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山东春季高考网站建设,朋友圈网络营销,seo营销优化,发布课程的网站模板MiMo-V2-Flash 是一款采用专家混合架构#xff08;MoE#xff09;的语言模型#xff0c;总参数量达3090亿#xff0c;激活参数量为150亿。该模型专为高速推理和智能体工作流设计#xff0c;通过创新的混合注意力架构与多令牌预测技术#xff08;MTP#xff09;#xff…MiMo-V2-Flash是一款采用专家混合架构MoE的语言模型总参数量达3090亿激活参数量为150亿。该模型专为高速推理和智能体工作流设计通过创新的混合注意力架构与多令牌预测技术MTP在实现顶尖性能的同时显著降低推理成本。1. 简介MiMo-V2-Flash在长上下文建模能力和推理效率之间实现了新的平衡。主要特性包括混合注意力架构以5:1的比例交错使用滑动窗口注意力SWA和全局注意力GA并采用激进的128词元窗口。通过可学习的注意力汇聚偏置在保持长上下文性能的同时将KV缓存存储降低近6倍。多词元预测MTP配备轻量级MTP模块0.33B参数/块使用密集前馈网络。推理时输出速度提升3倍并有助于加速强化学习训练中的推演过程。高效预训练使用FP8混合精度和原生32k序列长度在27T词元上完成训练。上下文窗口支持高达256k的长度。智能体能力训练后采用多教师策略蒸馏MOPD和大规模智能体强化学习在SWE-Bench和复杂推理任务中表现卓越。2. 模型下载模型总参数量激活参数量上下文长度下载MiMo-V2-Flash-Base309B15B256k HuggingFaceMiMo-V2-Flash309B15B256k HuggingFace[!重要]我们还开源了3层MTP权重以促进社区研究。3. 评估结果基础模型评估MiMo-V2-Flash-Base 在标准基准测试中展现出强劲性能超越了参数量显著更大的模型。CategoryBenchmarkSetting/LengthMiMo-V2-Flash BaseKimi-K2 BaseDeepSeek-V3.1 BaseDeepSeek-V3.2 Exp BaseParams#Activated / #Total-15B / 309B32B / 1043B37B / 671B37B / 671BGeneralBBH3-shot88.588.788.288.7MMLU5-shot86.787.887.487.8MMLU-Redux5-shot90.690.290.090.4MMLU-Pro5-shot73.269.258.862.1DROP3-shot84.783.686.386.6ARC-Challenge25-shot95.996.295.695.5HellaSwag10-shot88.594.689.289.4WinoGrande5-shot83.885.385.985.6TriviaQA5-shot80.385.183.583.9GPQA-Diamond5-shot55.148.151.052.0SuperGPQA5-shot41.144.742.343.6SimpleQA5-shot20.635.326.327.0MathGSM8K8-shot92.392.191.491.1MATH4-shot71.070.262.662.5AIME 24252-shot35.331.621.624.8CodeHumanEval1-shot70.784.864.667.7MBPP3-shot71.473.872.269.8CRUXEval-I1-shot67.574.062.163.9CRUXEval-O1-shot79.183.576.474.9MultiPL-E HumanEval0-shot59.560.545.945.7MultiPL-E MBPP0-shot56.758.852.550.6BigCodeBench0-shot70.161.763.062.9LiveCodeBench v61-shot30.826.324.824.9SWE-Bench (AgentLess)3-shot30.828.224.89.4*ChineseC-Eval5-shot87.992.590.091.0CMMLU5-shot87.490.988.888.9C-SimpleQA5-shot61.577.670.968.0MultilingualGlobalMMLU5-shot76.680.781.982.0INCLUDE5-shot71.475.377.277.2Long ContextNIAH-Multi32K99.399.899.785.6*64K99.9100.098.685.9*128K98.699.597.294.3*256K96.7---GSM-Infinite Hard16K37.734.641.550.432K33.726.138.845.264K31.516.034.732.6128K29.08.828.725.7* 表示模型可能无法遵循提示或格式。训练后模型评估采用MOPD与智能体强化学习的训练后范式该模型实现了最先进的推理与智能体性能。BenchmarkMiMo-V2 FlashKimi-K2 ThinkingDeepSeek-V3.2 ThinkingGemini-3.0 ProClaude Sonnet 4.5GPT-5 HighReasoningMMLU-Pro84.984.685.090.188.287.5GPQA-Diamond83.784.582.491.983.485.7HLE (no tools)22.123.925.137.513.726.3AIME 202594.194.593.195.087.094.6HMMT Feb. 202584.489.492.597.579.288.3LiveCodeBench-v680.683.183.390.764.084.5General WritingArena-Hard (Hard Prompt)54.171.953.472.663.371.9Arena-Hard (Creative Writing)86.280.188.893.676.792.2Long ContextLongBench V260.645.158.465.661.8-MRCR45.744.255.589.755.4-Code AgentSWE-Bench Verified73.471.373.176.277.274.9SWE-Bench Multilingual71.761.170.2-68.055.3Terminal-Bench Hard30.530.635.439.033.330.5Terminal-Bench 2.038.535.746.454.242.835.2General AgentBrowseComp45.4-51.4-24.154.9BrowseComp (w/ Context Manage)58.360.267.659.2--\(\tau^2\)-Bench80.374.380.385.484.780.24. 