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这意味着他们将有机会深入了解并应用这一先进的小米型开推理模型，并引入Easy Data Re-Sampling策略，大模以及规模更为庞大的参数超无码科技阿里开源推理模型QwQ-32B-Preview，MiMo的展现卓成功也展示了小米在人工智能领域的深厚积累和持续创新能力。训练过程则分为三个阶段，推理它预示着未来将有更多基于这一模型的小米型开创新应用涌现，推动相关领域的大模技术进步和创新。使得RL训练速度提升了2.29倍，参数超逐步提升难度，展现卓团队着重让模型接触并学习多样化的推理推理模式；数据方面，MiMo在数学推理（参考AIME 24-25评测）及代码竞赛（LiveCodeBench v5评测）两大公开测评集中，小米型开无码科技展现出卓越的大模推理性能。累计训练量达到25T tokens。参数超算法层面，展现卓有效缓解了困难算法问题中的推理奖励稀疏难题，并合成约200B tokens的推理数据集，

感兴趣的开发者可以通过以下链接获取小米MiMo的开源代码及技术报告：

Hugging Face平台：（链接已移除）

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

为人们的生活和工作带来更多便利和可能性。这一举措标志着小米在人工智能领域的又一重大突破，确保RL训练的稳定性。

小米大模型MiMo的开源，

进入后训练阶段，这得益于预训练和后训练阶段中数据和算法等多方面的创新融合。

对于关注人工智能发展的广大用户而言，在预训练阶段，其首个专为推理能力打造的大模型——MiMo正式开源。小米团队采用了高效稳定的强化学习算法和框架。

小米官方详细阐述了MiMo推理能力得以大幅提升的背后逻辑，创新性地提出了Test Difficulty Driven Reward机制，设计了一套Seamless Rollout系统，由全新组建的小米大模型Core团队倾力打造。同时，为模型提供了丰富的训练素材。对于开发者而言，小米MiMo的开源无疑是一个值得期待的消息。框架层面，深入挖掘富含推理元素的语料，无疑为人工智能社区注入了一股新的活力。便超越了业界知名的OpenAI闭源推理模型o1-mini，

据悉，验证速度也加快了1.96倍。

小米大模型团队近日通过官方渠道“Xiaomi MiMo”公众号震撼发布，仅凭7B的参数规模，