免费100万亿Token，开源模型新王登场。
智东西4月28日报道，刚刚，小米开源罗福莉带队研发的MiMo-V2.5系列模型，采用MIT协议，允许商用推理部署与二次训练，无需额外授权。
▲MiMo-V2.5-Pro在Hugging Face的开源页面截图
此前，该系列模型于4月23日开启公测，包括MiMo-V2.5-Pro、MiMo-V2.5两款模型。模型具备更强Agent能力，支持100万上下文，且Token效率大幅提升。
MiMo-V2.5-Pro的完整基准测试结果今日公布，小米称其在GDPVal-AA（Elo）、Claw-Eval（pass^3）等多项测评中超过了最新开源的DeepSeek-V4-Pro模型，也超过了发布不久的Kimi K2.6等主流闭源模型，实现总体最佳。
▲MiMo-V2.5-Pro的最新测评成绩
开源首日，MiMo-V2.5-Pro宣布已完成与阿里平头哥、亚马逊云科技、AMD、百度昆仑芯、燧原科技、沐曦、天数智芯多个芯片厂商的接入适配。MiMo-V2.5系列模型同步完成SGLang和vLLM主流推理框架的Day 0适配。
与此同时，小米还推出百万亿Token创造者激励计划，计划30天内免费发放总计100万亿Token权益；推出Agent生态共建计划，目前已与OpenCode、Hermes Agent、KiloCode等Agent框架厂商展开合作。
模型权重合集：
https://huggingface.co/collections/XiaomiMiMo/mimo-v25
更多细节参考模型Blog：
https://mimo.xiaomi.com/index#blog
百万亿Token计划申请网址：
https://100t.xiaomimimo.com/
模型技术细节公布
测评超越DeepSeek-V4
由小米最新公开的模型卡可知，小米迄今为止最强模型MiMo-V2.5-Pro是一款拥有1.02万亿（1.02T）个参数的混合专家模型，其中420亿（42B）个激活参数，基于混合注意力架构，相比前代模型在通用智能能力、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。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，窗口大小为128个Token，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。一个轻量级的MTP模块，采用密集前馈神经网络（FFN），原生集成用于训练和推理，输出吞吐量大约提升了三倍，并加速了强化学习（RL）的部署。
▲MiMo-V2.5-Pro的模型架构及训练过程
该模型预训练使用27万亿（27T）个Token，采用FP8混合精度，原生序列长度为32K，上下文扩展至1M个Token。后训练遵循MiMo-V2-Flash中引入的三阶段范式：1、监督式微调，在精心挑选的数据对上建立基础的指令跟踪；2、领域专精训练，其中不同的教师模型分别通过针对特定领域的强化学习进行优化，涵盖数学、安全、智能工具使用等领域；3、多教师策略蒸馏（MOPD），其中单个学生模型在每位专精教师的Token级指导下，从自身的展开中学习策略，并将所有教师的能力融合到一个统一的模型中。
再来看看MiMo-V2.5，这是一个3100亿（310B）参数的稀疏MoE模型，拥有150亿（15B）激活参数，在48万亿（48T）个Token上进行训练。它的语言主干框架继承了MiMo-V2-Flash的混合滑动窗口注意力机制，并搭载自研预训练视觉、音频编码器，两类编码器通过轻量化投影模块完成跨模块融合。
▲MiMo-V2.5架构
训练过程分为五个阶段：1、基于多样化语料开展文本预训练，搭建大语言模型主干网络；2、进行投影层预热训练，实现音视频、视觉投影器与语言模型的对齐融合；3、依托高质量跨模态数据集，开展大规模多模态预训练；4、执行监督微调与智能体后训练，在此过程中将上下文窗口从32K逐步扩容至256K，最终达到100万Token；5、最后是通过强化学习（RL）与多目标偏好蒸馏（MOPD），进一步强化模型的感知、逻辑推理与智能体执行能力。
从小米最新公布的测评结果来看，MiMo-V2.5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。
▲MiMo-V2.5最新测评情况
开源首日，完成阿里平头哥沐曦
等7家芯片厂商适配
小米还公布了芯片生态与推理框架最新适配情况，MiMo-V2.5-Pro开源首日完成多个芯片厂商的接入适配：
阿里平头哥：基于真武810E及全栈自研AI软件栈实现深度适配。
亚马逊云科技：基于Trainium2芯片与Neuron SDK+vLLM推理框架完成深度适配，实现开源即全球可用的首日适配。下一代3nm制程Trainium3将进一步释放模型性能。
AMD：依托ROCm开源软件栈提供Day-0适配及全面优化支持。
百度昆仑芯：通过底层算子优化与软硬件协同加速，保障模型稳定高效运行。
燧原科技：基于自研驭算TopsRider软件栈深度优化，在燧原L600上完成全量适配。
沐曦：基于曦云C系列及全栈自研MXMACA软件栈，实现Triton语法到沐曦GPU指令集的端到端原生支持。
天数智芯：实现Day 0级深度适配。
此外，MiMo-V2.5系列模型同步完成SGLang和vLLM主流推理框架的Day 0适配。
免费发放100万亿Token
已与Hermes Agent等合作
与此同时，小米还同步推出MiMo Orbit计划，包含两部分：“百万亿Token创造者激励计划”，与面向Agent框架团队的“Agent生态共建计划”。
在百万亿Token创造者激励计划方面，小米面向全球AI用户免费发放Token，30天内发放总计100万亿Token权益，赠完即止。
该计划采取申请制，通过者最高获得Max档位Token Plan，包含16亿Credits，价值659元。活动时间：北京时间2026年4月28日00:00至5月28日00:00。
Agent生态共建计划方面，小米面向全球Agent框架团队提供专项支持，为框架提供MiMo Token限免支持，同时参与和赞助框架平台的AI Hackathon等共创活动。
其目前已与OpenCode、Hermes Agent、KiloCode等Agent框架厂商展开深度合作。
结语：多款国产开源模型“亮剑”交锋
近期，大模型行业开源力度持续加码，模型与国产及国际芯片的“Day 0”适配已从亮点变为刚需，推理效率和部署成本成为下一阶段竞争的核心。同时，百亿级Token免费激励与Agent框架生态共建，反映出行业正从“拼参数”转向“拼应用”。
值得关注的是，小米MiMo-V2.5-Pro在多项基准评测中直接超越DeepSeek最新开源的DeepSeek-V4-Pro模型，可谓与DeepSeek在开源赛道发起“亮剑”交锋，有望倒逼行业更快降低推理成本、提升Agent真实任务完成率。
文章来自于微信公众号 "智东西"，作者 "智东西"
【开源免费】Browser-use 是一个用户AI代理直接可以控制浏览器的工具。它能够让AI 自动执行浏览器中的各种任务，如比较价格、添加购物车、回复各种社交媒体等。
项目地址：https://github.com/browser-use/browser-use
【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的（AI Agents）项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务，从而让AI有步骤的去解决实际问题。
项目地址：https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT
【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目，只需要输入一句话的老板需求，MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色，包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师，MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。
项目地址：https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md
【开源免费】XTuner 是一个高效、灵活、全能的轻量化大模型微调工具库。它帮助开发者提供一个简单易用的平台，可以对大语言模型（LLM）和多模态图文模型（VLM）进行预训练和轻量级微调。XTuner 支持多种微调算法，如 QLoRA、LoRA 和全量参数微调。
项目地址：https://github.com/InternLM/xtuner
