小米MiMo

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Xiaomi MiMo
開發者小米集團大模型Core團隊
首次發佈MiMo-7B
2025年4月30日，​13個月前​（2025-04-30）
目前版本MiMo-V2.5-Pro
2026年4月22日，​61天前​（2026-04-22）
原始碼庫
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引擎
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    平台
    類型LLM
    Chatbot
    許可協定部分開源（MIT）；部分專有
    網站mimo.xiaomi.com

    Xiaomi MiMo（小米MiMo）是由小米集團大模型Core團隊開發的大型語言模型系列[1]，專為推理、編程與AI智能體（Agent）場景設計，是小米"人車家全生態"戰略的核心AI底座。其當前最新版本為MiMo-V2.5-Pro（2026年4月22日發佈）。

    概述[編輯]

    MiMo是由小米集團大模型Core團隊研發的推理優先型大語言模型系列，團隊由前DeepSeek研究員羅福莉於2025年11月加入後擔任負責人[2]。小米大模型Core團隊由雷軍於2023年推動成立。

    MiMo的名稱寓意"從微小出發，探索無限智能"，以"推理優先"（Reasoning-first）為核心技術理念，強調通過預訓練與後訓練的聯動機制，將模型能力從"回答問題"提升至"完成任務"的Agent層次[3]。MiMo系列被定位為連接小米手機、汽車、智能家居三端的智能大腦。

    2026年3月，小米CEO雷軍宣佈公司計劃在未來三年內向人工智能領域投入逾600億元人民幣（約87億美元）[4]。

    推理優先理念[編輯]

    "推理優先"（Reasoning-first）是小米MiMo團隊提出的核心技術路線，其主要特徵是在預訓練階段即系統性地提升訓練數據中的推理模式密度，並通過多token預測（MTP）、強化學習（RL）及多教師線上策略蒸餾（MOPD）等後訓練範式，讓模型在數學推理、代碼生成及工具呼叫等方面具備持續迭代的內生動力[5]。該理念貫穿MiMo-7B至V2.5系列的全部研發工作。

    版本歷史[編輯]

    版本 子版本 發佈日期 狀態
    MiMo-7B Base / SFT / RL 2025年4月30日[6] 活躍
    MiMo-7B-RL 0530 2025年5月30日[7] 活躍
    MiMo-VL-7B 2025年中[8] 活躍
    MiMo-Audio-7B 2025年中[9] 活躍
    MiMo-Embodied 2025年12月17日 活躍
    MiMo-V2-Flash 2025年12月16日[10] 活躍
    MiMo-V2-Pro 2026年3月18日[11] 活躍
    MiMo-V2-Omni 2026年3月18日[12] 活躍
    MiMo-V2-TTS 2026年3月18日[13] 活躍
    MiMo-V2.5 MiMo-V2.5 2026年4月22日[14] 活躍
    MiMo-V2.5-Pro 活躍

    MiMo-7B[編輯]

    2025年4月30日，小米開源首個推理大模型MiMo-7B，參數規模為7B，由大模型Core團隊研發[15]。基礎模型MiMo-7B-Base在約25萬億token上進行預訓練[16]，通過預訓練與後訓練聯動機制提升推理能力，在數學推理（AIME 24-25）和代碼競賽（LiveCodeBench v5）測評中超越OpenAI o1-mini及阿里Qwen QwQ-32B-Preview技術報告以《MiMo: Unlocking the Reasoning Potential of Language Model – From Pretraining to Posttraining》為題發佈於arXiv。

    同年，MiMo能力應用於小米HAD輔助駕駛系統，團隊還陸續發佈了MiMo-VL-7B視覺語言模型（融合Vision Transformer編碼器與MiMo-7B主幹，經四階段、2.4萬億token訓練而成）[17]，以及MiMo-Audio-7B音頻語言模型，支援語音轉換、風格遷移與語音編輯[18]。

    MiMo-7B-RL-0530[編輯]

    2025年5月30日，MiMo團隊發佈MiMo-7B-RL-0530，將SFT數據集規模從約50萬條擴充至600萬條，並將RL訓練窗口從32K tokens擴充至48K tokens，AIME 2024得分從68.2提升至80.1，超越DeepSeek R1（79.8）[19]。

    MiMo-V2-Flash[編輯]

    2025年12月16日，小米在"人車家全生態"合作夥伴大會上發佈並開源MiMo-V2-Flash，總參數309B，啟用參數15B，採用MoE架構[20]。模型在27萬億token上以FP8混合精度訓練[21]，採用5:1混合注意力機制（滑動窗口注意力與全域注意力協同）、多層MTP多token預測等技術，實現最高2.0–2.6倍推理加速[22]，支援256K上下文窗口，通過MIT協定在HuggingFace發佈權重

    在軟件工程能力SWE驗證與多語言基準測試中，MiMo-V2-Flash在開源模型中位列第一，整體效能可與DeepSeek-V3.2相當[23]。同日，MiMo團隊還發佈了具身智能模型MiMo-Embodied，在29項核心基準測試中全面超越現有模型

    MiMo-V2-Pro[編輯]

    2026年3月18日深夜，小米正式發佈MiMo-V2-Pro，總參數超1萬億，啟用參數42B，是MiMo-V2-Flash的約3倍體量[24]，支援最長100萬token的上下文窗口[25]。

