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小米开源MiMo-V2-Flash：用1/2参数挑战DeepSeek-V3，代码Agent能力登顶开源榜首

小米LLM团队开源了MiMo-V2-Flash，一个仅309B总参数（15B激活）的MoE模型，在代码Agent任务上达到73.4%（SWE-Bench Verified），超越所有开源模型。更令人惊讶的是，它仅用DeepSeek-V3.2一半的参数，就实现了接近的推理和Agent能力。核心创新在于128-token极致激进的滑动窗口注意力架构，以及首创的Multi-Teacher On-Policy Distillation (MOPD)后训练范式，通过让学生模型从多个领域专家教师中在线蒸馏，完美继承各领域巅峰能力。

论文标题：MiMo-V2-Flash Technical Report
来源：arXiv预印本
链接：https://github.com/XiaomiMiMo/MiMo-V2-Flash

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文章核心

研究背景

通往AGI的道路上，高级推理链和自主Agent工作流正成为关键前沿，这些能力都建立在大规模强化学习之上。然而，构建可扩展的推理器和Agent面临一个共同的关键瓶颈：长上下文建模必须同时做到快速和强大。传统全局注意力机制的二次复杂度使得长上下文处理成本高昂，而过于激进的滑动窗口注意力又会导致性能大幅下降。此外，现有后训练方法在提升某一领域能力时，往往会导致其他领域能力退化（“跷跷板效应”），且无法充分利用多个专家模型的知识。MiMo-V2-Flash正是为解决这些核心挑战而设计的高效推理与Agent模型。

研究问题

1. 极致滑动窗口的性能挑战：先前研究表明，过小的滑动窗口（如128 tokens）或过高的SWA:GA比例会导致模型性能严重下降，尤其在长上下文任务中
2. 后训练的能力失衡：传统后训练方法在提升某一领域能力时会导致其他领域退化，且学习效率低下，无法充分整合多个专家模型的知识
3. RL训练的效率瓶颈：Agent的RL训练中，rollout阶段的推理解码成本成为主要瓶颈，小batch的on-policy训练难以充分利用GPU资源

主要贡献

1. 极致高效的混合滑动窗口架构：采用128-token滑动窗口和5:1的SWA:GA混合比例，配合可学习的attention sink bias，在长上下文场景下KV-cache存储和注意力计算降低近6倍，同时保持甚至超越全局注意力的建模能力。在GSM-Infinite极端长上下文推理基准上，从16K到128K性能衰减极小
2. 首创MOPD后训练范式：提出Multi-Teacher On-Policy Distillation，通过让学生模型从自身分布采样，接收来自多个领域专家教师的token级密集奖励和outcome奖励的联合监督。这种on-policy蒸馏避免了分布不匹配，使学生模型完美继承各领域教师的巅峰能力，无需参数合并或离线数据集
3. 轻量级MTP加速推理与RL：设计轻量级Multi-Token Prediction模块（每层仅0.33B参数），采用dense FFN和滑动窗口注意力，实现高达3.6的平均接受长度和2.6倍解码加速。特别适用于RL训练的rollout加速，解决小batch on-policy训练的GPU利用率问题

方法论精要

混合滑动窗口注意力架构

MiMo-V2-Flash的核心架构采用Transformer骨干，增强了MoE和混合注意力机制。模型堆叠8个混合块（Hybrid Block），每个混合块包含5个连续的滑动窗口注意力（SWA）层和1个全局注意力（GA）层，形成5:1的混合比例。唯一例外是第一个Transformer块使用全局注意力配合dense FFN以稳定早期表示学习。

滑动窗口设计：滑动窗口大小设置为极致激进的128 tokens，远小于常见的512或更大窗口。这种设计迫使SWA层专注于局部信息建模，而将长程依赖委托给GA层，形成清晰的劳动分工。研究团队通过32B dense模型的消融实验发现，128-token窗口在通用基准、长上下文和复杂推理任务上均优于512-token窗口。

Attention Sink Bias：关键创新在于引入可学习的attention sink bias。在标准softmax注意力中，每个头学习一个可训练的bias参数sink ∈ R \text{sink} \in \mathbb{R}sink∈R，应用于softmax分母：

s i j = exp ⁡ ( a i j − m i ) exp ⁡ ( sink − m i ) + ∑ j ′ exp ⁡ ( a i j ′ − m i ) s_{ij} = \frac{\exp(a_{ij} - m_i)}{\exp(\text{sink} - m_i) + \sum_{j'} \exp(a_{ij'} - m_i)}sij​=exp(sink−mi​)+∑j′​exp(aij′​−mi​)exp(aij​−mi​)​

