小米自研AI Agent系统算力成本直降71.2%,ARL-Tangram实现动作级资源调度突破

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03-18 02:09

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1. 小米突然发布新模型:媲美 DeepSeek-V3.2,把手机的性价比卷到 AI

2. 小米MiMo有点东西,小米MoE大模型MiMo-V2-Flash开源后,已经成为最近阶段国产大模型调用量第一。之前都觉得谷歌Gemini无敌,小米的新模型MiMo-V2-Flash又好用又免费,开发者没理由不选小米。从DeepSeek爆火,再到小米的AI大模型热度攀升,咱们国产AI的能力真的有点太强了!

3. 如何评价小米开源的MiMo-V2-Flash大模型,表现如何?

4. #小米天才少女罗福莉首次登场#12月16日,小米深夜“突袭式”发布并开源了其最新的专家混合架构(MoE)大语言模型MiMo-V2-Flash。#小米# 罗福莉在社交平台上明确表示:“MiMo-V2-Flash已经上线。这只是我们AGI路线图上的第二步。”业内盛传,雷军为招揽AI天才罗福莉,开出了高达千万的年薪。今年11月,罗福莉在X上高调宣布正式加入小米,出任MiMo团队负责人。小米MiMo是小米推进大模型研发的核心招牌,随着罗福莉的官宣,小米MiMo也被一并明确,剑指最前沿——空间智能。

5. #小米发布最新MiMo大模型#小米在2025年12月16日深夜闪电开源了全新MoE大模型MiMo-V2-Flash,凭借3090亿总参数和150亿活跃参数的“瘦身”设计,一举实现150 token/秒的极速响应和百万token输入0.1美元的超低成本,迅速引发行业热议。小米MiMo-V2-Flash的核心突破在于平衡性能与效率。它采用专家混合架构(MoE),每次推理仅激活150亿参数,通过混合注意力机制(128窗口滑动+全局注意力)支持256K长上下文,适用于多轮复杂任务。实测生成速度达150 token/秒,用户反馈“问题发出即出答案”,延迟低至毫秒级,成本仅为闭源模型的1/10。性能上,该模型在多项基准测试中与头部开源模型DeepSeek-V3.2持平甚至超越。技术负责人罗福莉(前DeepSeek核心研究员)的贡献是关键。她主导的自研R3路由重放技术解决了MoE模型强化学习的稳定性问题,确保训练到150步仍保持平稳。#老张聊科技# 小米发布最新mimo大模型

6. DeepSeek以低成本高性能挑战全球,字节则以多模态与应用场景取胜。小米的MiMo,则以端侧AI的精准定位切入消费电子的蓝海。每一个AI大模型皆如操盘手的精心布局,针对不同赛道,谋求最大回报,国内AI的发展是真强!#小米发布最新MiMo大模型#

7. 如何评价小米开源的MiMo-V2-Flash大模型,表现如何?

8. 小米突发新模型,主打“极致性价比”,罗福莉:“这只是我们AGI图线路上的第二步”

9. 如何评价小米开源的MiMo-V2-Flash大模型,表现如何?

10. MiMo-V2-Flash分别拿下OpenRouter国产大模型调用量第一、全球开源大模型综合排名第二的成绩。前者是基于平台真实用户调用行为统计,后者是行业认可的技术性能评估体系,均具备较强权威性与客观性。小米MiMo新模型在海外专业用户中的关注度,甚至已经不逊于同期发布的Gemini3 Flash,这不仅印证了模型自身的技术实力,更标志着继DeepSeek之后,中国开源大模型在全球市场的认可度再一次实现显著提升,打破了部分海外市场对国产技术的固有认知壁垒。从真实用户反馈与专业开发者评价来看,MiMo-V2-Flash的表现足够亮眼。3090亿总参数与150亿活跃参数的优化配置,实现150 tokens/秒的高效推理,叠加每百万token最低0.1美元的低成本优势,再加上当前基础版权重开放、API限时免费的政策,让模型在实用性与可及性上形成双重竞争力,也让更多专业人士看到小米在大模型领域的扎实积累与明显进步。

11. 在开源大模型领域,小米可能是领先华为的。#小米发布最新MiMo大模型#小米重磅开源新模型MiMo-V2-Flash!3090亿总参数+150亿活跃参数,性能媲美DeepSeek-V3.2,SWE-Bench编程得分73.4%超所有开源模型,256k超长上下文+150 tokens/秒推理速度,百万token成本低至0.1美元起~ 混合注意力+MTP+MOPD三大黑科技拉满效率,MIT协议开源可直接用,这波是小米AGI路线图的硬核第二步,全硬件生态AI底座稳了!#小米开源大模型##MiMo-V2-Flash#不过也许华为在闷声憋大招,余承东掌舵AI资源后,明年应该会有更多新动作

12. “天才少女”罗福莉走向台前

13. #小米新模型媲美DeepSeekV3.2##小米发布新模型#小米新发布的开源自研大模型是 MiMo-V2-Flash,有点儿强呀!MiMo-V2-Flash总参数3090亿,活跃参数150亿,采用专家混合架构(MoE),性能可与DeepSeek-V3.2和Kimi-K2等头部开源模型媲美。推理速度达到150 tokens/秒,每百万token输入成本0.1美元、输出0.3美元,性价比极高。采用5比1的激进比例,5层滑动窗口注意力搭配1层全局注意力交替使用,减少KV缓存存储量近6倍,支持256k上下文窗口。能并行预测多个token,推理速度提升2到2.6倍,训练阶段也能加速采样,减少GPU空转。通过后训练阶段的多教师在线策略蒸馏(MOPD),效率提升惊人,只需传统方法1/50的算力,学生模型即可达到教师性能峰值。在AIME 2025数学竞赛和GPQA-Diamond科学知识测试中排名开源模型前两名,编程能力出色,SWE-bench Verified得分73.4%。在τ²-Bench分类得分中表现优异,支持深度思考和联网搜索功能。与主流开发环境无缝配合,256k超长上下文窗口支持数百轮智能体交互与工具调用。#小米#

