MiMo-V2-Flash - 小米发布的开源MoE架构大模型

MiMo-V2-Flash是什么

MiMo-V2-Flash是小米发布的开源MoE架构大模型，总参数3090亿，活跃参数150亿，主打高效推理和智能体应用。模型采用混合注意力架构与多词元预测技术，推理速度达150 tokens/秒，成本仅为同类模型的2.5%，在代码生成、数学推理等任务中表现优异。其创新点包括三层MTP并行预测技术（提升2-2.6倍速度）、多教师在线蒸馏训练（算力节省98%），支持256K超长上下文窗口及联网搜索功能。目前模型已在Hugging Face开源，提供MIT协议授权，API定价为输入0.1美元/百万token、输出0.3美元/百万token。

MiMo-V2-Flash的功能特色

• 高性能推理：采用混合注意力架构和轻量级多Token预测技术，显著提升推理效率，生成速度更快，推理成本大幅降低。
• 长文本处理能力：支持长达256K的上下文长度，适合长文本生成和理解任务，如长篇内容创作和文档处理。
• 智能体优化：专为智能体AI设计，通过大规模智能体强化学习和多教师在线策略蒸馏，提升复杂任务处理能力。
• 代码能力：在代码生成、补全和理解方面表现出色，支持多种编程语言，适合开发者工具集成。
• 多语言支持：具备多语言能力，能够处理多种语言的文本生成、翻译和理解任务，适用于国际化应用。
• 开源易用：模型权重和推理代码全面开源，采用MIT协议，便于开发者使用和二次开发，支持快速部署。
• 推理优化：支持FP8混合精度推理，结合SGLang框架，提供高效的推理性能，适合大规模应用。

MiMo-V2-Flash的核心优势

• 极致推理效率：推理成本仅为标杆闭源模型的2.5%，生成速度提升2倍，适合高效率任务处理。
• 强大的长文本能力：支持256K的超长上下文长度，显著优于其他开源模型，适合长文本生成和理解。
• 卓越的代码能力：在代码生成、补全和理解任务中表现优异，超越多数开源模型，接近标杆闭源模型水平。
• 智能体任务专长：通过大规模智能体强化学习，擅长复杂推理和多轮对话任务，适合智能体AI场景。

MiMo-V2-Flash官网是什么

• Github仓库：https://github.com/xiaomimimo/MiMo-V2-Flash
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/XiaomiMiMo/MiMo-V2-Flash
• 技术论文：https://github.com/XiaomiMiMo/MiMo-V2-Flash/blob/main/paper.pdf

MiMo-V2-Flash的适用人群

• 开发者：适合需要高性能AI模型进行应用开发的软件工程师，可用于构建智能助手、自动化工具等。
• 研究人员：适用于从事自然语言处理和人工智能研究的学者，可用于模型研究和算法改进。
• 企业用户：适合企业用于提升业务效率，如客服自动化、数据分析、智能决策支持等。
• 教育工作者：可用于教育领域，辅助教学、生成教学材料、提供智能辅导等。
• 内容创作者：适合作家、编辑、文案策划等，用于内容创作、文案生成和创意启发。
• 技术爱好者：对AI技术感兴趣的个人用户，可用于学习、实验和探索AI应用。