小米突發新模型，主打“極致性價比”，羅福莉：“這只是我們AGI圖線路上的第二步”

11個小時前，小米深夜“突襲式”發布并開源了其最新的專家混合架構（MoE）大語言模型MiMo-V2-Flash。該模型總參數量達3090億，活躍參數為150億，采用對開發者友好的MIT開源協議，基礎版權重也已經在Hugging Face上發布。

小米MiMo團隊負責人羅福莉（Fuli Luo）在社交平臺上明確表示：“MiMo-V2-Flash已經上線。這只是我們AGI路線圖上的第二步。”這一表態凸顯了小米在AI領域的長遠規劃和技術雄心。

從市場影響來看，MiMo-V2-Flash的入局可能攪動現有開源AI模型的競爭格局。其官方公布的每百萬輸入token 0.1美元、輸出token 0.3美元的極低成本，結合高達150 tokens/秒的推理速度，為開發者和企業提供了極具吸引力的選擇，或將加速高性能AI技術在更廣泛場景的應用和普及，尤其是對其龐大的“手機 x AIoT”生態系統形成強大賦能。

性能媲美DeepSeek-V3.2，并且“極具性價比”

MiMo-V2-Flash在多個權威基準測試中展現了強大的實力，其性能表現足以和部分頂尖的開源及閉源模型同臺競技。

根據小米官方公布的數據，在衡量編程能力的SWE-bench Verified測試中，MiMo-V2-Flash取得了73.4%的得分，超越了所有已知的開源模型，并接近頂級閉源模型的水平。

在AIME 2025數學競賽和GPQA-Diamond科學知識測試等考驗推理能力的項目中，該模型也位列開源模型前兩名。摩根士丹利的研報圖表亦顯示，MiMo-V2-Flash在綜合性能上與DeepSeek-V3.2等主流大模型相比具有競爭力。

在愈發重要的智能體（Agent）任務上，MiMo-V2-Flash同樣表現出色。數據顯示，其在τ2-Bench分類得分中，通信、零售、航空等多個類別均獲得高分，證明其具備理解復雜任務邏輯和執行多輪交互的能力。

小米方面表態現實，該模型的高性能與150 tokens/秒的推理速度，加上極低的運營成本，使其成為現有最高性價比的高性能模型之一。目前，該模型已在API平臺限時免費開放，并以MIT開源協議在Hugging Face上發布了基礎版權重。

“極致性價比”背后的技術創新：解鎖效率與長文本能力

MiMo-V2-Flash之所以能在保持高性能的同時實現低成本和高效率，得益于其在模型架構和訓練方法上的多項關鍵技術創新。

首先，是“混合滑動窗口注意力機制”（Hybrid Sliding Window Attention）。小米采用了一種5:1的混合比例，即每5層滑動窗口注意力（SWA）搭配1層全局注意力，將KV緩存（一種用于存儲中間結果的內存）的存儲量減少了近6倍，同時依然支持高達256k的超長上下文窗口。

羅福莉（Fuli Luo）在其X帖子中分享了工程細節：“我們最終選擇了混合SWA。它簡單、優雅，并且在我們的內部基準測試中，其長上下文推理能力優于其他線性注意力變體。”她特別指出一個反直覺的發現，即128個token的窗口大小是“最佳選擇”，盲目擴大到512反而會導致性能下降，并強調“sink values是不可或缺的”。

其次，是輕量級多Token預測（Lightweight Multi-Token Prediction, MTP）。該技術使模型能一次并行預測多個token，而非傳統的逐字生成，從而將推理速度提升2至2.6倍。

羅福莉透露：“通過3層MTP，我們觀察到平均接受token數超過3個，編碼任務速度提升約2.5倍。”她補充說，這項技術有效解決了GPU的空閑時間問題，盡管因項目周期緊張此次未能完全整合進強化學習（RL）循環，但小米已將3層MTP開源，供開發者使用。

今年11月，曾效力DeepSeek的羅福莉在X上高調宣布正式加入小米，出任MiMo團隊負責人。小米MiMo是小米推進大模型研發的核心招牌，隨著羅福莉的官宣，小米MiMo也被一并明確，劍指最前沿——空間智能。

訓練“黑科技”：1/50算力實現性能對齊

在訓練階段，小米采用了業界領先的技術以最大化效率。模型在預訓練階段使用了FP8混合精度技術，在27萬億token的數據上完成訓練。

更具突破性的是在后訓練階段引入的多教師在線策略蒸餾（Multi-teacher Online Policy Distillation, MOPD）框架。據小米介紹，該方法借鑒了Thinking Machine的On-Policy Distillation思路，讓學生模型在訓練時能從多個專家教師模型處獲得密集的獎勵信號。其最顯著的優勢在于效率，僅需傳統SFT（監督微調）與強化學習相結合方法的1/50算力，就能讓學生模型達到教師模型的性能峰值。

羅福莉指出，這一框架為構建一個“自我強化循環系統”奠定了基礎，即今天的學生模型在進化后可以成為明天更強的教師模型，從而實現模型的持續、高效迭代。

小米的AI版圖：從手機到AGI

MiMo-V2-Flash的發布，并非一次孤立的技術展示，而是小米AI戰略的重要組成部分。正如羅福莉所言，這只是其AGI路線圖的“第二步”，暗示了后續將有更深入的布局。

此舉清晰地表明了小米正全力將AI打造為其核心競爭力之一。據摩根士丹利發布的研報觀點稱，此舉“展示了小米對AI研發的承諾”，并預計該公司未來將在云端AI和邊緣AI兩方面取得更多實質性進展。而強大的自研AI底層能力，將為其手機、IoT設備乃至新能源汽車等硬件產品帶來獨特的智能化體驗，構筑更深的生態護城河。

摩根士丹利認為，MiMo-V2-Flash的推出，不僅可能重塑開源AI模型市場格局，更揭示了小米意圖通過自研AI技術深度賦能其“人車家”全生態的戰略野心。

十四年前，小米手機以1999元的價格重新定義了旗艦智能手機市場。如今，小米似乎希望通過MiMo-V2-Flash，以其卓越的性能和顛覆性的成本，為開源AI領域帶來一個新的“小米時刻”。

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