | $100（约¥688） |
2.3 Credit 消耗规则
| 模型 | 上下文范围 | 换算比例 |
|---|
| MiMo-V2-Omni | 256k以内 | 1 Token = 1 Credit |
| MiMo-V2-Pro | 256k以内 | 1 Token = 2 Credits |
| MiMo-V2-Pro | 256k~1M | 1 Token = 4 Credits |
| MiMo-V2-TTS | — | 0 Credits（限时免费） |
2.4 核心特点
- 无行业常见的"5小时 token 使用限额"，支持集中消耗
- 三款模型（Pro/Omni/TTS）一次订阅即可调用
- 购买套餐可获新模型优先内测体验权
- 不支持套餐降级，支持补差额升级
- 暂不支持连续包月/包年（未来一周内上线自动续费）
- 套餐到期 Credits 不结转
三、各方反应与评价
3.1 媒体与科技圈评价
量子位（正面为主）：单次订阅即可灵活调用三大模型，满足绝大部分 Agent 任务需求；无行业普遍存在的 5 小时 token 使用限额，支持集中消耗，能为大容量套餐用户带来更高强度、不中断的"养龙虾"体验。
i黑马（中性偏审慎）：小米选择了按月订阅加 Credit 点数扣费的混合模式，这种定价策略试图平衡用户的使用灵活性和平台的收入稳定性。不过，小米的大模型商业化才刚刚起步，用户付费意愿还需市场验证。
华尔街见闻：腾讯、阿里、百度等大厂的"龙虾 Coding Plan"近期均已售罄，阿里云 AI 算力和存储产品也宣布提价，整个行业正从免费铺量转向精细化收费。小米此时推出 Token Plan，时机耐人寻味。
3.2 开发者社区（V2EX/Reddit）反应
负面/质疑声音（为主）
- "有点担心小米在大模型上投入的决心，其他几家要么是云厂商，要么是 All in AI 的公司"
- "即使在 V 站，估计都没几个人知道他们的模型"
- "MiMo 干活上感觉不如 GLM（OpenCode pro-free）"
- "白给都不是很想用的水平"
- 网友计算后称：39元 Lite 套餐、99元 Standard 套餐都不够用来"养龙虾"（有用户两周用掉4亿 Token，有用户5天用掉1.3亿 Token）
- 对比腾讯本地虾 QClaw 现在每天还送免费 Token，显得小米定价偏贵
正面/中性声音
- "相反，小米可能是最稳的，因为他们家自带造血能力业务和落地场景"
- "只要大模型还有发展空间，哪怕亏本也有能力有动机坚持投入"
- "看他后面模型能力能不能持续跟上"
- 标准套餐 ¥99/月 对日常开发者用户"够用"的评价出现分化
3.3 "养龙虾"是什么梗
"养龙虾"是 AI 编程圈对高强度使用 Claude Code / OpenClaw 等 Agent 工具的戏称（因为这类工具的 Logo 往往与龙虾/小龙虾形象相关）。高强度"养龙虾"即频繁调用大模型执行复杂编程任务，Token 消耗极快。
四、正面与负面反馈汇总
4.1 正面反馈
| 维度 | 具体内容 |
|---|
| 定价透明 | Credit 点数制让成本清晰可见，无隐含限制 |
| 无时间限制 | 没有"5小时用完就断"的尴尬，可集中消耗 |
| 多模型覆盖 | 一次订阅覆盖 Pro/Omni/TTS 三款模型 |
| 性价比 | API 定价（输入 ¥1/百万 Token，输出 ¥3/百万 Token）约为同级闭源模型的1/5 |
| 模型能力 | MiMo-V2-Pro 在 Artificial Analysis 排名全球第八，国内第二；编程能力接近 Claude Opus 4.6 |
| 生态兼容 | 已接入 OpenClaw、OpenCode、Claude Code、Cline、KiloCode、Blackbox 等主流工具 |
| 商业前景 | 自带硬件生态（手机+汽车），有造血能力，不是纯烧钱 |
4.2 负面反馈
| 维度 | 具体内容 |
|---|
| 价格偏贵 | 月费 39~659 元，高强度用户两天即可耗尽低档套餐；对比 GLM、DeepSeek 等免费或有低价 API 的竞品，小米价格竞争力不足 |
| Credits 消耗快 | MiMo-V2-Pro 的 2x 消耗系数（256k内）和 4x（超长上下文）让实际用量大幅缩水 |
| 品牌认知弱 | 开发者社区对小米的 AI 能力认知不足，"没几个人知道他们的模型" |
