Xiaomi MiMo是小米公司於2025年4月30日開源的首個推理大模型，參數規模為7B，由大模型Core團隊研發。該模型通過預訓練與後訓練聯動機制提升推理能力，在數學推理（AIME 24-25）和代碼競賽（LiveCodeBench v5）測評中超越OpenAI o1-mini及阿里Qwen QwQ-32B-Preview。小米大模型Core團隊由雷軍於2023年推動成立。2025年11月12日，前DeepSeek研究員羅福莉加入小米擔任AI大模型團隊負責人。同年，MiMo能力套用於小米HAD輔助駕駛系統，其Seamless Rollout系統框架可加速RL訓練驗證過程。2025年12月，小米發布MiMo-V2-Flash和MiMo-Embodied模型並開源；MiMo-V2-Flash總參數量3090億，激活參數量150億，專為智慧型體AI設計，採用3層MTP推理加速並行Token驗證實現2.0-2.6倍推理速度提升，並通過MIT協定在Hugging Face發布基礎著作權重。12月17日，小米舉辦“人車家全生態”合作夥伴大會，羅福莉以MiMo大模型負責人身份介紹智慧型體系統應具備記憶、推理、自主規劃等綜合能力，並發布基於MiMo-VL-Miloco-7B視覺語言大模型的XiaomiMiloco智慧型家居方案。
基本介紹
- 外文名：Xiaomi MiMo
- 所屬公司 ：小米
- 開源時間：2025年4月30日
- 類別：推理大模型
發展歷史,主要功能,戰略與生態,團隊管理,技術架構,
發展歷史
2025年4月30日，小米首個推理大模型MiMo開源。
2025年12月17日，在小米“人車家全生態”合作夥伴大會上，MiMo大模型負責人羅福莉完成加入小米後首秀，其介紹了小米大模型的具體情況。她提到，最新推出的小米MiMo-V2-Flash有三大特性：超強的代碼和工具調用能力，這是Agent溝通的高效“語言”；圍繞推理效率設計模型結構，這是“高頻寬”的Agent協作的關鍵；全新後訓練範式，可高效穩定的擴展強化學習訓練。當日上午，小米集團合伙人、集團總裁盧偉冰宣布小米自研AI大模型Xiaomi MiMo-V2-Flash正式開源上線。
2025年12月31日，小米大模型Core團隊發布公告，MiMo-V2-Hash模型的公測限免期將延長20天，至2026年1月20日14:00（台北時間）結束。與此同時，團隊首次公開了該模型API的詳細定價方案，標誌著小米大模型服務商業化進入實質性階段。
2026年1月20日，小米 MiMo API 平台開放了充值功能，近期將上線計費系統。
主要功能
2025年12月，小米發布並開源了MiMo-V2-Flash大模型，這是一款強大、高效且超高速的基礎語言模型，在推理、代碼和智慧型體場景方面表現尤為突出，總參數量3090億，激活參數量150億，專為智慧型體AI設計，在多項綜合基準測試中表現媲美DeepSeek-V3.2。
MiMo在數學推理（AIME 24-25）和代碼競賽（LiveCodeBench v5）公開測評集上，MiMo僅用7B的參數規模，超越了OpenAI的閉源推理模型o1-mini和阿里Qwen更大規模的開源推理模型QwQ-32B-Preview。
在相同RL訓練數據情況下，MiMo-7B的數學&代碼領域的強化學習潛力顯著領先。
Xiaomi MiMo
預訓練+後訓練，聯動提升推理能力MiMo推理能力的提升，由預訓練和後訓練階段中數據和算法等多層面的創新聯合驅動，包括：
在智慧型駕駛領域，MiMo作為基座大模型為Xiaomi HAD輔助駕駛系統提供能力加持，通過整合雷射雷達、攝像頭、毫米波雷達等多模態感測器數據，其Seamless Rollout系統框架可加速RL訓練驗證過程。
MiMo-Embodied創新性地構建跨領域協同框架，實現自動駕駛（環境感知、駕駛規劃）與具身智慧型（空間理解、任務規劃）核心任務統一建模，採用多階段訓練策略提升全鏈路可靠性。
預訓練：核心是讓模型見過更多推理模式
在權威機構發布的29項核心測評中，MiMo-Embodied取得17項具身智慧型領域領先指標（任務規劃等）和12項自動駕駛性能突破（環境感知等）。
數據：著重挖掘富推理語料，併合成約200B tokens推理數據。
訓練：進行了三階段訓練，逐步提升訓練難度，總訓練25T tokens。
後訓練：核心是高效穩定的強化學習算法和框架
算法：提出Test Difficulty Driven Reward來緩解困難算法問題中的獎勵稀疏問題，並引入Easy Data Re-Sampling策略，以穩定RL訓練。
框架：設計了Seamless Rollout系統，使得RL訓練加速2.29倍，驗證加速1.96倍。
戰略與生態
在2025年12月17日的小米合作夥伴大會上，MiMo大模型負責人羅福莉首次公開亮相，並發表題為《Xiaomi MiMo:小米基座大模型》的主題演講。她闡述下一代智慧型體系統願景，指出其不應只是語言模擬器，而應是真正理解人類世界並與之共存的智慧型體，她認為智慧型體應具備從回答問題到完成任務的轉變能力，擁有記憶、推理、自主規劃、決策、執行等綜合能力。
研發團隊圍繞三個核心問題展開工作：如何讓智慧型體之間高效溝通？如何提升智慧型體之間的溝通頻寬？如何激發後訓練潛能？MiMo大模型將成為連線人車家三端的智慧型大腦。
小米CarloT生態開放時間表為：2024年布置物理接口，2025年開放家控車，2026年開放車控家，2027年推出車載中樞網關，汽車合作夥伴包括比亞迪方程豹鈦7已上市，廣汽豐田鉑智7搭載小米生態技術，比亞迪、廣汽豐田、長城及鄭州日產等已加入CarloT生態。
團隊管理
技術架構
基於跨域協同技術特徵，MiMo-Embodied採用三支柱架構體系：跨域能力覆蓋層同步支持具身智慧型的可供性推理、任務規劃、空間理解三大核心任務與自動駕駛的環境感知、狀態預測、駕駛規劃三大關鍵任務；雙向知識轉移層通過室內互動能力與道路決策能力的協同效應實現跨場景智慧型融合；全鏈最佳化層採用"具身/自駕能力學習 → CoT 推理增強 → RL 精細強化"多階段訓練策略。該架構在29項核心基準測試中全面超越現有模型，其中具身智慧型領域17項、自動駕駛領域12項獲得SOTA成績。此外，最新發布的MiMo-V2-Flash模型採用圍繞極致推理效率設計的模型結構，具體包括3層MTP推理加速並行Token驗證，實現了2.0-2.6倍的推理速度提升。
