前言
小米今日发布了开源基座大模型 MiMo-V2-Flash。这款模型采用了Mixture-of-Experts (MoE) 架构，总参数规模达到 3090 亿，激活参数 150 亿，通过混合注意力机制的创新设计，在保持高性能的同时实现了推理效率的极致优化。
在代码能力方面，MiMo-V2-Flash 已经达到了标杆级闭源模型 Claude Sonnet 4.5 的水平，但推理成本仅为其 2.5%，生成速度更是提升了 2 倍。每秒 150 个 token 的推理速度、每百万输入 token 仅 0.7 元的定价，让它成为开发者眼中真正的"高性能+低成本"的理想选择。
iFlow-CLI 现已支持对 MiMo-V2-Flash 模型的接入。那么，当国产开源大模型遇上国产免费的终端AI智能体，会碰撞出怎样的火花？让我们通过真实的长程开发任务来一探究竟。
案例一、系统级项目开发能力
输入请求：请结合LangChain、streamlit和心流的模型，接口文档：https://docs.iflow.cn/docs/ ，创建可以访问的结合RAG的大模型问答系统。
在工作过程中可见，模型响应速度快，能够自主顺利地制定开发计划和调用工具，并保持持续工作的稳定性：
工作完成后，输出清晰简洁的开发内容和使用说明：
仅经过2次报错修复和2次功能调试，已顺利跑通目标需求的本地RAG系统，设计功能齐全：
案例二、小游戏开发能力
输入请求：请制作一个五子棋游戏
过程观察：合理制定开发计划，仅一次代码写入即实现完整功能，体验良好
效果展示：
案例三、结合Skills的文档处理能力
前提：从「心流开发平台」的工作流市场中，一键部署文档处理类Skill
输入请求：/pptx 请制作一份iflow-cli产品介绍的PPT，要求篇幅为1页，内容丰富，结构清晰
效果展示：借助IFlow-CLI的PPT处理Skill，仅一次输出满足基本需求
小结
经过上述开发项目实测，MiMo-V2-Flash 在 iFlow-CLI 的加持下展现出了出色的工作能力。得益于 iFlow-CLI 提供的丰富工具和上下文管理机制，模型能够自主制定开发计划、精准调用工具、持续推进任务，从 RAG 系统的架构设计到五子棋游戏的一次性生成，整个过程流畅且可控。
MiMo-V2-Flash 目前还有14天的限时免费使用期，快接入IFlow-CLI开启实战体验吧！
