作者｜郭晓静 罗福莉的首秀略显紧张，但不负众望，她带来了一个高效的模型MiMo-V2-Flash，也抛出了新的AGI梦想。 在她看来，现在的模型大多只是"完美的语言外壳，没有锚定现实世界的物理模型"；"真正的智能是从交互中活出来的"，通往AGI的必经之路，不是打造 一个程序，而是"推演整个世界的运作逻辑，打造一个虚拟宇宙"。 这次首秀，罗福莉确实带来了鲜明的"DeepSeek 基因"，比如MoE架构、MTP技术和对极致效率的追求。 此次开源的MiMo-V2-Flash模型，它具备三个核心特点： 高效推理 虽然总参高达309B，但通过MoE架构仅激活15B，结合被低估的MTP（多令牌预测）技术，生成速度达到150 tokens/秒。这带来约2.5倍加速，主要为了解 决车机、助手等端侧交互对延迟的敏感。 创新的长文本架构 设计上追求"简单优雅"，采用Hybrid SWA机制，锁定128 tokens的"神奇窗口"。这不仅支持256K长上下文，固定了KV缓存以降低硬件压力，还在代码生成 上刷新了SOTA。 12月17日，2025小米"人车家全生态合作伙伴大会"举办。在这次大会上，小米MiMo团队负责人罗福莉完成了首 ...