其中m i = max ⁡ ( max ⁡ j a i j , sink ) m_i = \max(\max_j a_{ij}, \text{sink})mi​=max(maxj​aij​,sink)。这使得模型可以在不需要关注任何token时，将注意力分配给"sink"，显著增强了SWA架构的建模容量。消融实验显示，无attention sink的128-window SWA在MMLU等基准上性能下降2-3个百分点，而加入sink后性能反超全局注意力基线。

架构配置：模型共48层（39层SWA + 9层GA），采用Grouped-Query Attention (GQA)。SWA层使用64个query头和8个KV头，GA层使用64个query头和4个KV头。每个头的维度为192（QK）和128（V）。RoPE位置编码部分应用于前64维。除第一层外，所有层使用sparse MoE FFN，每个MoE层包含256个专家，每token激活8个，无共享专家。总参数309B，激活参数15B。

轻量级Multi-Token Prediction

MTP模块被设计为轻量级以避免成为推理瓶颈。每个MTP块使用小型dense FFN（而非MoE）和滑动窗口注意力（而非全局注意力），每块仅0.33B参数。

训练策略：预训练阶段仅附加单个MTP头以避免额外训练开销。后训练阶段，该头被复制K次形成K步MTP模块，所有头联合训练进行多步预测。每个头接收主模型隐藏状态和token embedding作为输入，提供更丰富的预测信息。

加速机制：MTP通过提升FFN和attention的算术强度实现加速，生成多个draft tokens供主模型并行验证。这种token级并行性无需增加KV cache I/O。实验显示，3层MTP在不同数据集上平均接受长度达2.8-3.6 tokens，在16K输入1K输出场景下实现1.82-2.70倍解码加速。

RL加速优势：MTP特别适合RL训练加速。RL rollout阶段是主要瓶颈，且常面临小batch场景（尤其是长尾stragglers）。MTP通过token级并行缓解GPU利用率不足，使小batch on-policy RL训练更加实用。此外，MTP减轻了长尾stragglers导致的GPU空闲问题。

预训练策略

MiMo-V2-Flash在27T tokens上进行预训练，采用三阶段策略：

Stage 1（0-22T）：在多样化高质量通用语料上训练，使用32K上下文长度。数据包括公开网页、书籍、学术论文、代码、数学和STEM材料，特别强调长程依赖数据，如长文档和仓库级代码、PR、issues、commit历史。

Stage 2（22-26T）：Mid-training阶段，上采样代码数据并加入约5%合成推理数据，增强逻辑推理和程序合成能力。

Stage 3（26-27T）：上下文扩展至256K tokens，上采样长程依赖数据。RoPE base频率从640K（GA）调整至5M。

训练配置：采用FP8混精度训练，AdamW优化器（β 1 = 0.9 , β 2 = 0.95 \beta_1=0.9, \beta_2=0.95β1​=0.9,β2​=0.95，weight decay 0.1）。学习率Stage 1从0线性warm-up至3.2 × 1 0 − 4 3.2 \times 10^{-4}3.2×10−4（50B tokens），保持12T tokens，然后cosine衰减至1.0 × 1 0 − 4 1.0 \times 10^{-4}1.0×10−4（10T tokens）。Batch size从500B tokens线性warm-up至2048并保持。MTP loss权重Stage 1为0.3，Stage 2/3为0.1。

Multi-Teacher On-Policy Distillation (MOPD)

MOPD是MiMo-V2-Flash的核心后训练创新，通过三阶段框架解决能力失衡和学习低效问题：

Stage 1 - SFT：在数百万高质量指令-响应对上进行监督微调，覆盖通用对话、推理、编码和Agent任务，激活预训练获得的潜在能力。关键发现是MoE SFT训练稳定性依赖于"零梯度参数数量"（num-zeros）指标，通过调整expert bias更新率（1.0 × 1 0 − 4 1.0 \times 10^{-4}1.0×10−4）和AdamWϵ \epsilonϵ（1.0 × 1 0 − 8 1.0 \times 10^{-8}1.0×10−8）维持稳定。

