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小米大模型 MiMo-v2-flash 实测 今天小米发布了自家的开源模型:Mimo-v2-flash,着实有点意外,也挺惊喜。 这个模型用的是 MoE(混合专家)架构,总参数量 309B,激活参数 15B。在注意力机制上,他们做了些取舍,大多数时候模型只关注最近的 128 个 Token,每隔 5 次才全局看一遍。虽然这个设计有些激进,但好处是既节省了资源,又不会丢失太多信息。推理速度能达到每秒 150 个 Token,成本也很低,每百万输入 Token 只要 0.1 美元。 在 SWE-bench 多语言测试中,Mimo-v2-flash 拿下了开源赛道第一,数学竞赛 AIME 2025 也排在前列。它还能切换 “思考模式”,支持 256k 超长上下文,写代码和做 Agent 任务都很拿手。 训练方法上也有创新,采用了一种叫 MOPD 的多教师蒸馏范式,训练算力消耗只有传统方法的 1/50,还能让模型自我进化。 亲测了一下模型的编码能力,让它生成了一个 3D 飞行避障游戏。 提示词: 开发一个 3D 极简风格的飞行避障游戏。场景是无限生成的霓虹沙漠地平线,玩家控制飞船用左右键躲避障碍物并收集发光晶体。飞船加速时要有 Three.js 的粒子拖尾,场景还得有动态日夜循环。 代码生成非常快,1 分钟就搞定了,而且一次生成几乎没出错,这让我挺惊讶。唯一没做好的就是飞机的粒子拖尾,让模型迭代了一次代码,补了一下,还顺便优化了手机上的操作。 Mimo-v2-flash 是年末最令我感到惊喜的发布,值得大家关注。 #小米 #Mimov2flash #开源模型 #人工智能 #AI技术
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