14. #小米发布最新MiMo大模型# 科技平权的算力经济学:用“极致性价比”撬动AI生态🧠小米发布并开源其最新的MoE架构大模型MiMo-V2-Flash。该模型总参数量达3090亿,在编程、数学等多项关键评测中位列全球开源模型Top 2。模型最大亮点在于其“极致性价比”,推理速度提升2倍以上,成本仅为同性能顶级闭源模型的数十分之一。【评论】小米的AI牌,打的依然是其最熟悉的“效率与成本”王牌。在全球巨头比拼千亿万亿参数、渲染算力军备赛的背景下,小米选择了一条更为务实的道路:不争“最大”,但求“最经济实用”。将顶尖性能的开源模型成本压缩到商业闭源模型的“零头”,这无异于向市场投放了一颗“价格炸弹”。其战略意图清晰:通过开源和低成本,吸引全球开发者和生态伙伴,快速将先进AI能力集成到小米庞大的手机、汽车及IoT设备生态中,从而在“人车家全生态”的竞争中,构建一道以AI为内核的新护城河。这不仅是技术路线的选择,更是生态战略的卡位,它试图证明,在AGI的竞赛中,“让所有人都用得起”的普惠路线,或许比单纯追求纸面参数的“贵族路线”更具颠覆性和商业想象力。

15. #卢伟冰官宣小米自研大模型上线#今日,小米举办2025小米人车家全生态合作伙伴大会,小米集团总裁卢伟冰发表《一路同行,澎湃未来》主题演讲。卢伟冰宣布,小米自研AI大模型Xiaomi MiMo-V2-Flash已正式开源上线,他将其称为迈向Agent时代的全新语言基座。根据卢伟冰公布的小米自研MiMo系列的时间表,目前小米已经推出推理大模型MiMo-7B、视觉推理大模型MiMo-VL、原生端到端音频生成模型MiMo-Audio、端侧视觉语言大模型MiMo-VL-Miloco、具身大模型MiMo-Embodied。据介绍,MiMo-V2-Flash是一款强大、高效且超高速的基础语言模型。在推理、代码和智能体场景方面表现尤为突出,同时也是一款出色的日常任务通用助手。该模型总参数量达3090亿,激活参数量为150亿,在多项公开基准测试中,其综合表现已跻身当前开源大模型的第一梯队。

16. #微博声浪计划##听见微博# 前DeepSeek研究员罗福莉已加入小米MiMo团队,担任推理能力大模型研发负责人。她核心专长包括MoE架构优化和轻量化模型落地,曾参与研发开源大模型DeepSeek-V2。小米正搭建万卡集群,2025年AI研发投入达75亿元,MiMo模型专注推理能力优化,已开源70亿参数版本支持端侧部署。此次加盟标志小米AI战略重要布局,推动国产AI从卷参数转向落地应用。 馬太黎的微博音频

17. 【#前DeepSeek研究员罗福莉已加入小米#】前DeepSeek研究员罗福莉已正式加入小米,担任其AI大模型团队重要角色。她于11月12日在朋友圈发文称:“智能终将从语言迈向物理世界。我正在Xiaomi MiMo,和一群富有创造力、才华横溢且真诚热爱的研究员,致力于构建这样的未来,全力奔赴我们心目中的AGI。”此次入职也回应了此前业内关于小米创始人雷军以千万年薪招揽她的传闻。据悉,罗福莉是开源大模型DeepSeek-V2的核心开发者之一,她的加入将助力小米在AI大模型领域的战略布局。公开资料显示,罗福莉毕业于北京师范大学计算机专业,后于北京大学攻读计算语言学硕士学位。她曾先后任职于阿里巴巴达摩院和DeepSeek,在自然语言处理与大模型研发方面积累了丰富经验。值得注意的是,今年10月小米AI团队与北京大学联合发布的学术论文中已出现罗福莉的署名,预示着她已在新岗位开展工作。小米目前正加速建设万卡GPU集群,持续加大AI投入,罗福莉的加入将进一步强化其在AGI领域的技术实力。(ZEALER)

18. 罗福莉携小米MiMo-V2-Flash首次亮相:一次在推理与Agent上的下注|甲子光年

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21. 罗福莉领导的小米MiMo大模型团队,与北京大学联合研发出统一的资源管理系统ARL-Tangram。 基于提升AI智能体强化学习的算力效率,ARL-Tangram能够实现细粒度的外部资源共享和弹性伸缩。 我去看了一眼小米今天的股票…… ​​​

22. 如何评价小米开源的MiMo-V2-Flash大模型,表现如何?

23. 如何评价小米开源的MiMo-V2-Flash大模型,表现如何?

24. #小米发布最新MiMo大模型#测试成绩和主流模型相当,但价格定得很低,大概只有同类高性能模型的2.5%。这明显是想降低使用门槛,吸引更多开发者用起来,快速构建生态。小米的AI路线越来越清晰了:通过开源、好用的基础模型吸引生态,最终和它庞大的手机、汽车、智能家居硬件打通。从长远看,这比单纯炫技更有商业想象力。

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30. 小米开源MiMo-V2-Flash

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