Stage 2 - 领域专家训练：通过独立RL优化训练一套领域专家教师模型，包括：

• Non-agentic任务：数学推理、通用推理、安全对齐。使用混合验证系统（程序化工具+LLM judge）生成奖励信号
• Agentic任务：
  • Code Agent：在超过12万个真实GitHub issues上训练，开发自动化环境设置流水线（70%成功率，支持8种语言），采用轻量级agent scaffold仅暴露3个原子工具（bash, str_replace, finish）
  • Terminal Agent：从Stack Overflow/Exchange筛选约3万个需要高级技术专长的任务
  • Web Dev Agent：构建真实世界合成数据集，使用Playwright执行生成代码并通过多模态视觉判别器评分
  • Search Agent：通过递归事实图扩展生成查询，提供3个核心工具（search, open, find）
  • General Agent：合成应用环境，构建基于显式数据依赖和隐式逻辑依赖的工具调用图

实验显示，代码Agent RL训练在12万环境上扩展，SWE-Bench Verified从60%提升至75%，且泛化到数学、通用推理等其他任务。

Stage 3 - MOPD：将多教师知识整合形式化为on-policy强化学习目标。学生策略π θ \pi_\thetaπθ​从自身分布采样，接收两类信号：

1. 领域专家教师π domain x \pi^{\text{domain}_x}πdomainx​的token级密集奖励（通过reverse KL divergence）
2. Outcome Reward Model (ORM)的验证性结果奖励

技术上，MOPD的surrogate loss定义为：

L MOPD ( θ ) = − E x ∼ D , y ∼ μ θ ( ⋅ ∣ x ) [ 1 ∣ y ∣ ∑ t = 1 ∣ y ∣ w t A ^ MOPD , t log ⁡ π θ ( y t ∣ x , y < t ) ] \mathcal{L}_{\text{MOPD}}(\theta) = -\mathbb{E}_{x \sim \mathcal{D}, y \sim \mu_\theta(\cdot|x)} \left[ \frac{1}{|y|} \sum_{t=1}^{|y|} w_t \hat{A}_{\text{MOPD},t} \log \pi_\theta(y_t|x, y_{<t}) \right]LMOPD​(θ)=−Ex∼D,y∼μθ​(⋅∣x)​[∣y∣1​∑t=1∣y∣​wt​A^MOPD,t​logπθ​(yt​∣x,y<t​)]

其中w t w_twt​是importance sampling权重（带截断），A ^ MOPD , t \hat{A}_{\text{MOPD},t}A^MOPD,t​结合教师KL奖励和ORM优势：

A ^ MOPD , t = sg [ log ⁡ π domain x ( y t ∣ x , y < t ) π θ ( y t ∣ x , y < t ) ] + α A ^ ORM \hat{A}_{\text{MOPD},t} = \text{sg}\left[\log \frac{\pi^{\text{domain}_x}(y_t|x, y_{<t})}{\pi_\theta(y_t|x, y_{<t})}\right] + \alpha \hat{A}_{\text{ORM}}A^MOPD,t​=sg[logπθ​(yt​∣x,y<t​)πdomainx​(yt​∣x,y<t​)​]+αA^ORM​

优势：MOPD实现了学生模型在所有领域匹配或超越最强教师的性能（表7）。例如，在AIME 2025上从89.3%提升至94.1%（教师93.9%），在HLE上从21.2%提升至22.8%（教师自身）。相比传统参数合并或离线蒸馏，MOPD避免了分布不匹配，提供密集token级信号，学习高效且稳定。

基础设施创新

Rollout Routing Replay (R3)：解决MoE模型在rollout和training阶段因数值精度导致的expert routing不一致问题。R3在训练时重放rollout阶段路由的相同专家，开销可忽略。对多轮Agent训练，采用request级前缀缓存存储KVCache和MoE routed experts。

Data Scheduler：扩展Seamless Rollout Engine，调度细粒度序列而非micro-batches，解决分布式MoE训练的GPU空闲问题。支持partial rollout将超长轨迹分段，采用staleness-aware truncated importance sampling显著加速训练。

Toolbox & Tool Manager：基于Ray的工具资源管理系统。Toolbox作为中心化资源分配器，强制执行资源配额和QPS限制。Tool Manager协调环境预热和序列级异步奖励计算，通过超时恢复和实时监控维持训练稳定性。

