小米MiMo-V2.5系列宣布永久降价，最高降幅99%，且不再区分输入长度。
降价后价格和DeepSeek基本一致，小米MiMo真的香吗？
接下来我们进入实测环节，模型使用MiMo-V2.5-Pro。
辅助编程测试
“生成一个旅游推荐网站首页图，可以按照时间和城市生成不同的推荐路线和攻略”
深度思考5.6秒，预览画面如下：
推荐路线按照四季及热门旅游城市进行了划分，如果没有心仪目的地，还贴心增加了定制入口。
动态效果测试
“做一个黑色的圆球，跟着鼠标运动轨迹进行运动”
深度思考2.5秒，效果如下：
呈现效果还不错，基本能做到实时跟随鼠标轨迹。
逻辑推理测试
将一道初中数学题，以图片的形式上传，让MiMo解答。
深度思考26.8秒，给出答案。
首先是多模态识图能力，完整理解题目，不只是文字。
解答思路正确，答案也对得上。
只有一个小问题，解题过程稍微麻烦了些。
虽然给出了正确答案，但不是最优解。
由于以上测试，思考时间都是秒级，大概率缓存命中。
为了得到更加真实的结果，进行复杂任务测试。
复杂任务测试
“设计一个动物中国地图，这个地图按照中国省份划分，每个省份都有代表动物”
第一次尝试提醒服务器繁忙，重新生成。
深度思考946.5秒，效果如下：
34个省级行政区没有少，每个省也有代表动物，基本完成任务。
只是想再把画面优化更美观些，一直没有成功。
最后总结
通过测试不难发现，MiMo中文语境、文化适配高，推理速度并没有宣传那么快。
长链推理 “自我纠错” 不足，隐秘Bug排查、无明确提示时自主思考弱，需用户主动引导调整。
实际使用中的成本存在差异。
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缓存命中：若用户频繁调用相同或相似内容（如多轮对话、重复任务），缓存命中率高，实际成本极低，确实能大幅省钱。
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低缓存命中率场景：若每次调用都是全新输入（如处理大量不同文档），未命中缓存的单价较高，成本高于预期。
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输出密集型任务：输出价格虽降幅较大，但仍是成本较高的部分，若任务以生成大量文本为主，需关注输出Token消耗。
所以小米Mimo降价后，在大多数常见使用场景下（尤其是缓存命中率高的场景）确实能显著省钱。
但对于输出密集型或低缓存命中率的特殊场景，需根据实际Token消耗计算成本，没有想象中那么便宜。
建议根据自身使用模式，结合套餐额度和实际调用情况，综合评估成本效益。
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