| 模型实际表现 | 有用户反馈 MiMo 干活不如 GLM（OpenCode pro-free）；与头部模型（GLM-5、Claude）仍有差距 |
| 生态疑虑 | 纯云厂商和 All in AI 的公司有更强的持续投入动力，小米的战略优先级存疑 |
| 商业化刚起步 | 无包年、连续包月，Credits 不结转，灵活性不足 |
| 与豆包差距大 | MiMo 累计 1万亿 Token vs 豆包日均 120万亿 Token，市场份额差距悬殊 |
五、与其他大模型定价横向对比
5.1 国内主流模型 API 定价对比（每百万 Token，人民币）
| 模型 | 输入价格 | 输出价格 | 备注 |
|---|
| 豆包 2.0 Pro | ¥3.2 | ¥16 | 行业偏低，字节跳动 |
| DeepSeek V3.2 | ¥0.14 | ¥0.28 | 价格屠夫 |
| GLM-4.7 | ¥3 | ¥14 | 智谱 |
| GLM-5 | ¥1 | ¥3.2 | 智谱最新旗舰 |
| Kimi K2.5 | 约¥3 | 约¥15 | 月之暗面 |
| 文心一言（ERNIE） | 曾免费 | 曾免费 | 百度 |
| 小米 MiMo-V2-Omni | ¥1 | ¥3 | 256k内，1 Token=1 Credit |
| 小米 MiMo-V2-Pro | ¥2 | ¥6 | 256k内，1 Token=2 Credits |
5.2 国际主流模型 API 定价对比（每百万 Token，美元）
| 模型 | 输入价格 | 输出价格 | 备注 |
|---|
| GPT-5.2 | $12.25 | $98 | OpenAI 旗舰 |
| GPT-4o | $2.5 | $10 | OpenAI 主力 |
| Claude Opus 4.6 | $5 | $25 | Anthropic 旗舰 |
| Gemini 2.5 Pro | $1.25 | $10 | Google |
| Gemini 3 Flash-Lite | $0.10 | $0.40 | Google 最便宜 |
| DeepSeek V3.2 | $0.14 | $0.28 | 中国价格杀手 |
| MiMo-V2-Pro | $0.14 | $0.42 | API定价约GPT-4o的1/18 |
| MiMo-V2-Flash | $0.10 | — | 开源免费调用 |
5.3 订阅制套餐横向对比（国内 Coding Plan 类）
| 方案 | 月费 | 主要特点 |
|---|
| GLM Coding Plan | 免费（有限并发） | 有免费档，pro-free 版本免费 |
| 腾讯 QClaw/本地虾 | 免费（每天送 Token） | 持续免费策略 |
| GLM-5 订阅版 | $10（约¥72） | 含 GLM-5、Qwen3.5-plus、Kimi K2.5 等 |
| 小米 MiMo Token Plan | ¥39~659 | Credit 点数制，无并发限制 |
| 阿里/腾讯/百度"龙虾"套餐 | 各不相同 | 近期均已售罄或涨价 |
六、总结与判断
6.1 核心结论
- 小米 MiMo Token Plan 是小米大模型商业化的第一步，采用订阅制 Credit 点数模式，定价透明但整体偏贵。
- 正面：无使用时限、多模型覆盖、API 价格具有竞争力（约为 GPT-4o 的1/18）、模型能力排名靠前、生态接入广泛。
- 负面：低档套餐额度在高强度场景下严重不足；开发者社区对小米的 AI 品牌认知弱；与豆包等竞争对手的规模差距悬殊；商业化刚刚起步，灵活度不足。
- 行业趋势：整个大模型行业正从"免费铺量"转向"精细化收费"，腾讯/阿里/百度的类似套餐近期已售罄或涨价，小米此时入场时机尚可，但能否持续仍取决于模型能力迭代速度。
- 适合用户：中低强度开发者（日常编程辅助）、需要多模态能力（Omni 模型）、重视成本透明度的用户。不适合高频"养龙虾"型重度用户（建议直接上 Max 档或选 GLM 免费方案）。
6.2 主要信息来源
- 量子位（2026-04-03）
- i黑马（2026-04-03）
- 华尔街见闻（2026-04-03）
- 新浪财经（2026-04-03）
- V2EX 技术社区讨论帖
- 今日头条科技专栏
- 知乎相关问题
- Reddit r/artificial
- Artificial Analysis 排行榜
- AnotherWrapper LLM Pricing 对比
- LLM-Price GitHub 汇总库