小米放大招！开源“最强7B视觉大模型”MiMo-VL：小模型干翻百B巨兽，还能一键关闭思考

当所有人都在追逐千亿参数的“AI军备竞赛”时，小米却用一个仅70亿参数的模型，打了一场教科书级的逆袭战。

近日，小米正式开源 MiMo-VL-7B-RL-2508 和 MiMo-VL-7B-SFT-2508 两款视觉语言模型（VLM），并在arXiv发布技术报告《MiMo-VL Technical Report》。

结果令人震惊：

★🔥 在40项任务中，击败Qwen2.5-VL-7B高达35项！ 🚀 OlympiadBench得分59.4，超越高达78B参数的模型！ 💻 GUI任务OSWorld-G得分56.1，甚至超过专用模型UI-TARS！ 🏆 Elo评分开源第一，横跨7B到72B参数范围登顶！

这不是“差不多”，而是全面碾压。

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更惊人的是：这款模型不仅能“看懂”图像和视频，还能告诉你它是怎么想的——甚至你可以命令它：“别想了，直接回答”。

今天，我们就带你逐行拆解这份技术报告，看看小米是如何用“小模型”做出“大事情”的。

🌟 一句话总结：MiMo-VL 到底有多强？

📌 一句话概括： MiMo-VL 是目前性能最强、推理最稳、体验最佳、生态最全的7B级开源视觉语言模型。

🔥 三大核心亮点：为什么它能“封神”？

1️⃣ 性能炸裂：7B模型干翻百B对手

MiMo-VL-7B-RL-2508 在多个权威基准测试中刷新纪录：

📌 特别值得注意的是： 在 40项综合任务对比中，MiMo-VL-7B-RL 超过了 Qwen2.5-VL-7B 长达35项，几乎全面压制。

★小知识：MMMU 是目前最严苛的多模态理解测试集之一，要求跨学科知识整合、复杂逻辑推理能力。70+ 的得分意味着——它真的“懂”你在问什么。

2️⃣ 独家功能：可开关的“思维模式”

这是 MiMo-VL 最具创新性的设计——你可以控制它是否“思考”。

通过添加 /no_think 指令，用户可以在两种模式间自由切换：

👉 举个例子：

★用户提问：“这张图里有什么？”

• 默认模式：AI会说：“我看到一辆车，它的前脸设计很犀利……可能是小米SU7……所以我认为……”
• /no_think 模式：AI直接回答：“一辆红色的小米SU7轿车。”

💡 这种“可调节思维”机制，极大提升了模型的灵活性和实用性——既适合教育、科研等需要透明推理的场景，也适合工业部署中追求效率的应用。

★更重要的是：实验数据显示，两种模式下的控制成功率都极高——**思考模式100%，非思考模式99.84%**，几乎不会“失控”。

3️⃣ 用户体验飙升：真实对话更自然流畅

除了冷冰冰的分数，小米还公布了内部 VLM Arena 评分（一种模拟真实对话场景的对抗性评测）：

• 老版本 MiMo-VL-7B-RL：1093.9 分
• 新版本 MiMo-VL-7B-RL-2508：1131.2 分

📈 提升近40分！这意味着在实际使用中，新模型的回答更自然、更准确、更具逻辑性。

此外，MiMo-VL-7B-RL 在 Elo评分体系 下，在所有开源VLM中排名第一，横跨从7B到72B参数范围，真正实现了“小模型，大能力”。

🧠 背后技术揭秘：它是怎么变聪明的？

MiMo-VL 的强大不是偶然，而是源于一套系统性的训练方法。整个开发分为两个阶段：

第一阶段：四步预训练，打牢基础

MiMo-VL 先经历了四个阶段的“基础教育”：

1. 投影器预热：让视觉编码器和语言模型初步对接；
2. 视觉-语言对齐：教会模型把图像内容和文字描述对应起来；
3. 通用多模态预训练：用海量图文数据训练综合理解能力；
4. 长上下文SFT微调：针对复杂推理任务进行精细化调整。

这一阶段产出的是 MiMo-VL-7B-SFT 模型，已经具备强大的推理潜力。

📌 关键创新：小米没有只用人工标注数据，而是利用大型推理模型自动生成高质量的长链思维数据（Long CoT），并通过“拒绝采样”确保质量，大大提升了训练效率和数据多样性。

他们甚至将这些合成数据直接融入预训练后期阶段，而不是作为补充微调，从而避免性能饱和，持续提升能力。

★📌 类比：不是考前突击，而是从小培养逻辑思维。

第二阶段：混合在线强化学习（MORL），让它“学会做人”

接下来，小米引入了一种创新的 混合在线强化学习框架（Mixed On-policy Reinforcement Learning, MORL），让模型在实战中不断优化自己。

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这个过程有点像“AI高考后进职场实习”： 模型每回答一个问题，都会收到多个维度的“反馈评分”，包括：

• 👁️ 是否看清楚了图像细节？（感知准确性）
• 📍 是否准确定位了物体位置？（视觉接地能力）
• 💡 推理是否合乎逻辑？（思维链条完整性）
• 👥 回答是否符合人类偏好？（人类/AI偏好对齐）

