在数学推理（AIME 24-25）和代码竞赛（LiveCodeBench v5）公开测评集上，MiMo 仅用 7B 的参数规模，超越了 OpenAI 的闭源推理模型 o1-mini 和阿里 Qwen 更大规模的开源推理模型 QwQ-32B-Preview。
官方表示，MiMo 推理能力的提升，由预训练和后训练阶段中数据和算法等多层面的创新联合驱动，包括：
预训练：核心是让模型见过更多推理模式
数据：着重挖掘富推理语料，并合成约 200B tokens 推理数据。
训练：进行了三阶段训练，逐步提升训练难度，总训练 25T tokens。
后训练：核心是高效稳定的强化学习算法和框架
算法：提出 Test Difficulty Driven Reward 来缓解困难算法问题中的奖励稀疏问题，并引入 Easy Data Re-Sampling 策略，以稳定 RL 训练。
框架：设计了 Seamless Rollout 系统，使得 RL 训练加速 2.29 倍，验证加速 1.96 倍。
AI在线附开源地址：
Hugging Face：https://huggingface.co/XiaomiMiMo
技术报告：https://github.com/XiaomiMiMo/MiMo/blob/main/MiMo-7B-Technical-Report.pdf
