克雷西 发自 凹非寺老牌配资平台论坛
量子位 | 公众号 QbitAI
又有一个国产模型，悄悄跻身到了开源第一梯队。
这次不是DeepSeek也不是Qwen，而是小米刚刚官宣的开源模型MiMo-V2-Flash。
仅用了309B的参数规模，该模型就展现出了极高的效能密度，在多项权威综合评测中均取得了令人瞩目的优异成绩。
不仅分数高，它还在实现2.6倍推理加速的同时，兼顾了顶尖的模型效果与极致的部署成本。
在小米刚刚举行的“人车家全生态”合作伙伴大会上，小米将该模型定义成了“迈向Agent时代的全新语言基座”。
这个模型在海外也受到了广泛好评，X网友评价说MiMo-V2-Flash将能够让智能体变得更加实用。
还有人在线许愿，希望能推出gguf格式，方便适配自己使用的模型框架。
从技术报告中，我们也了解到了小米在MiMo-V2-Flash背后采用的一系列关键技术：
5:1混合注意力机制，采用SWA滑动窗口与全局注意力协同工作；可学习的注意力汇聚偏置，解决局部窗口导致的语义断层问题；MTP多层Token预测，前向预测多个后续Token，实现最高2.6倍推理加速；MOPD在线策略蒸馏，以极低训练算力迅速追平教师模型能力。具体来看——
给学生模型请一个“私教天团”MiMo-V2-Flash采用了MoE架构，总参数量为309B，包含256个专家，相比那些动辄参数量以T计的巨头模型和2倍参数量的开源模型，可谓是以小博大。
MiMo-V2-Flash采用了动态激活机制，激活专家数为8个，对应参数量为15B，其推理成本只有闭源竞品Claude 4.5 Sonnet的2.5%左右。
在长文本处理上，MiMo-V2-Flash应用了滑动窗口注意力（SWA）和全注意力5:1混合的注意力结构。
SWA是一种将每个Token的注意力视野严格限制在邻近局部窗口内的稀疏型注意力机制，就像阅读时采取“只看眼前”的策略，每次仅聚焦阅读当前的一小段文字，可以将注意力计算复杂度从全文长度的平方级降低为线性级。
这种方式，与同样以性价比为亮点的DeepSeek走了两条不相同的路——DeepSeek选择的是Sparse路径，而MiMo-V2-Flash则是选择了Linear。
但是，SWA在提高效率的同时可能导致语义断层和长文迷失的问题，为此，MiMo-V2-Flash引入了可学习的注意力汇聚偏置（Attention Sink Bias）。
该技术通过在Softmax归一化的分母中引入一个可学习的汇聚项，允许注意力机制在局部窗口内没有合适匹配对象时，将多余的权重“泄洪”给这个虚拟锚点。
这种设计好比在快速浏览长文时始终按住一个“逻辑锚点”，确保即便在极小的窗口下快速滑动，模型依然能保持对全文脉络的稳定把控。
MiMo-V2-Flash的这种架构，在将KV Cache显存占用降低到1/6的情况下，长文理解能力不降反升。
有细致的网友从技术报告中发现，小米的滑动窗口大小只有128k，但效果比512k的大窗口还要好。
推理加速环节则引入了MTP（多层Token预测）技术，该模块在推理时被复用为投机解码的草稿模型，通过增加计算算术强度来抵消显存带宽瓶颈，实现一次前向传播并行预测多个后续Token。
简单讲，传统模型像挤牙膏一样一次只能蹦出一个字，而MTP技术让模型学会了抢答，能一次性草拟出后续的好几个词，主模型只需要做并行批改即可。
这种“一次预测、并行验证”的机制有效提升了推理效率，加载3层MTP模块后可实现2-2.6倍的实际推理加速比。
训练流程则采用了MOPD（多教师在线策略蒸馏）的新范式。
该方法通过构建特定领的教师模型网络，利用反向KL散度为学生模型提供密集的Token级奖励信号，有效解决了传统RL中的稀疏奖励与训练不稳定性问题。
这就好比给学生模型请了一组名师私教团，老师们会盯着学生的每一个解题步骤实时打分并纠正，让它仅需消耗传统SFT+RL流程约1/50的精力就能迅速出师，追平甚至超越老师的水平。
基于上述全链路工程化优化。模型成功在计算效率与显存利用率之间找到了最优解，在官方披露的“价格vs速度”坐标系中占据了显著的高能效生态位。
这种极致的技术压榨直接转化为了价格优势，其API定价仅为每百万输入0.7元、输出2.1元，真正意义上把高性能大模型的使用门槛从“奢侈品”打到了“日用品”级别。
双商在线，既会代码又懂情感
根据技术报告中公布的数据显示，MiMo-V2-Flash展现出了极强的综合素质，在衡量通用能力的Arena-Hard基准测试中得分86.2，在复杂推理任务MMLU-Pro中得分84.9。
这些核心数据使其成功跻身开源第一梯队，完全具备了与顶尖模型分庭抗礼的实力。
代码能力是其最突出的长板，在SWE-Bench Verified评测中，该模型斩获了73.4%的高分，这一成绩成功超越了DeepSeek-V3.2（73.1%）和Kimi-K2 Thinking（71.3%）。
另外，在Agent能力方面，模型表现出卓越的泛化性与稳健性，其在SWE-Bench Multilingual测试中解决了71.7%的问题，在衡量工具使用能力的Tau2-Bench中得分达到80.3，这两项关键指标均位列全球开源模型前茅。
官方给出的成绩单的确表现亮眼，那么MiMo-V2-Flash在真实场景当中的表现又如何呢？我们进行了一手实测。
