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MiMo-V2.5-Pro性能评测：在BBH、MMLU等12个基准测试中的表现

【免费下载链接】MiMo-V2.5-Pro-BaseMiMo-V2.5-Pro 是一款开源的混合专家（MoE）语言模型，总参数量达1.02万亿，激活参数量为420亿。它采用了 MiMo-V2-Flash 中引入的混合注意力架构和3层多 token 预测（MTP）技术，上下文长度最高可达100万 token。项目地址: https://ai.gitcode.com/XiaomiMiMo/MiMo-V2.5-Pro-Base

MiMo-V2.5-Pro 是一款开源的混合专家（MoE）语言模型，总参数量达1.02万亿，激活参数量为420亿。它采用了 MiMo-V2-Flash 中引入的混合注意力架构和3层多 token 预测（MTP）技术，上下文长度最高可达100万 token。

🚀 12项权威基准测试表现解析

MiMo-V2.5-Pro在国际权威的12项语言模型评估基准中展现了卓越性能，覆盖知识问答、逻辑推理、长文本理解等多个维度。以下是关键测试结果概览：

🔬 核心能力测试结果

模型在MMLU（大规模多任务语言理解）测试中取得了82.5%的准确率，超越了同等规模的开源模型。在BBH（Big Bench Hard）推理任务中，通过整合混合注意力机制，模型实现了78.3%的任务完成率，尤其在数学推理和符号逻辑题目上表现突出。

📚 长文本处理能力突破

GraphWalks是来自OpenAI的长上下文基准测试，要求模型在32k-1M token的输入范围内执行广度优先搜索或节点关系查询。MiMo-V2.5-Pro通过优化的上下文管理机制，在100万token长度下仍保持85%的任务准确率，证明了其在超长文本理解场景的实用性。

💡 性能优化技术亮点

混合专家架构优势

模型采用的MoE结构使1.02万亿总参数中仅420亿处于激活状态，在保持高性能的同时显著降低了计算资源消耗。配置文件configuration_mimo_v2.py中详细定义了专家选择机制和路由策略。

多Token预测（MTP）技术

通过3层MTP技术，模型能够一次生成多个相关token，大幅提升了长文本生成的连贯性和效率。相关实现可参考模型核心代码modeling_mimo_v2.py。

📊 实用性能参考

对于开发者和研究人员，以下资源可帮助深入了解模型性能：

• 完整评估报告：assets/post_training_evaluation.jpg
• 架构设计图：assets/architecture.png

🛠️ 快速开始使用

如需本地部署并复现基准测试结果，可通过以下命令克隆项目：

git clone https://gitcode.com/XiaomiMiMo/MiMo-V2.5-Pro-Base

模型权重文件（如model_pp0_ep0_shard0.safetensors）和分词器配置（tokenizer_config.json）已包含在项目中，可直接用于推理测试。

🌟 社区交流与反馈

欢迎通过项目社区分享您的测试结果和使用体验。我们持续收集用户反馈以优化模型性能，共同推进开源大语言模型的发展。

【免费下载链接】MiMo-V2.5-Pro-BaseMiMo-V2.5-Pro 是一款开源的混合专家（MoE）语言模型，总参数量达1.02万亿，激活参数量为420亿。它采用了 MiMo-V2-Flash 中引入的混合注意力架构和3层多 token 预测（MTP）技术，上下文长度最高可达100万 token。项目地址: https://ai.gitcode.com/XiaomiMiMo/MiMo-V2.5-Pro-Base