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Transformer block。1.1 混合滑动窗口注意力机制为了突破长文本处理的算力瓶颈小米引入了混合注意力架构在局部和全局感知之间取得了黄金平衡。5:1 黄金比例模型将 48 个 Block 分为 8 个混合组Hybrid Blocks每组由5 层滑动窗口注意力 (SWA)和1 层全局注意力 (GA)组成 。SWA (39 层)每层窗口大小仅为128 个 token极大降低了 KV-cache 存储压力 。GA (9 层)负责捕捉跨越全局的长程依赖关系。相比全全局注意力All GA模型这种架构将 KV-cache 存储和注意力计算开销降低了约6 倍。其中注意力槽偏移在 softmax 中引入可学习的偏置项有效解决了小窗口 SWA 可能导致的性能退化确保在 256k 长度下仍有近乎 100% 的检索成功率。为了验证架构的有效性小米团队在32B Dense稠密模型上做了四组对照实验。方案 A传统派 All GA全全局注意力——所有层都能看到所有信息。方案 B激进派 Hybrid SWA128 窗口无 Sink Bias——精简了但没加补丁。方案 C改良派 - 最终选择 Hybrid SWA128 窗口 Attention Sink Bias。方案 D保守派 Hybrid SWA512 窗口 Attention Sink Bias。实验结果发现Attention Sink Bias 是“救命稻草”当窗口只有 128 时如果不加 Attention Sink Bias模型在 MMLU、BBH 等通用榜单上会出现明显的性能退化。一旦加上这个“偏置项”性能不仅止跌甚至反超了全全局注意力的 Baseline。128 窗口竟然比 512 窗口更强这是整篇报告最有趣的发现。按照常理窗口越大512 128模型看到的局部信息越多应该更强。但实验结论恰恰相反在长文本扩展后128 窗口的模型在 GSM-Infinite、MRCR 等榜单上大幅超越了 512 窗口模型。在 AIME24/25、LiveCodeBench 等硬核逻辑题上128 窗口模型的平均分46.3也高于全全局模型42.4。为什么“小窗口”反而赢了呢小米团队给出了见解认为原因有三个明确的分工逻辑 128 的极小窗口强制模型进行“任务剥离”。SWA 层只负责处理邻近的局部逻辑而跨度巨大的长程依赖则完全交给那 1/6 的全局层GA。这种清爽的分工比模糊的 512 窗口效率更高。更强的正则化 小窗口实际上起到了一种“约束”作用防止模型在训练中过度拟合那些虚假的、随机的长程模式从而提高了泛化能力。推理的“减负” 128 窗口意味着 KV-Cache 极小这不仅是速度快更让模型在推理长逻辑链Reasoning时更加专注。1.2 轻量化多 Token 预测(MTP)MiMo-V2-Flash 原生集成了MTP 模块这不仅提升了训练质量更成为其“闪电”速度的秘密 。1.2.1 为什么一定要做 MTP如果把大模型推理比作写文章传统模型是一个字一个字往外蹦而MTP多 Token 预测则是让模型具备了“未卜先知”的能力一次吐出好几个词由主模型快速确认。小米团队强调了两个核心价值突破“显存墙”的推理加速 大模型推理慢本质是因为“读取模型参数的时间”远超“计算时间”。MTP 通过生成多个“草稿 Token”让主模型在一次计算中同时校验多个词。由于主模型不需要为这些草稿加额外的 KV Cache 读取计算效率直接拉满。强化学习RL训练的“催化剂” 现在的 RL 训练最耗时的就是模型自己生成回答的过程。传统的 RL 依赖超大批次来填满 GPU 算力但 MTP 允许在小批次下也能通过并行预测填满 GPU让更稳定的“在线策略”训练变得可行。而在生成快结束时有些长序列还在跑GPU 往往很闲。MTP 能让这些“长尾任务”跑得更快不让整个集群等几个“慢学生”。1.2.2 极致轻量化的设计很多模型也做预测模块但如果模块太重预测本身就耗电耗时反而拖累速度。小米的Lightweight MTP设计非常精妙拒绝 MoE拥抱 Dense主模型是 MoE专家混合但 MTP 模块采用小型、稠密Dense的 FFN 层。这保证了参数量极小仅 0.33B读取速度极快。弃用全局注意力改用 SWAMTP 模块不看全文只用滑动窗口注意力SWA。这样 KV Cache 占用极低几乎不增加推理负担。从“1”到“K”的演进只挂一个 MTP 头不增加训练负担。克隆出 个头-step联合训练多步预测。这种设计兼顾了预训练的效率和推理时的多步预测能力。这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】二、模型的预训练MiMo-V2-Flash 的预训练数据量达到了惊人的 27T不只是堆量团队刻意增加了“长程依赖”数据的比例除了普通代码还加入了仓库级代码、PR、Issue 和提交历史。这解释了为什么它在后文的 Agent 任务中表现如此出色因为它在“娘胎里”就读过完整的项目逻辑而不只是零散的代码片段。2.1 三阶段进化论MiMo-V2-Flash 的训练不是一蹴而就的而是分为三个“升级”阶段第一阶段筑基 (0-22T)在 32K 上下文下进行全才教育建立强大的通用语言能力。