小米MiMo

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Xiaomi MiMo
开发者小米集团大模型Core团队
首次发布MiMo-7B
2025年4月30日，​13个月前​（2025-04-30）
当前版本MiMo-V2.5-Pro
2026年4月22日，​61天前​（2026-04-22）
源代码库
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引擎
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    平台
    类型LLM
    Chatbot
    许可协议部分开源（MIT）；部分专有
    网站mimo.xiaomi.com

    Xiaomi MiMo（小米MiMo）是由小米集团大模型Core团队开发的大型语言模型系列[1]，专为推理、编程与AI智能体（Agent）场景设计，是小米"人车家全生态"战略的核心AI底座。其当前最新版本为MiMo-V2.5-Pro（2026年4月22日发布）。

    概述[编辑]

    MiMo是由小米集团大模型Core团队研发的推理优先型大语言模型系列，团队由前DeepSeek研究员罗福莉于2025年11月加入后担任负责人[2]。小米大模型Core团队由雷军于2023年推动成立。

    MiMo的名称寓意"从微小出发，探索无限智能"，以"推理优先"（Reasoning-first）为核心技术理念，强调通过预训练与后训练的联动机制，将模型能力从"回答问题"提升至"完成任务"的Agent层次[3]。MiMo系列被定位为连接小米手机、汽车、智能家居三端的智能大脑。

    2026年3月，小米CEO雷军宣布公司计划在未来三年内向人工智能领域投入逾600亿元人民币（约87亿美元）[4]。

    推理优先理念[编辑]

    "推理优先"（Reasoning-first）是小米MiMo团队提出的核心技术路线，其主要特征是在预训练阶段即系统性地提升训练数据中的推理模式密度，并通过多token预测（MTP）、强化学习（RL）及多教师在线策略蒸馏（MOPD）等后训练范式，让模型在数学推理、代码生成及工具调用等方面具备持续迭代的内生动力[5]。该理念贯穿MiMo-7B至V2.5系列的全部研发工作。

    版本历史[编辑]

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

    MiMo-7B[编辑]

    2025年4月30日，小米开源首个推理大模型MiMo-7B，参数规模为7B，由大模型Core团队研发[15]。基础模型MiMo-7B-Base在约25万亿token上进行预训练[16]，通过预训练与后训练联动机制提升推理能力，在数学推理（AIME 24-25）和代码竞赛（LiveCodeBench v5）测评中超越OpenAI o1-mini及阿里Qwen QwQ-32B-Preview技术报告以《MiMo: Unlocking the Reasoning Potential of Language Model – From Pretraining to Posttraining》为题发布于arXiv。

    同年，MiMo能力应用于小米HAD辅助驾驶系统，团队还陆续发布了MiMo-VL-7B视觉语言模型（融合Vision Transformer编码器与MiMo-7B主干，经四阶段、2.4万亿token训练而成）[17]，以及MiMo-Audio-7B音频语言模型，支持语音转换、风格迁移与语音编辑[18]。

    MiMo-7B-RL-0530[编辑]

    2025年5月30日，MiMo团队发布MiMo-7B-RL-0530，将SFT数据集规模从约50万条扩展至600万条，并将RL训练窗口从32K tokens扩展至48K tokens，AIME 2024得分从68.2提升至80.1，超越DeepSeek R1（79.8）[19]。

    MiMo-V2-Flash[编辑]

    2025年12月16日，小米在"人车家全生态"合作伙伴大会上发布并开源MiMo-V2-Flash，总参数309B，激活参数15B，采用MoE架构[20]。模型在27万亿token上以FP8混合精度训练[21]，采用5:1混合注意力机制（滑动窗口注意力与全局注意力协同）、多层MTP多token预测等技术，实现最高2.0–2.6倍推理加速[22]，支持256K上下文窗口，通过MIT协议在HuggingFace发布权重

    在软件工程能力SWE验证与多语言基准测试中，MiMo-V2-Flash在开源模型中位列第一，整体性能可与DeepSeek-V3.2相当[23]。同日，MiMo团队还发布了具身智能模型MiMo-Embodied，在29项核心基准测试中全面超越现有模型

    MiMo-V2-Pro[编辑]

    2026年3月18日深夜，小米正式发布MiMo-V2-Pro，总参数超1万亿，激活参数42B，是MiMo-V2-Flash的约3倍体量[24]，支持最长100万token的上下文窗口[25]。

