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小米大模型团队通过“XiaomiMiMo”公众号宣布，今天，小米开源首个“为推理而生”的大模型XiaomiMiMo，联动预训练到后训练，全面提升推理能力。据介绍，MiMo是来自全新成立不久的“小米大模型Core团队”的初步尝试。

在数学推理（AIME24-25）和代码竞赛（LiveCodeBenchv5）公开测评集上，MiMo仅用 7B的参数规模，超越了OpenAI的闭源推理模型 o1-mini 和阿里Qwen更大规模的开源推理模型 QwQ-32B-Preview。

官方表示，MiMo推理能力的提升，由预训练和后训练阶段中数据和算法等多层面的创新联合驱动，包括：

预训练：核心是让模型见过更多推理模式数据：着重挖掘富推理语料，并合成约200Btokens推理数据。训练：进行了三阶段训练，逐步提升训练难度，总训练25Ttokens。后训练：核心是高效稳定的强化学习算法和框架算法：提出TestDifficultyDrivenReward来缓解困难算法问题中的奖励稀疏问题，并引入EasyDataRe-Sampling策略，以稳定 RL 训练。框架：设计了SeamlessRollout系统，使得RL训练加速2.29倍，验证加速1.96倍。1AI附开源地址：

HuggingFace：https://huggingface.co/XiaomiMiMo

技术报告：https://github.com/XiaomiMiMo/MiMo/blob/main/MiMo-7B-Technical-Report.pdf

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