OpenRouter最新数据显示，全球AI大模型调用量前五名全由中国企业包揽。小米MiMo-V2.5以10.5万亿Token周调用量登顶，环比增长12%。DeepSeek两款模型分列第二、第五，形成高低搭配优势。这标志着国产大模型在全球市场确立领先地位。
小米MiMo-V2.5大模型全球调用量登顶，上周达10.5万亿Token，环比增12%，成全球规模最大AI模型之一。小米高管徐洁云透露，调用量前五全为中国模型，彰显中国AI大模型渗透力持续跃升。
小米推出开源全屋智能方案Xiaomi Miloco 2.0，基于自研MiMo大模型，以Agent形式接入OpenClaw框架，在交互、功能、记忆系统上全面升级。底层从规则触发转向自主推理，实现能记忆、会识人、懂执行的主动智能，代码已上GitHub。
小米正式发布MiMo Claw，支持千次连续工具调用，并接入MiMo-V2.5-Pro的MCP工具能力，免费使用时长提升至4小时，强化复杂任务处理。
小米首个推理大模型MiMo开源，专为推理任务设计，性能卓越。
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XiaomiMiMo
米模具身模型（MiMo-Embodied）是一款强大的跨具身视觉语言模型，在自动驾驶和具身AI任务中均展现出了卓越的性能。它是首个将这两个关键领域相结合的开源视觉语言模型，显著提升了在动态物理环境中的理解和推理能力。
MiMo Audio是小米开发的音频语言模型，通过大规模预训练展现出强大的少样本学习能力。该模型突破了传统模型依赖特定任务微调的局限，在语音智能、音频理解等任务中表现出色，在开源模型中达到先进水平。
MiMo Audio是一款基于大规模预训练的音频语言模型，在语音智能和音频理解基准测试中取得了开源模型的SOTA性能。该模型展现出强大的少样本学习能力，能够泛化到训练数据中未包含的任务，支持语音转换、风格迁移和语音编辑等多种音频任务。
bartowski
这是XiaomiMiMo的MiMo-VL-7B-SFT-2508模型的量化版本，使用llama.cpp进行优化处理，旨在提升模型在特定硬件上的运行性能。该模型是一个70亿参数的视觉语言模型，支持图像到文本的生成任务。
这是小米MiMo-VL-7B-RL-2508模型的GGUF量化版本，使用llama.cpp的imatrix选项进行量化处理，支持多种量化级别，适用于不同的硬件配置和性能需求。
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MiMo是小米专为推理任务从头开始训练的大语言模型系列，通过优化预训练和后训练策略，在数学和代码推理任务上展现出卓越性能。项目开源了7B参数规模的多个版本，包括基础模型、SFT模型和RL模型。
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这是XiaomiMiMo/MiMo-VL-7B-RL-2508模型的GGUF量化版本，采用Q6_K量化级别。该模型是一个7B参数规模的多模态视觉语言模型，支持图像和文本的联合理解与生成任务。
MiMo-VL是一款紧凑且强大的视觉语言模型，结合了原生分辨率ViT编码器、MLP投影器和MiMo-7B语言模型，在多模态推理等任务中表现出色。该模型在多个基准测试中表现优异，具备思维控制功能，用户体验显著提升。
MiMo-VL是一款紧凑且强大的视觉语言模型，结合了原生分辨率ViT编码器、MLP投影仪和专为复杂推理任务优化的MiMo-7B语言模型。通过多阶段预训练和后训练，在多个视觉语言任务中取得了优异的成绩。
MiMo是一系列专为推理任务从头训练的7B参数模型，通过优化预训练和后训练策略，在数学和代码推理任务上表现出色。
MiMo-7B 是小米推出的专为推理任务设计的语言模型系列，包括基础模型、SFT模型和RL模型，在数学和代码推理任务上表现优异。
MiMo-7B-RL是基于MiMo-7B-SFT模型训练的强化学习模型，在数学与代码推理任务上表现出色，性能媲美OpenAI o1-mini。
小米推出的7B参数规模推理专用语言模型系列，通过优化预训练和后训练策略显著提升数学与代码推理能力
MiMo-7B-RL是基于MiMo-7B-SFT模型训练的强化学习模型，在数学与代码推理任务上达到与OpenAI o1-mini比肩的性能。
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