如题，小米Mimo刚发布，社媒又"过年"了！
但小米Mimo在iFlowCLI内的实测效果如何呢？ 想蹲大家的真实反馈！
附小米 MiMo-V2-Flash 快速接入 iFlow-CLI 指南 快来试一下~
评论区揪3位来反馈的好朋友送咖啡！
知乎热帖传送门>> 如何评价小米开源的MiMo-V2-Flash大模型，表现如何?
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占个楼，人老实话不多。 
引用一个关注的编程测试榜结果：
亮点：
- 计算精度 ：尽管MiMo的幻觉偏高(下文会提到)，但计算精度却可以保持在较高水准。疑似经过了专门强化。相关计算题目可以做到小数点后3位的运算精度，单方面能力可以进入国产模型第一梯队。即便是非推理模式，计算能力也强于同梯队。
不足：
- 指令遵循 ：MiMo非推理模式 存在较为严重的指令遵循问题，典型的指令遵循问题，MiMo有大概率违背要求，忽略“不要出现”等负向指令。#43 计算目标数问题，MiMo认为目标数难以达到，就随便凑一个数作为答案。#46 题为了降低难度，故意设计了多个提示性指令，MiMo也不管这些，直接暴力搜索。推理模式 情况稍好，但仍差于同梯队的其他模型。
- 幻觉失控 ：非推理模式 几乎在所有涉及上下文信息提取的问题上0分或极低分，即便是难度较低的题目上，也无法有效完成任务。推理模式 情况有分化，发挥正常时，表现达到第二梯队平均水平，但发挥失常时也会犯下无法理解的低级错误。受此影响，MiMo的工作记忆也很不稳定，比如计算目标数问题，不但会使用幻觉数字，也会把一个数反复使用，而不自知。
- 输出问题 ：MiMo的非推理模式 ，表现更像一个思考预算受限的推理模型，会在输出中进行大量草稿演算。复杂问题Token使用可能会达到数万。推理模式 的最终输出也并不能保证干净，少量问题也会在输出中继续演草。推理和非推理模式都存在输出英文回答的情况，并且推理模式的思维链很大概率会在中途切英文。根据CoT标记追踪法，可以发现MiMo的大量语料可以上溯到DeepSeek V3.1。
原文：
https://mp.weixin.qq.com/s/c0dkX-QHOzoTHgaY_VMahA
完整榜单：
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小米法务部： 累总不懂大模型，他说了不算！
笑眯眯摸……
用一会儿，感觉编码能力较为一般，个人感觉跟豆包的模型差不多
用起来太蠢了，已经换回glm-4.6了
RPM 其实还好吧，MiniMax 也是默认这样限制的，看后续人性化程度，MiniMax 是客服群说一下就可以提高，正常需求不得挡你。
设计文档一气呵成，我让claude4.5 opus评价了，还行，可以执行开发计划
然后使用iflow cli调用mimo-v2-flash全栈开发，整体体验如下：
昨晚骂到今天下午，
无数次成功启动开发，页面没样式，纯文本。API一屁股bug，他改的好辛苦，成持续五六分钟一直改，但是结果汇总说好了，我打开浏览器还是一屁股坑，页面加载失败各种报错
设计结果的html文件发给他抄成这样
感觉军子这个模型适合做单次对话，上下文长，脑容量大；但是5步以后脑瘫初显，50步以后谨遵医嘱吧
mimo-v2-flash 完全不适合 前端框架nextjs开发，不适合后端nodejs开发，设计方案洋洋洒洒，一写代码就趴下
评价比较极端，有且仅限于如下测试tokens数下主观感受。
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这么说感觉mimo适合做一个sub-agent
哈哈哈 就你啦 欢迎在社群找边边领咖啡券～
大佬就你啦 欢迎在社群找边边领咖啡券～
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哈哈哈哈哈，
，感谢老哥，我运气真的好，哈哈哈哈，感谢iflow 全体大佬们，非常感谢！
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帅
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