前言2026年6月11日，小米 MiMo 团队正式发布并开源 MiMo Code V0.1.0。
官方宣称：MIMO Code 是面向开发者的新一代 AI 编程助手，支持无限上下文，帮助你更高效地理解、构建与协作。
那么它到底是一个怎样的编程助手，本文将进行一个简单的介绍，供参考。
一、什么是 MIMO Code？1.1 MIMO Code 简介小米 MiMo Code V0.1.0 是小米基于终端原生架构开发的开源 AI 编程助手，核心突破在于通过持久记忆系统解决长程任务中的上下文丢失问题。
在 SWE-Bench Pro V2 和 Terminal Bench 2 两大权威测试中，相同模型条件下性能由于主流竞品。
其最大差异化设计是让 AI 在上百轮交互中“越用越懂项目”，而非依赖图形界面或云端 IDE，直接在命令行环境中实现工业级代码全流程交付。
作为小米构建“模型+Agent”生态闭环的关键一环，它既是对 Claude Code 等商业产品的技术挑战，也为开源社区提供了可深度定制的终端 AI 开发新范式。当前 V0.1.0 版本虽为探索性发布，但其记忆架构与成本控制策略已展现出差异化竞争力。
1.2 核心功能特性1）终端原生架构
纯命令行运行：直接在终端（Terminal）中启动，无需集成 IDE 或图形界面，与 Cursor 等主流工具形成鲜明差异。
轻量化设计：安装仅需单条命令（Mac/Linux：curl -fsSL https://mimo.xiaomi.com/install | bash；Windows：npm install -g @mimo-ai/cli），5 秒内完成部署。
全中文本地化界面：状态看板实时显示任务进度，右侧面板直观展示模型加载、代码生成等关键信息。
2）持久记忆系统（核心创新）
三重记忆机制：
项目记忆：记录代码库关键决策与架构逻辑。
会话检查点：自动保存任务关键节点状态。
任务进度追踪：确保中断后可精准续写，避免重复解释需求。
动态简报压缩：当上下文窗口接近上限时，独立子 Agent 自动将历史对话压缩为“干净简报”，主 Agent 基于简报继续工作而非从零开始，保障上百轮交互的输出质量。
/dream 自动优化：每 7 天触发一次记忆整合，合并历史会话、去重冗余信息、验证路径有效性，将分散记忆收敛为紧凑状态快照，实现“越用越懂项目”。
3）全流程开发模式
Compose 模式：按 Tab 键切换后，输入简单需求（如：“用 React 写拖拽待办事项面板”），系统自动完成设计→规划→编码→测试→审查全流程，交付工业级可运行代码。
语音控制闭环：内置 MiMo-V2.5-ASR 语音引擎，支持全程免键盘操作，可语音修改指令、执行命令（如：“发送”“回滚上一步”）。
Claude Code 兼容：自动复用现有 API 配置与技能库，零学习成本迁移开发环境。
1.3 性能验证与技术原理权威测试数据在相同模型条件下（均调用 MiMo-V2.5），MiMo Code 在两大测试集得分均比 Claude Code 高 5 个百分点：
SWE-Bench Pro V2：57.2分 vs. 52.2分（MiMo 登顶榜单）。
Terminal Bench 2：73% 任务完成率 vs. 68%。
长任务优势显著：超过 200 步的复杂任务中，胜率提升至 65% 以上（Claude Code 仅 35%），验证其记忆系统对长程任务的支撑能力。
技术实现关键专属 Harness 框架：针对 MiMo 模型深度优化，强化代码理解、工具调用与任务规划能力，释放模型在工程场景中的潜力。
KVCache 成本优化：基于 SGLang HiCache 技术，通过滑动窗口注意力（SWA）将缓存数据搬运量降至优化前的 1/7，支持 100 万 Token 上下文窗口。
双 Agent 协作架构：主 Agent 专注任务执行，子 Agent 专职记忆管理，避免上下文膨胀拖累核心逻辑。
1.4 开源策略与使用价值零门槛接入MIT 协议开源：允许个人/企业自由使用、修改及二次分发，无供应商锁定风险。
限时免费模型：内置 MiMo-V2.5 多模态模型无需注册即可调用，同时兼容 DeepSeek、Kimi、GLM 等主流 API。
多模型灵活切换：通过简单配置可替换为其他厂商模型，满足不同场景需求。
开发者价值长程任务提效：解决传统 AI 编程工具在百轮以上交互中信息衰减的痛点，减少重复沟通成本。
企业级流程整合：支持接入内部开发工具链，二次开发门槛低，适合嵌入企业私有化部署。
成本优势：小米通过推理系统优化将 API 成本永久降低最高 99%，长任务场景下实际调用成本仅为国际竞品的 1/20。
二、MIMO Code 的简单应用（Windows）2.1 安装与启动安装命令很简单，就一句命令，如下：
代码语言：javascript复制// Windows（首先要安装 npm 环境，本文不再赘述）npm install -g @mimo-ai/cli// Mac/Linux（为了更佳的用户体验，强烈推荐 Mac 用户使用 iTerm 或 VSCode Terminal）curl -fsSL https://mimo.xiaomi.com/install | bash安装成功，安装速度要看自己的网速和是否配置了国内的镜像地址：
image推荐一个淘宝的镜像地址：https://registry.npmmirror.com。
MiMo Code 使用 AI SDK 和 Models.dev 支持 75+ LLM 提供商，并支持运行本地模型。通过 MiMo Code，可以配置 API 密钥来使用任意 LLM 提供商。本文仅做简单演示，这一块就不再展开了。
安装完成后，就可以直接输入 mimo 回车，即可进入：
image当然，MIMO Code 是用来编码的，直接启动可能没啥可操作的，下面来创建一个示例项目，进行个简单的操作试试水。
2.2 创建一个干净的 WebAPI 项目，然后加上 Swagger 的支持创建一个项目：
image然后通过 cd 命令进入项目所在文件夹，cd /d C:\Users\Administrator\..... 加上完整路径。然后再输入 mimo 回车即可进入 MIMO Code。
首次进入，需要先输入/init来初始化。MiMo Code 会分析当前项目，并在项目根目录创建一个 AGENTS.md 文件。
然后就可以肆无忌惮的进行提问了。
image输入内容（也可以更加详细的描述需求，比如 Swagger 的版本等等）：请帮我完整配置 Swagger API 文档支持。
Program.cs 代码如下：
代码语言：javascript复制using Microsoft.OpenApi.Models; var builder = WebApplication.CreateBuilder(args); builder.Services.AddControllers();builder.Services.AddEndpointsApiExplorer();builder.Services.AddSwaggerGen(c =>{ c.SwaggerDoc("v1", new OpenApiInfo { Title = "WebApplication_Test_MIMOT API", Version = "v1", Description = "WebApplication_Test_MIMOT Swagger API Documentation" });}); var app = builder.Build(); if (app.Environment.IsDevelopment()){ app.UseSwagger(); app.UseSwaggerUI(c => { c.SwaggerEndpoint("/swagger/v1/swagger.json", "WebApplication_Test_MIMOT API V1"); c.RoutePrefix = "swagger"; });} app.UseAuthorization();app.MapControllers(); app.Run();image这样简单的演示就完成了，后续再介绍其他用法。