-前不久，小米推出了 100T token 的免费体验活动。我比较幸运，项目拿到了 7 个亿的免费额度。7 亿啊，这不狠狠白嫖一波？于是我第一时间把 MiMo 接进了我的日常编程工作流。结果……直接给我干沉默了。
-先说优点。MiMo 有一个特别明显的优点——快。是真的快，以至于一开始你会觉得这东西太爽了，秒回，秒执行，行云流水。简单任务不在话下，话一说完、马上就能跑起来的，代码执行任务MiMo 处理起来干脆利落。
-但很快我就发现，这个"快"，恰恰也是它最大的问题。
-我发现的第一个问题。我让它联网搜索一下自己在 opencode 里的正确模型名称。就这么简单的一个搜索任务，MiMo 死活搜不对。然后我在opnecode 里随便找了个免费模型-混元3，用了同样的提示词，2次搜出正确答案。混元3之所以能找到正确答案，就是它找到了 MiStra 上，有完全匹配的模型名称，而这是小米的官方文档没有的。MIMO 非常自行地把这个答案硬塞给我。
-我发现的第二个问题更致命：不遵守 Agent 流程。真实编码任务里，它多次直接跳过流程、跳过执行步骤，急着给你一个"看起来完成"的结果。关键是这是偶发现象，你不知道什么时候会出现，而且你提醒他，他是知道有流程或步骤没有执行的。
-我发现的第三个问题：死循环。任务执行到一半，MiMo 开始重复同一段内容，出不来。而且不止一次。前后出现了两次死循环，必须手动介入才能终止。关键我发现如果是带输出的死循环，也是消耗 Token 的。
-最终让我放弃的一个问题：真实任务做不完。不是慢，是做不完。多次尝试、反复重试，最后还是失败。换 DeepSeek v4 pro 1次修复直接通过。
-一个 OpenSpec 的任务分解，卡了 21 次，心疼GPT的token。同样的任务，换 Codex + GPT——发现问题的同时就开始修，两轮完成。所以MIMO的问题是只想快速完成任务，遇到没稍微复杂的问题很容易钻牛角尖，而不去优化任务的解法。
-我的总结是：MiMo v2.5 适合处理一句话就能说清楚的简单任务。不适合有严格步骤和多代理编排的任务。
-免费的 7 亿 token 我大约5个工作日就用到88%了，非常不耐用，如果不是免费的话，真用不起。
-下期我会做 DeepSeek V4 系列的实测。看看同样是多代理编程的场景，DS到底表现如何？
