小米MiMo-V2.5-Pro：超越DeepSeek-V4，引领开源大模型新时代

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MiMo-V2.5-Pro：参数与架构的颠覆性创新

MiMo-V2.5-Pro作为小米的旗舰级开源模型，其技术实力令人瞩目。它是一款拥有1.02万亿（1.02T）个参数的混合专家模型（MoE），其中420亿（42B）个激活参数，基于创新的混合注意力架构。这一设计使其在通用智能能力、复杂软件工程和长时域任务处理方面均实现了显著提升。

MiMo-V2.5-Pro继承了MiMo-V2-Flash的混合注意力机制和多标记预测（MTP）设计。通过局部滑动窗口注意力（SWA）和全局注意力（GA）以6:1的比例交错使用，并在长上下文情况下通过可学习的注意力池偏置，将键值缓存存储空间减少了近7倍，同时保持了性能。此外，轻量级的MTP模块原生集成用于训练和推理，将输出吞吐量提升了约三倍，并加速了强化学习（RL）的部署。模型预训练使用了27万亿（27T）个Token，原生序列长度32K，上下文扩展至惊人的100万Token，为处理超长文本和复杂任务提供了坚实基础。

性能卓越：全面超越DeepSeek-V4与主流闭源模型

小米官方公布的基准测试结果显示，MiMo-V2.5-Pro在多项关键测评中表现出色，成功超越了最新开源的DeepSeek-V4-Pro模型，甚至在某些方面领先于发布不久的Kimi K2.6等主流闭源模型，实现了总体最佳的评价。

具体来看，MiMo-V2.5-Pro在GDPVal-AA（Elo）和Claw-Eval（pass^3）等权威测评中均取得了领先地位。与此同时，MiMo-V2.5（3100亿参数版本）也在Claw-Eval Text、Terminal-Bench 2.0、SWE-Bench Pro等多项测评中大幅超越了DeepSeek最新发布的DeepSeek-V4-Flash。这些成绩不仅证明了小米在大模型研发上的硬核实力，也预示着开源大模型在性能上正不断逼近甚至超越闭源模型的可能性。对于追求卓越性能的AI开发者和企业而言，MiMo-V2.5-Pro无疑提供了一个极具竞争力的选择。

生态共建：国产芯片深度适配与百万亿Token激励

MiMo-V2.5-Pro的发布不仅仅是模型本身的突破，更在于其对AI生态的积极推动。开源首日，MiMo-V2.5-Pro便宣布已完成与包括阿里平头哥、百度昆仑芯、燧原科技、沐曦、天数智芯在内的5家国产芯片厂商以及亚马逊云科技、AMD等国际巨头的深度适配，这对于加速模型部署、降低推理成本具有里程碑式的意义。这种“Day 0”适配策略，确保了开发者能够立即在多种硬件平台上高效运行MiMo-V2.5系列模型，极大地拓宽了模型的应用场景。

此外，小米还启动了“MiMo Orbit计划”，包括“百万亿Token创造者激励计划”和“Agent生态共建计划”。前者将在30天内免费发放总计100万亿Token权益，鼓励全球AI用户进行创新性开发和应用，最高可获得价值659元的Token Plan。后者则面向全球Agent框架团队提供专项支持，已与OpenCode、Hermes Agent、KiloCode等Agent框架厂商展开深度合作，旨在共同推动Agent技术的发展和应用落地。这一系列举措表明，小米正从“拼参数”转向“拼应用”，致力于构建一个开放、繁荣的AI生态系统。

结语：开源大模型新篇章，赋能AI未来

小米MiMo-V2.5-Pro的横空出世，无疑为开源大模型领域注入了新的活力。它不仅以卓越的性能和创新的架构树立了新的标杆，更通过深度芯片适配和大规模生态激励，展现了小米推动AI技术普惠和应用落地的决心。在当前大模型行业竞争日益激烈的背景下，MiMo-V2.5-Pro的发布，有望倒逼行业更快降低推理成本、提升Agent真实任务完成率，加速AI技术的商业化进程。未来，我们期待MiMo-V2.5-Pro能在更广泛的领域发挥其潜力，为AI创新带来更多可能。更多关于LLM，大模型，提示词，AI变现等前沿AI资讯，请访问https://aigc.bar。