第二阶段强化学霸 (22-26T)大幅提升代码比例并加入5% 的合成推理数据定向爆破逻辑推理和程序编写能力。第三阶段极限拉伸 (26-27T)将上下文直接从 32K 扩展到256K训练模型在极端长文本下的“专注力”。在参数配置上小米给出了一组硬核数据。48 层 Transformer由 39 层 SWA局部和 9 层 GA全局组成每层 MoE 拥有256 个专家每次仅激活8 个。虽然总参数 309B但跑起来时只动用 15B 激活参数。这种“精锐部队”模式是其低延迟、高性能的关键。2.2 评估结果在数学AIME和科学推理GPQA-Diamond任务中MiMo-V2-Flash 表现极为稳健。在SWE-Bench上MiMo-V2-Flash 竟然超越了参数量是其三倍多的 Kimi-K2-Base。在 32K 到 256K 范围内检索成功率接近100%。在极端压力测试 GSM-Infinite 中随着文本变长从 16K 到 128K性能几乎不衰减。相比之下某些竞争对手在 64K 之后性能会出现断崖式下跌证明了小米Hybrid SWA 架构的优越性。三、模型的后训练小米团队首先指出了当前大模型微调的痛点能力不平衡。你想增强模型的代码能力结果它的文学创作能力掉队了想加强逻辑推理结果安全对齐出问题了。这种“顾此失彼”被报告称为“跷跷板效应”。MiMo-V2-Flash 引入MOPDMulti-Teacher On-Policy Distillation多老师在线蒸馏范式。它把训练分成了三个阶段SFT打底用数百万高质量指令对进行微调激活模型在预训练时学到的潜能。小米黑科技通过监控 num-zeros梯度为零的参数数量判断如果这个数增加说明模型负载不均如果减少说明模型在死记硬背过拟合。小米通过精调 AdamW 的参数确保了 MoE 专家们各司其职。专家炼成训练一群“偏科老师”。比如有的老师专攻数学有的专攻 Agent 搜寻有的专攻安全让每一个分身老师都在各自的领域达到天花板水平。多师在线蒸馏不是参数融合也不是离线学习。而是把SFT模型当做学生模型让其自己产生回答On-policy然后同时接受多个领域老师的“Token 级”监督。结果表明学生模型在 AIME 数学、代码等榜单上不仅保住了老师的最高水平甚至在某些项目上超越了最好的老师如 AIME 2025 达到 94.1 分3.1 强化学习的美学MiMo-V2-Flash 最大的特色是其Agent能力这得益于极其硬核的强化学习环境。3.1.1 非智能体强化这部分主要解决模型的“脑力”问题。通过在可验证领域数学、代码建立了一套混合验证系统实现用程序工具直接检查答案对不对另外建立了一套基于Rubric评分细则的架构。由高级别 LLM 充当“裁判”对照详细的准则给出细颗粒度的奖励信号确保模型在变聪明的同时三观也要正。3.1.2 智能体强化非智能体强化学习专注于单回合推理和生成而智能体强化学习训练模型在交互式、多回合环境中运行需要基于反馈的规划、行动执行和适应。因此该技术沿着两个关键维度扩展代理强化学习环境多样性和计算资源。代码智能体: 小米基于 GitHub 真实 Issue 库构建了超过10 万个代码任务并搭建了一个由10,000 个 Kubernetes Pod组成的集群。模型不是在写伪代码而是在真实的 Docker 容器里运行 Bash 命令、编辑文件、跑单元测试。通过只给模型提供了三个原子工具bash, str_replace, finish不预设任何工作流逼模型自己探索出解决问题的最优路径。Web 开发智能体网页写得好不好代码通过了不算还得看长啥样。模型生成的代码会被 Playwright 渲染成视频然后由多模态模型去“看”视频打分。这样可以极大地减少“视觉幻觉”代码跑通了但页面一团糟的情况终端与搜索智能体基于 Stack Overflow 任务训练模型处理复杂的 Linux 命令和环境配置。并通过事实图谱扩展训练模型自主网页搜索、信息检索和事实核查。此外小米团队通过实验发现在多样化的 Agent 环境如代码、搜索、终端等中增加强化学习的计算量带来的收益远超想象。在约120,000 个12万真实环境中让模型进行在线采样和更新,让模型在 SFT 的基础上在SWE-Bench软件工程考试上实现了性能的二次飞跃。报告还指出大规模的代码 Agent RL 训练不仅提升了修代码的能力还产生了一种“泛化”效应。虽然模型是在修 Bug但它的数学、通用代码和逻辑推理能力也随之大幅提升。这证明了 Agent 训练不仅仅是教模型用工具更是在开发模型通用的解决复杂问题的能力。3.2 性能评估在 AI 圈数据从不说谎。先说核心结论MiMo-V2-Flash性能全面对标“Thinking”系列。在 MMLU-Pro、GPQA-Diamond、AIME 2025 等硬核推理榜单上它的表现与Kimi-K2-Thinking和DeepSeek-V3.2-Thinking旗鼓相当。在开放式任务General Writing中性能直逼DeepSeek-V3.2-Thinking此外登顶开源 SWE-BenchSWE-Bench Verified 成绩73.4%。