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應用分類:ios-Android足球賭注app下載
使用語言:中文
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12月17日，小米型負秀算小米召開2025人車家全生態(tài)合作伙伴大會。大模但實際上，責人幾乎所有目光都瞄準了其中一位演講者——Xiaomi Mimo大模型負責人羅福莉。羅福莉首力和

自離開DeepSeek、數據低調入職小米后，也并這是非最被行業(yè)譽為“AI天才少女”的羅福莉首次代表小米大模型團隊公開對外。而大會開始前，后的護城河小米發(fā)布并開源了最新MoE大模型MiMo-V2-Flash，小米型負秀算這構成了羅福莉演講的大模核心內容。

羅福莉在開場時指出，責人下一代智能體系統(tǒng)核心圍繞Agent執(zhí)行與Omni（全能）感知，羅福莉首力和涵蓋記憶、數據推理、也并自主規(guī)劃、非最決策、執(zhí)行多個維度，應當從回答問題走向完成任務，并且應當統(tǒng)一多模態(tài)感知，為理解物理世界打基礎。

她由此表示，MiMo-V2-Flash在研發(fā)之初，主要圍繞三個關鍵問題展開。

第一，當代智能體必須要有高效的溝通語言，即代碼能力和工具調用能力；第二，“高帶寬”是Agent協(xié)作的關鍵，因此需要圍繞極致推理效率設計模型結構；第三，模型訓練范式逐步從預訓練轉向后訓練，為了激發(fā)后訓練的更多潛能，需要高效穩(wěn)定的擴展強化學習訓練。

MiMo-V2-Flash是小米全新一代面向Agent的基座模型，總參數309B，激活參數15B，支持256k上下文窗口，整體針對推理、編碼和Agent場景構建，支持混合思維模式，允許用戶切換“思考”和即時回答模式。

在基準測試中，MiMo-V2-Flash的表現(xiàn)整體接近DeepSeek-V3.2，在SWE-Bench Verified/Multiligual、GPQA-Diamond等測試中略勝一籌，僅在HLE（人類最后的考試）及Arena-Hard（創(chuàng)意寫作評估）兩項測試中不及后者。此外，該模型在AIME2025能力上接近GPT-5和Gemini 3.0 Pro。

作為首秀成果，同時也是小米未來可能全面落地各個業(yè)務場景的智能體模型底座，羅福莉花了大量篇幅重點講述MiMo-V2-Flash的性價比優(yōu)勢及其技術來由。

目前，MiMo-V2-Flash推理吞吐速度為每秒150個token，定價0.7元/每百萬輸入token，2.1元/每百萬輸出token。

在一張價格與速度構成的坐標軸圖標中，MiMo-V2-Flash的速度與Gemini-2.5 Pro齊平，但價格是其約二十分之一；其價格是DeepSeek V3.2的約一半，但速度是后者的近3倍。

這樣的推理效率主要來自兩項創(chuàng)新。其一是模型注意力機制采用了Hybrid Sliding Window Attention（Hybrid SWA/混合滑動窗口注意力機制），其中SWA與Full Attention（全局注意力機制）的比例是5:1。

羅福莉指出，相較于一些復雜的Linear Attention（線性注意力機制），SWA在兼顧長短文的推理、知識檢索等方面更勝一籌。

一名AI大模型行業(yè)從業(yè)者對界面新聞記者表示，SWA本質上是一種Sparse Attention（稀疏注意力機制），業(yè)界普遍利用它解決長上下文的推理效率問題，其最大優(yōu)勢是可以將KV Cache保持在一個固定最大值，而不會隨著上下文擴大而無限增長，從而實現(xiàn)降本增效的目的。

他指出，這種機制核心要考慮的問題是在長文本任務中受到窗口策略限制可能表現(xiàn)不佳，這也是SWA會與Full Attention進行混合配比的原因之一。

MiMo-V2-Flash另一項重要創(chuàng)新在于MTP（Multi-Token Prediction）。羅福莉表示，團隊在訓練時加入了一層MTP層以提高基座模型能力，并在微調時也加入了更多MTP層，最終在推理時加入了3層MTP，以加速并行token驗證的方式實現(xiàn)了2-2.6倍推理速度的提升。

此外，為了提高強化學習訓練的穩(wěn)定性，MiMo團隊提出了一種叫做Multi-Teacher On-Policy Distillation（MOPD）的后訓練范式。相較于傳統(tǒng)SFT+RL（微調+強化學習）的后訓練方式，它可以提供稠密的token level監(jiān)督學習信號，以簡單快速的方式獲得各個專家模型的能力。

“我們還發(fā)現(xiàn)一個很意外的事情，當學生很快超越老師的時候，我們能不能把老師替換成學生繼續(xù)自我迭代提升，這是一個正在進行中的工作。”羅福莉預告稱。

從這場演講可以看出的是，羅福莉在小米大模型團隊不僅僅要擔任一個科學家角色，她需要真正帶領小米做出能夠落地其人車家全生態(tài)產品的AI基座模型及應用能力——在汽車、手機、大家電、智能穿戴等硬件產品線全面開始跨越自己的階段性門檻后，AI能力是小米撐起下一個十年技術敘事的核心底座。

羅福莉也幾乎沒有談論自己，唯一涉及團隊構成的表述是，一個“小而美，卻充滿創(chuàng)業(yè)精神極度好奇、追求真理”的年輕團隊。此外，她認為在大模型的能力競爭中，算力和數據也并非最終的護城河，“而是科學的研究文化與方法，是將未知問題結合模型優(yōu)勢轉化可用產品的能力”。

此外，在大會上，小米集團合伙人、集團總裁盧偉冰披露了小米“人車家全生態(tài)”的最新進展：用戶規(guī)模方面，小米全球月活躍用戶數達到7.42億；硬件生態(tài)方面，小米AIoT平臺連接設備數達到10.4億，硬件合作伙伴數量突破15000家；軟件生態(tài)方面，小米全球開發(fā)者規(guī)模達到120萬，國內應用生態(tài)每月應用分發(fā)量突破11億。

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