小米開源 MiMo 大模型：7B參數顛覆行業，推理能力超越 o1-mini

小米人工智能研究院今日正式宣佈開源其最新研發的Xiaomi MiMo系列大語言模型。作爲全球首個專爲複雜推理任務設計的中等規模開源模型，MiMo-7B以僅70億參數的輕量級架構，在數學推理、代碼生成等核心領域全面超越OpenAI o1-mini（13B參數）及Claude 3.5-Sonnet等業界標杆，標誌着中國企業在生成式AI技術領域實現重大突破。

技術亮點速覽

1. 爲推理而生的架構革新

MiMo-7B採用獨創的"預訓練-後期訓練雙輪驅動"技術路徑：

• 預訓練階段：通過HTML/PDF增強解析技術，從網頁、論文等非結構化數據中提煉高密度推理邏輯，配合25萬億Token的三階段混合訓練策略，構建具備頂級思維潛力的基座模型

• 推理加速黑科技：全球首度實現多令牌預測（MTP）與推測解碼技術融合，使模型在生成數學解題步驟時推理速度提升2.3倍，單次生成即可達到傳統模型多次採樣的準確度

2. 突破性訓練方法論

• 130,000道可驗證題庫：精選涵蓋國際信息學奧賽（IOI）級代碼題、AIME數學競賽真題的優質數據，首創"測試難度驅動獎勵機制"，通過動態調整不同難度測試用例的獎勵權重，有效破解大模型訓練中的稀疏獎勵難題

• 智能數據循環系統：開發無縫訓練引擎，實現異步獎勵計算與早停機制，GPU利用率較傳統方法提升129%，在同等算力下完成32B規模模型的訓練效果

性能碾壓業界標杆

在權威測試中，MiMo-7B展現出驚人的泛化能力：

• 數學推理：AIME 2025競賽題55.4分（超o1-mini 4.7分），MATH500測試95.8分刷新世界紀錄

• 代碼生成：最新LiveCodeBench v6評測49.3分，較32B參數競品QwQ-32B提升26%

• 綜合能力：在包含85個學科領域的SuperGPQA測試中，以40.5分逼近Claude 3.5-Sonnet（48.2分）

更令人矚目的是，MiMo-7B-Base基座模型未經過微調即展現超32B模型的思維潛力，在BBH思維鏈測試中取得75.2分的突破性成績，驗證了其底層架構的優越性。

開源生態建設

小米同步開放包含基座模型、SFT微調模型、RL強化學習模型在內的完整模型矩陣，開發者可通過GitHub倉庫獲取：

• 支持32K長上下文理解，在RULER長文本檢索測試中實現99.7%準確率

• 深度優化vLLM推理框架，單卡即可部署流暢的數學解題服務

• 提供中英雙語增強版C-Eval（68.7分）、CMMLU（70.9分）測試支持

小米AI實驗室負責人表示：

"MiMo的誕生證明，通過系統性的數據工程與算法創新，中等規模模型同樣能實現頂級推理能力。我們期待與全球開發者共建開源生態，推動AGI技術民主化進程。"

該模型的推出，不僅爲教育智能、工業代碼生成等場景提供高性價比解決方案，更打破了"大參數即高性能"的行業迷思，爲綠色AI發展開闢新路徑。即日起，企業開發者可通過小米魔搭社區申請商用授權。