这个分数不仅领跑所有开源模型甚至已经逼近了闭源巨头GPT-5-High预览版的水平。SWE-Bench Multilingual 成绩71.7%。标志着它成为了目前全球开源界解决真实软件工程问题最强的模型。报告中还提到一个非常关键的对比点在长文本评测中MiMo-V2-Flash 的表现甚至超过了 Kimi-K2-Thinking。Kimi-K2 采用的是全全局注意力Full Global Attention而小米采用的是混合滑动窗口。这一事实证明针对长文本进行“稀疏化”和“分工化”设计的架构在处理长逻辑链任务时不仅更省资源性能上限也更高。在 BrowseComp搜索 agent 榜单中通过独家的“上下文管理”技术得分从 45.4 飙升至58.3。在 τ -Bench 工具使用测试中它在电信95.3、零售79.5和航空66.0等领域展现了极高的任务成功率。总得来说MiMo-V2-Flash 用 73.4% 的 SWE-Bench 成绩告诉我们小米不仅造出了一款大模型更训练出了一个能在 8 种语言下自主修 Bug 的‘顶级工程师’。在长文本领域它更是凭借 Hybrid SWA 架构完成了对多倍参数规模模型的‘跨级超越’。”四、MTP 加速为什么 MiMo-V2-Flash 能快得像闪电因为它不只靠主脑思考还带了 3 个轻量化的‘预言家’MTP 层。在代码编写等任务中它能以 2.7 倍的惊人速度疯狂输出。小米团队发现模型的**不确定性熵**越低MTP 预判就越准提速就越快。Web 开发代码结构相对固定熵值低平均一次能预判 3.6 个词。硬核逻辑题思考过程复杂不确定性高预判长度会缩短。在 16K 输入和 1K 输出的长文本场景下开启 3 层 MTP 后,**主流批次Batch Size 64/96**下加速比稳稳超过2.5 倍。而在 Batch Size 96 且接受长度达到 3.8 时速度提升高达2.7 倍。而这种提速是 **“白嫖”**来的不需要更贵的显卡只需要合理的软件架构优化五、MiMo-V2-Flash 实操指南为了让这尊 309B 的“巨兽”平稳运行我们提供了两种配置建议最低硬件门槛针对 Q4 量化版本显存 2x RTX 5060 Ti (16GB) 32GB VRAM内存 128GB System RAM预期速度 约 8 tokens/秒推荐高性能配置算力 8x H100 或 A100 GPU实现完整 FP8 精度互联 高带宽互联NVLink/InfiniBand量化建议Q3 / IQ3_XS 仅需 32GB 显存即可运行质量损失极小。Q4 32GB 显卡的压轴表现可能需要进一步优化。FP8 完整模型需要160GB显存。5.1 使用 SGLang 进行安装官方推荐SGLang 是目前运行 MiMo-V2-Flash 最理想的引擎支持 MTP 加速。5.2 API 调用示例部署完成后你可以通过标准的 OpenAI 格式进行调用。注意开启enable_thinking即可激活模型的深度推理模式关键配置参数一览特别提醒系统提示词System Prompt至关重要官方测试表明在 Prompt 中包含身份声明你是 MiMo和当前日期信息能显著提升模型在复杂逻辑任务中的表现。请务必在调用时附带官方 System Prompt。五、AI大模型从0到精通全套学习大礼包我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。只要你是真心想学AI大模型我这份资料就可以无偿共享给你学习。大模型行业确实也需要更多的有志之士加入进来我也真心希望帮助大家学好这门技术如果日后有什么学习上的问题欢迎找我交流有技术上面的问题我是很愿意去帮助大家的如果你也想通过学大模型技术去帮助就业和转行可以扫描下方链接大模型重磅福利入门进阶全套104G学习资源包免费分享01.从入门到精通的全套视频教程包含提示词工程、RAG、Agent等技术点​02.AI大模型学习路线图还有视频解说全过程AI大模型学习路线​03.学习电子书籍和技术文档市面上的大模型书籍确实太多了这些是我精选出来的04.大模型面试题目详解05.这些资料真的有用吗?这份资料由我和鲁为民博士共同整理鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。所有的视频由智泊AI老师录制且资料与智泊AI共享相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念‌通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势‌构建起前沿课程智能实训精准就业的高效培养体系。课堂上不光教理论还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌如果说你是以下人群中的其中一类都可以来智泊AI学习人工智能找到高薪工作一次小小的“投资”换来的是终身受益应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能 ‌突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】