实验洞察

基座模型性能

MiMo-V2-Flash-Base在多数基准上与Kimi-K2-Base（1043B总参数）和DeepSeek-V3.2-Exp-Base（671B总参数）竞争，在推理任务上表现尤为突出：

• 推理优势：MMLU-Pro达73.2%（超越K2的69.2%和V3.2的62.1%），GPQA-Diamond 55.1%（超越K2的48.1%），AIME 24&25达35.3%（超越K2的31.6%和V3.2的24.8%）
• 代码Agent：SWE-Bench（Agentless Repair 3-shot）达30.8%，超越K2（28.2%）和V3.2（9.4%），仅用1/3参数超越K2
• 知识容量限制：SimpleQA仅20.6%，低于K2（35.3%）和V3.2（27.0%），反映参数规模限制

长上下文能力

混合SWA架构在长上下文任务上表现优异：

• 检索任务：NIAH-Multi在32K-256K长度上成功率96.7%-99.9%，接近100%
• 极端长上下文推理：GSM-Infinite Hard从16K到128K仅从37.7%下降至29.0%，性能衰减最小。相比之下，DeepSeek-V3.2-Exp在32K达50.4%但在128K骤降至25.7%，暴露稀疏注意力在噪声输入下的长上下文推理劣势

后训练性能

MiMo-V2-Flash在推理、Agent和长上下文任务上全面表现：

推理基准：与Kimi-K2-Thinking和DeepSeek-V3.2-Thinking竞争：

• AIME 2025: 94.1%（K2: 94.5%, V3.2: 93.1%）
• GPQA-Diamond: 83.7%（K2: 84.5%, V3.2: 82.4%）
• LiveCodeBench-v6: 80.6%（K2: 83.1%, V3.2: 83.3%）

代码Agent登顶：

• SWE-Bench Verified:73.4%（开源第一，超越K2的71.3%和V3.2的73.1%，接近GPT-5-High的74.9%）
• SWE-Bench Multilingual:71.7%（开源最强，超越K2的61.1%和V3.2的70.2%）
• Terminal-Bench Hard: 30.5%（与K2持平）

长上下文超越全局注意力：

• LongBench V2: 60.6%（超越K2的45.1%，接近V3.2的58.4%）
• MRCR: 45.7%（超越K2的44.2%），验证混合SWA架构对长上下文的鲁棒性

通用Agent：

• 휏²-Bench: 80.3%（与V3.2持平，超越K2的74.3%），Telecom子类达95.3%
• BrowseComp: 45.4%（配合上下文管理提升至58.3%）

MTP加速效果

接受长度与熵的关系：实验发现next-token交叉熵与MTP平均接受长度呈强负相关（R 2 = 0.995 R^2=0.995R2=0.995）。低熵上下文（如WebDev）接受长度达3.6 tokens，高熵任务（如MMLU Pro）接受长度较短。拟合曲线为y = 4 ( 1 − 0.58 x 0.58 ) y = 4(1 - 0.58x^{0.58})y=4(1−0.58x0.58)。

实际加速：3层MTP在16K输入1K输出场景下，不同batch size实现1.82-2.70倍解码加速。加速随接受长度线性扩展，在接受长度3.6时达2.39-2.67倍加速（batch 32-96）。

关键发现

1. 128-token窗口的反直觉优势：极小窗口强制SWA专注局部信息，GA处理长程依赖，形成清晰劳动分工和更好正则化，实际性能超越512-token窗口和全局注意力基线
2. MOPD的能力保持：学生模型在所有领域达到或超越最强教师性能，无"跷跷板效应"。数学和代码任务上，MOPD持续优于纯ORM训练
3. 代码Agent RL的泛化性：大规模代码Agent RL训练（12万环境）不仅提升代码任务，还泛化到数学、通用推理等领域，表明Agent训练发展了广泛可迁移的问题解决能力
4. 上下文管理的重要性：激进的记忆压缩策略（30%阈值触发总结）在Deep Research任务上带来5-10%准确率提升，验证"更少但战略性管理的上下文产生更聚焦准确的生成"

MiMo-V2-Flash通过架构创新（极致滑动窗口+attention sink）、训练范式创新（MOPD）和推理优化（轻量级MTP），在参数效率和性能之间取得了新的平衡点。其在代码Agent任务上的开源榜首表现，以及接近大2-3倍模型的推理能力，为高效AGI系统的构建提供了新的范式参考。模型权重和3层MTP权重已在GitHub开源。