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MiMo-V2.5-Pro UltraSpeed的速度快得有点太过分了,代码写的太快就像龙卷风…… 和其他厂商不一样,小米这是Pro模型直接出来1000token/s,不是flash模型。 恐怕在世界范围内也是第一次吧。从来没见过这么快的速度。 网页版在这里 有API

89,307 次观看 • 4 个月前 •via X (Twitter)

32 条评论

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Andy Woo4 个月前

这玩意儿需求要是理解错了,叫停都跑两里地了

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壮哥 | 国家安全问责力担当,专制警痞三十年!4 个月前

屎山如果是按照这个速度造的话,那我承认,六个月以后确实没有程序员这个职业了。

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Jen LM4 个月前

问:3353254235*23232332525等于几? 答:34597293492895872389749274392794923749875 问:这对吗? 答:就问你快不快吧。

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toutou👀4 个月前

弱智龙卷风,模型蠢再快有什么用。

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Workbuddy4 个月前

十倍速度三倍价格 相当于三十倍的烧钱节奏 我的账单要炸了

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Samian4 个月前

1000 tok/s on a pro model is genuinely nuts, hope the latency to first token isn't paying for it. xiaomi quietly cooking

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Timzaak4 个月前

以后,编程会: 脑暴、脑暴、再脑暴=> 代码 => Review、Review、再Review => 编译修bug => 上线

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Melse4 个月前

我agents.md中要求每次回复都要叫爸爸,只有MiMo一次也不叫,我觉得它不太行

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XiuerOld4 个月前

你就说快不快

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Nichola Lau4 个月前

目前是中国最垃圾的模型,整天到处营销宣传很恶心的

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Alex Vero4 个月前

它需要解决质量问题,在保证质量前提下,快才有用,目前,它质量不咋地

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Banshan4 个月前

又收推广费了?

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Zley4 个月前

问题是能力咋样

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iFun AU4 个月前

写出来的能用吗

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King Le Breton4 个月前

How do I get access? I applied, nothing came still

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sharke4 个月前

6456486+824168454=436644387876,你就说我口算快不快吧

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Wayan4 个月前

1000 tokens/s 如果真是 Pro 模型稳定输出,体验会完全变样,代码场景里等待感基本被抹掉了。

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Z4 个月前

codex spark 好像速度也是1000TPS

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Ben Chen4 个月前

怎么还要内测申请!

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Feng Yang4 个月前

有毛线用

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yx4 个月前

gemini flash也超级快,而且质量感觉也还可以

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Dimon4 个月前

还是做一些实时响应场景的应用吧 编程车速这么快 一点安全感都没有 宁愿thinking长一点 稳一点开。

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Anthony Hou4 个月前

和Gemini Flash 比呢?

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xiaohuolong4 个月前

api调用需要单独付费吧

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TheHBrand4 个月前

openAI codex 5.3 spark was doing 1300 TPS code. likely better than this code. just a guess. but yea, it's the chip for codex spark for sure and it's super limited. so the tech is real, and the hardware is bottlenecked

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技术高手|非小白4 个月前

说话不过脑子能不快吗?😒至于对不对…

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yin4 个月前

有点 gemini 的感觉了

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Bongquisitive4 个月前

I'm trying to thinkn for a use case where it would be actually really useful, maybe end-to-end agentic processes with no human feedback or approval gating... It would be difficult to evaluate anything at this speed by a human. The thing is, most critical systems still require and should require in future a human supervision, in my opinion... Great work by Xiaomi nonetheless... I already use their token plan, but probably won't need this ultra-fast version.

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星宿老魔4 个月前

听说过 爆炒羊蛋 秒杀菜吗?

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YT 🇺🇦4 个月前

Чи є підписка? Не API ?

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狂热AI4 个月前

是因为算力充沛哈哈哈

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Moussa . AI4 个月前

Insane speed! 🔥 MiMo-V2.5-Pro UltraSpeed hitting 1000+ tokens/s on a full Pro model and dropping a complete interactive calculus web app in seconds? Xiaomi just crushed it. Respect 👏 I’ll trying right away..

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给大家带来小米 MiMo-v2.6-pro 的测试速报! 简单来讲, 这次不愧是直播RL带来的效果, AgenticCoding 能力提升明显, 之前的 MiMo-v2.5-Pro 在我的向量数据库测试中得分只有2505, 而这次直接翻了3倍, 得分来到了7810. 与 Claude Fable-5 分数接近了. 而且算法也进化为了单图HNSW分层近邻图(M=16/M0=28) + AVX-512精确距离 + 每线程visited stamp. 可以说只要再优化一下算法细节就是SOTA水平了. 而前端测试则是MiMo需要提升的重点了, 这次演示效果虽然有提升, 但是无奈横评的其他模型都太强大了, 而小米的加分项也是本身的算法Coding能力, 比如它是可以 one-shot 写出一个光追引擎的. 但是由于空间理解/物理模拟能力不到位, 小球没办法完成把墙壁撞破的演示. 另外本次还给大家测试了输出速度, MiMo-v2.6-pro-ultraspeed 版本可以达到464tps的速度, 着实恐怖. 而根据MiMo的技术报告, 峰值可以达到900tps, 常态化请求也可以稳定在500tps左右, 考虑到模型 1.02T 的总参数量, 以及高达 42B 的激活参数量, 再加上同等规模模型一般都在60-80tps的水平, 这个成绩相当亮眼. 当然也有值得注意的点, 比如这次测试我发现它还是有早停的问题的, 上面的向量数据库测试, 每轮最大迭代50次, 但是三次测试中, 有两次它迭代到30轮左右就没办法提升分数, 于是选择了直接交卷, 浪费了测试机会. 以及, 模型思考偏长, 而且暂时不支持调整思考强度, 加上普速接口现在异常火爆, 所以最好给大一些超时, 避免无法输出结果. 总结: MiMo-v2.6-Pro 适合搞后端AgenticCoding开发! 要算法有算法要质量有质量. 但是前端空间理解和美学还需要加强. 考虑到直播后训练的时候看到的67%的训练语料都是Coding, 这个结果丝毫不惊讶了. 希望下个版本前端能力也有提升! #mimo #mimov26 #mimov26pro #x小米mimo

karminski-牙医

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