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Xiaomi MiMo是什么

Xiaomi MiMo是小米首个专为推理设计的大语言模型，由小米全新成立的大模型Core团队开发，于2025年4月30日正式开源。该模型聚焦推理能力提升，通过预训练与后训练阶段的多维度创新，在参数规模仅70亿的情况下，超越了OpenAI闭源推理模型o1-mini和阿里Qwen更大规模的开源推理模型QwQ-32B-Preview。其技术突破包括合成约200B tokens的高密度推理数据、三阶段渐进式训练策略，以及Test Difficulty Driven Reward和Easy Data Re-Sampling等算法优化。

此外，MiMo设计了Seamless Rollout系统，使强化学习训练加速2.29倍、验证加速1.96倍，显著提升了研发效率。这一成果标志着小米在AI推理领域的技术实力，并为行业提供了轻量级、高性能的推理解决方案。

Xiaomi MiMo技术架构

1. 模型规模与效率
   • 参数规模：仅 70亿参数（7B），远低于主流大模型（如GPT-4的1.8万亿参数、QwQ-32B的320亿参数），但通过算法优化实现了高性能。
   • 推理效率：针对数学推理、代码生成等任务，MiMo在资源占用、响应速度上显著优于更大规模模型，适合端侧设备（如手机、IoT）部署。
2. 数据与训练策略
   • 推理数据合成：挖掘并合成了约 2000亿Tokens（200B） 的高密度推理语料，覆盖数学、代码、逻辑推理等场景，确保模型“见多识广”。
   • 三阶段训练：
     • 预训练阶段：通过大规模通用文本数据学习语言基础能力。
     • 中间阶段：引入合成推理数据，强化模型对复杂逻辑的理解。
     • 后训练阶段：采用强化学习（RL）结合人类反馈（RLHF），优化模型在特定任务中的表现。
   • 算法优化：
     • Test Difficulty Driven Reward（TDDR）：根据测试题难度动态分配奖励，缓解“难题奖励稀疏”问题，提升模型攻坚能力。
     • Easy Data Re-Sampling（EDRS）：对简单数据重采样，平衡训练数据分布，避免模型“偏科”。
3. 训练框架与加速
   • Seamless Rollout系统：通过并行化技术将RL训练加速 2.29倍，验证加速 1.96倍，大幅缩短研发周期。
   • 混合精度训练：结合FP16与BF16格式，在保证精度的同时降低显存占用。

Xiaomi MiMo性能表现

1. 数学推理能力
   • 在 AIME 2024-2025 数学竞赛基准测试中，MiMo的解题正确率超越 OpenAI o1-mini（闭源推理模型）和 QwQ-32B-Preview（阿里通义千问320亿参数开源模型），尤其在代数、几何、数论等复杂领域表现突出。
   • 示例：成功解决“费马小定理的推广证明”“高阶微分方程求解”等难题，推理步骤完整且逻辑严密。
2. 代码生成能力
   • 在 LiveCodeBench v5 代码竞赛测评中，MiMo的代码通过率、执行效率均优于对比模型，尤其在算法题（如LeetCode Hard难度）和工程化代码（如API设计、系统架构）中表现优异。
   • 示例：快速生成“基于Rust的分布式锁实现”“TensorFlow模型量化优化代码”，并附带详细注释。
3. 资源占用对比
   • 在相同硬件环境下，MiMo的推理延迟比 o1-mini 降低 40%，显存占用减少 60%，适合边缘计算场景。

Xiaomi MiMo应用场景

1. 小米智能终端
   • 手机端：集成至澎湃OS，优化小爱同学的数学辅导、代码调试功能，实现“离线推理”。
   • IoT设备：部署于智能家居中枢，支持复杂逻辑规则的自动生成（如“根据天气、用电量动态调节空调策略”）。
2. 开发者工具
   • 推出 MiMo DevTools 插件，辅助开发者生成高质量代码、调试复杂逻辑，降低开发门槛。
   • 示例：自动补全“基于Rust的区块链智能合约”“Android动态权限管理代码”。
3. 教育与企业服务
   • 教育领域：为在线教育平台提供自动解题、步骤解析服务，支持个性化学习路径规划。
   • 企业服务：助力金融、科研机构处理数据分析、模型优化等任务，提升效率。

Xiaomi MiMo项目地址

• GitHub仓库：https://github.com/XiaomiMiMo
• Hugging Face：https://huggingface.co/XiaomiMiMo
• 技术报告：https://github.com/XiaomiMiMo/MiMo/blob/main/MiMo-7B-Technical-Report.pdf