    發佈前一周（3月11日），代號"Hunter Alpha"的神秘模型上線全球最大API聚合平台OpenRouter，短短七天累計呼叫量突破1萬億token，連續多日登頂日榜，一度被誤認為是DeepSeek V4的早期版本[26]。小米隨後證實，Hunter Alpha正是MiMo-V2-Pro的早期內部測試版本[27]。

    在第三方基準機構Artificial Analysis的全球智能指數中，MiMo-V2-Pro排名全球第8位元，位居中文大模型第2位[28]。在GDPval-AA（衡量真實智能體工作任務表現的基準）中，MiMo-V2-Pro獲得Elo 1426分，位居中國模型第一[29]。執行同等測試任務的成本約為GPT-5.2的六分之一[30]。

    MiMo-V2-Pro以專有API產品形式發佈，團隊負責人羅福莉表示計劃在模型足夠成熟時開源變體[31]。

    MiMo-V2-Omni[編輯]

    2026年3月18日，與MiMo-V2-Pro同日發佈，支援圖像、影片、音頻與文字的多模態輸入[32]。發佈前曾以代號"Healer Alpha"在OpenRouter上進行匿名測試[33]。

    MiMo-V2-TTS[編輯]

    2026年3月18日，與MiMo-V2-Pro同日發佈，為語音合成專項模型，在音頻數據上訓練，支援情緒過渡、句中音調轉換、歌唱合成以及川話、粵語、河南話、台灣腔等多種方言的語音合成[34]。

    MiMo-V2.5 系列[編輯]

    2026年4月22日，小米發佈MiMo-V2.5與MiMo-V2.5-Pro兩款模型；4月28日，MiMo-V2.5系列正式完全開源，採用MIT協定[35]。同步啟動"MiMo Orbit百萬億Token創造者激勵計劃"，在30天內向全球開發者發放總計100萬億token的免費算力權益[36]。

    開源首日，MiMo-V2.5-Pro完成了與阿里、AMD、百度崑崙芯、燧原科技等多家主流晶片廠商的深度適配，並支援SGLang與vLLM等推理框架的Day-0部署[37]。

    MiMo-V2.5-Pro[編輯]

    MiMo-V2.5-Pro採用MoE架構，總參數1.02萬億，啟用參數42B，支援最長100萬token的上下文窗口[38]，專為長時間自主任務設計，完成複雜任務時比Claude Opus 4.6或Gemini 3.1 Pro等西方競品少消耗40–60%的token[39]。在內部測試中，該模型可在4.3小時內自主從零編寫完整編譯器專案[40]。在Artificial Analysis綜合智能指數中得54分，與Kimi K2.6並列開源模型榜首[41]。

    MiMo-V2.5（全模態版）[編輯]

    與MiMo-V2.5-Pro同日發佈，具備文字、圖像、音影片理解能力，同樣支援100萬token超長上下文窗口[42]。

    產品[編輯]

    Miclaw（AI互動產品）[編輯]

    2026年3月起，基於小米MiMo大模型的AI互動測試產品Xiaomi miclaw開始小範圍封閉測試，專注於Agent場景下的即時通訊與任務執行能力

    開源策略[編輯]

    小米對MiMo系列不同模型採取了差異化的開源策略[43]：

    • MiMo-7B系列及MiMo-V2-Flash以開放權重形式發佈，採用MIT協定，支援商業部署、二次訓練與微調，無需額外申請授權；
    • MiMo-V2-Pro及MiMo-V2-Omni以專有API產品形式發佈；
    • MiMo-V2.5系列於2026年4月28日全面開源，同樣採用MIT協定。e

    參見[編輯]

    參考資料[編輯]

    1. ^ Xiaomi MiMo - Wikipedia. en.wikipedia.org. [2026-05-04]. 
    2. ^ Xiaomi MiMo - Wikipedia. en.wikipedia.org. [2026-05-04]. 
    3. ^ MiMo: Unlocking the Reasoning Potential of Language Model. github.com. [2026-05-04]. 
    4. ^ 雷軍：小米三年內AI領域擬投入逾600億人幣. 台視財經. 2026-03-20 [2026-03-20]. （原始內容存檔於2026-03-20）. 
    5. ^ MiMo: Unlocking the Reasoning Potential of Language Model. github.com. [2026-05-04]. 
    6. ^ Xiaomi MiMo - Wikipedia. en.wikipedia.org. [2026-05-04]. 
    7. ^ MiMo GitHub. github.com. [2026-05-04]. 
    8. ^ Xiaomi MiMo - Wikipedia. en.wikipedia.org. [2026-05-04]. 
    9. ^ Xiaomi MiMo - Wikipedia. en.wikipedia.org. [2026-05-04]. 
    10. ^ 小米推新模型MiMo-V2-Flash，回應問題速度更快. 台視財經. 2025-12-17 [2026-03-20]. （原始內容存檔於2026-03-20）. 
    11. ^ MiMo-V2-Pro. mimo.xiaomi.com. [2026-05-04].  已忽略文字「 Xiaomi 」 (幫助)
    12. ^ 雷軍：小米三年內AI領域擬投入逾600億人幣. 台視財經. 2026-03-20 [2026-03-20]. （原始內容存檔於2026-03-20）. 
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