梦畔栖萤
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OpenClaw 接入 Xiaomi MiMo V2.5：便宜、能聊、还能看图

AI#OpenClaw / Xiaomi MiMo / 模型配置 / 自托管

前情提要

最近国产 AI 圈热闹得很：DeepSeek V4 Pro 前脚宣布月底永久降价，Xiaomi MiMo V2.5 系列后脚全面调价，降幅最高冲到 99%，还顺手给所有 Token Plan 用户重置了额度。要说这波谁最猛，Xiaomi MiMo 当之无愧。

当时我就怔住了，wc，有这么便宜的模型，你为什么不早点跟我讲？

正好我本地跑着 OpenClaw，也一直想换个更适合聊天和日常陪跑的模型，还用想？立马开蹬！

模型的选择

便宜 ≠ 好用？

不知道你们有没有这种情况，用惯了 GPT 5.5、Claude opus 4.7/4.8、Gemini（现已沦为美国豆包） 后，吃惯了细糠，都觉得，贵有贵的道理，国产模型这么便宜，肯定不好用。说实话，这也确实是我看到降价消息时的第一反应——MiMo 降价至多 99%，听起来更像是清仓甩卖，不太像什么好事。

你还能有 Codex 聪明？
你还能有 Codex 聪明？

但群友的实际反馈很快让我改了主意。好几个正在用 MiMo V2.5 的朋友都说，这是目前国产模型里最适合拿来聊天和角色扮演的，没有那种就算你把提示词写得很好，但还是有种隐约的人机感，是真的能把天聊出人味来。我自己接上 OpenClaw 试了几天，确实服气。降价不是因为它不行，是国产模型的内卷到了拼刺刀的阶段，行也得降，不行更得降。便宜只是让我点进去的理由，真正让我把 OpenClaw 切过去的，是它聊天时那种没那么“客服味”的感觉。

为啥不选其它国产模型

按理说，DeepSeek V4 Pro 也宣布 2026-05-31 后，价格永久下调 75%，也就是永久 2.5 折，同样是国产开源顶流，既然要挑一个模型用，为什么不选它？

说实话，我的理由没那么多弯弯绕绕 —— 因为我薅到了 MiMo 的 Token Plan，哈哈。

但用下来发现，不光是便宜的问题，MiMo V2.5 拿来当聊天和角色扮演的 Agent 是真的舒服。群友的反馈也一致：聊起来有人味，不是那种背稿子的机械感。再加上能看图，日常扔张截图、发张照片都可以。

所以不是 DeepSeek 不好，只是对我的场景来说，MiMo 刚好是那个对的选择。便宜、能聊、能看图，还要什么自行车。

既然这篇不是单纯的模型体验，而是把 MiMo 接进 OpenClaw，那还是先把 OpenClaw 是什么讲清楚。

先讲清楚：OpenClaw 是什么？

OpenClaw 的核心定位是：自托管的个人 AI Gateway。

它大致由这些部分组成：

flowchart LR
    User[用户 / 聊天入口] --> Channel[Channel 插件<br/>Telegram / WebChat / 其他入口]
    Channel --> Gateway[OpenClaw Gateway]
    Gateway --> Agent[Agent Runtime]
    Agent --> Tools[Tools / Skills / Plugins]
    Agent --> Model[模型 Provider<br/>Xiaomi MiMo / OpenAI / 其他模型]
    Gateway --> State[配置 / 凭证 / 会话 / 日志]

几个关键词要先理解：

概念 作用
Gateway 常驻服务，负责接收消息、调度 Agent、连接模型和工具
Agent 真正处理任务的助手运行时，有自己的工作区和上下文
Channel 消息入口，比如 WebChat、Telegram、Discord、WhatsApp 等
Provider 模型提供方，比如 Xiaomi MiMo、OpenAI、OpenRouter 等
Tools / Skills / Plugins 扩展能力：工具调用、技能说明、频道插件、模型插件等
Workspace Agent 的工作目录和上下文空间，应该当作私有数据处理

一句话：OpenClaw 适合想把 AI 助手长期挂在自己服务器上的人，而不是只想临时打开一个网页聊天的人。

Xiaomi MiMo V2.5 / V2.5 Pro 选哪个？

这次热点主要围绕两个模型：

模型 适合场景 公开信息要点
mimo-v2.5 多模态、图像/音频/视频理解、通用 Agent 任务 310B 总参数、15B 激活参数、1M 上下文，多模态能力更完整
mimo-v2.5-pro 复杂推理、长程编码、长文档分析、Agentic 工作流 1.02T 总参数、42B 激活参数、1M 上下文，更偏复杂软件工程和长程任务

