Xiaomi は MiMo-7B という新しい言語モデルシリーズでAIの競争に参入しました。このモデルは比較的小さなパラメータサイズにもかかわらず、優れた推論能力を示しています。数学的タスクとコーディングタスクの両方に焦点を当てたこのモデルは、はるかに大きなモデルに匹敵する印象的なベンチマークパフォーマンスで開発者コミュニティから大きな関心を集めています。
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| Xiaomi MiMo の GitHub リポジトリのスクリーンショット。開発とオープンソースの利用可能性についての詳細が表示されています |
推論のために生まれたベースモデル
MiMo-7B は、モデル開発へのアプローチで際立っており、トレーニング後だけでなく基礎から推論能力に焦点を当てています。Xiaomi のチームは、強化されたデータ抽出ツールキットと多次元フィルタリングを使用して事前トレーニングプロセスを最適化し、推論パターンの密度を高めました。ベースモデルは約25兆トークンで事前トレーニングされました—これは Meta の Llama 4 Maverick が使用した22兆トークンに匹敵する規模です。この大規模なトレーニングコーパスは、通常はるかに大きなテクノロジー企業に関連する計算リソースへの重要な投資を表しています。
「これは興味深いアプローチです - 蒸留モデルや別のモデルから推論を得るためのRL層ではなく、最初から推論が組み込まれたRLモデルを作成しています。この方法によりパラメータあたりの効率が大幅に向上すると主張されているようです。」
印象的なベンチマークで大規模モデルに挑戦
コミュニティは MiMo-7B のベンチマーク結果に対して興奮と懐疑の両方を表明しています。このモデルは、特にコーディングタスクにおいて、32Bパラメータモデルを含む多くの大規模モデルを上回ると報告されています。あるユーザーは、MiMo-7B のコーディングベンチマークでのパフォーマンス（57.8）が Gemini Pro 2.5（67.8）と Gemini 2.5 Flash（60.6）に驚くほど近いと指摘しました。7Bモデルからのこのレベルのパフォーマンスは異例であり、一部の人々はこのモデルがベンチマークテストに過剰適合している可能性があるのではないかと疑問視しています—これは多くのモデルがベンチマークデータセットでトレーニングされている現在のAI環境での一般的な批判です。
コードと数学のためのトレーニングイノベーション
コード生成のための Xiaomi の強化学習アプローチは特に関心を集めています。チームはルールベースのシステムで検証できる13万の数学およびコード問題をキュレーションしました。特にコーディング問題については、テストケースの複雑さに基づいて細かいスコアを割り当てるテスト難易度主導の報酬システムを実装し、密な報酬信号によるより効果的な最適化を提供しています。彼らのシームレスロールアウトエンジンは、連続的なロールアウト、非同期報酬計算、早期終了を統合することでRL訓練と検証を加速し、2倍以上速いトレーニングを実現したと報告されています。
ローカルモデルの台頭
MiMo-7B の印象的なパフォーマンスは、小型で、ローカルで実行可能なモデルがますます高性能になっているという成長傾向に加わります。コミュニティメンバーは、小型モデルの品質が着実に向上しており、多くの日常的なタスクにおいてクラウドベースのサービスの実行可能な代替手段になっていると指摘しています。この発展はプライバシー、コスト、アクセシビリティに重要な意味を持ち、開発者は独自サービスへのAPI呼び出しに依存せずにアプリケーションを構築することができます。
多言語の考慮事項
Xiaomi が中国企業であるにもかかわらず英語に堪能なモデルをリリースする選択をめぐって興味深い議論が展開されました。コミュニティメンバーは、インターネットコンテンツの43％を英語が占めており（Common Crawlデータ）、トレーニングデータとして実用的な選択であると指摘しました。さらに、科学研究コミュニティとAIベンチマークは主に英語を使用しているため、企業の出身に関係なくモデル開発の論理的な選択となっています。一部のユーザーは、中国のインターネットコンテンツは大手企業が管理する閉鎖的なエコシステムのためにクロールが難しく、中国語優先モデルのトレーニングに追加の課題をもたらすと指摘しました。
オープンウェイトとアクセシビリティ
Xiaomi は MiMo-7B シリーズをオープンソース化し、ベースモデル、SFT（教師あり微調整）モデル、2つのRL（強化学習）モデルのチェックポイントを含めています。コミュニティはすでに、 Ollama や LM Studio などのツールで使用するためにモデルをより利用しやすい GGUF などの形式に変換し始めており、主要テクノロジー企業外の開発者や研究者へのリーチを拡大しています。この動きは、AIモデルをより多くの開発者や研究者がアクセスしやすくするという成長傾向と一致しています。
小型モデルが効率を維持しながら能力を向上させ続けるにつれて、AIが日常のアプリケーションにどのように展開されるかに変化が見られるかもしれません。MiMo-7B は、大規模な計算リソースやクラウドの依存関係を必要としない、強力でアクセスしやすいAIに向けたもう一歩を表しています。
参考： Xiaomi MiMo