小米开源"小米MiMo"大模型：挑战OpenAI o1-mini，7B参数碾压，推理能力瞩目
随着人工智能的快速发展，大模型已成为业界研究的热点。小米公司也不甘示弱，其大模型团队通过小米MiMo公众号宣布，他们开源了首个“为推理而生”的大模型MiMo。这款模型在数学推理和代码竞赛公开测评集上展现出了强大的实力，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。
MiMo是小米大模型Core团队的一次初步尝试，他们通过联动预训练到后训练的全面提升，使得MiMo的推理能力得到了显著提升。在数据和算法等多层面的创新驱动下，MiMo的推理能力得到了质的飞跃。
预训练阶段的核心是让模型见过更多推理模式，而数据层面则着重挖掘富推理语料，并合成约200B tokens的推理数据。经过三阶段的训练，逐步提升训练难度，总训练达到25T tokens。这些工作为MiMo的后训练阶段打下了坚实的基础。
后训练阶段的核心是高效稳定的强化学习算法和框架。为了解决困难算法问题中的奖励稀疏问题，团队提出了Test Difficulty Driven Reward策略。此外，他们还引入了Easy Data Re-Sampling策略，以稳定RL训练。在框架方面，他们设计了Seamless Rollout系统，使得RL训练加速2.29倍，验证加速1.96倍。这些创新性的方法大大提升了MiMo模型的性能。
开源地址和相关技术报告的链接也已附在文章中。小米MiMo大模型的开源行为展现了小米公司对技术共享和社区合作的重视，这也是小米在人工智能领域积极布局的一部分。
MiMo的推理能力提升不仅体现在参数规模上，更体现在其在实际应用中的表现。在数学推理和代码竞赛公开测评集上，MiMo仅用7B的参数规模，就超越了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。这一成绩无疑证明了MiMo的强大实力和广阔的应用前景。
小米MiMo大模型的出现，无疑给业界带来了新的思考和启示。它不仅展示了小米在人工智能领域的实力和决心，也为学术界和工业界提供了宝贵的经验和参考。随着小米MiMo大模型的进一步发展，我们期待它在更多领域展现出卓越的性能和价值。
总的来说，小米MiMo大模型以挑战OpenAI o1-mini为目标，凭借7B参数的规模碾压对手，其推理能力令人瞩目。小米MiMo的开源行为和其在技术上的创新性举措，都值得我们肯定和赞赏。我们期待小米MiMo大模型在未来能够取得更多的突破和成就，为人工智能的发展做出更大的贡献。
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