Xiaomi Mimo

小米 MiMo，小米的创意内容探索与分享平台。

诊断与缓解 MiMo-v2.6 中的工具调用重复

小米 MiMo 团队披露 MiMo-V2.6 在 RL 训练后出现工具调用重复问题：模型在 agent 场景中反复发出相同或高度相似的 tool call，导致上下文浪费。文章区分了并行调用、洪水调用与重复调用的定义，用精确指标（同回合内 JSON 规范化后工具名+参数完全相同）量化重复率，并展示了不同 harness 下的重复率与 RL 各 step 的变化。直接降阈惩罚方案成本高（约 231 万美元）且泛化性差；团队最终采用 MOPD（多教师 on-policy 蒸馏）方法，训练专用 RL 教师学习"何时停止"，仅用约 9 万美元成本（MixRL 方案的 4%）即显著降低重复率，同时整体基准成绩稳定。开源了 MOPD 检查点，并重置了 MiMo Desktop 用户配额。

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小米 MiMo V2.6 系列发布：开源全模态模型与规模化 RL 训练

小米发布并开源 MiMo-V2.6 系列（Pro 与 Flash 两款全模态模型及 UltraSpeed 高速版），并同步公开完整 RL 训练数据与代码。核心看点：1）Artificial Analysis 指数 46.32，成为当前最强开源模型，API 价格维持 V2.5 水平；2）RL 训练细节：6 天内完成 30 步、约 75 万条轨迹，Pro 成本约 $2.62M，DeepSWE v1.1 得分提升约 17 分；3）开源方向包括技术报告、训练环境、RL 代码；4）应用扩展到 3D 场景生成、Blender 建模、机器人抓取、前端/幻灯片设计、视频制作与音乐编曲；5）科研案例：MOF 材料筛选与 Li-Yorke 定理的 Lean 4 形式化（6000+ 行代码，无 Lean 专项后训练）。

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小米 Mimo 2.6 在线后训练实时仪表盘

这是小米 Mimo 模型 2.6 在线后训练（强化学习）的实时仪表盘，持续记录 RL 训练进度：已接受样本 2736/1568、评判样本数、通过率约 0.656-0.664、剩余样本、partial 与 rewarding 计数、预热步数与训练 step。对关注小米模型训练细节的人有一手数据，但缺少解读与观点，可读性偏低。

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MiMo Code：将编码智能体扩展至长周期任务

小米MiMo团队开源基于OpenCode的终端编码智能体MiMo Code。文章深入解析其针对长周期编程任务的核心设计：通过并行采样与验证提升单次决策计算质量；利用分层记忆与周期重建机制维持多轮状态连续性；通过项目记忆与自动化蒸馏实现跨会话经验进化。并在SWE-Bench等基准及内部A/B测试中展示了优于Claude Code的性能。

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小米MiMo代码

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小米MiMo-V2.5-Pro-UltraSpeed：万亿参数模型生成速度突破1000 token/秒

小米联合TileRT发布MiMo-V2.5-Pro-UltraSpeed模型，在万亿参数规模下实现1000+ tokens/s推理速度，仅需单节点8张商用GPU。三大技术支撑：FP4量化仅压缩MoE专家层保住推理质量、DFlash块级投机解码每轮验证接受6-7个token、TileRT持久化内核消除算子边界延迟。 API限时申请（6月9-23日），价格3倍但速度约10倍，已开源FP4权重与DFlash参数。这是一篇有技术干货的机构产品发布稿，适合关注大模型推理优化的从业者了解前沿工程进展，但全文为官方单向宣发，缺少独立视角或讨论入口。

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MiMo-V2.5系列全流水线推理优化：将混合滑动窗口注意力效率推向极限

小米MiMo团队首次详细公开V2.5系列推理系统完整工程实践。核心信息：Hybrid SWA架构理论上将KVCache压缩至Full Attention的1/7，但生产中面临缓存一致性、前缀匹配、分布式调度等工程难题。文章详述双池KVCache设计、SWA感知前缀缓存树、GCache分布式缓存（与GPU机器共部署，零额外存储成本）以及LLM-Router无状态调度器。实测服务端KVCache命中率平均93%，重度用户超95%，RDMA单进程吞吐约170GB/s。适合关注LLM推理优化、大模型部署架构的工程师系统了解端到端方案。

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小米发布 MiMo-V2.5 多模态大模型：310B参数，Agent能力领先

