是的，这个问题确实存在，且非常典型。你观察到的现象揭示了当前大模型应用层的一个核心真相：模型本身的智商（Base Model Capability）只是基础，Agent 框架（Agent Framework）的工程化能力决定了最终落地的效果。
根据最新的行业信息（截至2026年3月），小米发布的 MiMo-V2-Pro 确实是一款专为 Agent 场景打造的旗舰模型（参数量超1T，支持1M上下文），在 SWE-bench 等基准测试中表现优异，甚至超越了 Claude Sonnet 4.6。然而，正如你所经历的，同一个模型在不同框架下的表现天差地别，原因主要集中在以下几个方面：
1. 为什么会出现这种巨大差异？
提示词工程与系统指令（System Prompt）的差异：
Claude Code：作为 Anthropic 官方出品的 CLI 工具，它对自家模型（或通过兼容接口接入的模型）有着极深的理解。它内置了经过高度优化的 System Prompt，能够精准地引导模型进行"思考 - 计划 - 执行 - 反思"的循环，抑制模型的幻觉和废话。
OpenCode（免费环境）：许多免费或开源的简易框架往往缺乏精细的系统指令调优。它们可能只是简单地将用户请求扔给模型，导致模型（尤其是像 MiMo-V2-Pro 这样参数量巨大的模型）在没有限制的情况下"过度思考"或"过度生成"，产生大量无效代码（即你看到的 +1618 行噪音）。
上下文管理与状态保持：
MiMo-V2-Pro 支持 1M 上下文，但这把"双刃剑"如果管理不好，会导致模型在长对话中迷失重点。
成熟的框架（如 Claude Code, OpenClaw）：拥有先进的上下文压缩、关键信息提取和状态记忆机制，确保模型始终聚焦于当前任务的核心。
简易框架：可能只是机械地堆砌历史对话，导致模型注意力分散，甚至因为上下文过长而开始胡编乱造（Hallucination），最终导致导出失败或逻辑混乱。
工具调用（Tool Use）的鲁棒性：
你提到的"导出失败"很可能不是模型不会写代码，而是框架在执行模型生成的命令时缺乏容错机制。
Claude Code：具备强大的执行沙箱和错误重试机制。当模型生成的代码有小瑕疵时，框架能捕获错误并反馈给模型进行修正（Self-Correction）。
OpenCode：可能在遇到第一个执行错误时就崩溃了，或者无法将错误信息有效地回传给模型，导致模型在错误的道路上越走越远，耗时11小时却一无所获。
2. 行业共识：模型是引擎，框架是变速箱
目前的行业趋势（包括小米官方宣传）也印证了你的观点：
小米官方定位：MiMo-V2-Pro 被明确定义为"面向 Agent 时代的旗舰基座模型"，官方推荐搭配 OpenClaw、Claude Code、KiloCode 等成熟框架使用。这说明小米自己也意识到，必须依靠强大的框架才能释放该模型的全部潜力。
性能数据：在优化良好的框架（如 OpenClaw、Claude Code）中，MiMo-V2-Pro 的表现被评估为"逼近 Opus 4.6"，而在缺乏优化的环境中，其表现甚至可能不如一些较小的模型。
3. 结论与建议
你的测试结论非常准确：MiMo-V2-Pro 的能力没有问题，问题在于"驾驭"它的工具。
对于生产环境：强烈建议使用 Claude Code（即使付费）、OpenClaw 或其他经过验证的企业级 Agent 框架。这些框架提供的"精准高效"不仅仅是速度快，更重要的是稳定性和可预测性。
对于免费/开源尝试：如果你必须使用免费环境，可能需要手动优化 System Prompt，限制模型的输出长度，或者增加更严格的各种约束条件，但这通常需要较高的调试成本，且效果难以达到商业框架的水平。
总结：
这就像给一辆法拉利（MiMo-V2-Pro）配了一个生锈的变速箱（劣质框架），它自然跑不起来，甚至还会损坏引擎；而配上一个顶级的序列式变速箱（Claude Code），它才能跑出极速。选择好的 Agent 框架，是使用高性能大模型的前提。