小米MiMo-V2-Flash开源：3090亿参数大模型能否改写AI行业规则!

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小米开源3090亿参数大模型MiMo-V2-Flash，以超低成本和高性能挑战AI行业格局，或将重塑开发者生态。

核心内容：
1. 技术突破：MoE架构实现"大而不笨"，推理成本仅为Claude 4.5 Sonnet的2.5%
2. 开源策略：采用宽松MIT协议，定价仅为GPT-4的1/30，推动大模型普及
3. 应用前景：在编程领域表现接近GPT-5-High，能独立修复多数真实软件bug

杨芳贤

53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

2025年12月16日，小米突然向全球开发者推送了一枚"重磅炸弹"——开源旗舰大模型MiMo-V2-Flash。

这款总参数达3090亿、激活参数仅150亿的MoE架构模型，以73.4%的SWE-bench Verified得分刷新开源模型纪录，推理成本仅为Claude 4.5 Sonnet的2.5%，瞬间点燃了AI圈儿的热情。

技术突破：MoE架构怎么实现"大而不笨"？

在MiMo-V2-Flash的技术白皮书里，最震撼的不是3090亿这个天文数字，而是它独创的"按需激活"机制。

通过MoE（混合专家）架构，模型在推理时仅激活150亿参数，相当于309人的团队里只有15人同时工作。这种设计让它在保持代码能力超越所有开源模型的同时，把显存占用压缩至传统模型的1/6。

混合注意力机制是另一大杀手锏，小米采用5:1的激进比例融合滑动窗口注意力（SWA）与全局注意力（GA），128-token的窗口大小看似限制视野，实际上是通过"可学习的注意力汇入偏置"技术，在KV缓存减少近6倍的情况下，仍支持256k超长上下文。

多Token预测（MTP）技术，让推理速度飙升至150 tokens/秒。传统模型一次生成一个token的"打字机模式"也是被彻底颠覆，MiMo-V2-Flash通过3层MTP模块并行预测2.8-3.6个token，配合SGLang推理框架优化，实现2-2.6倍的端到端加速。这在实际编码任务中让运行速度提升达2.5倍，完美解决了小批量强化学习中的GPU空转问题。

开源生态：MIT协议能不能打破巨头垄断呢？

不同于某些厂商"开源轻量版、闭源旗舰版"的保守策略，MiMo-V2-Flash采用最宽松的MIT协议，允许商业修改与再分发，甚至将推理代码同步贡献给SGLang社区。

"我们要让每个开发者都能用上顶级大模型。"负责人罗福莉在发布会上展示的定价表真是让人咋舌：每百万输入token仅0.1美元，输出0.3美元，限时免费的API更是让中小企业激动。

这个价格仅为GPT-4的1/30，比同类开源模型低50%，简直就是直接把大模型服务拉入"白菜价"的时代。

生态布局上，小米已构建起"通用推理+语音+具身智能"的开源矩阵。此前发布的MiMo-Embodied模型打通自动驾驶与机器人控制，在29项基准测试中全面霸榜；

MiMo-Audio则实现语音生成质量与效率的双重突破。这种全栈开源策略，让我们开发人员能像搭积木一样组合能力，快速构建行业解决方案。

应用前景：从代码生成到智能体革命

在编程领域，MiMo-V2-Flash交出了73.4%的SWE-bench Verified得分，这个接近GPT-5-High（74.9%）的成绩，说明MiMo-V2-Flash已经能独立修复绝大多数真实软件bug。

多语言测试中71.7%的解决率，也证明MiMo-V2-Flash在Python、Java等主流语言间的无缝切换能力。甚至有开发人员实测发现，用它生成的电商网页代码可直接部署，连支付接口都能自动对接。

长文本处理也是同样惊艳，256k上下文窗口能轻松容纳整本书籍，LongBench V2测试60.6分的表现超越Kimi-K2。

罗福莉在演讲中描绘的一个未来期待："下一代智能体不应只是语言模拟器，而要理解物理世界。"

后续MiMo-V2-Flash逐渐融入小米10.4亿AIoT设备，那我们或许很快能看到：扫地机器人根据污渍类型动态调整策略，汽车通过多模态感知预判危险，手机相册自动生成带叙事逻辑的视频回忆录。

#小米 #MiMo-V2-Flash