通过这些奖励信号联合训练，最终诞生了 MiMo-VL-7B-RL ——一个更像“人类专家”的AI。

📌 挑战：跨模态、跨任务的数据干扰问题依然存在，但小米通过精心设计的训练策略，实现了相对稳定的多目标优化。

📊 实测表现：不只是分数高，实战也很强

✅ 多模态推理：吊打同级对手

在 MathVista、AI2D、PlotQA 等需要图文结合推理的任务中，MiMo-VL 显著优于 LLaVA、Qwen-VL 等主流开源模型。

✅ GUI理解：媲美专业级模型

它不仅能读懂普通图片，还能精准理解手机界面、网页按钮、App布局等 GUI 元素，甚至能告诉你“哪个图标是设置”。

这对于未来智能助手、自动化测试、无障碍访问等应用意义重大。

✅ 视频理解：看得懂动态变化

在 VideoMME 测试中，它能跟踪视频中的动作变化、事件发展，说明它不只是“看帧”，而是真正“理解剧情”。

✅ Elo评分第一：公认的“最强7B VLM”

通过内部数据集 + GPT-4o 判定的 Elo 评分体系，MiMo-VL-7B-RL 在所有开源视觉语言模型中排名第一，横跨7B到72B参数范围！

这意味着：哪怕面对百亿美元投入的大模型，小米这款“小身材”也能一战。

⚙️ 如何使用？开发者友好，一键部署

好消息是：MiMo-VL 已完全开源！

你可以在以下平台免费下载和使用：

• 🤗 Hugging Face：
  • MiMo-VL-7B-RL-2508（过去一月下载 1,043 次）
  • MiMo-VL-7B-SFT-2508（过去一月下载 619 次）
• 🤖️ ModelScope（魔搭）：
  • MiMo-VL-7B-RL-2508
  • MiMo-VL-7B-SFT-2508

🔧 部署建议参数：

temperature=0.3, top_p=0.95

系统提示已内置在 chat_template.json 中，无需额外配置。

📌 使用注意事项：

• 视觉输入必须放在文本之前，否则模型无法正确解析。
• /no_think 必须作为用户消息的最后一部分，后面不能再跟图像或其他内容。

✅ 正确示例：

messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "image", "image": "car.jpg"},
            {"type": "text", "text": "这辆车有什么特点？ /no_think"}
        ]
    }
]

❌ 错误示例：

# 文本在前，图像在后 —— 模型可能无法识别！
{"type": "text", "text": "描述图片 /no_think"},
{"type": "image", "image": "car.jpg"}

🛠️ 开源生态：不只是模型，还有完整评测套件

小米不仅开源了模型，还同步发布了：

• ✅ 完整的评估框架：lmms-eval
• ✅ 涵盖50+项任务的评测集
• ✅ 所有prompt模板公开

这意味着：任何研究者都可以复现结果、横向对比、二次开发，极大推动了多模态AI的可复现性和公平竞争。

★小米在arXiv论文中明确表示：“我们希望为社区提供有价值的推理VLM开发经验。”

🤔 对我们普通人意味着什么？

也许你会问：这跟我有什么关系？

其实，MiMo-VL 的出现，正在悄悄改变未来的交互方式：

• 📱 下一代手机助手：未来的小爱同学可能就能“看懂”你拍的照片，自动帮你识别商品、翻译菜单、讲解景点。
• 🚗 车载AI：开车时拍一张路牌，AI立刻告诉你前方是否有施工、限速多少。
• 🎥 视频内容分析：自媒体创作者可用它自动提取视频亮点、生成字幕摘要。
• 🏥 医疗辅助：医生上传X光片，AI快速标注异常区域并提供参考意见（需合规验证）。
• 🧑‍🏫 教育辅导：学生拍照提问数学题，AI一步步教你解题思路。

而这一切，都基于一个仅70亿参数却异常强大的开源模型。

💡 小米的野心：不止是手机，更是AI生态

很多人以为小米只是做手机和家电，但 MiMo-VL 的发布表明：小米正在构建自己的AI技术护城河。

从自研大模型 MiMo-7B，到如今的 MiMo-VL，再到支持图像、视频、GUI 的全栈能力，小米已经悄然跻身中国AI第一梯队。

更重要的是：他们选择开源，让更多开发者、研究者可以基于 MiMo-VL 做二次开发，形成生态闭环。

这不仅是技术输出，更是一种战略格局。

✅ 总结：MiMo-VL 到底有多强？

📣 结语：轻量级AI的胜利

MiMo-VL 的成功告诉我们：参数不是唯一标准，聪明的训练方法 + 精细的工程优化 = 更强的AI。

在一个人人都在追逐“千亿参数”的时代，小米用一款7B模型证明：轻量级、高性能、可解释、可控制的AI，才是真正的未来方向。

如果你是开发者，不妨试试 MiMo-VL； 如果你是用户，准备好迎接一个“看得懂世界”的AI时代吧！

📌 延伸阅读 & 下载地址：

• 📄 arXiv 技术报告：https://arxiv.org/abs/2506.03569
• 🧩 GitHub 项目主页：https://github.com/XiaomiMiMo/MiMo-VL
• 🤗 HuggingFace 模型页：
  • MiMo-VL-7B-RL-2508
  • MiMo-VL-7B-SFT-2508
• 🤖️ ModelScope 页面：
  • MiMo-VL-7B-RL-2508
  • MiMo-VL-7B-SFT-2508
• 📊 评测框架代码：https://github.com/XiaomiMiMo/lmms-eval

💬 欢迎在评论区留言：你觉得“会思考”的AI，离我们还有多远？