小米于2026年4月22日发布MiMo-V2.5多模态大模型。该模型为310B参数Sparse MoE架构（15B活跃），训练于48T tokens，原生支持视觉和音频理解，上下文窗口扩展至100万tokens。在编码Agent、多模态理解等多项基准上，与Kimi K2.6、Claude Opus 4.6、Gemini 3.1 Pro等前沿模型竞争。模型经历文本预训练、投影器对齐、多模态预训练、监督微调与Agent后训练、RL五个阶段。全面开源，权重和tokenizer已上架Hugging Face。Token计划同步更新，百万上下文不再额外收费。

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小米 MiMo-V2.5 TTS 系列：面向智能体时代的语音合成模型

小米MiMo发布V2.5-TTS系列语音合成模型，核心卖点是让语音表达能被语言直接操控——通过自然语言指令、音频标签和纯文本理解三种方式控制语气/情感/节奏/音色，实现从"朗读"到"自由表达"的进化。系列包含三款模型：标准版（高品质预置音库，支持精细风格指令）、VoiceDesign（一句话描述即可生成全新声音，无需参考音频）、VoiceClone（几秒参考音频即可克隆音色，保留呼吸和节奏习惯）。所有模型均支持中英文，克隆后仍可叠加风格指令和标签控制。附有大量音频Demo展示剧本式多层次指令、ASMR耳语、角色扮演等场景效果。当前免费试用，并开源了Agent集成工具包。未来规划包括扩大语音预训练规模、迈向通用音频生成（环境音/音乐/音效融合）、以及上下文理解能力。

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小米 MiMo-V2.5-Pro 发布：1.02T 参数 MoE 模型，多项基准达前沿水平

小米开源 MiMo-V2.5-Pro，1.02T 总参/42B 激活参数的 MoE 模型，支持 1M token 上下文，采用混合注意力（SWA:GA=6:1）与多 token 预测架构，预训练 27T tokens。在 agentic 和 coding 基准上达到前沿水平，并以三个长周期案例展示自主能力：4.3 小时/672 次工具调用完成北大 SysY 编译器项目（233/233 满分）；11.5 小时/1868 次调用写出 8192 行视频编辑器；约 1 小时闭环迭代完成研究生级模拟 EDA 设计（FVF-LDO，TSMC 180nm）。 Token 效率突出，ClawEval 上仅用约 70K tokens/轨迹即达到 64% Pass³，比竞品省 40–60% token。模型已全量上线，API 定价不变。

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小米MiMo-V2.5-Pro正式开源：1万亿参数MoE模型，Agent与编程能力对标前沿

小米发布并开源MiMo-V2.5-Pro大模型：1.02万亿参数MoE（42B活跃），100万token上下文。核心看点——4.3小时自主完成北大编译器课程项目（233/233满分通关）、11.5小时写出8192行视频编辑器、一小时内完成研究生级模拟芯片LDO设计优化，三项任务均自主完成且达到专业水准。 Agent和编程能力在SWE-Bench、Terminal-Bench等基准上对标GPT-5.4和Claude Opus 4.6，同等能力下少用40-60% token，推理效率突出。采用Hybrid Attention + Multi-Token Prediction架构，27T tokens预训练，后训练经SFT、领域RL、多教师蒸馏三阶段。已开放API和Hugging Face权重，定价不变。

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小米发布旗舰AI模型MiMo-V2-Pro，Agent能力跻身全球第一梯队

小米官方发布旗舰基础模型MiMo-V2-Pro，专为智能体（Agent）工作负载设计，在多项Agent基准测试中进入全球前三。模型总参数超1万亿、激活参数42B，采用增强版混合注意力机制（7:1比例），支持100万token上下文。核心看点：ClawEval通用智能体评分61.5，全球第三逼近Claude Opus 4.6；编码能力（SWE-bench Verified 71.7）超越Claude Sonnet 4.6；此前匿名测试版本Hunter Alpha曾在OpenRouter日调用量登顶，累计消耗超1万亿token。模型定价对标Claude系列，提供最高100万token上下文支持，已与OpenClaw等五大Agent框架合作向开发者提供一周免费API。文章包含完整基准对比表、架构细节和内部工程评估，是一篇信息密度较高的官方技术发布。

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Xiaomi MiMo-V2-Omni: See, Hear, Act in the Agentic Era

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MiMo-V2-Flash

收藏287 天前