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MiMo-VL 是小米公司于 2025 年 5 月开源发布的一款多模态大模型，具备强大的视觉、语言和交互推理能力。该模型在多个任务中表现出色，尤其在 GUI 操作、复杂图文问答和数学推理等方面，超越了同尺寸的标杆模型 Qwen2.5-VL-7B，甚至在某些任务上超过了 GPT-4o 等闭源模型 。

🧠 MiMo-VL 是什么？

MiMo-VL 是一款参数规模为 7B 的多模态大模型，集成了视觉编码器、跨模态投影层和语言模型。其视觉编码器基于 Qwen2.5-ViT，语言模型为小米自研的 MiMo-7B。通过多阶段预训练和混合在线强化学习（MORL）策略，MiMo-VL 在图像、视频和语言的通用问答及理解推理等任务上表现出色 。

🚀 如何使用 MiMo-VL？

1. 获取模型：访问 GitHub 项目地址 或 Hugging Face 模型集 下载 MiMo-VL 的预训练模型和相关资源。

2. 环境配置：根据项目文档，配置所需的运行环境，包括安装依赖库和设置硬件加速。

3. 加载模型：使用提供的脚本或 API 加载模型，准备输入数据。

4. 执行任务：输入图像、视频或文本数据，调用模型进行推理、问答或其他多模态任务。

5. 评估结果：利用开源的评估框架（如 lmms-eval）对模型输出进行评估。

🔧 主要功能

• 多模态理解与推理：支持图像、视频和文本的联合理解，能够处理复杂的多模态问答和推理任务。

• GUI 操作能力：在 GUI Grounding 任务上表现出色，能够完成长达 10 多步的 GUI 操作，展示了在智能代理（Agent）时代的巨大潜力 。

• 高效的参数规模：仅用 7B 参数规模，在多个基准测试中超越了参数规模为其 10 倍的模型，如 Qwen2.5-VL-72B 。

• 开源与可扩展性：完整开源，提供详细的技术报告和评估框架，便于研究人员和开发者进行二次开发和应用。

⚙️ 技术原理

• 多阶段预训练：包括投影器预热、视觉-语言对齐、通用多模态预训练和长上下文监督微调（SFT）四个阶段，使用了总计 2.4T tokens 的多模态数据 。

• 混合在线强化学习（MORL）：引入了混合在线强化学习框架，结合感知准确性、视觉定位精度、逻辑推理能力和人类/AI 偏好等多种奖励信号，提升模型的推理和感知性能 。

🎯 应用场景

• 智能助手：作为多模态智能助手，处理图文混合的用户查询，提供准确的回答和建议。

• 人机交互：在智能设备中实现自然的语音和视觉交互，提升用户体验。

• 教育与培训：辅助教学，提供图文并茂的解释和演示，增强学习效果。

• 内容创作：支持多模态内容的生成和编辑，满足创作者的多样化需求。

📂 项目地址

• GitHub：https://github.com/XiaomiMiMo/MiMo-VL

• Hugging Face 模型集：https://huggingface.co/collections/XiaomiMiMo/mimo-vl-68382ccacc7c2875500cd212

• 技术报告：MiMo-VL Technical Report

❓ 常见问题

Q1：MiMo-VL 是否完全开源？

A1：是的，MiMo-VL 完全开源，包含预训练模型、技术报告和评估框架，便于研究和应用。

Q2：如何在本地部署 MiMo-VL？

A2：您可以从 GitHub 下载模型和代码，按照文档配置环境，加载模型后即可在本地运行。

Q3：MiMo-VL 支持哪些任务？

A3：支持多模态问答、图像和视频理解、GUI 操作推理等任务，适用于多种应用场景。

Q4：MiMo-VL 的性能如何？

A4：在多个基准测试中，MiMo-VL 的表现超越了同尺寸甚至更大规模的模型，如 Qwen2.5-VL-72B 和 GPT-4o 。

MiMo-VL 的开源为多模态 AI 的研究和应用提供了强大的工具，欢迎开发者和研究人员尝试和贡献。