    发布前一周（3月11日），代号"Hunter Alpha"的神秘模型上线全球最大API聚合平台OpenRouter，短短七天累计调用量突破1万亿token，连续多日登顶日榜，一度被误认为是DeepSeek V4的早期版本[26]。小米随后证实，Hunter Alpha正是MiMo-V2-Pro的早期内部测试版本[27]。

    在第三方基准机构Artificial Analysis的全球智能指数中，MiMo-V2-Pro排名全球第8位，位居中文大模型第2位[28]。在GDPval-AA（衡量真实智能体工作任务表现的基准）中，MiMo-V2-Pro获得Elo 1426分，位居中国模型第一[29]。运行同等测试任务的成本约为GPT-5.2的六分之一[30]。

    MiMo-V2-Pro以专有API产品形式发布，团队负责人罗福莉表示计划在模型足够成熟时开源变体[31]。

    MiMo-V2-Omni[编辑]

    2026年3月18日，与MiMo-V2-Pro同日发布，支持图像、视频、音频与文本的多模态输入[32]。发布前曾以代号"Healer Alpha"在OpenRouter上进行匿名测试[33]。

    MiMo-V2-TTS[编辑]

    2026年3月18日，与MiMo-V2-Pro同日发布，为语音合成专项模型，在音频数据上训练，支持情绪过渡、句中音调转换、歌唱合成以及川话、粤语、河南话、台湾腔等多种方言的语音合成[34]。

    MiMo-V2.5 系列[编辑]

    2026年4月22日，小米发布MiMo-V2.5与MiMo-V2.5-Pro两款模型；4月28日，MiMo-V2.5系列正式完全开源，采用MIT协议[35]。同步启动"MiMo Orbit百万亿Token创造者激励计划"，在30天内向全球开发者发放总计100万亿token的免费算力权益[36]。

    开源首日，MiMo-V2.5-Pro完成了与阿里、AMD、百度昆仑芯、燧原科技等多家主流芯片厂商的深度适配，并支持SGLang与vLLM等推理框架的Day-0部署[37]。

    MiMo-V2.5-Pro[编辑]

    MiMo-V2.5-Pro采用MoE架构，总参数1.02万亿，激活参数42B，支持最长100万token的上下文窗口[38]，专为长时间自主任务设计，完成复杂任务时比Claude Opus 4.6或Gemini 3.1 Pro等西方竞品少消耗40–60%的token[39]。在内部测试中，该模型可在4.3小时内自主从零编写完整编译器项目[40]。在Artificial Analysis综合智能指数中得54分，与Kimi K2.6并列开源模型榜首[41]。

    MiMo-V2.5（全模态版）[编辑]

    与MiMo-V2.5-Pro同日发布，具备文本、图像、音视频理解能力，同样支持100万token超长上下文窗口[42]。

    产品[编辑]

    Miclaw（AI交互产品）[编辑]

    2026年3月起，基于小米MiMo大模型的AI交互测试产品Xiaomi miclaw开始小范围封闭测试，专注于Agent场景下的即时通讯与任务执行能力

    开源策略[编辑]

    小米对MiMo系列不同模型采取了差异化的开源策略[43]：

    • MiMo-7B系列及MiMo-V2-Flash以开放权重形式发布，采用MIT协议，支持商业部署、二次训练与微调，无需额外申请授权；
    • MiMo-V2-Pro及MiMo-V2-Omni以专有API产品形式发布；
    • MiMo-V2.5系列于2026年4月28日全面开源，同样采用MIT协议。e

    参见[编辑]

    参考资料[编辑]

    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. 台视财经. 2026-03-20 [2026-03-20]. （原始内容存档于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. 台视财经. 2025-12-17 [2026-03-20]. （原始内容存档于2026-03-20）. 
    11. ^ MiMo-V2-Pro. mimo.xiaomi.com. [2026-05-04].  已忽略文本“ Xiaomi ” (帮助)
    12. ^ 雷軍：小米三年內AI領域擬投入逾600億人幣. 台视财经. 2026-03-20 [2026-03-20]. （原始内容存档于2026-03-20）. 
    13. ^ 雷軍：小米三年內AI領域擬投入逾600億人幣. 台视财经. 2026-03-20 [2026-03-20]. （原始内容存档于2026-03-20）. 
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