4月23日，小米正式发布了MiMo-V2.5系列大模型，并宣布开启公测。该系列涵盖MiMo-V2.5、V2.5-Pro及TTS、ASR系列模型，其中MiMo-V2.5-Pro和MiMo-V2.5均支持百万级上下文窗口，将于近期开源。
MiMo-V2.5核心能力解析
小米MiMo系列定位为端侧与云端协同的轻量大模型，此次V2.5版本在架构和性能上均有重大升级：
# MiMo-V2.5 关键参数
model_type = “MiMo-V2.5-Pro”
context_window = 1,000,000 # 百万级上下文
supports = [“code”, “reasoning”, “long-context”]
languages = [“中文”, “英文”, “代码”]
open_source = True # 近期开源
百万级上下文的实际意义
支持百万级上下文是本次发布最引人注目的特性。这意味着MiMo-V2.5可以：
- 一次性处理长达150万汉字的文本输入
- 完整分析整部代码仓库的依赖关系
- 支持多轮对话中的超长记忆，不丢失关键信息
- 胜任长文档摘要、论文审阅、小说创作等任务
💡 场景示例
输入一部10万字的合同文档，MiMo-V2.5可以一次性完成风险点识别、条款对比、修改建议全部工作，而传统模型需要分段处理再拼接。
与其他国产模型对比
以下是目前主流国产大模型上下文支持能力对比：
| 模型 | 最大上下文 | 开源情况 |
|---|---|---|
| 小米 MiMo-V2.5 | 1M (百万) | 近期开源 |
| 通义千问 Qwen-Max | 128K | 部分开源 |
| 文心一言 4.0 | 128K | 闭源API |
| Kimi (月之暗面) | 200K | 闭源API |
| 智谱 GLM-4 | 128K | 部分开源 |
📊 数据亮点
MiMo-V2.5的百万级上下文直接对标国际顶尖水平，超越了大多数国产模型，这一能力对于需要处理长文本的企业用户具有极大吸引力。
快速上手指南
公测期间，开发者可通过以下方式体验MiMo-V2.5：
# 安装小米MiMo SDK
pip install mimo-sdk
# 基础调用示例
from mimo import MiMo
model = MiMo.load(“MiMo-V2.5”)
result = model.generate(“分析这份长文档的核心观点”, context=long_document)
# 支持流式输出
📌 总结
小米MiMo-V2.5以百万级上下文能力切入市场，叠加开源策略，有望在国产大模型竞争中占据重要一席。其在长文本处理上的优势，将为文档分析、代码理解等领域带来新的可能性。
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