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小米推出 MiMo V2 Pro 推理模型

小米推出 MiMo V2 Pro 推理模型
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🦙閱讀原文： Reddit r/LocalLLaMA
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💡小米 1M 上下文推理模型以 $1/M 權杖推出—測試對抗 GPT 競爭者（30字元）

⚡ 30-Second TL;DR

有什麼變化

從 MiMo-V2-Flash（Intelligence Index 41 分）升級

為什麼重要

透過平價 API 提供競爭性長上下文推理，對 OpenAI 等競爭者構成企業應用壓力。

下一步行動

透過小米 API 測試 MiMo-V2-Pro 的 1M 上下文推理基準。

誰應關注：Developers & AI Engineers

關鍵要點

  • •從 MiMo-V2-Flash（Intelligence Index 41 分）升級
  • •1M 權杖上下文視窗，純文字模式
  • •僅 API 存取，尚未開放權重
  • •定價：256K 為 $1/$3，1M 為 $2/$6 每 1M 權杖

🧠 深度解析

背景與延伸：來自公開資料，非原文內容。引用 7 個來源。

🔑 增強重點摘要

  • •MiMo-V2-Flash 採用混合滑動視窗注意力（Hybrid Sliding Window Attention），以 128 權杖滑動視窗和 5:1 混合比例，減少 KV 快取 6 倍。[1][2]
  • •整合多權杖預測（Multi-Token Prediction, MTP）作為原生草稿模型，提供 3 倍推理速度提升，並支援強化學習訓練加速。[1][2]
  • •訓練於 27T 權杖資料，使用 FP8 混合精度，於多語言編碼基準如 SWE-Bench 和 AIME 2025 表現優異（94.1%）。[1]

🔮 前景展望AI analysis grounded in cited sources

MiMo V2 Pro 的 1M 上下文視窗將推動長上下文代理應用普及
從 V2-Flash 的 256K 升級至 1M 權杖，結合 MoE 效率，可降低長序列任務的記憶體需求並提升實時性能。[1][2]
API 定價策略將吸引中小企業採用小米 AI 服務
以 $1/$3 起跳的低成本，結合高 Intelligence Index 分數，提供比開源 V2-Flash 更易存取的商業級推理能力。[1]

⏳ 時間線

2025-01
小米推出 MiMo-V2-Flash，309B MoE 模型開源於 Hugging Face
2025-12
MiMo-V2-Flash 正式發布，強調編碼與推理效能
2026-02
MiMo-V2-Flash 基準測試顯示與 Gemini 等競爭
2026-03
小米推出 MiMo V2 Pro，升級至 1M 上下文視窗 API 服務
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