在 MiMo 开放平台的模型与限速页面中，mimo-v2.5-pro 和 mimo-v2.5 都被列为 1M 上下文窗口，最大输出 128K；mimo-v2.5 还标注了 full-modal understanding，适合多模态理解场景。

结论也很简单：如果不是极度预算敏感，无脑选 mimo-v2.5-pro。

不用担心 Pro 不支持多模态会导致在 OpenClaw 里发图没反应。实际用下来，发图片时 OpenClaw 会自动切到支持图片输入的 mimo-v2.5，正常能用。

开始部署

[!NOTE] 提示 本文使用 Linux 环境部署，机型配置如下：

  • CPU: Intel Xeon E3 1230 @ 3.2GHz

  • RAM: 4GB (Single Channel) DDR3

  • SSD: 120GB

  • SYSTEM: Ubuntu Server 26.04 LTS

  • OpenClaw 2026.5.27

  • Model Provider: Xiaomi MiMo API / Xiaomi MiMo Token Plan

先更新一下系统依赖：

Terminal window
sudo apt update && sudo apt upgrade -y

安装 Node.js

首先你会需要 Node.js 运行环境，OpenClaw 官方推荐 Node 24，会自动处理 Node，但我个人更喜欢自己安装环境。如果你想省事，可以跳过这一部分。

按照 官网 的指示，我选择使用 nvm 包管理器安装。Node.js 版本选择 24.x 即可。

运行以下命令安装：

Terminal window
# 下载并安装 nvm：
curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.40.3/install.sh | bash
# 代替重启 shell
\. "$HOME/.nvm/nvm.sh"
# 下载并安装 Node.js：
nvm install 24
# 验证 Node.js 版本：
node -v     # 应输出 v24.x
# 验证 npm 版本：
npm -v

如果你看到的是 Node 24.x，就可以继续。

安装 OpenClaw

官方推荐的 Linux / macOS / WSL2 安装命令是：

Terminal window
curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash

安装完成后，会自动进入 onboard 引导。

第一步 - 许可协议
第一步 - 许可协议

直接 Yes 就行，这句话的意思是：

我理解 OpenClaw 默认面向个人使用，共享/多用户使用需要安全措施，是否继续？

第二步 - 选择配置方式
第二步 - 选择配置方式

你会看到 QuickStart 和 Manual setup 两个选项。

选 QuickStart，系统会自动帮你设好 Gateway 端口（默认 18789）、绑定本地地址（127.0.0.1）和认证方式。Manual setup 则是手动配置，新手不用折腾，选择 QuickStart 即可。

第三步 - 配置模型提供商
第三步 - 配置模型提供商

[!CAUTION] 注意 如果你是 Token Plan 用户，请不要跟着一起配置！

应当跟随之后的单独流程配置！

直接找到最底下的 Xiaomi，选择。

填入你的 API Key
填入你的 API Key
选择 xiaomi/mimo-v2.5-pro
选择 xiaomi/mimo-v2.5-pro

[!CAUTION] 注意 不要选择 v2-flash 和 v2-omni 模型，它们即将弃用！

之后继续完成后续配置、选择频道、选择搜索提供方、配置技能等，就完成设置啦。

[!TIP] 建议 联网搜索我建议使用 tavily_search，可以前往 这里 注册，使用 Github 登录，每月 1000 次联网搜索，绝对够了。

到这里就完成了，配置完成后会自动启动网关。我们就可以 前往配置了。

什么，你是远程服务器，没法访问？

那你可以打开你的终端，输入以下命令，通过 SSH 将远程端口映射到本地，即可访问啦。

Terminal window
ssh -L 18789:127.0.0.1:18789 server_username@IP

什么叫你没配置 SSH？喂！那你刚刚怎么配置的网关？

Token Plan 用户配置

如果你是 API 用户，并且跟随上方的指引已经完成了配置，那就不需要看这一部分了。

我也是 Token Plan 用户，我也不知道米米为什么要把普通的 API 和 Token Plan 的请求地址分开，或许是服务器资源不同吧。

Token Plan 的 Key 一般是 tp-... 格式。根据你订阅页面显示的区域，BASE_URL 有以下 3 个：

OpenAI 兼容协议：
中国集群：https://token-plan-cn.xiaomimimo.com/v1
新加坡集群：https://token-plan-sgp.xiaomimimo.com/v1
欧洲集群：https://token-plan-ams.xiaomimimo.com/v1


