【读代码】从预训练到后训练：解锁语言模型推理潜能——Xiaomi MiMo项目深度解析

项目开源地址：https://github.com/XiaomiMiMo/MiMo

一、基本介绍

Xiaomi MiMo是小米公司开源的7B参数规模语言模型系列，专为复杂推理任务设计。项目包含基础模型（MiMo-7B-Base）、监督微调模型（MiMo-7B-SFT）和强化学习模型（MiMo-7B-RL）等多个版本。其核心创新在于通过全流程优化解锁模型的推理潜力：

技术亮点：

• 预训练阶段：优化数据管道，提升推理模式密度
• 训练目标：引入多token预测（MTP）加速推理
• 后训练阶段：创新性代码奖励机制与数据重采样策略
• 工程优化：无缝rollout引擎实现1.9倍训练加速

性能表现：

• 在AIME2024数学竞赛达到68.2%准确率（超过DeepSeek R1）
• LiveCodeBench v5代码基准57.8%准确率
• 推理速度提升90%（MTP加速）

二、快速上手

环境配置

# 使用官方推荐环境
conda create -n mimo python=3.10
conda activate mimo
pip install vllm>=0.7.3 torch==2.3.0

基础推理示例

from vllm import LLM, SamplingParamsmodel = LLM("XiaomiMiMo/MiMo-7B-RL",trust_remote_code=True,num_speculative_tokens=1)prompt = "解方程：x² -5x +6 = 0"
sampling_params = SamplingParams(temperature=0.6, max_tokens=256)outputs