使用小米MiMo v2.5 Pro处理300亿+ token：从Claude/GPT转向智能浏览器自动化（以及保持稳定的.md工作流）

过去两个月里，我一直在高强度使用小米的MiMo v2.5 Pro。我已经处理了大约300亿个token。背景是，我经营着两家公司（Bit n Byte 和 Regix AI）。我们专注于Web开发、自动化和AI代理。我的目标很简单：优化运营、降低成本、构建可靠的系统。*大厂（Claude、ChatGPT、Gemini）的问题在于成本。*当你运行日常编码任务、繁重的自动化循环和多代理工作流时，那些API账单会迅速累积。我需要一个经济实惠但仍能处理复杂推理和工具使用的模型。这让我找到了小米的MiMo v2.5 Pro，*它目前在全球排名第9，在开源LLM中排名第3。（Artificial Analysis）*以下是我消耗了300亿+ token后的真实体验。 **突出特点：浏览器自动化** 这是MiMo让我惊讶的地方。我使用一个开源智能浏览器BrowserOS。与我测试过的其他代理（如OpenClaw）不同，MiMo v2.5 Pro可以在登录状态下实际“看到”并滚动浏览网页。这是一个巨大的优势。我让它访问我登录的Twitter和LinkedIn账户。它成功滚动、搜索并提取了与我的业务领域相关的潜在客户。大多数其他模型在这里失败，因为它们无法处理登录会话的动态DOM变化，或者卡在无限滚动上。我还创建了一个基于Puppeteer的浏览器自动化工具，其他模型未能成功创建，但MiMo非常出色地处理了基于Puppeteer的导航和操作序列。 **如何保持稳定：.md工作流** MiMo不是一个“聊完就忘”的模型。它需要结构化提示。如果你给出模糊的提示，它会偏离轨道。为了减少幻觉并最大化准确性，我开发了一套严格的系统： 1. **主上下文文件（.md）：** 在开始任何重大项目之前，我会创建详细的`.md`文件。为了实现个性化，我使用`soul.md`和`memory.md`，其中包含关于我的业务目标、语气、目标受众和运营约束的所有信息。 2. **模式注入：** 对于数据库密集型任务（例如Supabase/PostgreSQL），我将整个模式复制到一个`.md`文件中。这可以防止模型凭空创建表或列。 3. **先做研究：** 我经常使用ChatGPT或其他模型进行初步研究/宏观概述，然后将整合后的信息输入MiMo进行执行。 4. **引用策略：** 在每个提示中，我都会显式引用这些`.md`文件。这使代理保持脚踏实地，防止范围蔓延。如果你把它当作一个需要清晰文档的初级开发人员，它会发挥出色。 **实际成果** * **长上下文稳定性：** 我曾有会话连续运行了**81分钟以上**（见截图）。代理在做出决策、调用工具、检查文件和调试时没有丢失上下文。它没有产生幻觉或偏离主题，这对于长时间运行的代理循环来说是罕见的。 * **全栈开发：** 我使用这个模型构建了三个完整的内部工具： * 一个基于WordPress的无头CMS网站 * 内部办公自动化工具 * Linux VPS管理脚本 * **Cron作业：** 我有持续运行的cron作业，依赖BrowserOS中的这种稳定性。 **权衡：速度 vs. 成本** 它并不完美。测试过它的朋友也注意到，它感觉比Cursor或其他优化的IDE集成要慢。需要耐心。你必须精确；一个模糊的指令可能导致大型项目出错。它不太擅长“猜测”；需要方向指导。（我使用的是OpenCode）价格与Deepseek v4 pro相同。成本效益无与伦比。小米最近将价格下调了高达99%。 * 输入（缓存未命中）：~$0.435 / 1M token * 输入（缓存命中）：~$0.0036 / 1M token * 输出：~$0.87 / 1M token 在我的仪表盘中，我看到**80%+的缓存命中率**。可能是因为我在不同会话中重复使用那些`.md`上下文文件，我的实际成本非常低。MiMo有更好的缓存比率。这使得它适用于日常任务，而Claude或GPT会很快消耗预算。他们刚刚宣布了一个更快的推理引擎，达到**1000+ token/秒**，这应该能解决速度方面的抱怨。 **最终结论** MiMo v2.5 Pro值得吗？ * **是的，** 如果你正在构建代理工作流，需要浏览器自动化的高可靠性，并且愿意投入时间来结构化你的提示/上下文文件。与昂贵的专有模型相比，其性价比目前无与伦比。 * **不，** 如果你想要即时聊天般的速度来处理快速代码片段，或者更喜欢一个只需最少指导就能“正常工作”的模型。 注意：这是我个人的经验。我好奇是否有人测试了新的1000+ tok/s更新与浏览器代理的结合？与你当前用于代理任务的日常使用模型相比，它表现如何？