文章主要评测了小米最新开源的大模型MiMo-V2-Flash，该模型采用混合注意力机制，总参数309B，激活参数仅15B，在SWE-Bench测试中达到73.4%的准确率，速度高达150输出标记/秒。尽管在多个基准测试中表现优异，但作者实际测试发现其能力一般，尤其在阅读理解和编码能力方面不如Kimi K2 Thinking。模型完全开源，部署速度快，适合需要高推理效率的场景。
最近大模型世界打破消停
- 谷歌发布了 Gemini 3 Flash，更轻，更便宜，N 个 Benchmark 上超越 Gemini 3 Pro
- 小米开源了 MoE 模型 MiMo-V2-Flash，号称编程能力可以与 Claude Sonnet 4.5 一较高下
我看了一下小米这个 MiMo-V2-Flash，也试用了一下，但。。。
先看官方宣传
最突出的是：极致速度
** 🔥 亮点**： ⚙️ 模型参数：总参数 309B，激活参数 15B。
🏗️ 混合注意力：5:1 交错的 128 窗口 SWA + 全局 | 256K 上下文
⚔️ 在通用基准测试中与 DeepSeek-V3.2 相匹配，但延迟更低
🏆 SWE-Bench ：73.4% | SWE-Bench 多语言：71.7% — 开源模型的新 SOTA
🚀 速度：150 输出标记/秒
架构方面：
→ 使用混合注意力：滑动窗口 + 全局，比例为 5:1
→ 8 混合块（5 个滑动窗口注意力层 → 1 个全局）
→ 128 个标记滑动窗口
→ 256 位专家，每令牌 8 位活跃专家
→ 原生训练 32K, 扩展到支持 256K 上下文
从 Deepseek 离职之后加入小米的罗福莉也注册了推特，详细介绍了模型细节：
说实话我是看不懂，就是吃了一个瓜，有 Kimi 工程师锐评一波后被官方账号拉黑了，小米大模型团队格局属实有点小了
再附一个图，依然是突出：速度快、价格低
到底跑分成绩呢，N 个 Benchmark 上拳打 Kimi- K2，脚踢 DeepSeek-V3.2
体现 Code Agent 能力的 SWE-Bench Multilingual 更是遥遥领先
这个图更形象
但是我看了一些评测，总结就是：很快，但是能力一般
小米：你就说快不快吧
我也去测试了一下我经常使用测试模型阅读理解和编码能力的题目，结果如下
不如 Kimi K2 Thinking
阅读理解，没有识别出4次背影
最后是本地部署，我看了 313GB 的模型文件后直接放弃幻想了
所有推理代码现在都可在 SGLang 中找到 — 从发布之日起完全开源。
SGLang 部署模型在 H200（单节点）上的结果依然是：快得很
📊 预填充： ~50K 令牌/秒 | TTFT < 1 秒
📊 解码（3 层 MTP，16K 上下文）：5K–15K 每秒标记 | 每请求 115–151 TPS 🔥
最后
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