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当OpenAI和阿里还在比拼参数规模时，小米却走了一条与众不同的路。4月30日，小米正式开源其首个专为推理任务设计的大模型XiaomiMiMo，仅用7B参数就在数学推理和代码竞赛中超越了OpenAI的o1-mini和阿里32B规模的QwQ-32B-Preview。这一突破不仅展现了小米在AI领域的实力，更揭示了"参数并非万能"的行业新思考。
小身材大能量：7B参数实现超越性表现
XiaomiMiMo在数学推理（AIME24-25）和代码竞赛（LiveCodeBenchv5）两项关键测评中表现出色，以7B的轻量级参数规模，性能超越了OpenAI闭源模型o1-mini和阿里Qwen的32B大模型。更令人惊讶的是，在相同强化学习训练条件下，MiMo-7B的表现甚至优于业界知名的DeepSeek-R1-Distill-7B和Qwen2.5-32B等模型。
这一成就打破了"参数越大性能越强"的传统认知，证明了通过优化训练方法和算法，小规模模型同样可以实现卓越性能。小米的成功不仅为行业提供了新思路，也为资源有限的研究者和企业开辟了一条高效AI发展路径。
技术突破：预训练与后训练双轮驱动
MiMo的成功并非偶然，而是预训练和后训练两个阶段多层面创新的结果。在预训练阶段，小米团队重点挖掘富含推理模式的语料，合成了约200Btokens的推理数据，并通过三阶段逐步提升难度的训练策略，累计训练了25Ttokens，为模型打下了坚实的推理基础。
后训练阶段的创新更为关键。小米提出了"
TestDifficultyDrivenReward"机制，有效解决了困难算法问题中奖励稀疏的难题；引入"EasyDataRe-Sampling"策略，显著提升了强化学习训练的稳定性；设计的"SeamlessRollout"系统更是将强化学习训练速度提升2.29倍，验证速度提升1.96倍。这些创新共同构成了MiMo高效推理能力的核心支撑。
小米的AI战略：从硬件到人才的全面布局
MiMo的开源只是小米AI战略的冰山一角。据界面新闻报道，小米正在建设万卡级GPU集群，创始人雷军亲自领导这一重大项目。在人才方面，小米也积极引进顶尖AI专家，如DeepSeek-V2的关键开发者罗福莉已加入小米AI实验室，将领导大模型团队发展。
小米的这一系列动作表明，它正从硬件基础设施、核心技术研发到人才储备进行全面布局。正如知情人士所言："在AI硬件这件事情上，最核心的是手机而不是眼镜，小米在这个领域不all in是不可能的。"MiMo的成功开源，正是小米AI战略迈出的重要一步。
在AI竞赛日趋白热化的今天，小米通过MiMo展示了其独特的技术路线和战略思考。这款7B参数模型超越更大规模竞品的表现，不仅为行业提供了新思路，也标志着中国AI企业在技术创新上的又一突破。随着技术细节的全面开源，MiMo有望成为推理领域的重要参考模型，推动整个AI生态的发展。