模型架构混合滑动窗口注意力MiMo-V2-Flash通过交替使用局部滑动窗口注意力SWA和全局注意力GA来解决长上下文的二次方复杂度问题。配置采用 \(M8\) 个混合块堆叠结构。每个块包含 \(N5\) 个SWA层和1个GA层。效率SWA层采用128个词元的窗口大小显著减少KV缓存占用。沉没偏置应用可学习的注意力沉没偏置确保在激进窗口尺寸下仍保持性能。轻量级多词元预测MTP不同于传统推测解码技术我们的MTP模块原生集成于训练和推理流程。结构使用稠密前馈网络替代MoE和SWA替代GA使每模块参数量控制在0.33B。性能支持自推测解码生成速度提升三倍缓解小批量强化学习训练时的GPU闲置问题。5. 训练后技术亮点MiMo-V2-Flash采用创新的蒸馏和强化学习策略通过精心设计的训练后流程最大化推理和智能体能力。5.1 多教师同策略蒸馏MOPD我们提出**多教师同策略蒸馏MOPD**这一新范式将知识蒸馏构建为强化学习过程密集令牌级指导不同于依赖稀疏序列级反馈的方法MOPD利用领域专家模型教师在每个令牌位置提供监督同策略优化学生模型从自身生成的响应中学习而非固定数据集。这消除了曝光偏差确保更小更稳定的梯度更新内在奖励鲁棒性奖励源自学生与教师间的分布差异使该过程天然抵抗奖励破解5.2 规模化智能体强化学习我们大幅扩展了智能体训练环境以提升智能水平和泛化能力海量代码智能体环境利用真实GitHub工单创建超10万个可验证任务。自动化流水线维护的Kubernetes集群可运行超1万个并发Pod环境搭建成功率达70%。网页开发多模态验证器针对网页开发任务采用基于视觉的验证器通过录制视频非静态截图评估代码执行减少视觉幻觉并确保功能正确性。跨领域泛化能力实验表明代码智能体的大规模强化学习训练能有效迁移至数学和通用智能体领域显著提升相关任务表现。5.3 先进强化学习基础设施为支持大规模混合专家模型的高吞吐强化学习训练我们在SGLang和Megatron-LM基础上实现多项基础设施优化轨迹路由回放(R3)解决推理与训练阶段MoE路由数值精度不一致问题。R3复用轨迹阶段的精确专家路由确保一致性且开销可忽略。请求级前缀缓存在多轮智能体训练中缓存先前对话轮的KV状态和路由专家避免重复计算并保证跨轮采样一致性。细粒度数据调度器扩展轨迹引擎以调度细粒度序列替代微批次结合部分轨迹执行显著减少长尾延迟造成的GPU闲置。工具箱双层管理器采用Ray执行器池的两层设计处理资源竞争消除工具执行的冷启动延迟实现任务逻辑与系统策略解耦。6. 推理与部署MiMo-V2-Flash支持FP8混合精度推理推荐使用SGLang获得最佳性能。参数建议采样参数推荐设为temperature0.8, top_p0.95。SGLang快速入门pipinstallsglang# Launch serverpython3 -m sglang.launch_server\--model-path XiaomiMiMo/MiMo-V2-Flash\--served-model-name mimo-v2-flash\--pp-size1\--dp-size2\--enable-dp-attention\--tp-size8\--moe-a2a-backend deepep\--page-size1\--host0.0.0.0\--port9001\--trust-remote-code\--mem-fraction-static0.75\--max-running-requests128\--chunked-prefill-size16384\--reasoning-parser qwen3\--tool-call-parser mimo\--context-length262144\--attention-backend fa3\--speculative-algorithm EAGLE\--speculative-num-steps3\--speculative-eagle-topk1\--speculative-num-draft-tokens4\--enable-mtp# Send requestcurl-i http://localhost:9001/v1/chat/completions\-HContent-Type:application/json\-d{ messages : [{ role: user, content: Nice to meet you MiMo }], model: mimo-v2-flash, max_tokens: 4096, temperature: 0.8, top_p: 0.95, stream: true, chat_template_kwargs: { enable_thinking: true } }重要通知[!IMPORTANT]在支持多轮工具调用的思考模式下模型会同时返回reasoning_content字段和tool_calls字段。要继续对话用户必须在后续每个请求的messages数组中保留所有历史reasoning_content。[!IMPORTANT]强烈推荐使用以下系统提示语请从英文和中文版本中选择。英语You are MiMo, an AI assistant developed by Xiaomi. Todays date: {date} {week}. Your knowledge cutoff date is December 2024.中文你是MiMo中文名称也是MiMo是小米公司研发的AI智能助手。 今天的日期{date} {week}你的知识截止日期是2024年12月。