MiMo-V2-Flash - Xiaomi에서 출시한 오픈 소스 MoE 아키텍처의 대형 모델입니다.

MiMo-V2-Flash란 무엇인가요?

MiMo-V2-Flash는 샤오미가 출시한 오픈 소스 MoE 아키텍처 대형 모델로, 총 파라미터가 3090억 개, 활성 파라미터가 150억 개로 효율적인 추론과 지능형 신체 애플리케이션에 중점을 두고 있습니다. 이 모델은 하이브리드 주의력 아키텍처와 다중 단어 메타 예측 기술을 채택하여 추론 속도가 초당 150토큰이고 비용은 유사 모델의 2.5%에 불과하며 코드 생성 및 수학적 추론과 같은 작업에서 우수한 성능을 발휘합니다. 3계층 MTP 병렬 예측 기술(2~2.6배 속도 향상), 다중 교사 온라인 증류 훈련(98%의 산술적 절약), 256K 초장 컨텍스트 창 지원 및 네트워크 검색 기능 등의 혁신이 포함되어 있습니다. 이 모델은 현재 허깅 페이스에서 오픈소스로 제공되고 있으며, 입력용은 0.1/백만 토큰, 출력용은 0.3백만 토큰의 API 가격으로 MIT 프로토콜 라이선스를 제공합니다.

MiMo-V2-Flash의 특징

• 고성능 추론하이브리드 주의 아키텍처와 경량 멀티 토큰 예측 기술을 채택하여 추론 효율을 크게 향상시키고 더 빠르게 생성하며 추론 비용을 크게 줄입니다.
• 긴 텍스트 처리 기능최대 256K의 컨텍스트 길이를 지원하므로 긴 형식의 콘텐츠 제작 및 문서 처리와 같은 긴 텍스트 생성 및 이해 작업에 적합합니다.
• 지능형 신체 최적화지능형 신체 AI용으로 설계되었으며, 대규모 지능형 신체 강화 학습 및 다중 강사 온라인 전략 증류를 통해 복잡한 작업 처리를 향상시킵니다.
• 코딩 기술코드 생성, 완성도 및 이해도가 뛰어나고 여러 프로그래밍 언어를 지원하며 개발자 도구 통합에 적합합니다.
• 다국어 지원다국어 기능: 여러 언어로 텍스트 생성, 번역 및 이해 작업을 처리할 수 있어 국제화된 애플리케이션에 적합합니다.
• 오픈 소스 및 간편한 사용모델 가중치 및 추론 코드는 완전한 오픈 소스이며, MIT 프로토콜을 사용하고, 개발자가 쉽게 사용할 수 있고, 2차 개발이 용이하며, 신속한 배포를 지원합니다.
• 추론 최적화대규모 애플리케이션을 위한 효율적인 추론 성능을 제공하기 위해 SGLang 프레임워크와 결합된 FP8 혼합 정밀도 추론을 지원합니다.

MiMo-V2-Flash의 핵심 이점

• 극한의 추론 효율성추론 비용은 벤치마크 비공개 소스 모델의 2.5%에 불과하며, 생성 속도가 2배 향상되어 고효율 작업 처리에 적합합니다.
• 강력한 긴 텍스트 기능다른 오픈 소스 모델보다 훨씬 긴 256K의 매우 긴 컨텍스트 길이를 지원하여 긴 텍스트 생성 및 이해에 적합합니다.
• 뛰어난 코딩 기술대부분의 오픈 소스 모델보다 성능이 뛰어나며 코드 생성, 완성 및 이해 작업에서 벤치마크 클로즈드 소스 모델 수준에 근접합니다.
• 지능형 신체 작업 전문성대규모 인텔리전스를 통한 강화 학습, 복잡한 추론 및 다원 대화 작업에 능숙하며 인텔리전스 AI 시나리오에 적합합니다.

MiMo-V2-Flash의 공식 웹사이트는 무엇인가요?

• 깃허브 리포지토리:: https://github.com/xiaomimimo/MiMo-V2-Flash
• 허깅페이스 모델 라이브러리:: https://huggingface.co/XiaomiMiMo/MiMo-V2-Flash
• 기술 문서:: https://github.com/XiaomiMiMo/MiMo-V2-Flash/blob/main/paper.pdf

MiMo-V2-Flash가 적합한 사람

• 개발자애플리케이션 개발을 위해 고성능 AI 모델이 필요한 소프트웨어 엔지니어에게 적합하며 지능형 비서, 자동화 도구 등을 구축하는 데 사용할 수 있습니다.
• 연구 작업자자연어 처리 및 인공지능 연구 분야의 학자, 모델 연구 및 알고리즘 개선용.
• 비즈니스 사용자고객 서비스 자동화, 데이터 분석, 지능형 의사 결정 지원 등 기업이 비즈니스 효율성을 개선하는 데 사용하기에 적합합니다.
• 교육자교육 분야에서 교수 및 학습 지원, 교육 자료 생성, 지능형 과외 제공 등에 사용할 수 있습니다.
• 콘텐츠 크리에이터작가, 편집자, 카피라이터 등 콘텐츠 제작, 카피 생성 및 창의적인 영감을 얻기 위해 적합합니다.
• 기술 애호가AI 애플리케이션 학습, 실험 및 탐색을 위한 AI 기술에 관심이 있는 개인 사용자.