MiMo-V2-Flash - большая модель архитектуры MoE с открытым исходным кодом, выпущенная компанией Xiaomi

Что такое MiMo-V2-Flash?

MiMo-V2-Flash - это крупная модель с открытым исходным кодом на архитектуре MoE, выпущенная компанией Xiaomi, с 309 миллиардами общих параметров и 15 миллиардами активных параметров, ориентированная на эффективное рассуждение и применение в интеллектуальном теле. Модель использует гибридную архитектуру внимания и технологию многословного мета-предсказания, имеет скорость вывода 150 лексем/секунду и стоимость всего 2,5% по сравнению с аналогичными моделями, и отлично справляется с такими задачами, как генерация кода и математические рассуждения. Среди ее инноваций - трехслойная технология параллельного предсказания MTP (ускорение в 2-2,6 раза), многоуровневое онлайн-обучение дистилляции (арифметическая экономия 98%), поддержка 256K сверхдлинных контекстных окон и функция сетевого поиска. В настоящее время модель находится в открытом доступе на сайте Hugging Face, предлагая лицензирование по протоколу MIT с ценой API $0,1/миллион токенов для ввода и $0,3/миллион токенов для вывода.

Особенности MiMo-V2-Flash

• Высокопроизводительные рассужденияГибридная архитектура внимания и легкая технология предсказания с несколькими токами значительно повышают эффективность вычислений, обеспечивают более высокую скорость и значительно снижают затраты на вычисления.
• Возможность обработки длинных текстов: Поддерживает контекст длиной до 256 Кбайт, что делает его подходящим для задач генерации и понимания длинных текстов, таких как создание объемного контента и обработка документов.
• Интеллектуальная оптимизация тела: Разработанный для интеллектуального тела AI, он улучшает обработку сложных задач с помощью крупномасштабного интеллектуального тела усиления обучения и многоинструкторской онлайн дистилляции стратегии.
• навыки кодирования: Превосходно генерирует, завершает и понимает код, поддерживает множество языков программирования и подходит для интеграции с инструментами разработчика.
• Поддержка нескольких языков: Мультиязычные возможности, способные решать задачи генерации, перевода и понимания текста на нескольких языках, подходящие для интернационализированных приложений.
• открытый исходный код и простота в использованииВесовые коэффициенты модели и код вывода полностью открыты, используют протокол MIT, просты в использовании и вторичной разработке, а также поддерживают быстрое развертывание.
• Оптимизация рассуждений: Поддержка вычислений со смешанной точностью FP8 в сочетании с фреймворком SGLang обеспечивает эффективную производительность вычислений для крупномасштабных приложений.

Основные преимущества MiMo-V2-Flash

• Экстремальная эффективность рассуждений: Стоимость вывода составляет всего 2,5% от эталонной модели с закрытым исходным кодом, а скорость генерации улучшена в 2 раза, что подходит для высокоэффективной обработки задач.
• Мощные возможности работы с длинными текстами: Поддерживает необычайно большую длину контекста - 256K, что значительно лучше, чем у других моделей с открытым исходным кодом, и подходит для генерации и понимания длинных текстов.
• Отличные навыки кодирования: Превосходит большинство моделей с открытым исходным кодом и приближается к уровню эталонных моделей с закрытым исходным кодом в задачах генерации, завершения и понимания кода.
• Экспертиза задач интеллектуального тела: Обучение с подкреплением с помощью крупномасштабной интеллигенции, хорошо справляется со сложными рассуждениями и многораундовыми диалоговыми задачами, подходит для сценариев ИИ интеллигенции.

Какой официальный сайт MiMo-V2-Flash?

• Репозиторий Github:: https://github.com/xiaomimimo/MiMo-V2-Flash
• Библиотека моделей HuggingFace:: https://huggingface.co/XiaomiMiMo/MiMo-V2-Flash
• Технические документы:: https://github.com/XiaomiMiMo/MiMo-V2-Flash/blob/main/paper.pdf

Люди, для которых подходит MiMo-V2-Flash

• разработчики: Подходит для инженеров-программистов, которым нужны высокопроизводительные модели ИИ для разработки приложений, которые можно использовать для создания интеллектуальных ассистентов, инструментов автоматизации и т. д.
• научный сотрудник: Для ученых, работающих в области обработки естественного языка и искусственного интеллекта, для исследования моделей и совершенствования алгоритмов.
• бизнес-пользователь: Подходит для предприятий, чтобы использовать для повышения эффективности бизнеса, например, автоматизация обслуживания клиентов, анализ данных, интеллектуальная поддержка принятия решений.
• педагог: Он может использоваться в сфере образования для помощи в преподавании и обучении, создания учебных материалов, интеллектуального обучения и т.д.
• создатель контента: Подходит для писателей, редакторов, копирайтеров и т.д., для создания контента, копирования и творческого вдохновения.
• любитель технологий: Индивидуальные пользователи, интересующиеся технологиями ИИ, для обучения, экспериментов и изучения приложений ИИ.