小米MiMo团队于6月10日正式开源MiMo Code V0.1.0——一款基于OpenCode构建的终端AI编程智能体。这不是又一个”套壳”工具：它在200步以上的超长编程任务中以65%的胜率超越Claude Code，并且首次将持久化项目记忆、多智能体协同和语音编程整合到一个MIT开源协议的工具中。作为全球第三大手机厂商的AI野心之作，MiMo Code的发布标志着AI编程工具赛道从”模型能力比拼”正式进入”Agent系统工程”的新阶段。
核心能力
MiMo Code的核心架构围绕”计算、记忆、进化”三大支柱构建，每一项都直击当前AI编程工具的痛点：
- 跨会话持久记忆：底层采用SQLite FTS5全文检索引擎，维持一个持久的
MEMORY.md项目文件。与传统AI编程工具依赖上下文压缩不同，MiMo Code部署独立的”检查点写入”子智能体，在后台持续记录项目架构、开发进度和规则约束——主智能体无需停下工作做笔记。 - 多智能体协同架构：通过分析规划（Max Mode，并行采样5个方案并择优）、开发执行、任务编排三大模式，实现主副智能体并行作业。Max Mode在SWE-bench Pro上比普通模式多出约5个百分点的提升。
- 自我进化系统：
/dream命令每周自动审查历史会话、去重并压缩为长期记忆；”蒸馏”功能则从历史会话中挖掘可自动化的重复工作流。这一思路与OpenAI的ChatGPT Dreaming和Anthropic的Claude Dreaming异曲同工。 - 语音编程：基于小米自研MiMo-ASR语音识别技术，支持语音指令编写代码和架构重构，实现真正的免提编程。
基准测试表现
根据小米公布的技术博客数据，MiMo Code搭配MiMo-V2.5-Pro模型在三个标准评测中全面超越Claude Code（搭配Claude Sonnet 4.6）：
- SWE-bench Verified：82%（vs. Claude Code 79%）
- SWE-bench Pro：62%（vs. 55%）
- Terminal Bench 2：73%（vs. 69%）
更值得关注的是，一项覆盖576名开发者、474个真实私有仓库、1213组A/B对比的内部测试显示：200步以内，两套系统五五开；超过200步后，MiMo Code的胜率升至65%以上——这正是其持久记忆和状态管理架构的价值所在。小米坦言标准基准”仍只测量单次解题能力”，无法刻画多会话设计目标。
需要指出的是，这些均为厂商自报数据。对比独立排行榜，OpenAI Codex CLI + GPT-5.5在Terminal Bench 2上得分82.2%（领先MiMo Code约9分），但在SWE-bench Pro上OpenAI仅58.6%（低于小米的62%）。MiMo Code尚未登上任一官方排行榜。
使用体验 / 局限
优势：一键安装（macOS/Linux一条curl命令，Windows通过npm），零配置开箱即用，自动导入Claude Code的MCP服务器和自定义技能。内置”MiMo Auto”免费通道支持百万Token上下文的MiMo-V2.5旗舰模型，API定价极低（V2.5仅$0.40/$2.00每百万输入/输出Token，V2.5-Pro为$1.00/$3.00）。MIT协议开源，支持第三方后端（DeepSeek、Kimi、GLM等）。
局限：V0.1.0版本号本身暗示成熟度有限；免费模型访问”限时”意味着未来可能收费，且代码上下文需经由小米服务器；作为中国科技企业产品，可能面临部分组织的合规审查风险；基准测试数据未经独立验证。
综合评分
| 维度 | 评分 | 评价 |
|---|---|---|
| 功能完整度 | 8.0 / 10 | 持久记忆+多智能体+语音三大创新点突出，但V0.1功能集仍在扩展中 |
| 易用性 | 8.5 / 10 | 一键安装，零配置，自动导入Claude Code配置；终端原生体验流畅 |
| 性价比 | 9.0 / 10 | MIT开源+免费模型访问+极低API定价，96%缓存命中率大幅压缩成本 |
| 中文支持 | 7.5 / 10 | 小米中国团队出品，中文理解自然；文档和社区以中英文混合为主 |
| 输出质量 | 8.0 / 10 | 长线任务稳定性突出，SWE-bench表现不俗；但基准自报、未独立验证 |
综合评分：8.2 / 10