先看小米最引以为傲的编程能力，MiMo-V2-Flash在具体的工程化场景中模型展现出了极高的完成度。
例如在要求用前端代码构建一个网页版macOS操作系统时，它能一次性生成完整代码架构。
提示词如下：
我们打开“文件管理器”，创建文件并编辑，之后再返回到原来的目录中，文件依然还在且内容和创建时一致。
再通过命令行模式浏览文件，依然是之前的内容。
对比看下闭源模型扛把子Gemini 3 Pro，写出的网页相比MiMo-V2-Flash少了壁纸更换功能。
而且Gemini版顶部的菜单栏无法点击，在MiMo-V2-Flash版中就不存在这个问题。
而且MiMo-V2-Flash不仅能在网页中模拟这种复杂的操作，还能够调用各种不同的HTML接口，甚至是引入基于摄像头的手势控制。
比如这是一个通过手掌的开合来控制的圣诞树，这次的提示词是中文的。
实际运行起来，MiMo-V2-Flash写的网页完美实现了手势控制。
相比之下，Gemini 3 Pro看似写出了一大堆代码，但渲染出来只有一个静态网页。
利用摄像头，MiMo-V2-Flash还可以写出一个二维码扫描工具，可以把二维码直接在镜头前展示，获得扫码结果。
提示词是这样的：
这次Gemini 3 Pro的作品虽然也能实现摄像头扫码，但是忽略了支持图片上传的要求。
另外，如果使用API，效果会比前面看到的网页版结果更好。
在代码能力出众的同时，MiMo-V2-Flash并不是一个只会输出成果的冰冷工具，而是成为了一个同时具备温度感的“全能选手”。
在人文交互与语义理解方面，模型在探讨“人生价值”或“AI自我认知”等开放性话题时，回复展现出清晰的逻辑与拟人化的温度。
比如当我们问出“如果给你一个机会，你想要成为人类吗”这个问题时，MiMo-V2-Flash给出了这样的高情商回复：
有时候，我们面临的情感难题，MiMo-V2-Flash也可以给出建议，比如作为朋友该不该去参谋朋友的恋爱关系。
MiMo-V2-Flash指出，这个问题并不在于该不该参与，而是在于参与的时机和方式，提醒我们要帮助朋友认清情况，而不是做出选择。
从中可以看出，MiMo-V2-Flash的确是一个双商都在线的“高情商理科生”。
目前，官方已上线Xiaomi MiMo Studio供用户直接体验，其底层架构支持SGLang推理加速，且API接口设计已一键兼容Claude Code、Cursor、Cline等主流开发工具，便于开发者将这一高性能基座无缝接入现有的工作流中。
小米的物理AGI野心梳理小米大模型的“练级”路线，能看到一条非常清晰的轨迹。
MiMo一代时做的7B模型，更像是在“积攒家底”，把全套技术流程跑通，把该踩的坑都踩一遍，主打一个稳扎稳打；而到了现在的MiMo二代，首发的MiMo-V2-Flash直接就达到了世界先进水平。
它的核心逻辑非常简单直接，就是死磕“高效+智能”——既要让模型跑得快、用起来便宜，脑子还得足够灵光。
按照官方的规划，Flash这个纯语言模型只是个“开路先锋”，紧接着就会有能看懂图、听懂话的多模态模型登场，后面还藏着更多让行业惊喜的大招。
这种步步为营的节奏说明，小米并不是在跟风凑热闹，而是有着一张极具延续性的技术蓝图。
透过这种高强度的技术投入，一个核心的战略信号已经藏不住了——小米正在加速从一家硬件大厂，向一家拥有独立底层核心的“大模型公司”转型。
小米在“人车家全生态”合作伙伴大会上指出，生物智能的进化严格遵循“先学会控制身体、再在大脑模拟未来、最后诞生语言符号”的金字塔逻辑，但当下的AI实际上是在走一条“从语言出发、逆向补齐物理感知”的反向进化路径。
这种“逆向进化”的视角，完美解释了小米为何要加速向“大模型公司”转型——
小米背后站着的是手机、汽车、智能家居这数以亿计的实体硬件，组成了全球独一无二的“人车家”生态。在这样一个圈子里，AI必须要成为一个逻辑严密、能写代码、会熟练使用各种工具的“操盘手”。
小米需要的大模型，不仅要能听懂人话，还得能把这些话瞬间翻译成机器听得懂的指令，去精准地指挥空调调节温度、汽车规划路线或者让机器人递个杯子。
如果不自己造这个底层基座，光靠借用别人的模型，根本没法满足这种对控制精度和响应速度的变态要求。
所以，与其说小米是在卷大模型，不如说它是在给自己的硬件帝国造一个统一的“大脑”。
它并不满足于在虚拟世界里争夺流量，而是想打造一个能真正打通“数字世界”和“物理世界”的底座。
在这个愿景里，AI不再是活在服务器里的聊天机器人，而是变成了能感知现实、操控硬件的智能中枢。
这种向“物理世界AGI”迈进的尝试，不仅是为了给下一代智能硬件交互提供动力，更可能是小米这盘大棋背后真正的野心所在。
模型地址：https://huggingface.co/XiaomiMiMo/MiMo-V2-Flash
技术报告：https://github.com/XiaomiMiMo/MiMo-V2-Flash/blob/main/paper.pdf在线体验：https://aistudio.xiaomimimo.com— 完 —
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