Anthropic 兼容协议：
中国集群：https://token-plan-cn.xiaomimimo.com/anthropic
新加坡集群：https://token-plan-sgp.xiaomimimo.com/anthropic
欧洲集群：https://token-plan-ams.xiaomimimo.com/anthropic

根据你所在地，选择合适的 BASE_URL。

根据 Xiaomi MiMo 文档 指示，我们应该这样配置：

改配置前建议先备份一份 openclaw.json，尤其注意删除字段后 JSON 里的逗号也要保持合法。

首先去 OpenClaw 安装目录，找到 openclaw.json，删除配置文件中 “auth” 字段

 "auth": {
    "profiles": {
      "xiaomi:default": {
        "provider": "xiaomi",
        "mode": "api_key"
      }
    }
  }

在 “models.providers” 路径下新增 provider，provider 名字不要设为 xiaomi ，和预置的 MiMo 网关区分，我这里设为 xiaomi-mimo

对应的默认的 agent 的配置也要增加对应的模型，格式是 provider名称/模型名称 ，例如 xiaomi-mimo/mimo-v2.5-pro

{
  "models": {
    "mode": "merge",
    "providers": {
      "xiaomi-mimo": {
        "baseUrl": "BASE_URL",
        "apiKey": "API_KEY",
        "api": "openai-completions",
        "models": [
          {
            "id": "mimo-v2.5-pro",
            "name": "mimo-v2.5-pro",
            "reasoning": true,
            "input": ["text"],
            "contextWindow": 1048576,
            "maxTokens": 32000
          },
          {
            "id": "mimo-v2.5",
            "name": "mimo-v2.5",
            "reasoning": true,
            "input": ["text", "image"],
            "contextWindow": 262144,
            "maxTokens": 32000
          }
        ]
      }
    }
  },
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "primary": "xiaomi-mimo/mimo-v2.5-pro"
      },
      "models": {
        "xiaomi-mimo/mimo-v2.5": {},
        "xiaomi-mimo/mimo-v2.5-pro": {}
      }
    }
  }
}

此外，我们顺手把模型的计费信息给填进去，不知道为什么，小米的文档里没有，但是我们可以手动加上，完整示例如下：

"providers": {
      "xiaomi-mimo": {
        "baseUrl": "https://token-plan-cn.xiaomimimo.com/v1",
        "apiKey": "tp-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx",
        "api": "openai-completions",
        "models": [
          {
            "id": "mimo-v2.5-pro",
            "name": "mimo-v2.5-pro",
            "reasoning": true,
            "input": [
            "text"
            ],
            "contextWindow": 1048576,
            "maxTokens": 32000,
            "cost": {
              "input": 0.435,
              "output": 0.87,
              "cacheRead": 0.0036
            }
          },
          {
            "id": "mimo-v2.5",
            "name": "mimo-v2.5",
            "reasoning": true,
            "input": [
              "text",
              "image"
            ],
            "contextWindow": 262144,
            "maxTokens": 32000,
            "cost": {
              "input": 0.14,
              "output": 0.28,
              "cacheRead": 0.0028
            }
          }
        ]
      }
    }

这里的 “cost” 里填的是美元价格，按 OpenClaw 的计费字段格式填写，主要用于让使用情况页面能正确估算费用。

之后，你就不会在 “使用情况” 页，看到全是 0 元的信息了。

不过，MiMo V2.5，其实也支持音频和视频的理解，不知道小米为什么没有加上去，我这里就不加了，想试试的可以额外添加：

添加更多文件的识别
添加更多文件的识别

写在最后

说实话，国产模型这两年的进步比我预期的快得多。一年前你跟我说一个国产模型能聊出人味、能看图、能几百轮工具调用不掉链子，我是不信的。但现在群友的共识是「MiMo 是目前最适合聊天和角色扮演的」，我自己用下来的体感也确实是这样。

如果你已经在用 OpenClaw，或者本来就想搭一个长期在线的个人 AI Gateway，那 MiMo V2.5 Pro 现在这个价格和体验，确实很值得一试。

参考链接

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